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https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/9691
Tipo do documento: | Tese |
Title: | Análise estatística espacial de áreas de susceptibilidade à ocorrência de leptospirose, usando geoprocessamento, no município do Rio de Janeiro-RJ, 2007-2017 |
Other Titles: | Spatial statistical analysis of áreas of susceptibility to the occurrence of leptospirosis, using geoprocessing, in the city of Rio de Janeiro-RJ,2007-2017 |
Authors: | Souza, Isabela Pereira de Oliveira |
Orientador(a): | Tassinari, Wagner de Souza |
Primeiro coorientador: | Uberti, Marlene Salete |
Primeiro membro da banca: | Tassinari, Wagner de Souza |
Segundo membro da banca: | Silva, Bezerra da |
Terceiro membro da banca: | Angelo, Isabele da Costa |
Quarto membro da banca: | Pellegrini, Debora da Cruz Payao |
Keywords: | Leptospirose;análise espacial;susceptibilidade;SIGs;Leptospirosis;spatial analysis;susceptibility;GIS |
Área(s) do CNPq: | Medicina Veterinária |
Idioma: | por |
Issue Date: | 8-Mar-2021 |
Publisher: | Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro |
Sigla da instituição: | UFRRJ |
Departamento: | Instituto de Veterinária |
Programa: | Programa de Pós-Graduação em Ciências Veterinárias |
Citation: | SOUZA, Isabela Pereira de Oliveira. Análise estatística espacial de áreas de susceptibilidade à ocorrência de leptospirose, usando geoprocessamento, no município do Rio de janeiro-RJ, 2007-2017. 2021. 91 f. Tese (Doutorado em Ciências Veterinárias) - Instituto de Veterinária, Departamento de Parasitologia Animal, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, RJ, 2021. |
Abstract: | Neste trabalho procurou-se em primeiro lugar averiguar através de revisão sistemática as principais técnicas de análise espacial e estatística espacial empregadas em estudos científicos sobre identificação de áreas de risco para leptospirose nos últimos 20 anos, com o intuito de gerar um quadro panorâmico evolutivo da vertente multidisciplinar nesta área de pesquisa. Em seguida, utilizando dados de casos confirmados de leptospirose (SINAN-RJ) foram calculadas as taxas de incidência acumulada e anual para verificação de sua dispersão ao longo dos anos. A identificação de aglomerados de risco pelo princípio da verossimilhança se deu pela técnica de autocorrelação espacial I Moran local aplicadas sobre taxas bayesianas e tornou possível a visualização de áreas muito favoráveis a incidência e pouco favoráveis a incidência de leptospirose no município do Rio de Janeiro, RJ, Brasil. Utilizamos a estatística de regressão global de Poisson e regressão de Poisson geograficamente ponderada como forma de averiguar a existência de associação entre a incidência de leptospirose e variáveis tidas como de risco, culminando com a criação de modelos explicativos dessa incidência em cada bairro. Utilizando o programa livre SaTScanTM foram realizadas análises espaço-temporal e puramente espaciais, segundo a metodologia desenvolvida por Kulldorff e Nagarwalla. Os casos foram convertidos em pares de coordenadas espaciais (latitude e longitude) através do aplicativo Google Documents servindo como dados de entrada para a análise espaço-temporal e puramente espacial. Os mapas de risco gerados foram sobrepostos a áreas de favelas e de inundações do município. Como resultado geral da revisão constatamos um crescente avanço no uso de técnicas de geoprocessamento e estatística espacial pelos profissionais da área da saúde. O uso destas técnicas onde os dados foram agregados por bairros indicou as zonas norte e oeste como mais vulneráveis a incidência, com identificação de aglomerado de alto risco composto pelos bairros Caju, Manguinhos e Guaratiba e identificou as variáveis coleta de lixo adequada e Índice de desenvolvimento social como fatores de proteção em todo território do município. Já as técnicas de análise espacial que fazem uso dos casos georreferenciados por endereço apontaram as zonas norte, central e sul do município do Rio de Janeiro como as mais vulneráveis a leptospirose em termos espaciais e que as variáveis áreas de favela e áreas de inundações estariam desempenhando o papel de fatores influenciadores na dispersão e incidência dos casos. Os bairros Barra da Tijuca, Jardim Botânico, Laranjeiras, Flamengo e Urca, localizados nas zonas sul e central, se apresentaram como os menos vulneráveis a doença, embora no ano de 2017 