05 de outubro de 2026
Infraestrutura Sanitária e Saúde Pública com Modelo de Dados em Painel
Infraestrutura Sanitária e Saúde Pública com Modelo de Dados em Painel
Gilson Ramos de Almeida; Vanilde de Castro
DOI: 10.22167/2675-6528-202602979
Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.
Resumo
O acesso ao saneamento básico é um fator determinante para a saúde comunitária, influenciando a incidência de doenças de veiculação hídrica e relacionadas ao saneamento ambiental inadequado. Este estudo objetivou estimar a relação entre a expansão da infraestrutura de saneamento básico e os casos de diarreia em municípios paulistas entre 2010 e 2020. Utilizou-se um painel balanceado de 371 municípios e estimou-se um modelo de contagem com efeitos fixos (Poisson QMLE) para controlar especificidades locais. Os resultados indicaram que o aumento das ligações de esgoto no ano anterior associou-se à redução das internações (IRR = 0,9952; p = 0,003), enquanto o aumento das ligações de água não apresentou significância estatística (IRR = 1,0035; p = 0,144). Como desenvolvimento adicional, construiu-se uma variável de déficit de esgoto (GAP) em relação às ligações de água, e simulou-se o impacto da equalização desses volumes. A eliminação do déficit de esgoto evitaria aproximadamente 12.650 internações no período, representando uma redução de 17,96%. Uma análise de robustez com modelo binomial negativo confirmou a direção dos coeficientes, mas sem significância estatística para o GAP. Concluiu-se que a universalização dos serviços de esgotamento sanitário é uma estratégia efetiva de saúde pública para a redução das internações por diarreia.
Palavras-chave: Diarreia; Efeitos Fixos; Saneamento básico.
1. Introdução
O acesso universal ao saneamento básico representa um desafio crucial no contexto da erradicação da pobreza e da redução da desigualdade social, alinhando-se ao Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS) de número seis da Agenda 2030, que visa garantir a disponibilidade e a gestão sustentável da água e saneamento para todos (IPEA, 2024). A infraestrutura sanitária possui uma relação direta com a prevenção de doenças e serve como um indicador fundamental para a avaliação da qualidade da saúde pública (Barreto et al., 2007).
A inadequação do saneamento ambiental está associada a um grupo de Doenças Relacionadas ao Saneamento Ambiental Inadequado (DRSAI). Em 2024, estas doenças foram responsáveis por 344 mil internações no Brasil, resultando em gastos de saúde pública de aproximadamente 174 milhões de reais. Embora a taxa de incidência tenha diminuído entre 2008 e 2024, o país ainda registrou cerca de 11 mil óbitos por DRSAI em 2023 (FUNASA, 2010; Instituto Trata Brasil, 2025). Entre as DRSAI, a diarreia destaca-se como uma das principais causas de mortalidade em crianças de até cinco anos, com sequelas significativas no desenvolvimento infantil, incluindo deficiências de crescimento e comprometimento cognitivo (Andrade et al., 2009; Dey et al., 2019).
Além dos impactos diretos na saúde, a deficiência em saneamento básico também afeta a performance educacional, com estudos indicando que o aumento de moradias com banheiro e conexão à rede de água está associado a um acréscimo nas matrículas escolares (Scriptore e Azzoni, 2020). Reconhecendo a importância do tema, o Novo Marco Legal do Saneamento, Lei nº 14.026/2020 (Brasil, 2020), estabeleceu metas ambiciosas para a universalização dos serviços, buscando atender 99% da população com água potável e 90% com coleta e tratamento de esgotos até 2033. Contudo, dados do Sistema Nacional de Informações do Saneamento (SNIS, 2022) e Paganini e Bocchiglieri (2021) indicam que, em 2022, apenas 84,9% da população brasileira era atendida com rede de água e 56% com rede de esgoto, evidenciando uma lacuna significativa.
