PadrÃes epidemiolÃgicos da hansenÃase em Ãrea de alto risco de transmissÃo nos estados do MaranhÃo, ParÃ, Tocantins e PiauÃ, 2001-2009
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2011 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC |
Texto Completo: | http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=10634 |
Resumo: | Nos Ãltimos anos, o Programa Nacional de Controle da HansenÃase tem focado suas aÃÃes em Ãreas geogrÃficas definidas com alta detecÃÃo de casos. Este estudo teve o objetivo de caracterizar padrÃes epidemiolÃgicos, espaciais e temporais da hansenÃase em um agregado de alto risco de transmissÃo, em municÃpios dos estados do MaranhÃo, ParÃ, Tocantins e PiauÃ. Desta forma, foram aplicados diferentes mÃtodos de anÃlise espacial (Descritivo, Abordagem Bayesiana Local, EstatÃstica Scan Espacial) e quantificada a dependÃncia espacial de diversos indicadores epidemiolÃgicos e operacionais da hansenÃase. Em outro estudo, foram identificados o fluxo de pessoas afetadas e os motivos para migraÃÃo apÃs diagnÃstico. No perÃodo de 2001 a 2009, 82.463 casos novos foram detectados no agregado (coeficiente mÃdio de detecÃÃo: 95,9/100mil habitantes ao ano). No resto do Brasil o coeficiente foi 21,0 (RR=4,56, IC 95%: 4,45-4,66; p<0,0001). Houve fluxo direcionado dospacientes com hansenÃase notificados para um municÃpio diferente da sua residÃncia. AraguaÃna, Imperatriz, Marabà e Floriano receberam um nÃmero considerÃvel de casos provenientes dos municÃpios em seu entorno. As capitais SÃo LuÃs, Teresina e BelÃm absorviam tambÃm casos vindos de outros estados. GoiÃnia e BrasÃlia se localizam distante do agregado, mas tÃm destaque pela notificaÃÃo de casos provenientes do agregado. ApÃs o primeiro diagnÃstico, 53,5% dos motivos principais de migraÃÃo foram relacionados a mudanÃas de estilo de vida. AnÃlise Scan Espacial identificou 23 agregados de elevada detecÃÃo de casos novos, a maioria localizados no Parà e MaranhÃo. Estes agregados incluÃram apenas 32% da populaÃÃo, mas 55,4% dos casos novos e 101 (27,1%) municÃpios. TambÃm foram identificados 14 aglomerados significativos para o coeficiente de detecÃÃo em crianÃas e 11 de casos novos com grau 2 de incapacidade/100mil hab. O agregado mais significativo, no centro do MaranhÃo, teve um RR de 2,24 e uma detecÃÃo anual de 10,4 casos com grau 2/100mil hab. O mÃtodo de autocorrelaÃÃo local mostrou superposiÃÃo com Ãreas de alto risco identificadas pelo mÃtodo Bayesiano Local e na anÃlise Scan Espacial. O estudo mostra que a hansenÃase à hiperendÃmica na Ãrea de estudo, sem a perspectiva de exaurir estes casos nos prÃximos anos. AlÃm de diagnÃstico tardio em um nÃmero de casos considerÃvel, houve lacunas na descentralizaÃÃo do atendimento, evidenciado pelo fluxo das pessoas afetadas. A construÃÃo de mapas utilizando outros indicadores, alÃm do coeficiente de detecÃÃo geral, e a sobreposiÃÃo desses mapas pÃde identificar Ãreas desconhecidas em relaÃÃo ao risco de transmissÃo e de detecÃÃo de casos com incapacidades avanÃadas. Essa abordagem poderà ser aplicada em outras Ãreas de risco para assim identificar agregados mais especÃficos de risco elevado para a hansenÃase. |
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Este estudo teve o objetivo de caracterizar padrÃes epidemiolÃgicos, espaciais e temporais da hansenÃase em um agregado de alto risco de transmissÃo, em municÃpios dos estados do MaranhÃo, ParÃ, Tocantins e PiauÃ. Desta forma, foram aplicados diferentes mÃtodos de anÃlise espacial (Descritivo, Abordagem Bayesiana Local, EstatÃstica Scan Espacial) e quantificada a dependÃncia espacial de diversos indicadores epidemiolÃgicos e operacionais da hansenÃase. Em outro estudo, foram identificados o fluxo de pessoas afetadas e os motivos para migraÃÃo apÃs diagnÃstico. No perÃodo de 2001 a 2009, 82.463 casos novos foram detectados no agregado (coeficiente mÃdio de detecÃÃo: 95,9/100mil habitantes ao ano). No resto do Brasil o coeficiente foi 21,0 (RR=4,56, IC 95%: 4,45-4,66; p<0,0001). Houve fluxo direcionado dospacientes com hansenÃase notificados para um municÃpio diferente da sua residÃncia. AraguaÃna, Imperatriz, Marabà e Floriano receberam um nÃmero considerÃvel de casos provenientes dos municÃpios em seu entorno. As capitais SÃo LuÃs, Teresina e BelÃm absorviam tambÃm casos vindos de outros estados. GoiÃnia e BrasÃlia se localizam distante do agregado, mas tÃm destaque pela notificaÃÃo de casos provenientes do agregado. ApÃs o primeiro diagnÃstico, 53,5% dos motivos principais de migraÃÃo foram relacionados a mudanÃas de estilo de vida. AnÃlise Scan Espacial identificou 23 agregados de elevada detecÃÃo de casos novos, a maioria localizados no Parà e MaranhÃo. Estes agregados incluÃram apenas 32% da populaÃÃo, mas 55,4% dos casos novos e 101 (27,1%) municÃpios. TambÃm foram identificados 14 aglomerados significativos para o coeficiente de detecÃÃo em crianÃas e 11 de casos novos com grau 2 de incapacidade/100mil hab. O agregado mais significativo, no centro do MaranhÃo, teve um RR de 2,24 e uma detecÃÃo anual de 10,4 casos com grau 2/100mil hab. 