[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.

[pt] Estima-se que a população mundial continuará aumentando até atingir a estabilidade em torno de 11 bilhões de pessoas em 2075. Portanto, o ambiente urbano, habitação para a maioria da população global, precisa ser visto como uma prioridade estratégica no futuro próximo, tanto em termos do impacto sobre os recursos naturais quanto à equidade de bem-estar e justiça social. A pobreza (absoluta e relativa) e sua relação com a saúde ainda é um desafio mesmo em países de alta renda. Em São Paulo, existe um gradiente socioespacial dos riscos relativos para algumas mortalidades, que aumentam à medida que o perfil socioambiental da população se agrava. Romper a ligação entre pobreza e saúde requer uma compreensão dos padrões espaciais para além da renda como um indicador agregado. Assim, testei se a renda ainda é o melhor indicador para explicar a mortalidade infantil na cidade de São Paulo. Para tanto delineei um estudo ecológico, transversal, com expressão espacial, através da implementação de um projeto em Sistema de Informação Geográfica, a partir da unidade geográfica da área de ponderação do Censo Demográfico de 2010. Comparei o desempenho da renda como indicador com outros indicadores que expressam a composição da população, condições socioeconômicas, desigualdade de renda e segregação residencial. Os dados de óbitos do DATASUS corresponderam aos anos de 2006 a 2009. Os riscos relativos foram calculados pelo programa SaTScan, considerando sexo como covariável. Os dados socioeconômicos foram obtidos a partir dos microdados do Censo Demográfico de 2010 referentes às áreas de ponderação. As análises estatísticas compreenderam modelos de regressão linear não espacial simples (Mínimos Quadrados Ordinários). Devido à dependência espacial dos resíduos destes modelos, foram aplicados modelos de regressão espacial global, os quais não foram capazes de explicar totalmente as mortalidades estudadas. Finalmente, os modelos de regressão geograficamente ponderados permitiram verificar importantes associações espaciais. O Índice de Concentração nos Extremos (ICE) para renda e raça branca afluente sobre pessoas de cor preta, parda ou indígena pobres foi o melhor preditor para a mortalidade infantil (R2 = 0,39 e AIC = 59,28). Os resultados permitem concluir que é possível ir além da renda incorporando aspectos da segregação residencial por renda e cor ou raça combinados.