A persistência dessas lacunas na infraestrutura sanitária, especialmente no esgotamento, e os consequentes impactos na saúde pública, como a alta incidência de diarreia, justificam a necessidade de investigações aprofundadas sobre a eficácia das políticas de expansão do saneamento. Compreender a relação causal entre a melhoria da infraestrutura e a redução de doenças é fundamental para subsidiar decisões de investimento e políticas públicas mais eficazes.
Diante deste cenário, o presente estudo objetivou estimar a relação entre a expansão da estrutura de saneamento básico e os casos de diarreia na população de um conjunto de municípios paulistas entre 2010 e 2020, utilizando modelos de contagem com efeitos fixos.
2. Material e Métodos
A pesquisa foi um estudo ecológico longitudinal, empregando o município como unidade de análise para o período de 2010 a 2020, com 11 observações anuais. Construiu-se um painel curto e balanceado de 371 municípios paulistas, totalizando 4.081 observações. A seleção dos municípios baseou-se na operação dos serviços de água e esgoto por um único prestador, para uniformidade na medição das variáveis e homogeneidade operacional.
Foram excluídos os municípios não operados pela companhia selecionada durante todo o período, com concessão iniciada ou terminada no intervalo estudado, e os sem dados para qualquer ano. Para a estimação do modelo de efeitos fixos, dois municípios sem internações por diarreia foram excluídos, resultando em 369 municípios e 3.690 observações utilizadas na análise.
Os dados foram coletados de múltiplas fontes para o período de 2010 a 2020. Internações por diarreia (CID-10 A00-A09) foram obtidas do TABNET/SUS (SUS, 2025). Ligações de água e esgoto foram da Companhia de Saneamento Básico (SABESP, 2026). População municipal do SEADE (SEADE, 2025). Precipitação pluviométrica anual do TerraClimate (Abatzoglou et al., 2018).
Variáveis foram construídas a partir dos dados brutos. Y_diarreiait foi o número de internações por diarreia. A população (popit) foi incluída como “offset” (log(popit)), com coeficiente 1, para modelar a taxa de internações por habitante (Ribas e Bechara, 2025). Ligações de água (total_aguait) e esgoto (total_esgotoit) foram convertidas em ligações por mil habitantes (agua_1kit e esgoto_1kit) e defasadas em um ano (agua_1k_l1it e esgoto_1k_l1it) para mitigar causalidade reversa (Wooldridge, 2010). Precipitação pluviométrica anual (ppt_mmit) foi incluída como ppt_100it, sem defasagem.
A variável gap_1k_l1it foi construída para representar o déficit de esgoto por mil habitantes no período anterior, definida como max(agua_1k_l1it – esgoto_1k_l1it, 0). Sua criação visou reduzir a multicolinearidade entre as ligações de água e esgoto, permitindo analisar o descompasso entre as infraestruturas (Wooldridge, 2010).
A análise dos dados utilizou modelos para dados em painel, para controlar heterogeneidade não observada e analisar dinâmica temporal (Baltagi, 2005; Wooldridge, 2018). Modelos de regressão para dados de contagem com especificação exponencial foram empregados, dada a natureza de contagem da variável dependente (Fávero e Belfiore, 2025; Wooldridge, 2010). Duas especificações foram estimadas: uma com ligações de água e esgoto defasadas, e outra com a variável GAP. Coeficientes foram interpretados pela Razão de Incidência (IRR = e^βi) (Wooldridge, 2010). Para robustez, modelos binomiais negativos com efeitos fixos foram aplicados, relaxando o pressuposto de equidispersão (Cameron e Trivedi, 2005; Fávero e Belfiore, 2025).
Testes de especificação precederam a seleção do modelo, incluindo Chow (Fávero e Belfiore, 2025) para efeitos fixos, LM de Breusch-Pagan para efeitos aleatórios, Hausman (Fávero e Belfiore, 2025) para consistência, Mundlak (Wooldridge, 2010) para não-lineares e Cameron e Trivedi (1990) para superdispersão. Devido à superdispersão e excesso de zeros, utilizou-se o estimador Poisson QMLE, consistente para a média condicional (Wooldridge, 1999, 2010). Erros-padrão foram “clusterizados” no nível municipal para heterocedasticidade e correlação serial (Wooldridge, 2010; Cameron e Trivedi, 2005), com “cluster” duplo por município e ano como teste adicional.
