Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Medicina, Núcleo de Medicina Tropical, 2013. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2013-05-29T12:59:46Z No. of bitstreams: 1 2013_RuiMoreiraBraz.pdf: 5317962 bytes, checksum: 8c0e12f2b80ff12242d1bb112d30e954 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2013-05-29T13:53:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_RuiMoreiraBraz.pdf: 5317962 bytes, checksum: 8c0e12f2b80ff12242d1bb112d30e954 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-05-29T13:53:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_RuiMoreiraBraz.pdf: 5317962 bytes, checksum: 8c0e12f2b80ff12242d1bb112d30e954 (MD5) / Introdução: A Amazônia Brasileira concentra 99% dos casos de malária notificados no país. Porém, ainda não se conhece os níveis de variação da incidência da doença nos municípios. Objetivo: Desenvolver e aplicar algoritmo para detecção da variação da incidência da malária nos municípios da região. Métodos: Desenvolveu-se um sistema de monitoramento automatizado, baseado no diagrama de controle por quartis para classificação dos municípios em 4 grupos, conforme a variação da incidência da malária: grupo 1) aqueles com incidência abaixo dos valores esperados; grupo 2) aqueles com incidência dentro dos valores esperados; grupo 3) aqueles com epidemias; grupo 4) aqueles com apenas um caso durante o ano. A associação entre presença de áreas especiais (assentamentos, garimpos, áreas indígenas e de fronteira) e a ocorrência de epidemias, foi verificada com o teste do ?, p ≤ 0,05. A dependência espacial das epidemias de malária nos municípios foi analisada por meio da variável proporção de meses epidêmicos , aplicando-se os índices de Moran global e local, com grau de significância de 95%. Resultados: Em 2010 foram observados 112 municípios (13,9% do total da região), no grupo 1; 331 municípios (41,0%) no grupo 2; 305 municípios (37,8%) no grupo 3 e; 59 municípios (7,3%) no grupo 4. Constatou-se associação entre a presença de áreas especiais e a ocorrência 2de epidemias de malária nos municípios (? = 39,34; p < 0,01). O índice de Moran Global foi 0,4892 em 2010 (p = 0,01), indicando a existência de dependência espacial (autocorrelação) das epidemias de malária nos municípios. O índice de Moran Local identificou autocorrelação espacial positiva direta, com significância estatística (p ≤ 0,05), em 88 municípios (10,9% do total da região) em 2010. Conclusão: O algoritmo tipo Descrição Narrativa possibilitou a automação do diagrama por quartis resultando no sistema de monitoramento da incidência da malária. A maioria dos municípios apresentou incidência da malária dentro dos limites esperados e, entre estes, quase totalidade não registrou transmissão. O número de municípios com redução da incidência foi inferior ao número de municípios com epidemias. As epidemias foram produzidas isoladamente por P. vivax e por P. falciparum e, simultaneamente por ambas as espécies de plasmódio. Os casos esporádicos de malária devem ser investigados quanto aos vínculos epidemiológico, espacial e temporal. Quanto mais áreas especiais presentes no município maior foi a probabilidade da ocorrência de epidemias. A dependência espacial favoreceu a ocorrência de conglomerados de municípios epidêmicos. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Introduction: The Brazilian Amazon concentrates 99% of the recorded malaria cases in the country. However, the variation levels of the disease inci- dence are not known yet. Objective: To develop and to apply an algorithm for detection of the malaria incidence variation in the region. Methods: An automatic malaria monitoring system was developed based on the control chart with quartiles method to classify the municipalities in 4 groups, according malaria incidence variation: group 1 - those with an incidence lower than expected; group 2 - those with an incidence within the expected range; group 3 - those with epidemics; group 4 - those with only a case during the year. The association between presence of the special areas (settlements, mines, indigenous and borders areas) and epidemics occurrence was examined by the ? test, p ≤ 0.05. The spatial dependence of the malaria epidemics among municipalities was analyzed by applying the global and local Moran index on the epidemic months proportion variable, with confidence grade of 95%. Results: In 2010, 112 municipalities (13.9% of the region) were recorded in the group 1; 331 municipalities (41.0%) in the group 2; 305 municipalities (37.8%) in the group 3 and; 59 municipalities (7.3%) in the group 4. Association was noted between presence of the special areas and malaria epidemics occurrence in the municipalities (? = 39.34; p < 0,01). In 2010, the global Moran index was 0.4892 (p = 0,01), noting the spatial dependence (autocorrelation) existence in the malaria epidemics among municipali- ties. The local Moran index identified 88 municipalities (10,9% of the region) with straight positive spatial autocorrelation (p ≤ 0,05). Conclusion: The Narrative Description algorithm made possible the quartile chart automation, resulting in malaria incidence monitoring system. The majority of municipalities presented malaria incidence within the expected range. Among these, almost totality did not record malaria transmission. The number of municipalities with malaria incidence reduction in group 1 was less than number of epidemic municipalities in group 3. There were epidemics caused by P. vivax and P. falciparum isolated, as well, by both Plasmodium species. The spo radic cases, in group 4, should be investigated with regard to epidemiological, spatial and temporal links. The more there are special areas types in the municipality, the more is the probability of the malaria epidemics incidence. The spatial dependence favored the epidemic municipalities clusters generation.