[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.

[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.