Realizou-se um exercício contrafactual para quantificar internações por diarreia evitáveis caso o déficit de esgoto fosse zero em todos os municípios e períodos. O software Python foi utilizado para a construção do painel de dados. Análise exploratória, estimação de modelos de regressão e testes de consistência foram conduzidos no RStudio.
3. Resultados e Discussão
A análise exploratória dos dados revelou uma acentuada heterogeneidade entre os municípios paulistas incluídos no estudo, característica fundamental para a compreensão dos resultados. A variável dependente, o número de internações por diarreia, apresentou uma distribuição assimétrica à direita, com uma mediana de duas internações, significativamente inferior à média de 21,70 internações, e com 25,43% das observações registrando valor zero. Essa dispersão inicial já indicava a necessidade de um modelo que pudesse controlar as especificidades locais e as variações temporais, conforme a abordagem de dados em painel.
A taxa de internações por diarreia, expressa por 10.000 habitantes, teve uma média de 6,02 casos, com um desvio padrão de 13,55, evidenciando uma ampla gama de incidências entre os municípios. Os valores extremos variaram de 0,11 a 99,68 internações por 10.000 habitantes, destacando a disparidade e a presença de casos atípicos. Essa grande variabilidade reforça a importância de empregar o controle por efeitos fixos municipais, que são capazes de capturar características não observadas e invariantes no tempo, conforme discutido por Fávero e Belfiore (2025).
Em relação à infraestrutura de saneamento, os municípios apresentaram uma cobertura média de 353,92 ligações de água por mil habitantes e 303,01 ligações de esgoto por mil habitantes. Observou-se, em média, um déficit de aproximadamente 51 ligações de esgoto por mil habitantes em comparação com as ligações de água, o que aponta para uma lacuna persistente no esgotamento sanitário. A evolução temporal das taxas medianas de internações por diarreia mostrou relativa estabilidade, oscilando entre 1,5 e 2,5 internações por 10.000 habitantes, mas a dispersão entre os municípios permaneceu elevada e aumentou em 2020, possivelmente influenciada pela pandemia de COVID-19.
A decomposição da variância indicou que 96,5% da variabilidade da variável dependente é explicada pela dimensão “between” (diferenças entre municípios), e um padrão semelhante foi observado para as variáveis de saneamento, com cerca de 90% da variância na dimensão “between”. Isso sublinha que a heterogeneidade entre os municípios é mais relevante do que a variação temporal intra-município para explicar as internações por diarreia. A matriz de correlação de Spearman revelou uma forte associação positiva entre as ligações de água e esgoto (ρ = 0,862), o que justificou a construção da variável de déficit (GAP) para mitigar problemas de multicolinearidade, conforme Wooldridge (2010).
Os testes de especificação para dados em painel foram cruciais para a escolha do modelo. O teste de Chow (F = 269,29; p < 0,001) rejeitou a hipótese nula, indicando a necessidade de efeitos fixos. O teste LM de Breusch-Pagan (χ² = 15.479,06; p < 0,001) também rejeitou a hipótese nula, sugerindo a superioridade do modelo de efeitos aleatórios sobre o modelo pooled. Embora o teste de Hausman (χ² = 5,12; p = 0,9537) não tenha rejeitado a hipótese nula, o teste de Mundlak robusto (χ² = 53,22; p < 0,001) confirmou a correlação entre os efeitos fixos não observados e as variáveis explicativas, validando a escolha do modelo de efeitos fixos para este contexto de dados de contagem não-lineares.
