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Cidades vizinhas a São Paulo chegam a mais de mil mortes por Covid-19

No dia em que o Brasil passou da marca das 10 mil perdas, a Grande SP chega a 3 mil; um mês atrás eram 300 óbitos

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Paulo Talarico/Agência Mural

Por: Paulo Talarico | Lucas Veloso

Notícia

Publicado em 10.05.2020 | 18:45 | Alterado em 19.05.2020 | 13:47

RESUMO

No dia em que o Brasil passou da marca das 10 mil perdas, a Grande SP chega a 3 mil; um mês atrás eram 300 óbitos nas 39 cidades

Tempo de leitura: 3 min(s)

A triste marca das 10 mil mortes por Covid-19 no Brasil também aumenta o alerta para a situação da Grande São Paulo. 

No sábado (9), dia em que os brasileiros chegaram ao número de 10 mil vítimas, os 39 municípios da região metropolitana chegaram a 3.195 perdas. No entanto, cada vez mais o número de casos em cidades vizinhas da capital aumenta a preocupação. 

Excluindo São Paulo, o epicentro da enfermidade no país, as cidades vizinhas contabilizam 1.008 mortes. 

A situação levou boa parte das prefeituras a reforçar medidas como o isolamento social e a obrigatoriedade no uso de máscaras para tentar conter o avanço da Covid-19, enquanto os hospitais estão perto da lotação. A estimativa é que 87% dos leitos da região metropolitana destinados a cuidar da doença estão ocupados.

Confira os dados de 14 de maio, quando a Grande SP chegou a 46 mil casos

DADOS ATÉ 9 DE MAIO

">Cidades ">População ">Casos confirmados ">Óbitos ">Mortes por 100 mil habitantes
">São Paulo " data-sheets-numberformat="">12.252.023 ">27414 ">2187 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">17,9
">Osasco " data-sheets-numberformat="">698.418 ">1954 ">160 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">22,9
">Guarulhos* " data-sheets-numberformat="">1.379.182 ">840 ">123 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">8,9
">São Bernardo " data-sheets-numberformat="">838.936 ">775 ">89 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">10,6
">Santo André " data-sheets-numberformat="">718.773 ">758 ">68 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">9,5
">Barueri " data-sheets-numberformat="">274.182 ">583 ">66 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">24,1
">São Caetano " data-sheets-numberformat="">161.127 ">528 ">22 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">13,7
">Mogi das Cruzes " data-sheets-numberformat="">445.842 ">402 ">30 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">6,7
">Diadema " data-sheets-numberformat="">423.884 ">378 ">36 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">8,5
">Suzano " data-sheets-numberformat="">297.637 ">261 ">25 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">8,4
">Franco da Rocha " data-sheets-numberformat="">154.489 ">260 ">20 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">12,9
">Itaquaquecetuba* " data-sheets-numberformat="">370.821 ">259 ">30 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">8,1
">Santana de Parnaíba* " data-sheets-numberformat="">139.447 ">259 ">8 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">5,7
">Taboão da Serra " data-sheets-numberformat="">289.664 ">258 ">33 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">11,4
">Carapicuiba* " data-sheets-numberformat="">400.927 ">242 ">29 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">7,2
">Embu das Artes " data-sheets-numberformat="">273.726 ">224 ">23 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">8,4
">Itapevi " data-sheets-numberformat="">237.700 ">219 ">29 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">12,2
">Cotia** " data-sheets-numberformat="">249.210 ">218 ">29 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">11,6
">Francisco Morato " data-sheets-numberformat="">175.844 ">201 ">22 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">12,5
">Mauá " data-sheets-numberformat="">472.912 ">195 ">30 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">6,3
">Itapecerica da Serra " data-sheets-numberformat="">175.693 ">177 ">11 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">6,3
">Ferraz de Vasconcelos " data-sheets-numberformat="">194.276 ">173 ">19 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">9,8
">Cajamar " data-sheets-numberformat="">76.801 ">147 ">9 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">11,7
">Caieiras " data-sheets-numberformat="">101.470 ">136 ">20 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">19,7
">Jandira* " data-sheets-numberformat="">124.937 ">113 ">15 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">12,0
">Arujá " data-sheets-numberformat="">89.824 ">110 ">5 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">5,6
">Poá ">117452 ">90 ">14 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">11,9
">Ribeirão Pires " data-sheets-numberformat="">123.393 ">84 ">10 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">8,1
">Mairiporã " data-sheets-numberformat="">100.179 ">73 ">7 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">7,0
">Embu-Guaçu " data-sheets-numberformat="">69.385 ">59 ">10 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">14,4
">Santa isabel " data-sheets-numberformat="">57.386 ">35 ">6 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">10,5
">Rio Grande da Serra " data-sheets-numberformat="">50.846 ">33 ">3 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">5,9
">Pirapora do Bom Jesus " data-sheets-numberformat="">18.895 ">22 ">0 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">0,0
">Guararema " data-sheets-numberformat="">29.798 ">20 ">1 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">3,4
">Vargem Grande Paulista " data-sheets-numberformat="">52.597 ">17 ">3 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">5,7
">Biritiba Mirim " data-sheets-numberformat="">32.598 ">15 ">0 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">0,0
">São Lourenço da Serra " data-sheets-numberformat="">15.825 ">12 ">1 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">6,3
">Juquitiba " data-sheets-numberformat="">31.444 ">7 ">1 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">3,2
">Salesópolis " data-sheets-numberformat="">17.139 ">5 ">1 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">5,8
">Total " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=SOMA(R[-39]C[0]:R[-1]C[0])">21.734.682 " data-sheets-formula="=SOMA(R[-39]C[0]:R[-1]C[0])">37556 " data-sheets-formula="=SOMA(R[-39]C[0]:R[-1]C[0])">3195 " data-sheets-numberformat="" data-sheets-formula="=(R[0]C[-1]/R[0]C[-3])*100000">14,7
">Números das prefeituras disponíveis até sábado (9/5) e do governo do estado

