Dengue e o índice de infestação do Aedes aegypti na região metropolitana I do estado do Rio de Janeiro

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Fernandes, Robson Soares
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da FIOCRUZ (ARCA)
Texto Completo: https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/44742
Resumo: O presente estudo teve como objetivo caracterizar a distribuição espacial da taxa de incidência da dengue segundo os municípios da região metropolitana I do estado do Rio de Janeiro, nos anos de 2015 a 2017, e verificar áreas prioritárias para controle da endemia. Foi testado a autocorrelação espacial das taxas de incidência da dengue e do Índice de Infestação Predial (IIP) através do cálculo do índice de Moran local. Testou-se também a existência de correlação espacial entre a incidência da dengue e o índice de infestação predial e as variáveis demográficas e socioeconômicas, através do cálculo do índice de Moran Bivariado. Para determinação das áreas com risco para dengue, foi elaborado mapas representativos do índice de Moran Local para a incidência dos respectivos anos, denominado Box Map. Para o mapeamento e cálculo dos índices de correlação espacial utilizou os programas QGIS e GEODA. Os resultados mostram maior número de casos de dengue em 2016, com um total de 40.607 casos, a incidência para esse mesmo período foi de 236,6 por 100.000 habitantes. Os municípios com maior número de casos foram Rio de Janeiro, Nova Iguaçu e Duque de Caxias, porém, as maiores incidências foram apresentadas nos municípios de Itaguaí, Rio de Janeiro, Seropédica, Nova Iguaçu e Mesquita. Verificamos que os municípios localizados na área de \2015maior risco\2016 para dengue foram Rio de Janeiro e Itaguaí Os municípios com menor risco durante todo o período foram Japeri e São João de Meriti. Diferente do esperado, o município do Rio de Janeiro não está localizado nas áreas que apresentam maiores índices de infestação predial, este ficou na área intermediaria. A análise da correlação espacial bivariada mostra os municípios Mesquita e Nilópolis com elevada densidade populacional e baixa taxa de incidência no período. Já o município de Seropédica apresenta baixa densidade populacional e elevada taxa de incidência. Os municípios de São João de Meriti e Nilópolis apresentaram baixa incidência da dengue e alta proporção de esgotamento sanitário. Em 2016 os municípios do Rio de Janeiro e Seropédica apresentam elevado IIP e elevada taxa de incidência. Concluímos que as variáveis socioeconômicas, demográficas e entomológicas utilizadas no estudo da região possuem efeito parcial para os padrões de registro de dengue no período. É necessária uma análise utilizando outras variáveis e/ou uma análise em nível local por bairros ou setores censitários. No entanto, o estudo realizado foi útil na indicação de áreas prioritárias para ações de controle da doença. A definição de áreas de maior ocorrência mostra-se útil para vigilância e para investigações epidemiológicas. A identificação de padrões de ocorrência de doenças facilita o planejamento e desenvolvimento de intervenções mais eficazes.
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spelling Fernandes, Robson SoaresCarrijo, Renata de Saldanha da Gama GraciePedroso, Marcel de Moraes2020-12-08T14:24:56Z2020-12-08T14:24:56Z2019FERNANDES, Robson Soares. Dengue e o índice de infestação do Aedes aegypti na região metropolitana I do estado do Rio de Janeiro. 2019. 31 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Sistemas de Informação Monitoramento e Análise de Saúde Pública) - Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde, Fundação Oswaldo Cruz, Rio de Janeiro, 2019.https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/44742O presente estudo teve como objetivo caracterizar a distribuição espacial da taxa de incidência da dengue segundo os municípios da região metropolitana I do estado do Rio de Janeiro, nos anos de 2015 a 2017, e verificar áreas prioritárias para controle da endemia. Foi testado a autocorrelação espacial das taxas de incidência da dengue e do Índice de Infestação Predial (IIP) através do cálculo do índice de Moran local. Testou-se também a existência de correlação espacial entre a incidência da dengue e o índice de infestação predial e as variáveis demográficas e socioeconômicas, através do cálculo do índice de Moran Bivariado. Para determinação das áreas com risco para dengue, foi elaborado mapas representativos do índice de Moran Local para a incidência dos respectivos anos, denominado Box Map. Para o mapeamento e cálculo dos índices de correlação espacial utilizou os programas QGIS e GEODA. Os resultados mostram maior número de casos de dengue em 2016, com um total de 40.607 casos, a incidência para esse mesmo período foi de 236,6 por 100.000 habitantes. Os municípios com maior número de casos foram Rio de Janeiro, Nova Iguaçu e Duque de Caxias, porém, as maiores incidências foram apresentadas nos municípios de Itaguaí, Rio de Janeiro, Seropédica, Nova Iguaçu e Mesquita. Verificamos que os municípios localizados na área de \2015maior risco\2016 para dengue foram Rio de Janeiro e Itaguaí Os municípios com menor risco durante todo o período foram Japeri e São João de Meriti. Diferente do esperado, o município do Rio de Janeiro não está localizado nas áreas que apresentam maiores índices de infestação predial, este ficou na