Banca de QUALIFICAÇÃO: THIAGO DE JESUS SANTOS
05/12/2023 16:44
Introdução: Os arbovírus apresentam um grande desafio para a saúde pública em escala global. No Brasil, as epidemias de Chikungunya têm sido recorrentes desde a introdução do vírus no país em 2014. Fatores ambientais, sociais, econômicos e políticos influenciam na dinâmica de transmissão e surgimento de epidemia. O uso de tecnologias avançadas, como geoprocessamento e análise espacial, desempenha um papel crucial na identificação das áreas de risco para a incidência da doença e no planejamento de estratégias de vigilância e a implementação de ações de controle. Objetivo: Analisar a dinâmica espacial e temporal da incidência da Chikungunya e a associação com os indicadores de vulnerabilidade social no
Brasil. Materiais e Método: Estudo ecológico, exploratório e analítico, que foi conduzido no Brasil. Foram utilizados os registros dos casos notificados e confirmados por critério clínico e clínico-epidemiológico de Chikungunya entre os anos de 2017 a 2023 obtidos no Sistema de Informação de Agravos de Notificação. Os dados referentes aos indicadores de vulnerabilidade social foram coletados na plataforma oficial do Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento e do Atlas de Vulnerabilidade Social. A análise dos dados ocorreu em etapas: 1) caracterização do perfil epidemiológico da incidência de Chikungunya; 2) previsão de novos casos e uma série temporal interrompida usando modelo autorregressivo de médias móveis (ARIMA) considerando a pandemia de Covid-19; 3) tendências temporais usando o modelo de
regressão de Prais-Winsten e determinação da variação percentual anual; 4) distribuição espacial usando a método bayesiano empírico local, índice global e local de Moran; e 5) associação entre os indicadores de vulnerabilidade social e a incidência da Chikungunya aplicando a regressão espacial global e a regressão geograficamente ponderada multiescala. Resultados: As análises mostraram o total de 487.775 casos de Chikungunya diagnosticados no Brasil entre 2017 a 2023 com incidência de 232,1/100 mil habitantes, com maior incidência na região nordeste (58,8/100 mil habitantes). A série temporal demonstrou o impacto da sazonalidade na incidência da doença com média de 2.000 casos mensal/ano. Com a pandemia de Covid-19 em 2020, a série temporal interrompida demonstrou redução da notificação. No primeiro modelo ARIMA, não foi possível a previsão de novos casos. No segundo modelo, foi observado que sem a influência da pandemia, haveria aumento dos casos. A tendência temporal
demonstrou que em 2017, a incidência aumentou 1,90% e houve tendência decrescente no período de 2020 a 2021 com redução de -0,93% dos casos. A distribuição espacial demonstrou heterogeneidade e autocorrelação espacial positiva (I: 0,71 ; p <0,001). As áreas de maior risco se concentraram na região nordeste. O componente espacial demonstrou impacto na determinação dos fatores associados com a incidência de Chikungunya no Brasil, sendo o modelo spatial lag o melhor ajustado (R²: 0,65 ; p <0,001). Os indicadores associados foram: o índice de vulnerabilidade social (R: -1,28 ; p=0,003), IVS renda e trabalho (R: 1,93 ; p=<0,001), porcentagem de pessoas em domicílios com abastecimento de água e esgotamento sanitário inadequados (R: 0,80 ; p=0,002), porcentagem de pessoas de 15 a 24 anos que não estudam, não trabalham e possuem renda domiciliar per capita igual ou inferior a meio salário mínimo (R: 0,16 ; p=0,003), porcentagem de pessoas que vivem em domicílios com renda per capita inferior a meio salário mínimo e que gastam mais de uma hora até o trabalho (R: 0,94 ; p <0,001), porcentagem da população em domicílios com densidade > 2 (R: 0,58 ; p <0,001). A regressão local apontou para a região nordeste os maiores valores de associação (t: 0,45 ; p<0,001), sendo a porcentagem de pessoas em domicílios com abastecimento de água e esgotamento sanitário inadequados (R: 0,80 ; p=0,002) e porcentagem da população em domicílios com densidade > 2 (R: 0,58 ; p <0,001) os fatores mais impactantes. Conclusão: O estudo permitiu uma análise integrada da dinâmica de transmissão de Chikungunya no Brasil e os fatores associados. A integração de tecnologias e análises multifacetadas permitem o mapeamento de áreas de risco e evidências para a elaboração de estratégias de saúde pública.
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