Voto em Bolsonaro (2018) e mortalidade por covid-19, distanciamento e vacinação nos municípios, 2020–2022 (associação; não isola o efeito de mensagens ou decisões)

O que o estudo examina

Decisão ou política

Postura e comportamento público do presidente Jair Bolsonaro na pandemia, que os autores chamam de "efeito Bolsonaro" (negação da gravidade, ataques ao distanciamento e à vacinação). O estudo não mede as mensagens nem decisões específicas: usa como aproximação a proporção de votos em Bolsonaro no 1º turno de 2018 em cada município. (Executivo federal)

Resultado estudado

Taxa de mortalidade por covid-19 por 100 mil habitantes (fev. 2020–dez. 2022), variação da mobilidade (Facebook Movement Range, fev. 2020–out. 2021) e taxas de vacinação contra covid-19 (1ª dose e esquema completo, jan. 2021–dez. 2022); secundariamente, cobertura agregada de outras vacinas.

Período

Fevereiro de 2020 a dezembro de 2022 (mobilidade até outubro de 2021).

População ou unidade

Municípios brasileiros (5.568 na regressão sem controles; 5.269 com todos os controles).

Método

Regressões transversais por município (binomial negativa; Poisson com efeitos fixos de estado como alternativa; MQO como checagem) do resultado sobre o percentual de votos em Bolsonaro no 1º turno de 2018, com controles demográficos, socioeconômicos (inclusive proporção de beneficiários do Auxílio Emergencial e PIB per capita), de moradia, mobilidade pendular e médicos por habitante; estimadas para o período acumulado e por trimestre. Extensões: excesso de mortalidade no lugar dos óbitos oficiais; 2º turno de 2018; voto em Aécio Neves (2014) e vacinação de 2017–2018 como controles; outras vacinas em 2017–2022 (placebo para 2017–2019). Os autores dizem que identificam correlações condicionais, não relações causais.

Estimativa e incerteza

Mortalidade: coeficiente do voto em Bolsonaro de 1,637 sem controles e de 0,855 a 0,918 com controles (binomial negativa), 0,624 no Poisson com efeitos fixos de estado (Table 2); os autores resumem "from 1.6 (no controls) to 0.9 (all controls)". Eles convertem o resultado em cerca de 24 óbitos a mais por 100 mil habitantes para um aumento de 10% no apoio e em 51 mil mortes a mais no país até o fim de 2022: é conversão dos autores de um coeficiente de associação, não estimativa causal. Mobilidade: coeficiente de cerca de 0,06 com controles (Table 3). Vacinação com esquema completo: −0,238 com todos os controles (Table 4, col. 6a); os autores convertem em queda de 2% na taxa para 10% a mais de apoio e em 4 milhões de pessoas a menos com esquema completo até o fim de 2022 (mesma ressalva).

Incerteza: Significância informada: p < 0,001 para o coeficiente do voto nas Tables 2 e 4 (p-valores entre parênteses); erros-padrão não aparecem nas tabelas do texto principal; coeficientes por período com intervalo de confiança a 5% (Figs. 3 a 5). Sem intervalo para as conversões em mortes e em pessoas vacinadas.

Estimativas são do estudo, sob as hipóteses dele; não são valores observados nem se somam a resultados de outros estudos.

Limitações

• Associação condicional em dados transversais municipais: os autores declaram que não identificam relações causais (seção 3.1).
• A exposição é o voto de 2018, não as mensagens nem as decisões do presidente; o coeficiente mistura a influência presidencial com características não observadas dos eleitores e dos municípios.
• As conversões em 51 mil mortes e em 4 milhões de pessoas sem esquema completo extrapolam um coeficiente de associação para o país inteiro; não são contagens nem efeitos demonstrados e não se somam a outras estimativas.
• Análise ecológica: não permite inferir risco individual. A análise de outras vacinas usa a cobertura agregada do Datasus (cerca de 20 vacinas), não só as infantis.
• O material suplementar (Tabelas S3–S10, com o placebo de outras vacinas e as extensões) não foi lido; esses resultados foram conferidos só pela descrição no texto principal.

Referência e trechos

Razafindrakoto M, Roubaud F, Castilho MR, Pero V, Saboia J. "Investigating the 'Bolsonaro effect' on the spread of the Covid-19 pandemic: An empirical analysis of observational data in Brazil". PLoS ONE 19(4): e0288894, 2024. DOI 10.1371/journal.pone.0288894 — acessar

• PLOS ONE (texto integral via Europe PMC, PMC11025779)fichaAbstract (mortalidade, distanciamento e vacinação "more pro-Bolsonaro")
• PLOS ONE (texto integral via Europe PMC, PMC11025779)fichaseção 3.1: "we identify correlations that do not necessarily imply causality"; "we do not identify any actual causal relationships"
• PLOS ONE (texto integral via Europe PMC, PMC11025779)fichaseção 3.2 (modelo 1, voto no 1º turno de 2018) e Table 2 (1,637 a 0,624; 24 por 100 mil; 51 mil mortes)
• PLOS ONE (texto integral via Europe PMC, PMC11025779)fichaseção 4.2 e Table 3 (mobilidade, coeficiente de cerca de 0,06)
• PLOS ONE (texto integral via Europe PMC, PMC11025779)fichaseção 4.3 e Table 4 (vacinação, −0,238 na col. 6a; 2%; 4 milhões); outras vacinas e placebo 2017–2019
• PLOS ONE (texto integral via Europe PMC, PMC11025779)fichaseção 4.4 (excesso de mortalidade, 2º turno, voto em Aécio Neves em 2014, vacinação de 2017–2018)

Indicadores relacionados

• Coberturas vacinais do calendário infantil no Brasil, 2015–2022
• Óbitos por covid-19 e óbitos totais registrados no SIM, 2015–2024

Lacunas

• Testes do material suplementar (S6–S10) não lidos.
• Estudos citados pelos autores e não lidos nesta pesquisa: Xavier et al. (Lancet Regional Health – Americas, 2022), Figueira e Moreno-Louzada (Estudos Econômicos, 2023), de Almeida et al. (PLOS ONE, 2022), Rache et al. (IEPS, Nota Técnica 18, 2021).
• Seara-Morais et al. (BMC Public Health, 2023), estudo ecológico sobre voto e vacinação contra covid-19, foi localizado e não fichado (sobrepõe-se a este).

Histórico

1. 14 out. 2026 — Ficha criada na etapa de pendências do Lote 6 (§6, busca dirigida), por pesquisa assistida. Método e resultados lidos nas partes indicadas em "leitura" e nos trechos; aguarda revisão humana de fontes e editorial.