área intermediaria. A análise da correlação espacial bivariada mostra os municípios Mesquita e Nilópolis com elevada densidade populacional e baixa taxa de incidência no período. Já o município de Seropédica apresenta baixa densidade populacional e elevada taxa de incidência. Os municípios de São João de Meriti e Nilópolis apresentaram baixa incidência da dengue e alta proporção de esgotamento sanitário. Em 2016 os municípios do Rio de Janeiro e Seropédica apresentam elevado IIP e elevada taxa de incidência. Concluímos que as variáveis socioeconômicas, demográficas e entomológicas utilizadas no estudo da região possuem efeito parcial para os padrões de registro de dengue no período. É necessária uma análise utilizando outras variáveis e/ou uma análise em nível local por bairros ou setores censitários. No entanto, o estudo realizado foi útil na indicação de áreas prioritárias para ações de controle da doença. A definição de áreas de maior ocorrência mostra-se útil para vigilância e para investigações epidemiológicas. A identificação de padrões de ocorrência de doenças facilita o planejamento e desenvolvimento de intervenções mais eficazes.This study aimed to characterize the spatial distribution of dengue incidence rate according to the municipalities of the metropolitan region I of the state of Rio de Janeiro, from 2015 to 2017, and to verify priority areas for control of endemic diseases. Spatial autocorrelation of dengue incidence rates and Building Infestation Index (PII) was tested by calculating the local Moran index. The existence or not of spatial correlation between the incidence of dengue and the infestation index and the demographic and socioeconomic variables were also tested by calculating the Moran Bivariate index. To determine the areas at risk for dengue, representative maps of the Local Moran index were prepared for the incidence of the respective years, called Box Map. For the mapping and calculation of spatial correlation indices, we used the QGIS and GEODA programs. The results show a higher number of dengue cases in 2016, with a total of 40,607 cases, the incidence for this same period was 236.6 per 100,000 inhabitants. The municipalities with the largest number of cases were Rio de Janeiro, Nova Iguaçu and Duque de Caxias, however, the highest incidences were presented in the municipalities of Itaguaí, Rio de Janeiro, Seropédica, Nova Iguaçu and Mesquita. We found that the municipalities located in the \2015highest risk\2016 area for dengue were Rio de Janeiro and Itaguaí. The municipalities with the lowest risk throughout the period were Japeri and São João de Meriti Unlike expected, the city of Rio de Janeiro is not located in areas with higher rates of building infestation, it was in the intermediate area. The bivariate spatial correlation analysis shows the municipalities Mesquita and Nilópolis with high population density and low incidence rate in the period. Already the municipality of Seropédica has low population density and high incidence rate. The municipalities of São João de Meriti and Nilópolis had a low incidence of dengue and a high proportion of sanitary sewage. In 2016 the municipalities of Rio de Janeiro and Seropédica have high PII and high incidence rate. We conclude that the socioeconomic, demographic and entomological variables used in the study of the region have a partial effect on dengue registration patterns in the period.Analysis using other variables and / or local level analysis by census tract or sector is required. However, the study was useful in indicating priority areas for disease control actions. The definition of areas with higher occurrence is useful for surveillance and epidemiological investigations. Identifying patterns of disease occurrence facilitates the planning and development of more effective interventions.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.porDengueAedesIndicadores (Estatística)DengueAedesIndicadores (Estatística)Dengue e o índice de infestação do Aedes aegypti na região metropolitana I do estado do Rio de Janeiroinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis2019Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em SaúdeFundação Oswaldo CruzRio de JaneiroPrograma de Pós-Graduação em Sistemas de Informação Monitoramento e Análise de Saúde Públicainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da FIOCRUZ (ARCA)instname:Fundação Oswaldo Cruz (FIOCRUZ)instacron:FIOCRUZLICENSElicense.txttext/plain1748https://www.arca.fiocruz.br/bitstream/icict/44742/1/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD51ORIGINALrobson_fernandes_icict_espec_2019.pdfapplication/pdf1161455https://www.arca.fiocruz.br/bitstream/icict/44742/2/robson_fernandes_icict_espec_2019.pdf78f2161573cd3542215a7ecaf4bd2cadMD52TEXTrobson_fernandes_icict_espec_2019.pdf.txtrobson_fernandes_icict_espec_2019.pdf.txtExtracted texttext/plain51859https://www.arca.fiocruz.br/bitstream/icict/44742/3/robson_fernandes_icict_espec_2019.pdf.txt28b5f99a7b5ed8f58d8ff627670441fdMD53icict/447422020-12-09 02:09:42.3oai:www.arca.fiocruz.br:icict/44742Tk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=Repositório InstitucionalPUBhttps://www.arca.fiocruz.br/oai/requestrepositorio.arca@fiocruz.bropendoar:21352020-12-09T05:09:42Repositório Institucional da FIOCRUZ (ARCA) - Fundação Oswaldo Cruz (FIOCRUZ)false
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