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This study aimed to characterize epidemiological, spatial and temporal patterns in a high risk leprosy cluster in municipalities in the states of MaranhÃo, ParÃ, Piauà and Tocantins. Different methods of spatial analysis were applied (Descriptive, Local Bayesian Approach, Spatial Scan Statistics), and the spatial dependence of various epidemiological and operational indicators was quantified. In an additional study, I identified the flow of leprosy-affected individuals, and the reasons for migration after diagnosis. In the period 2001â2009, 82,463 new cases were detected in the endemic cluster (mean detection rate: 95.9/100mil inhabitants per year). In the rest of Brazil, the mean rate was 21.0 (RR=4.56, 95% CI: 4.45 - 4.66; p<0.0001). There was a directed flow of patients who were reported by a municipality other than their residence. AraguaÃna, Imperatriz, Marabà and Floriano notified a considerable number of cases from the municipalities in the proximity. SÃo LuÃs, Teresina and BelÃm received also cases from other states. GoiÃnia and BrasÃlia are distant from the cluster, but reported cases from the cluster. After first diagnosis, in 53.5% of cases migration was related to lifestyle changes. Spatial Scan analysis identified 23 clusters of high detection rates, most of them located in Parà and MaranhÃo. These clusters included only 32% of the population but 55.4% of new cases, and 101 (27.1%) municipalities. There were also 14 significant clusters for high detection rates in children, and 11 clusters of new cases with grade 2 disabilities/100.000 population. The most significant cluster, in the centre of MaranhÃo, had a RR of 2.24 and an annual detection of grade 2 cases of 10.4/100.000 population. The local auto-correlation method showed overlapping with high-risk areas identified by Local Bayesian and Spatial Scan Statistics. The study shows that leprosy is hyperendemic in the study area, without an expected trend of reduced detection rates in the coming years. In addition to late diagnosis in a considerable number of cases, there were shortcomings in the decentralization of the health system, evidenced by the flow of affected people. The use of maps based on other indicators than detection rates and the overlap of these maps highlighted previously unknown risk areas for transmission and for cases with advanced disabilities. This approach can beapplied in other endemic areas to identify clusters of high risk for leprosy.CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superiorhttp://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=10634application/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCinstname:Universidade Federal do Cearáinstacron:UFC2019-01-21T11:23:44Zmail@mail.com - |
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In recent years, the National Leprosy Control has focused its actions on defined geographic areas with high leprosy detection rates. This study aimed to characterize epidemiological, spatial and temporal patterns in a high risk leprosy cluster in municipalities in the states of MaranhÃo, ParÃ, Piauà and Tocantins. Different methods of spatial analysis were applied (Descriptive, Local Bayesian Approach, Spatial Scan Statistics), and the spatial dependence of various epidemiological and operational indicators was quantified. In an additional study, I identified the flow of leprosy-affected individuals, and the reasons for migration after diagnosis. In the period 2001â2009, 82,463 new cases were detected in the endemic cluster (mean detection rate: 95.9/100mil inhabitants per year). In the rest of Brazil, the mean rate was 21.0 (RR=4.56, 95% CI: 4.45 - 4.66; p<0.0001). There was a directed flow of patients who were reported by a municipality other than their residence. AraguaÃna, Imperatriz, Marabà and Floriano notified a considerable number of cases from the municipalities in the proximity. SÃo LuÃs, Teresina and BelÃm received also cases from other states. GoiÃnia and BrasÃlia are distant from the cluster, but reported cases from the cluster. After first diagnosis, in 53.5% of cases migration was related to lifestyle changes. Spatial Scan analysis identified 23 clusters of high detection rates, most of them located in Parà and MaranhÃo. These clusters included only 32% of the population but 55.4% of new cases, and 101 (27.1%) municipalities. There were also 14 significant clusters for high detection rates in children, and 11 clusters of new cases with grade 2 disabilities/100.000 population. The most significant cluster, in the centre of MaranhÃo, had a RR of 2.24 and an annual detection of grade 2 cases of 10.4/100.000 population. The local auto-correlation method showed overlapping with high-risk areas identified by Local Bayesian and Spatial Scan Statistics. The study shows that leprosy is hyperendemic in the study area, without an expected trend of reduced detection rates in the coming years. In addition to late diagnosis in a considerable number of cases, there were shortcomings in the decentralization of the health system, evidenced by the flow of affected people. The use of maps based on other indicators than detection rates and the overlap of these maps highlighted previously unknown risk areas for transmission and for cases with advanced disabilities. This approach can beapplied in other endemic areas to identify clusters of high risk for leprosy. |
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