Made available in DSpace on 2016-01-26T12:51:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 mariaritadecassiaolcury_tese.pdf: 3099198 bytes, checksum: 082ec624560e433c8d26c58707c3f36c (MD5) Previous issue date: 2012-08-17 / Objectives: To evaluate the relationship between Hansen´s disease and socioeconomic and demographic levels identifying clusters of leprosy cases in space and space-time, in São José do Rio Preto, SP. Material and Methods: Leprosy cases between 1998 and 2007 were geocoded and incidence rates were calculated by census sectors. It was obtained through the technique of main component analysis, a score for socioeconomic classification. The use of ordinary Kriging method allowed the construction of thematic maps for viewing the spatial distribution of leprosy incidence, socioeconomic level and demographic density. Spatial clusters and space-time were identified through the SaTScan program. Three databases were used: the cases, the population of each census sector and the Cartesian coordinates of plane centroids of each census sector. Through the discrete Poisson model, clusters purely spatial and spatial-temporal clusters were identified. Results: While the incidence for the whole city was 10.4 cases per 100,000 inhabitants per year, between 1998 and 2007, the incidences were not homogeneous within the municipality, with values ranging from 0 to 26.9 cases per 100,000 inhabitants per year. There was a high agreement between areas with higher values of incidence and lower socioeconomic levels and among those with lower incidences and higher socioeconomic levels, but the relationship between disease and demographic density was not identified. No relationship between location of patients residence and location of health services was observed. The occurrence of only one purely spatial significant cluster and only one spatiotemporal significant cluster were observed. They were located in the North region its surroundings of the city. Conclusions: The spatial analysis techniques used in this study, in addition to providing important information for the planning of surveillance and control of leprosy, allowed the identification of deficient areas of the municipality, i.e., with higher risk for the disease. With this information, the public authorities can monitor the occurrence of leprosy cases in their territory to identify where and when to prioritize the adoption of surveillance actions. Therefore, they could visualize the reduction of risk of the illness as well as political-administrative measures to minimize the effects of social inequality and raise living standards, hygiene and education of the population, resulting in the reduction of the magnitude of the disease. / Objetivos: Avaliar a relação entre Hanseníase e níveis socioeconômicos e demográficos e identificar aglomerados de casos de Hanseníase no espaço e no espaço-tempo, em São José do Rio Preto, SP. Material e Métodos: Casos de Hanseníase ocorridos entre 1998 e 2007 foram geocodificados e coeficientes de incidência foram calculados por setores censitários. Obteve-se, através da técnica de análise de componentes principais, um escore para classificação socioeconômica. O uso do método de Krigagem Ordinária permitiu a construção de mapas temáticos para visualização da distribuição espacial da incidência de Hanseníase, do nível socioeconômico e da densidade demográfica. Foram identificados aglomerados espaciais e espaço-temporais por meio do programa SaTScan e da utilização de três bancos de dados: o de casos, o da população de cada setor censitário e o das coordenadas cartesianas planas dos centróides de cada setor censitário. Através do modelo discreto de Poisson, foram identificados aglomerados puramente espaciais e aglomerados espaço temporais. Resultados: Enquanto que a incidência para toda a cidade foi de 10,4 casos por 100.000 habitantes por ano, entre 1998 e 2007, as incidências apresentaram heterogeneidade dentro do município, com valores variando entre 0 e 26,9 casos por 100.000 habitantes por ano. Verificou-se grande concordância entre áreas com valores mais altos de incidência e menores níveis socioeconômicos e entre aquelas com menores incidências e maiores níveis socioeconômicos, mas não foi identificada relação entre a doença e densidade demográfica. Detectou-se falta de relação entre os locais de moradia da maioria dos doentes e a localização dos serviços de saúde. Observou-se a ocorrência de um único aglomerado puramente espacial significante e um único aglomerado espaço-temporal significante, localizados na zona norte da cidade e suas imediações. Conclusões: As técnicas de análise espacial utilizadas neste estudo, além de proporcionarem importantes informações para o planejamento das ações de vigilância e controle da Hanseníase, permitiram a identificação das áreas mais deficitárias do município, como sendo também de maior risco para a doença. Com estas informações, cabe ao poder público monitorar a ocorrência de casos de Hanseníase no seu território para identificar onde e quando priorizar a adoção de ações de vigilância. Assim, poderiam visualizar a redução de risco de adoecer e medidas político-administrativas para minimizar os efeitos da desigualdade social e elevar o padrão de vida, higiene e educação da população, resultando na redução da magnitude da doença.