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DISSERTAÇÃO MARIANA KIKUTI. 2014.pdf: 727085 bytes, checksum: 148b62bb5cc9bd6758d68af2f4c8c5b2 (MD5) / Introdução: A dengue é um problema de saúde pública de difícil controle em virtude
de uma complexa cadeia de determinação. A identificação de características em
agregados espaciais que atuem na determinação do risco de dengue pode ser útil
para guiar estratégias populacionais de prevenção e controle. Objetivos: Este
trabalho visou investigar se existem áreas de maior risco para detecção de dengue
em uma comunidade urbana pobre de Salvador/BA e se fatores ambientais,
demográficos e socioeconômicos em agregados espaciais podem explicar eventuais
diferenças espaciais encontradas. De modo a determinar se as características
contextuais eram específicas à detecção de dengue, foi investigado se os mesmos
fatores estavam associados à detecção de casos de doença febril aguda (DFA) não
dengue. Metodologia: O risco de detecção de dengue nos setores censitários (SC)
que compõem a área de estudo foi obtido por uma vigilância aprimorada, de base
populacional, para atendimento de emergência para DFA em 2009 e 2010. Os casos
de dengue foram confirmados por ELISA-NS1, ELISA-IgM ou RT-PCR. Dados
contextuais agregados ao nível de SC foram obtidos do censo nacional de 2010.
Análises univariadas, multivariadas e espaciais foram realizadas utilizando modelos
Poisson log-normal e condicional auto-regressivo para verificar associações entre o
risco de detecção de dengue e risco de detecção de DFA não dengue com as
características dos SC, bem como sua distribuição espacial. Resultados: A região
central da área de estudo apresentou maior risco de detecção de dengue e de DFA
não dengue, mesmo após o ajuste com os modelos. As caraterísticas contextuais
associadas à detecção de dengue foram baixa renda (RR=1,02) e menor distância
do SC à unidade de saúde (RR=0,86), que também foram associadas à detecção de
DFA não dengue. A inclusão do termo espacial não alterou a magnitude das
associações e o DIC dos modelos multivariados para detecção de dengue e de DFA
não dengue. Conclusão: Mesmo em uma pequena comunidade urbana é possível
identificar áreas de maior risco para detecção de dengue, associadas a setores
censitários mais pobres e mais próximos à unidade de saúde. Entretando, os
determinantes de risco para detecção de dengue (renda e probabilidade de detecção
avaliada pela distância à unidade de saúde) não diferem daqueles que determinam a
detecção de DFA não dengue. O uso da distância do centroide dos setores
censitários às unidades mais próximas ao SC são alternativas viáveis de proxy de
acesso ao sistema de saúde que pode ajudar a explicar a estrutura espacial da
distribuição de agravos à saúde. / Introduction: Dengue constitutes an important public health issue with difficult
control measures due to a complex determination process. The identification of
group-level characteristics that participates in dengue determination can be useful in guiding population strategies for prevention and control of dengue. Aims: This study aimed to identify the risk istribution of dengue detection in a slum urban community
in Salvador/Brazil and if environmental, demographic and socioeconomic factors can
explain this risk distribution. In order to determine whether group-level characteristics
were specific for dengue detection, we investigated whether the same factors were
associated with non-dengue acute febrile illness (AFI) detection. Methods: The risk
of dengue detection in the census tracts (CT) in the studied area was obtained by an
improved population-based surveillance for emergency care for AFI in 2009 and 2010. Dengue cases were confirmed by ELISA-NS1, ELISA-IgM or RT-PCR. Aggregated CT contextual data were obtained from the national census of 2010. Univariate, multivariate and spatial analyzes were performed using Poisson lognormal
and conditional autoregressive models to examine associations between the risk of dengue detection and the risk of non-dengue AFI detection with CT characteristics, as well as their spatial distribution. Results: The central region of the studied area showed a higher risk of dengue detection and non-dengue AFI detection, even after the adjustments with the models. Contextual characteristics were associated with dengue detection, such as low family income (RR=1,02) and smaller distance from the CT to the health facility (RR=0,86). These variables were also associated with non-dengue AFI detection. Conclusion: Even in a small urban community is possible to identify areas with highest risk for dengue detection dengue associated with poorer and closer to the health unit census tracts. The determinants of risk for dengue detection (income and probability of detection evaluated by the distance to the health facility) did not differ from those that determine non dengue AFI detection. The use of the distance from the centroid of the census tracts to the closest health facility is a viable alternative as proxy for access to the health system that can help explain the spatial structure of health issues distribution.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:192.168.11:11:ri/16409 |
| Date | 20 March 2014 |
| Creators | Kikuti, Mariana |
| Contributors | Ribeiro, Guilherme de Sousa, Teixeira, Maria da Glória Lima Cruz, Almeida, Maria da Conceição Chagas de |
| Publisher | Instituto de Saúde Coletiva, Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva, ISC-UFBA, brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFBA, instname:Universidade Federal da Bahia, instacron:UFBA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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