Modelo de risco tempo-espacial para identificação de áreas de risco para ocorrência de dengue Temporal-spatial risk model to identify areas at high-risk for occurrence of dengue fever

Revista de Saúde Pública

关键词: Dengue;    Fatores de Risco;    Sistemas de Informação Geográfica;    Modelos Epidemiológicos;    Dengue;    Risk Factors;    Geographic Information Systems;    Epidemiologic Models;   

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来源: DOAJ

【 摘 要 】

OBJETIVO: Aplicar o modelo tempo-espacial para avaliar áreas de risco para a ocorrência de dengue. MÉTODOS: Foram considerados os 11.989 casos de dengue confirmados e autóctones, georreferenciados por endereço em São José do Rio Preto entre setembro de 2001 e agosto de 2006. Para avaliar a severidade e a magnitude da transmissão foram adotados índices de freqüência, duração e intensidade. O indicador local de autocorrelação espacial foi adotado para identificar agrupamentos espaciais significantes (p<0,05). Os valores dos três índices foram considerados altos em uma unidade espacial quando seus valores padronizados foram positivos e significantes os respectivos valores do indicador local de autocorrelação espacial. RESULTADOS: Do total de casos de dengue geocodificados, 38,1% ocorreram nas unidades espaciais urbanas, classificadas como de maior risco: 19,4% em 2001-2002, 13,9% em 2002-2003, 2,8% em 2003-2004, 16,7% em 2004-2005 e 21,3% em 2005-2006. O uso das três medidas de risco permitiu a identificação de áreas de maior risco para ocorrência de dengue, concentradas na região norte da cidade. Embora os dados de notificação de casos estejam sujeitos a vieses próprios, é uma informação disponível nos serviços de saúde que pode produzir conclusões, recomendações e hipóteses importantes. CONCLUSÕES: Os procedimentos adotados pelo estudo, não complexos e baseados em notificacões, podem ser utilizados rotineiramente pelos serviços responsáveis pela vigilância e controle do dengue para identificação de áreas de risco.
OBJECTIVE: To apply the temporal-spatial model to assess high-risk areas for the occurrence of dengue fever. METHODS: A total of 11,989 confirmed, autochthonous dengue fever cases, geocoded by address in the city of São José do Rio Preto (Southeastern Brazil), between September of 2001 and August of 2006, were included in the study. Frequency, duration and intensity indices were used to assess the severity and magnitude of transmission. The local indicator of spatial association was adopted to identify significant spatial clusters (p-value<0.05). The values of the three indices were considered high in a spatial unit when their standard values were positive and the respective local indicator of spatial association values were significant. RESULTS: Of all the geocoded dengue fever cases, 38.1% occurred in the urban spatial units, classified as highest-risk: 19.4% in 2001-2002, 13.9% in 2002-2003, 2.8% in 2003-2004, 16.7% in 2004-2005, and 21.3% in 2005-2006. The utilization of three risk measures enabled to identify higher-risk areas for the occurrence of dengue fever, concentrated in the city's northern region. Even though case notification data are subject to bias, this information is available in the health services and can lead to important conclusions, recommendations and hypotheses. CONCLUSIONS: The non-complex, notification-based procedures adopted in the study could be routinely used by services that are responsible for dengue fever surveillance and control to identify high-risk areas.

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