A reemergência da dengue, sua disseminação e manutenção vêm desafiando o sistema de saúde brasileiro. Fatores relacionados às condições de vida da população têm sido abordados na compreensão de diferentes desfechos em saúde. Este trabalho analisa a ocorrência da dengue e sua relação com as condições de vida no Município de Nova Iguaçu, Rio de Janeiro, Brasil, de 1996 a 2004. Os dados sobre ocorrência de dengue foram obtidos no Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN). Para caracterização das condições de vida, foi construído um indicador composto com variáveis sócio-econômicas e de infra-estrutura urbana coletadas no Censo Demográfico de 2000. Operações entre camadas foram utilizadas para identificar associações espaciais entre o indicador composto e a incidência de dengue por bairros. Apesar de não se evidenciar uma relação linear entre condições de vida ruins e ocorrência da doença, os padrões espaciais observados indicaram maior suscetibilidade de áreas com desigualdades nas condições de vida e localizadas próximas às vias de acesso. Os achados sugerem ainda que, além de outros fatores relacionados à ocorrência da doença, as desigualdades observadas podem interferir na tendência temporal da dengue. Assim, modelos que considerem a interação entre variáveis sócio-econômicas e não apenas a quantificação de indicadores sociais isolados podem ser úteis para a vigilância da dengue.

The reemergence, spread, and persistence of dengue are currently challenging the Brazilian health system. Factors related to living conditions have been addressed to understand different health outcomes. This study examines the occurrence of dengue and its relationship to living conditions in the city of Nova Iguaçu, Rio de Janeiro State, from 1996 to 2004. Data on dengue occurrence were obtained from the Brazilian National Disease Notification System (SINAN). A composite indicator of socioeconomic and urban infrastructure variables was created to characterize the prevailing living conditions, using 2000 census data. Operations between layers were used to identify spatial associations between the composite indicator and dengue incidence by neighborhood. The results do not show a linear relationship between poor living conditions and disease occurrence, but the spatial patterns indicated greater susceptibility of areas with inequalities in living conditions and behind highway access routes. The results also suggest that such inequalities can influence the dengue time trend. Thus, models that consider the interaction between socioeconomic variables (and not only the quantification of social indicators) can be useful for dengue surveillance.