MAPEAMENTO DE COVID-19 E ISOLAMENTO SOCIAL: FERRAMENTAS DE MONITORAMENTO E VIGILÂNCIA EM SAÚDE PÚBLICA
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Outros Autores: | , , , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Hygeia (Uberlândia) |
Texto Completo: | https://seer.ufu.br/index.php/hygeia/article/view/54553 |
Resumo: | Contexto: A pandemia de COVID-19 tem demandado esforços dos sistemas de saúde em todo mundo. Uma análise local e geográfica, elaborada por meio de ferramentas de geotecnologias, é capaz de orientar a tomada de decisão e definir áreas prioritárias ao enfrentamento dessa nova doença. Objetivo: O presente estudo faz parte do esforço do Laboratório de Biogeografia e Geografia da Saúde da UNESP de Presidente Prudente para dar suporte à tomada de decisão em situação de emergência em saúde pública. Para isso, tem como objetivo analisar a concentração de casos suspeitos de COVID-19 em Presidente Prudente – SP, Brasil, considerando também as medidas de isolamento social. Metodologia: Os dados são oriundos da Secretaria Municipal de Saúde de Presidente Prudente (de 28/02/2020 a 30/04/2020) e do Estado de São Paulo. Utilizamos uma API de geocodificação do Google Maps e elaboramos os mapeamentos em Sistema de Informação Geográfica. Calculamos a função K de Ripley dos casos de COVID-19, aplicamos o estimador de intensidade de Kernel e cruzamos as áreas de maiores concentrações dos casos com variáveis socioeconômicas do IBGE (menor renda, maior número de idosos e habitantes) para a identificação de áreas vulneráveis. Resultados: Os casos em Presidente Prudente estão aglomerados de 0,4 a 3,4 km. Identificamos cinco áreas de maior intensidade dos casos da doença, tanto em áreas mais centrais como mais distantes, das quais, por vulnerabilidade, as zonas quatro e dois são indicadas como prioritárias para o desenvolvimento de ações de monitoramento e vigilância. Também identificamos baixo índice médio de isolamento social em Presidente Prudente (46%), abaixo dos valores recomendados (>70%) que, por sua vez, estão correlacionados negativamente (-0,52, p-valor<0.05) com os casos de COVID-19 quatro dias após as taxas de isolamento. |
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