Distribuição espacial da dengue nas áreas urbanas e periurbanas do município de Palmas, segundo ótica geomédica

• Main Author: Cavalcante, Micheline Pimentel Ribeiro
• Other Authors: Monteiro, Pedro Sadi
• Language: Portuguese
• Published: 2014
• Subjects: Dengue; Fatores de risco
• Online Access: http://repositorio.unb.br/handle/10482/15101

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Ciências da Saúde, Programa de Pós-Graduação em Ciências da Saúde, 2013. === Submitted by Albânia Cézar de Melo ([e-mail]) on 2014-01-29T12:38:35Z No. of bitstreams: 1 2013_MichelinePimentelRibeiroCavalcante.pdf: 8451536 bytes, checksum: 9078b3140856eb23d2ecaa84d17f0213 (MD5) === Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline([e-mail]) on 2014-02-05T10:18:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_MichelinePimentelRibeiroCavalcante.pdf: 8451536 bytes, checksum: 9078b3140856eb23d2ecaa84d17f0213 (MD5) === Made available in DSpace on 2014-02-05T10:18:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_MichelinePimentelRibeiroCavalcante.pdf: 8451536 bytes, checksum: 9078b3140856eb23d2ecaa84d17f0213 (MD5) === Introdução - A dengue, atualmente, traduz-se em uma ameaça para 40% da população mundial, o que representa, aproximadamente, espantosos 2,5 bilhões de pessoas, habitantes de todos os 100 países tropicais e subtropicais componentes do globo terrestre. O município de Palmas, Estado do Tocantins tem buscado estratégias governamentais e não-governamentais, visando à redução do número de casos da dengue, porém tamanhos esforços têm se mostrado insuficientes em seu propósito maior. Sendo indispensável e urgente a adoção de medidas para otimizar e direcionar tempo e recursos financeiros, com vistas a reduzir a incidência de dengue na população. Objetivos - Conhecer a magnitude da ocorrência de casos da dengue e os fatores que podem influir na transmissão da doença no município, sob a ótica da geomédica, no período compreendido entre o ano de 2008 ao de 2010. Metodologia - estudo analítico ecológico transversal, realizado em três etapas distintas, em que as duas primeiras consistiram em estudos quantitativos, com dados secundários e primários. Já a terceira delas refere-se ao estudo ecológico, com a utilização da geoestatística como parâmetro principal. Os locais selecionados para a análise espacial dos dados secundários situam-se no distrito de Palmas, e estão distribuídos em todas as quadras residenciais, comerciais, APM, AV e AE, totalizando 273 centróides. Enquanto os dados primários utilizaram-se as quadras residenciais cobertas pela Estratégia de Saúde da Família do município, perfazendo um total de 74 quadras, com 2220 domicílios investigados, representando uma amostra aleatória simples, com erro de 0,02. Estatística descritiva foi realizada, incluindo-se tabulações de acordo com as variáveis selecionadas. Na análise exploratória dos dados primários, foi usado o programa X-LSTAT, para a construção dos diagramas em caixas (Boxplots), com o objetivo de simplificar a descrição e obter uma visão mais profunda da sua natureza. Para a realização da análise multivariada, foi utilizado o método de Análise dos Componentes Principais (PCA), procurando analisar as correlações das variáveis estudadas com o número de casos de dengue na área em estudo. Foram utilizadas duas técnicas geoestatísticas: a krigeagem ordinária (KO) e a krigeagem indicativa (KI), que forneceram mapas mostrando a distribuição espacial das variáveis dependentes e independentes da investigação. Resultados - A incidência da dengue foi alta nos anos de 2008 e 2010 e, em todos os anos estudados, obedeceu-se a sazonalidade característica das doenças tropicais, em que, nos períodos chuvosos, de novembro a maio, verificou-se maior número de casos notificados. A faixa etária predominante, nos três anos pesquisados, foi de 20 a 29 anos, seguida de 30 a 39 anos e 10 e 19 anos. Analisando a umidade relativa e os níveis de precipitação mensalmente e associando esses dados ao número de casos notificados, houve uma correlação positiva nos anos de 2008 e 2010: quanto maior a precipitação e a umidade, maior o número de casos. A distribuição geográfica dos casos, por ano, mostrou uma grande diversidade entre as áreas, onde existem aquelas com grandes concentrações de casos e outras com média e baixa concentração. Após análise multivariada, foram encontradas correlações positivas quanto à escolaridade, presença de terrenos baldios e condições dos terrenos, ausência de bueiros, presença de focos nas residências e ausência de limpeza nos depósitos de água. Sobre as variáveis dos serviços de saúde, a não procura pelos serviços, ausência de medidas de controle, ausência de realização de exames e a falta de mobilização social tiveram correlação positiva com a incidência da dengue no ano de 2010. O relevo da cidade Palmas foi considerado como fator de risco na ocorrência de dengue, observou-se que, nas áreas mais baixas, houve menor incidência de casos e, nas mais elevadas, seguindo-se a direção norte-sul, em todos os pontos analisados de elevação, ocorreu uma maior incidência de casos. Quanto ao risco de ocorrência da dengue, houve anizotropia no sentido sudeste-noroeste, onde as áreas habitadas mostraram maior probabilidade de transmissão independente do ano pesquisado. Conclusão - Após análise da correlação espacial, notou-se que a ocorrência de casos no espaço é inversamente proporcional ao número de focos, o que significa dizer que não houve correlação espacial entre o número de casos de dengue e o número de focos, na maioria das áreas investigadas, no período de 2008 a 2010. As técnicas de análise geoestatística, tais quais as apresentadas nesta Tese, podem contribuir no aprimoramento em relação às atuais estratégias de controle, que são baseadas em análise descritiva de dados com distribuição geográfica estática. As novas técnicas utilizam dados analíticos e por isso podem auxiliar em mostrar a situação real das causalidades das epidemias. