COVID-19
Municípios onde Bolsonaro teve mais votos tiveram mais mortes na pandemia
Dados são de estudo publicado na revista Cadernos de Saúde PúblicaMunicípios onde o ex-presidente Jair Bolsonaro (PL) obteve mais votos nas eleições presidenciais de 2018 e 2022 tiveram mais mortes durante os picos da pandemia de Covid-19 no Brasil, mostrou estudo publicado na revista Cadernos de Saúde Pública nesta segunda-feira (20). A informação é da Folhapress.
A pesquisa analisou a relação entre o excesso de mortalidade registrado em 2020 e 2021 e o percentual de votos obtido por Bolsonaro no primeiro turno daqueles pleitos. Na crise sanitária, o então presidente contrariou as recomendações de autoridades de saúde e se opôs a medidas de isolamento social e uso de máscaras, além de criticar e tripudiar o uso de vacinas contra a doença.
O trabalho identificou que cada aumento de 1% nos votos municipais para o presidenciável em 2018 e 2022 esteve associado a uma alta de 0,48% a 0,64%, respectivamente, no excesso de mortes dos municípios durante os picos da pandemia. “Houve uma fidelidade enorme no eleitorado. Um núcleo de eleitores continuou a votar nele. A expectativa era que ele seria penalizado eleitoralmente, que a rejeição aumentasse. Isso não ocorreu”, explica Everton Lima, docente e pesquisador da Unicamp (Universidade Estadual de Campinas).
Lima, um dos autores do estudo, disse que a pesquisa mostra uma associação entre um maior excesso de mortes e mais votos em Bolsonaro, não uma relação de causa e efeito. Segundo o pesquisador, não é possível dizer que as pessoas que se opunham ao uso de máscaras e ao isolamento social votaram no ex-presidente porque ele empunhava essas bandeiras. Tampouco concluir que elas se identificavam com Bolsonaro e, por isso, adotaram esses comportamentos.
A descrença nos impactos da pandemia, a resistência ao uso de máscaras e a demora na implementação de uma campanha de imunização podem explicar essa associação, apontou o trabalho.
esmo assim, os dados podem refletir, por exemplo, medidas de saúde inadequadas implementadas por governos municipais onde Bolsonaro obteve mais votos.
O estudo teve colaboração ainda de Lilia da Costa, da UFBA (Universidade Federal da Bahia), Rafael Souza, Cleiton Rocha e Maria Ichihara, todos da Fiocruz (Fundação Oswaldo Cruz).
Os autores utilizaram os resultados do primeiro turno das eleições para capturar melhor o voto ideológico. O excesso de mortalidade compara a média mensal de mortes entre 2015 e 2019 com o número de mortes durante os picos da pandemia. O que superar é o excesso.
Assim, nem todas as mortes consideradas se deveram a complicações da Covid. Parte delas, sim, mas outras doenças também entram no cálculo. Lima afirmou que “muita gente não tinha acesso a serviços de saúde, porque ele estava sobrecarregado. Essas pessoas morreram de outras causas”. A medida de excesso de mortes capta uma anomalia. “É um termômetro para dizer que está acontecendo algo diferente”.
De acordo com a pesquisa, a oposição a Bolsonaro, representada pelos votos no PT, mostrou uma correlação negativa com o excesso de mortalidade nos municípios, ou seja, quanto maior o percentual de votos verificado nos candidatos petistas, menor foi o número de mortes.
Os pesquisadores ofereceram uma explicação para o fenômeno sob a ótica a partir da polarização afetiva e da política tribal. O primeiro conceito está relacionado um ambiente político no qual eleitores apoiam quem defende as pautas étnicas, religiosas e específicas dos grupos deles.
O segundo está associado a uma tendência de eles adotarem posições que os diferenciem politicamente, contrárias às da classe política adversária. “Há uma fidelidade até certo ponto cega”, diz Lima. “Estamos polarizados em um nível político que é o nós contra eles. Você acaba sendo alimentado por informações de dentro do seu grupo. Não conversa com o outro lado.”
Em 2018, Bolsonaro derrotou Fernando Haddad (PT) no segundo turno e foi eleito presidente da República. Quando disputou a reeleição, quatro anos depois, Bolsonaro perdeu para Luiz Inácio Lula da Silva (PT).