Análise preditiva da distribuição geográfica de hantavírus no Brasil
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UnB |
Texto Completo: | http://repositorio.unb.br/handle/10482/14159 |
Resumo: | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Medicina, Núcleo de Medicina Tropical, 2013. |
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Análise preditiva da distribuição geográfica de hantavírus no BrasilGeografia médica - BrasilHantavirus - BrasilEpidemiologiaPrevisãoDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Medicina, Núcleo de Medicina Tropical, 2013.A síndrome cardiopulmonar por hantavírus (SCPH) é uma antropozoonose emergente que no Brasil apresenta elevada taxa de letalidade. Sua transmissão ocorre por meio da exposição à excretas de roedores silvestres infectados. As condições de vida e moradia no meio rural, a suburbanização, as alterações climáticas e ambientais estão relacionadas à transmissão do vírus. O presente estudo analisa os aspectos ecológicos e geográficos dos roedores reservatórios do bioma cerrado e mata atlântica, bem como os componentes socioeconômicos, demográficos e ambientais relacionados à ocorrência da doença. Na primeira abordagem utilizando a modelagem de nicho ecológico (MNE) verificamos que Necromys lasiurus e Oligoryzomys nigripes apresentam ampla distribuição ecológica e geográfica para o Brasil. A temperatura máxima nos meses mais quentes e a precipitação anual foram as variáveis que mais influenciaram a distribuição destes roedores. Os modelos preditivos dos roedores sororeagentes para SCPH estimaram maior área de transmissão de hantavírus nas regiões sudeste e sul do Brasil. Entretanto, áreas mais ao norte e nordeste do país também são favoráveis para ocorrência de N. lasiurus e O. nigripes sugerindo potencial para transmissão de hantavírus em praticamente todo território extra-amazônico no Brasil. Na segunda abordagem, utilizando a análise multicritério de decisão (AMD), foram desenvolvidas cinco simulações buscando elaborar categorias para classificar os municípios brasileiros quanto à vulnerabilidade para SCPH. Utilizando indicadores socioeconômicos, demográficos e ambientais associados à incidência da SCPH, estimou-se uma maior vulnerabilidade para ocorrência do hantavírus em municípios das regiões sul, sudeste e centro oeste, enquanto os municípios da região norte e nordeste foram classificados como menos vulneráveis. Ambos os métodos empregados neste estudo buscaram de forma complementar o entendimento epidemiológico da SCPH e poderão ser utilizados para predição, prevenção e consequentemente para redução da morbimortalidade desta importante zoonose no Brasil.The hantavirus cardiopulmonary syndrome (HCPS) is an emerging anthropozoonosis with a high fatality rate. In Brazil its transmission is by exposure to the feces of infected wild rodents. The living and housing conditions in rural areas, suburbanization, environmental and climate change are related to the transmission of the virus. This study analyses the ecological and geographical distributions of rodent reservoirs of Cerrado and Atlantic Forest, as well as the socioeconomic, demographic and environmental factors related to the occurrence of HCPS. In the first approach using ecological niche modeling (MNE) we found that Necromys lasiurus and Oligoryzomys nigripes have broad ecological and geographical distribution in Brazil. The maximum temperature in the warmer months and annual precipitation were the variables that most influenced the distribution of these rodents. Predictive models considering only the occurrence of infected rodents estimated a higher area of hantavirus transmission in southeastern and southern Brazil. However, northern and northeastern areas of the country are also favorable for the occurrence of N. lasiurus and O. nigripes suggesting potential for transmission of hantavirus in virtually every territory outside the Amazon in Brazil. In the second approach, using multiple criteria decision analysis (AMD), five simulations were developed to estimate municipalities‟ vulnerability to HCPS. Using socioeconomic, demographic and environmental indicators associated with the HCPS, it was predicted a higher vulnerability for hantavirus occurrence in municipalities in the south, southeast and west, while the municipalities in the northern and northeast regions were classified as less vulnerable. Both methods employed in this study seek a complementary understanding of epidemiological HCPS and can be used for prediction, prevention and consequently to reduce morbidity and mortality of this important zoonosis in Brazil.Gonçalves, Rodrigo GurgelOliveira, Stefan Vilges de2013-09-19T14:39:34Z2013-09-19T14:39:34Z2013-09-192013-04-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfOLIVEIRA, Stefan Vilges de. Análise preditiva da distribuição geográfica de hantavírus no Brasil. 2013. 129 f., il. Dissertação (Mestrado em Medicina Tropical)—Universidade de Brasília, Brasília, 2013.http://repositorio.unb.br/handle/10482/14159A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2023-07-13T14:52:15Zoai:repositorio.unb.br:10482/14159Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-07-13T14:52:15Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false |
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