Tendência temporal da incidência de tuberculose e sua distribuição espacial em Macapá-AP
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Data de Publicação: | 2021 |
Outros Autores: | , , , , , , , , , , , , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por eng |
Título da fonte: | Revista de Saúde Pública |
Texto Completo: | https://www.revistas.usp.br/rsp/article/view/194089 |
Resumo: | OBJETIVO: Avaliar a tendência temporal da incidência da tuberculose após a implementação do teste rápido molecular, identificar se a tuberculose apresenta variação sazonal e classificar o território de acordo com a densidade de casos e as áreas de risco em Macapá-AP. MÉTODOS: Estudo ecológico composto por casos de tuberculose registrados no SINAN entre 2001 e 2017. Foi utilizado o teste Prais-Winsten para classificar a tendência temporal da incidência e a Série Temporal Interrompida para identificar mudanças na tendência temporal antes e depois da implementação do teste rápido molecular, além de verificar a sazonalidade no município. Utilizou-se o estimador de Kernel para classificar a densidade de casos e estatística de varredura para identificar áreas de risco da tuberculose. RESULTADOS: Foram identificados 1730 casos, observando-se que a tendência temporal da incidência de tuberculose foi decrescente (-0,27% por mês, IC95% −0,13 a −0,41). Não houve mudança de nível na série temporal após a implantação do teste molecular GeneXpert® MTB/RIF, porém, o período pós teste foi classificado como crescente em termos da incidência (+2,09% por mês, IC95% 0,92 a 3,27). Quanto à variação sazonal, apresentou crescimento (+13,7%/mês, IC95% 4,71 a 23,87) nos meses de dezembro a junho, referente ao período de chuvas – chamado inverno amazônico – e decréscimo (-9,21% por mês, IC95% −1,37 a −16,63) nos demais períodos. Por meio de Kernel, foram classificadas áreas com alta densidade de casos nos distritos Central e Norte e, com a estatística de varredura, foram identificados três aglomerados de proteção, AE1 (RR = 0,07), AE2 (RR = 0,23) e AE3 (RR = 0,36), e um aglomerado de alto risco, AE4 (RR = 1,47). CONCLUSÃO: A tendência temporal da incidência de tuberculose se revelou decrescente na série temporal, todavia, um crescimento na detecção foi observado após introdução do TRM-TB, e ainda se evidenciou que há comportamento sazonal da tuberculose. A distribuição dos casos foi heterogênea, com tendência de concentração em territórios vulneráveis e de risco, evidenciando um padrão de desigualdade da doença no território. |
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Tendência temporal da incidência de tuberculose e sua distribuição espacial em Macapá-APTemporal trend of tuberculosis incidence and its spatial distribution in Macapá – AmapáTuberculose, epidemiologiaConglomerados Espaço-TemporaisAnálise EspacialEstudos EcológicosTuberculosis, epidemiologySpace-Time ClusteringSpatial AnalysisEcological StudiesOBJETIVO: Avaliar a tendência temporal da incidência da tuberculose após a implementação do teste rápido molecular, identificar se a tuberculose apresenta variação sazonal e classificar o território de acordo com a densidade de casos e as áreas de risco em Macapá-AP. MÉTODOS: Estudo ecológico composto por casos de tuberculose registrados no SINAN entre 2001 e 2017. Foi utilizado o teste Prais-Winsten para classificar a tendência temporal da incidência e a Série Temporal Interrompida para identificar mudanças na tendência temporal antes e depois da implementação do teste rápido molecular, além de verificar a sazonalidade no município. Utilizou-se o estimador de Kernel para classificar a densidade de casos e estatística de varredura para identificar áreas de risco da tuberculose. RESULTADOS: Foram identificados 1730 casos, observando-se que a tendência temporal da incidência de tuberculose foi decrescente (-0,27% por mês, IC95% −0,13 a −0,41). Não houve mudança de nível na série temporal após a implantação do teste molecular GeneXpert® MTB/RIF, porém, o período pós teste foi classificado como crescente em termos da incidência (+2,09% por mês, IC95% 0,92 a 3,27). Quanto à variação sazonal, apresentou crescimento (+13,7%/mês, IC95% 4,71 a 23,87) nos meses de dezembro a junho, referente ao período de chuvas – chamado inverno amazônico – e decréscimo (-9,21% por mês, IC95% −1,37 a −16,63) nos demais períodos. Por meio de Kernel, foram classificadas áreas com alta densidade de casos nos distritos Central e Norte