09/10/2017 - 13:45 - 14:40
Apresentações |
16712 - DELIMITANDO ÁREAS ENDÊMICAS DE HANSENÍASE POR INTERPOLAÇÃO DE KERNEL, RIBEIRÃO PRETO/SP
ANTONIO CARLOS VIEIRA RAMOS - EERP/USP, THAÍS ZAMBONI BERRA - EERP/USP, JOSÉ FRANCISCO MARTORELI JÚNIOR - EERP/USP, IVANELIZA SIMIONATO DE ASSIS - EERP/USP, LUANA SELES ALVES - EERP/USP, MARCOS AUGUSTO MORAES ARCOVERDE - EERP/USP, MELLINA YAMAMURA - EERP/USP, MARCELINO SANTOS NETO - UFM, HELOÍSA VIEIRA - EERP/USP, RICARDO ALEXANDRE ARCÊNCIO - EERP/USP
Objetivos: Delimitar áreas endêmicas de hanseníase por meio do estimador de intensidade de Kernel. Métodos: Trata-se de estudo ecológico realizado em Ribeirão Preto/SP. Foram incluídos casos de hanseníase residentes na zona urbana de Ribeirão Preto no período de 2006 a 2013. Os dados foram obtidos do SINAN. Para analise espacial, os casos foram incialmente geocodificados no software Terraview versão 4.2.2, considerando a malha digital de segmento de logradouros. Posteriormente, recorreu-se à técnica de estimação de intensidade de Kernel, que consiste na interpolação exploratória, gerando uma superfície de densidade para identificar áreas endêmicas. Considerando um raio de 1.000m, os mapas temáticos da distribuição da densidade dos casos foram produzidos no software ArcGIS versão 10.2. O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da EERP/USP. Resultados: Foram notificados 434 casos de hanseníase no período de estudo, dos quais 384 foram geocodificados. A técnica de densidade de Kernel verificou alta densidade de casos de hanseníase nos setores censitários das áreas de cobertura dos distritos sanitários norte e oeste, com pequenos focos nas áreas de cobertura dos distritos de saúde leste, central e sul. Essas áreas se apresentam com alta proporção de moradores por domicílio, baixo Índice de Desenvolvimento Humano, baixa renda per capta e maior concentração de aglomerados subnormais (favelas). Conclusões: Observou-se áreas com endemicidade por hanseníase, o que revela uma padrão heterogêneo da doença no município, tendendo a formar cluster em áreas com problemas sociais. A interpolação de Kernel se revelou uma ferramenta útil para identificação de áreas endêmicas.
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