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT === Introduction – Currently, the dengue fever is a threat for 40% of the world's population, which represents approximately 2,5 billion people, inhabitants of the 100 tropical and subtropical countries in the globe. The city of Palmas, in the State of Tocantins, has sought governmental and non-governmental strategies aiming to reduce the number of dengue fever cases, yet, all these efforts have not been enough. It is essential and urgent to employ measures to optimize and channelize time and financial resources, in order to reduce dengue fever rates. Objective – Become aware of the magnitude of dengue fever cases and the factors that can contribute to its transmission in the city of Palmas, under geomedicine perspective, from 2008 to 2010. Methodology – Cross-sectional analytical study performed in three different stages. The two initial ones were quantitative studies, with primary and secondary data. The third one refers to an ecological study using geostatistics as its primary parameter. The places selected for the spatial analysis of secondary data are in the administrative district of Palmas, and are located in all residential, commercial, APM, AV and AE areas, totaling 273 locations. While primary data use residential areas covered by the Family Health Care Program, totaling 74 locations, with 2,220 participant houses, representing a simple random sample with an error rate of 0.02. Descriptive statistics was carried out, including data entry according to pre-stablished variables. We employed the X-LSTAT program to do the exploratory analysis of primary data in order to elaborate the diagrams in boxes (Boxplots), aiming to easy the description and get a deeper view of its nature. To do the multivariate analysis we used the Principal Components Analysis (PCA) method, seeking to analyze the correlation between the variables and the number of dengue fever cases in the observed location. We employed two geostatistics techniques: ordinary kriging (KO) and simple kriging (KI), which provided maps showing the spatial distribution of dependent and independent variables. Results – The dengue fever rate from 2008 to 2010 was high and, along the years studied, it followed the seasonal feature that characterizes tropical diseases, in which there are more occurrences of registered cases in rainy season, from November to May. The prevailing age range, in the three years we studied, was from 20 to 29 years old, followed by the age range from 30 to 39 years old and from 10 to 19 years old. When we analyzed the air humidity and the levels of precipitation and related them to the number of registered cases, there was a positive correlation in 2008 and in 2010: as greater the precipitation and the humidity are, greater is the number of cases. Geographyc distribution of cases, by year, have shown diversity among the locations, where some presents a high rate of cases and others medium or low rates. After the multivariate analysis we found positive correlations regarding schooling, vacant lots and their conditions, lack of manholes, existing breeding points and no regular cleaning of the water tanks. Regarding to heath care, there was a positive correlation between dengue fever cases and no demand for health care, lack of control measures, absence of blood tests and no social campaigning in 2010. Palmas' landscaping was considered a risk factor, we found out that in the lower areas there were less cases of dengue fever then in the higher areas, from North to South, in all heights analyzed, there was greater occurrence of cases. As for dengue fever occurrence risk, there was anisotropy in Southwest-Northwest direction, where populated areas showed higher transmission probability, regardless of the year studied. Conclusion - After the spatial analysis, we found out that the occurrence of dengue fever cases in space is inversely proportional to the number of breeding points, which means that there was no spatial correlation between the number of dengue fever cases and the number of breeding points in most locations studied, from 2008 to 2010. Geostatistics analysis techniques presented in this Thesis can contribute to improve the current control strategies, which are based in descriptive data analysis within a static geographical coverage. These new techniques use analytical data and that is why they can help showing the real situation of epidemics causes.