Entre os municípios com mais casos, Osasco e Guarulhos ultrapassaram a marca das 100 mortes, com 160 e 123 respectivamente. Completam a lista de maior perigo, os municípios de São Bernardo do Campo, Santo André, Barueri, Diadema, Taboão da Serra, Mogi das Cruzes, Itaquaquecetuba e Mauá. 

Grande São Paulo tem 30% das vítimas do país de Covid-19, apesar de concentrar 10% da população

Todas tiveram ao menos 30 mortes por conta da Covid-19. Um mês atrás eram 373 mortes em toda a Grande São Paulo. O cenário mostra que a doença tem avançado para as bordas, a mesma percepção que tem sido vista na cidade de São Paulo, onde cada vez mais periferias têm tido registros do coronavírus. 

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Calçadão de Osasco, principal rua comercial com lojas fechadas em abril @Paulo Talarico/Agência Mural

Médico infectologista, Julio Onita afirma que a epidemia em São Paulo tem ocorrido em ondas. A primeira atingiu principalmente as classes sociais A e B, onde sobrecarregou os hospitais privados na cidade de São Paulo. 

“A segunda onda demorou mais por conta do isolamento social, porém as regiões acometidas foram aquelas em que há predominância das classes C, D e E”, diz Onita. 

“Além de serem regiões mais populosas. O acumulado das notificações oficiais são ainda o Morumbi e a Vila Mariana, provavelmente porque há atraso na divulgação dos resultados dos exames na periferia atualmente por represamento da capacidade dos laboratórios”, ressalta.

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Outra preocupação constante é que os casos têm atingido outras faixas etárias. A prefeitura de São Paulo divulgou um estudo no qual mostra que em distritos como o do Campo Limpo, metade das perdas foram de moradores abaixo dos 60 anos. Ainda não há estimativas sobre toda a Grande São Paulo, mas as prefeituras têm registrado casos do tipo.

Um homem de 35 anos morreu em Poá por Covid-19 e, segundo a prefeitura, não tinha nenhuma outra doença correlacionada.

Na cidade vizinha, o prefeito de Mogi das Cruzes, Marcus Melo (PSD), divulgou que foi contaminado pela Covid-19. No município de 400 mil moradores, são 402 casos e 30 mortes. 

Quanto aos casos de Covid-19 confirmados, são agora 37 mil pessoas infectadas – quase 9 mil casos foram confirmados em uma semana. Por outro lado, as prefeituras afirmam que ao menos 3.000 estão curadas. 

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Paulo Talarico

Diretor de Treinamento e Dados e cofundador, faz parte da Agência Mural desde 2011. É também formado em História pela USP, tem pós-graduação em jornalismo esportivo e curso técnico em locução para rádio e TV.

Lucas Veloso

Jornalista, cofundador e correspondente de Guaianases desde 2014.

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