[en] It is estimated that world population will keep increasing until reach stability around 11 billion people in 2075. Therefore, the urban environment, housing for the majority of the global population, needs to be seen as a strategic priority in the near future, both in terms of the impact on natural resources and equity of welfare and social justice. Poverty (absolute and relative) and its relationship with health is still a challenge even in high-income countries. In São Paulo, there is a socio-spatial gradient of the relative risks for some mortalities, which increase as the socio-environmental profile of the population worsens. To break the link between poverty and health requires an understanding of spatial patterns beyond income as an aggregate indicator. Thus, I tested whether income is still the best indicator for explaining infant mortality in the city of São Paulo. For this I outlined an ecological, transversal study with spatial expression through the implementation of a project in Geographic Information System, from the geographic unit of the sample area of the 2010 Demographic Census. I compared income performance as an indicator with other indicators that express the population composition, socioeconomic conditions, income inequality and residential segregation. Data on deaths from DATASUS corresponded to the years 2006 to 2009. The relative risks were calculated through the SaTScan program, considering sex as covariate. Socioeconomic data were obtained from the micro data of the Demographic Census of 2010 referring to the sample areas. Statistical analyzes comprised simple non-spatial linear regression models (Ordinary Least Squares). Due to the spatial dependence of the residues of these models, global spatial regression models were applied, which were not able to fully explain the studied mortalities. Finally, the geographically weighted regression models allowed verifying important spatial associations. The Index of Concentration in the Extremes (ICE) for income and affluent White race or color on poor Black, Mixed or Indigenous people was the best predictor for infant mortality (R2 = 0.39 and AIC = 59.28). The results allow concluding that it is possible to move beyond income by incorporating aspects of residential segregation by income and color or race combined.

[fr] On estime que la population mondiale continuera d'augmenter jusqu'à atteindre la stabilité autour de 11 milliards de personnes en 2075. Par conséquent, l'environnement urbain, le logement pour la majorité de la population mondiale, doit être considéré comme une priorité stratégique dans un avenir proche, à la fois de l'impact sur les ressources naturelles et l'équité du bien-être et de la justice sociale. La pauvreté (absolue et relative) et sa relation avec la santé restent un défi, même dans les pays à revenu élevé. À São Paulo, il existe un gradient socio-spatial des risques relatifs pour certaines mortalités, qui augmentent à mesure que le profil socio-environnemental de la population se détériore. Pour briser le lien entre la pauvreté et la santé, il faut comprendre les modèles spatiaux au-delà du revenu comme indicateur agrégé. Ainsi, j'ai testé si le revenu est toujours le meilleur indicateur pour expliquer la mortalité infantile dans la ville de São Paulo. Pour cela, j'ai présenté une étude écologique et transversale avec expression spatiale à travers la mise en œuvre d'un projet dans le Système d'Information Géographique, à partir de l'unité géographique de la zone échantillon du recensement démographique de 2010. J'ai comparé la performance du revenu en tant qu'indicateur avec d'autres indicateurs qui expriment la composition de la population, les conditions socio-économiques, l'inégalité des revenus et la ségrégation résidentielle. Les données sur les décès par DATASUS correspondaient aux années 2006 à 2009. Les risques relatifs ont été calculés par le biais du programme SaTScan, en considérant le sexe comme covariable. Les données socio-économiques ont été obtenues à partir des microdonnées du recensement démographique de 2010 en se référant aux zones d'échantillonnage. Les analyses statistiques comprenaient des modèles de régression linéaire non spatiale simples (Ordinary Least Squares). En raison de la dépendance spatiale des résidus de ces modèles, des modèles de régression spatiale globale ont été appliqués, qui n'ont pas permis d'expliquer complètement les mortalités étudiées. Enfin, les modèles de régression géographiquement pondérés ont permis de vérifier les associations spatiales importantes. L'Indice de Concentration dans les Extrêmes (ICE) pour le revenu et la race blanche ou la couleur aisée des Noirs, des Mixtes ou des Indigènes pauvres était le meilleur prédicteur de la mortalité infantile (R2 = 0.39 et AIC = 59.28). Les résultats permettent de conclure qu'il est possible d'aller au-delà du revenu en intégrant des aspects de la ségrégation résidentielle selon le revenu et la couleur ou la race combinés.