e, com a estatística de varredura, foram identificados três aglomerados de proteção, AE1 (RR = 0,07), AE2 (RR = 0,23) e AE3 (RR = 0,36), e um aglomerado de alto risco, AE4 (RR = 1,47). CONCLUSÃO: A tendência temporal da incidência de tuberculose se revelou decrescente na série temporal, todavia, um crescimento na detecção foi observado após introdução do TRM-TB, e ainda se evidenciou que há comportamento sazonal da tuberculose. A distribuição dos casos foi heterogênea, com tendência de concentração em territórios vulneráveis e de risco, evidenciando um padrão de desigualdade da doença no território.OBJECTIVE: To evaluate the temporal trend of tuberculosis incidence after the implementation of the rapid molecular test (RMT-TB), to identify whether tuberculosis presents seasonal variation and to classify the territory according to case density and risk areas in Macapá, Amapá. METHODS: Ecological study of tuberculosis cases registered in the Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN – Information System for Notifiable Diseases) between 2001 and 2017. We used the Prais-Winsten test to classify the temporal trend of incidence and the interrupted time series to identify changes in the temporal trend before and after the implementation of the rapid molecular test, and to verify seasonality in the municipality. The Kernel estimator was used to classify case density and scan statistics to identify areas of tuberculosis risk. RESULTS: A total of 1,730 cases were identified, with a decreasing temporal trend of tuberculosis incidence (−0.27% per month, 95%CI −0.13 to −0.41). The time series showed no change in level after the implementation of the GeneXpert®MTB/RIF molecular test; however, the incidence increased in the post-test period (+2.09% per month, 95%CI 0.92 to 3.27). Regarding the seasonal variation, it showed growth (+13.7%/month, 95%CI 4.71 to 23.87) from December to June, the rainy season – called amazon winter season –, and decrease (−9.21% per month, CI95% −1.37 to −16.63) in the other periods. We classified areas with high density of cases in the Central and Northern districts using Kernel and identified three protection clusters, SC1 (RR = 0.07), SC2 (RR = 0.23) and SC3 (RR = 0.36), and a high-risk cluster, SC4 (RR = 1.47), with the scan statistics. CONCLUSION: The temporal trend of tuberculosis incidence was decreasing in the time series; however, detection increased after the introduction of RMT-TB, and tuberculosis showed seasonal behavior. The case distribution was heterogeneous, with a tendency to concentrate in vulnerable and risk territories, evidencing a pattern of disease inequality in the territory.Universidade de São Paulo. Faculdade de Saúde Pública2021-12-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfapplication/pdftext/xmlhttps://www.revistas.usp.br/rsp/article/view/19408910.11606/s1518-8787.2021055003431Revista de Saúde Pública; Vol. 55 (2021); 96Revista de Saúde Pública; Vol. 55 (2021); 96Revista de Saúde Pública; v. 55 (2021); 961518-87870034-8910reponame:Revista de Saúde Públicainstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPporenghttps://www.revistas.usp.br/rsp/article/view/194089/179485https://www.revistas.usp.br/rsp/article/view/194089/179484https://www.revistas.usp.br/rsp/article/view/194089/179483Copyright (c) 2022 Clóvis Luciano Giacomet, Marcio Souza Santos, Thaís Zamboni Berra, Yan Mathias Alves, Luana Seles Alves, Fernanda Bruzadelli Paulino da Costa, Antonio Carlos Vieira Ramos, Juliane de Almeida Crispim, Aline Aparecida Monroe, Ione Carvalho Pinto, Regina Célia Fiorati, Marcos Augusto Moraes Arcoverde, Dulce Gomes, Giselle Lima de Freitas, Mellina Yamamura, Ricardo Alexandre Arcênciohttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessGiacomet, Clóvis LucianoSantos, Marcio SouzaBerra, Thaís ZamboniAlves, Yan MathiasAlves, Luana SelesCosta, Fernanda Bruzadelli Paulino daRamos, Antonio Carlos VieiraCrispim, Juliane de AlmeidaMonroe, Aline Aparecida Pinto, Ione CarvalhoFiorati, Regina CéliaArcoverde, Marcos Augusto MoraesGomes, DulceFreitas, Giselle Lima deYamamura, MellinaArcêncio, Ricardo Alexandre2022-01-12T19:20:33Zoai:revistas.usp.br:article/194089Revistahttps://www.revistas.usp.br/rsp/indexONGhttps://www.revistas.usp.br/rsp/oairevsp@org.usp.br||revsp1@usp.br1518-87870034-8910opendoar:2022-01-12T19:20:33Revista de Saúde Pública - Universidade de São Paulo (USP)false |
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