A análise de diagnóstico de superdispersão, utilizando o teste de Cameron e Trivedi (1990), confirmou a violação da hipótese de equidispersão (p < 0,001), com uma dispersão estimada de 35,69, valor muito superior a um. Além disso, observou-se um excesso de zeros na variável dependente, com 25,23% de zeros observados contra 10,92% esperados pela distribuição Poisson. Para lidar com essa superdispersão e garantir a validade da inferência, optou-se pelo estimador Poisson por Quasi-Maximum Likelihood (QMLE) com erros-padrão “clusterizados” no nível municipal, e também foram estimados modelos binomiais negativos com efeitos fixos como análise de robustez (Cameron e Trivedi, 2005).
Os resultados do modelo Poisson com efeitos fixos (Modelo Completo) indicaram que o aumento das ligações de esgoto no ano anterior associou-se a uma redução estatisticamente significativa das internações por diarreia no ano corrente, com um Incidence Rate Ratio (IRR) de 0,9952 (p = 0,0033). Isso significa que, para cada aumento de uma unidade nas ligações de esgoto por mil habitantes, a taxa esperada de internações por diarreia diminui em 0,48%. Em contraste, o aumento das ligações de água, embora com coeficiente positivo (IRR = 1,0035), não apresentou significância estatística (p = 0,1445), sugerindo que a expansão isolada da rede de abastecimento de água pode não gerar ganhos em saúde pública sem a concomitante ampliação da coleta de esgotos.
No modelo que incorporou a variável de déficit de esgoto (GAP), os resultados do Poisson com efeitos fixos (Modelo GAP) evidenciaram que o aumento de uma unidade no déficit de esgoto por mil habitantes no ano anterior elevou a taxa esperada de internações em 0,45% (IRR = 1,0045; p < 0,01). Este achado reforça a importância de equalizar a infraestrutura de água e esgoto para a saúde pública. A precipitação pluviométrica anual também apresentou um efeito marginalmente significativo (IRR = 1,0215; p = 0,053), indicando que um aumento de 100 milímetros na precipitação anual estava associado a um acréscimo de aproximadamente 2,15% nas internações por diarreia, o que pode ser explicado pelo aumento da disseminação de vetores da doença em períodos chuvosos.
Como análise de robustez, o modelo binomial negativo com efeitos fixos (Modelo GAP) confirmou a direção positiva do coeficiente do GAP (IRR = 1,0014), mas sem significância estatística (p = 0,145), e a precipitação também perdeu sua significância (IRR = 1,0105; p = 0,348). A persistência da direção dos coeficientes, mesmo sem significância estatística no modelo binomial negativo, reforça a robustez qualitativa da associação. Adicionalmente, a estimação de modelos com erros-padrão “clusterizados” em duas dimensões (município e ano) mostrou que o coeficiente do GAP permaneceu significativo na especificação Poisson FE (p = 0,0004), enquanto a precipitação perdeu sua significância marginal, indicando que sua significância original era influenciada pela correlação contemporânea entre municípios.
O exercício contrafactual, que simulou a eliminação do déficit de esgoto em todos os municípios e períodos, demonstrou um impacto substancial na redução das internações por diarreia. No modelo Poisson com efeitos fixos, a eliminação do déficit poderia ter evitado aproximadamente 12.650 internações no período analisado, o que representa uma redução de 17,96%. O modelo binomial negativo, mais conservador, estimou um impacto menor, com 4.510 casos evitados, correspondendo a uma redução de 6,72%. A diferença entre as estimativas reflete a sensibilidade à especificação da variância, mas ambos os modelos atestam a associação positiva entre o déficit de esgoto e as internações.
Em termos econômicos, a prevenção de 12.650 internações representa uma economia potencial de aproximadamente R$ 6,4 milhões em custos hospitalares, considerando o valor médio de internação por Doenças Relacionadas ao Saneamento Ambiental Inadequado (DRSAI), conforme dados do Instituto Trata Brasil (2025). Geograficamente, os maiores impactos absolutos da eliminação do déficit de esgoto estariam concentrados na Região Metropolitana de São Paulo. Em termos relativos, municípios como Bertioga (71,9%), Itapecerica da Serra (59,3%) e Cotia (53,7%) apresentaram as maiores reduções percentuais, caracterizados por elevados déficits médios de esgotamento sanitário.
