PGSC/CCBS

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: SILMERY DA SILVA BRITO COSTA
DATA: 01/11/2019
HORA: 14:00
LOCAL: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SAÚDE COLETIVA
TÍTULO: Análise espacial de casos prováveis de dengue, chikungunya e zika no Maranhão, Brasil.
PALAVRAS-CHAVES: Dengue. Chikungunya. Zika. Análise Espacial. Fatores socioeconômicos. Fatores sociodemográficos
PÁGINAS: 117
GRANDE ÁREA: Ciências da Saúde
ÁREA: Saúde Coletiva
SUBÁREA: Saúde Pública
RESUMO: RDengue, chikungunya e zika são arboviroses de extrema relevância para a saúde pública mundial, tendo em vista os danos que causam para a população e impactos econômicos e sociais nos países atingidos. Este estudo ecológico utilizou análise espacial de casos prováveis de dengue, chikungunya e zika notificados no Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) no Estado do Maranhão, Brasil, no período de 2015 a 2016. No primeiro artigo, analisou-se espacialmente a distribuição dos casos prováveis de dengue, chikungunya e zika no Maranhão, relacionando-a com fatores sociodemográficos, econômicos, Índice de Desempenho do Sistema Único de Saúde (IDSUS) e infestação vetorial. Considerou-se como unidade de análise os municípios. Utilizou-se o software Geoda versão 1.10 para cálculo dos índices de Moran Global e Local. Na análise univariada o índice de Moran Global identificou uma autocorrelação significativa das taxas de incidência de dengue (I=0,10; p=0,009) e zika (I=0,07; p=0,03). Na análise bivariada houve correlação espacial positiva entre dengue e densidade populacional (I=0,31; p<0,001) e correlação negativa com o IDSUS pela cobertura de atenção básica (I=-0,08; p=0,01). Em relação a chikungunya, houve correlações espaciais positivas com densidade populacional (I=0,06; p=0,03) e o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM) (I=0,10; p=0,002) e correlação negativa com o índice de Gini (I=-0,01; p<0,001) e o IDSUS pela cobertura de atenção básica (I=-0,18; p<0,001). Por fim, identificou-se correlações espaciais positivas entre zika e a densidade populacional (I=0,13; p=0,005) e o IDHM (I=0,12; p<0,001), assim como correlação negativa com o índice de Gini (I=-0,11; p<0,001) e o IDSUS por cobertura de atenção básica (I=-0,05; p=0,03). No segundo artigo, analisou-se a distribuição espacial dos casos das três doenças georreferenciados no município de São Luís, Maranhão, no período de 2015 a 2016, relacionando-a com fatores socioambientais, econômicos e com pontos estratégicos e ainda comparou o modelo estatístico de regressão com modelos espaciais. A unidade de análise foi o setor censitário. Utilizou-se os softwares Arcgis versão 10.4.1 para georreferenciamento dos casos das doenças, QGIS versão 3.6.0 para agregar os casos por setor censitário, GeoDa 1.10 para o índice de Moran Global e Local e os modelos espaciais e para o modelo clássico o software Stata® 14.0. A partir do índice de Moran Global, identificou-se autocorrelação espacial significativa da incidência das três arboviroses (I=0,55; p=0,001). O modelo que apresentou melhor desempenho foi o Spatial Lag, com maior valor do Log da Verossimilhança, ampliação do poder explicativo (R2=0,508) e redução dos valores do critério de informação de Akaike (2059,28) e do critério bayesiano Schwarz (2099,46). Nesse modelo apenas a variável percentual de lixo acumulado no entorno permaneceu com correlação positiva estatisticamente significativa (p=0,03). Os achados sugerem que fatores sociodemográficos influenciaram na ocorrência de dengue, chikungunya e zika no estado do Maranhão. Em São Luís o descarte inadequado dos resíduos sólidos teve impacto na ocorrência das três arboviroses.
MEMBROS DA BANCA:
Co-orientador - 407662 - ALCIONE MIRANDA DOS SANTOS
Interno - 7407155 - ARLENE DE JESUS MENDES CALDAS
Externo ao Programa - 2222816 - ELOISA DA GRACA DO ROSARIO GONCALVES
Presidente - 1095586 - MARIA DOS REMEDIOS FREITAS CARVALHO BRANCO
Externo à Instituição - MARIA NILZA LIMA MEDEIROS - UNICEUMA
Interno - 2299196 - REJANE CHRISTINE DE SOUSA QUEIROZ