sob as condições de estudo ecológico a zona sul tenha se apresentado como área de risco e verificamos que o município do Rio de Janeiro apresentou dispersão heterogênea ao longo dos anos do estudo. Concluímos que apesar do crescente avanço no uso do Sistema de Informações Geográficas (SIGs) acoplado à técnicas de análise espacial no meio acadêmico e profissional ainda existe a necessidade de maior incorporação da estatística espacial na área da saúde humana e animal dentro da temática proposta e que o uso destas técnicas neste estudo viabilizou a geração de informações a nível global e pontual sobre a dinâmica da leptospirose urbana subsidiando as ações dos órgãos responsáveis para controle e prevenção de leptospirose no município do Rio de Janeiro. |
Abstract: | In this work, we sought first to investigate through systematic review the main techniques of spatial analysis and spatial statistics used in scientific studies on the identification of risk areas for leptospirosis in the last 20 years, in order to generate an evolutionary panoramic picture multidisciplinary in this area of research. Then, using data from confirmed cases of leptospirosis (SINAN-RJ), we calculated the accumulated and annual incidence rates to verify its dispersion over the years. The identification of risk clusters by the likelihood principle occurred by the local Moran I spatial autocorrelation technique applied on Bayesian rates and made it possible to visualize areas that are very favorable for incidence and not very favorable for incidence of leptospirosis in the municipality of Rio de Janeiro. We used the Poisson global regression statistics and geographically weighted Poisson regression as a way of ascertaining the existence of an association between the incidence of leptospirosis and variables considered to be at risk, culminating in the creation of models to explain this incidence in each neighborhood. Using the free program SaTScan, space-time and purely spatial analyzes were performed, according to the methodology developed by Kulldorff and Nagarwalla. The cases were converted into pairs of spatial coordinates (latitude and longitude) using the Google Documents application, serving as input data for spatio-temporal and purely spatial analysis. The risk maps generated were superimposed on areas of slums and floods in the municipality. As a general result of the review, we noticed an increasing advance in the use of geoprocessing techniques and spatial statistics by health professionals. The use of these techniques where data were aggregated by neighborhoods indicated the north and central areas as the most vulnerable to incidence, with the identification of a high-risk cluster composed of the Caju, Manguinhos and Guaratiba and identified the variables adequate garbage collection and Social Development Index as protective factors throughout the municipality. Spatial analysis techniques that make use of georeferenced cases by address pointed to the northern, central and southern areas of the city of Rio de Janeiro as the most vulnerable to leptospirosis in spatial terms and that the variables slum areas and flood areas would be playing a role. the role of influencing factors in the dispersion and incidence of cases. The neighborhoods Barra da Tijuca, Jardim Botânico, Laranjeiras, Flamengo and Urca, located in the south and central zones, presented themselves as the least vulnerable to the disease, although in 2017 under the conditions of ecological study the south zone presented itself as an area and we verified that the municipality of Rio de Janeiro presented heterogeneous dispersion over the years of the study. We conclude that despite the increasing progress in the use of GIS coupled with spatial analysis techniques in the academic and professional environment, there is still a need for greater incorporation of spatial statistics in the area of human and animal health within the proposed theme and that the use of these techniques in this study it made possible the generation of global and specific information on the dynamics of urban leptospirosis, subsidizing the actions of the bodies responsible for the control and prevention of leptospirosis in the city of Rio de Janeiro. |
URI: | https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/9691 |
Appears in Collections: | Doutorado em Ciências Veterinárias |
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