Estes achados estão em consonância com a literatura que destaca a importância do esgotamento sanitário para a saúde pública. Estudos anteriores, como a revisão sistemática de Norman, Pedley e Takkouche (2010), indicam que sistemas de esgotamento sanitário podem reduzir a incidência de diarreia em até 30%, e até 60% em condições iniciais precárias. A evidência de que o manejo inadequado de resíduos domésticos é um fator significativo para a diarreia infantil (Indah et al., 2022), e que a presença de latrinas reduz a mortalidade pós-neonatal (Rahman et al., 1985), reforça o caráter crítico do esgotamento sanitário, corroborando a não significância estatística do efeito da água isoladamente observada neste estudo.
A heterogeneidade observada entre os municípios e a forma como os indicadores de saneamento se relacionam com a taxa de diarreia também merecem destaque. Os municípios com as maiores taxas médias de internação por diarreia não necessariamente apresentaram os maiores déficits de esgoto, o que sugere que, em análises cross-sectional, os indicadores de saneamento podem capturar mais o grau de urbanização e a capacidade de notificação do que a exposição direta ao risco ambiental. O modelo de efeitos fixos, ao focar na variação intra-municipal ao longo do tempo, consegue isolar o efeito do déficit de esgoto, fornecendo uma compreensão mais precisa da relação causal.
Em síntese, os resultados desta pesquisa demonstram uma associação robusta e estatisticamente significativa entre a expansão da infraestrutura de esgotamento sanitário e a redução das internações por diarreia em municípios paulistas. A eliminação do déficit de esgoto, conforme o cenário contrafactual, tem o potencial de evitar um número considerável de internações, gerando benefícios substanciais para a saúde pública e economia. Esses achados reforçam a universalização dos serviços de esgotamento sanitário como uma estratégia efetiva e prioritária para a promoção da saúde e bem-estar da população, especialmente em áreas com maiores lacunas de cobertura.
4. Conclusão
O presente estudo objetivou estimar a relação entre a expansão da infraestrutura de saneamento básico e a incidência de casos de diarreia em municípios paulistas no período de 2010 a 2020. Verificou-se que o aumento das ligações de esgoto no ano anterior associou-se a uma redução estatisticamente significativa das internações por diarreia. Em contraste, a expansão isolada das ligações de água não demonstrou impacto significativo na saúde pública. A análise revelou que o déficit de esgoto, definido pela diferença entre as ligações de água e esgoto, elevou a taxa esperada de internações. Um exercício contrafactual demonstrou que a eliminação desse déficit poderia ter evitado aproximadamente 12.650 internações por diarreia no período, representando uma redução de 17,96% e uma economia potencial de R$ 6,4 milhões em custos hospitalares. Estes achados reforçam a universalização dos serviços de esgotamento sanitário como uma estratégia efetiva de saúde pública, capaz de subsidiar a priorização de investimentos para a redução da morbidade por diarreia, especialmente em regiões com maiores lacunas de cobertura.
Apesar da robustez dos resultados, o estudo apresentou algumas limitações. Identificou-se superdispersão nos dados, tratada com erros-padrão robustos e modelos binomiais negativos, e o modelo de precipitação agregada perdeu o efeito da sazonalidade intra-ano. Adicionalmente, o excesso de zeros na variável dependente não foi abordado por modelos de inflação de zeros devido à complexidade computacional. Como desdobramentos, sugere-se a replicação da análise com dados de maior granularidade temporal, como séries mensais, para capturar a sazonalidade da precipitação com mais precisão. Recomenda-se também a expansão do escopo geográfico para incluir todos os municípios do estado ou do país, permitindo uma análise mais abrangente dos diferentes contextos climáticos e socioeconômicos. Por fim, a aplicação de modelos de barreira ou de inflação de zeros em contexto de painel, superando os desafios computacionais, pode aprofundar a compreensão dos efeitos identificados.
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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq
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