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Title in Portuguese: Padrões epidemiológicos da hanseníase em área de alto risco de transmissão nos estados do Maranhão, Pará, Tocantins e Piauí : 2001-2009
Title: Epidemiological patterns of leprosy transmission in a high risk area of Maranhão, Pará, Tocantins and Piauí : 2001-2009
Author: Alencar, Carlos Henrique Morais de
Advisor(s): Heukelbach, Jorg
Keywords: Saúde Pública
Distribuição Espacial da População
Issue Date: 2011
Citation: ALENCAR, C. H. M. de. Padrões epidemiológicos da hanseníase em área de alto risco de transmissão nos estados do Maranhão, Pará, Tocantins e Piauí : 2001-2009. 2011. 314 f. Tese (Doutorado em Saúde Pública) - Faculdade de Medicina. Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2011.
Abstract in Portuguese: Nos últimos anos, o Programa Nacional de Controle da Hanseníase tem focado suas ações em áreas geográficas definidas com alta detecção de casos. Este estudo teve o objetivo de caracterizar padrões epidemiológicos, espaciais e temporais da hanseníase em um agregado de alto risco de transmissão, em municípios dos estados do Maranhão, Pará, Tocantins e Piauí. Desta forma, foram aplicados diferentes métodos de análise espacial (Descritivo, Abordagem Bayesiana Local, Estatística Scan Espacial) e quantificada a dependência espacial de diversos indicadores epidemiológicos e operacionais da hanseníase. Em outro estudo, foram identificados o fluxo de pessoas afetadas e os motivos para migração após diagnóstico. No período de 2001 a 2009, 82.463 casos novos foram detectados no agregado (coeficiente médio de detecção: 95,9/100mil habitantes ao ano). No resto do Brasil o coeficiente foi 21,0 (RR=4,56, IC 95%: 4,45-4,66; p<0,0001). Houve fluxo direcionado dos pacientes com hanseníase notificados para um município diferente da sua residência. Araguaína, Imperatriz, Marabá e Floriano receberam um número considerável de casos provenientes dos municípios em seu entorno. As capitais São Luís, Teresina e Belém absorviam também casos vindos de outros estados. Goiânia e Brasília se localizam distante do agregado, mas têm destaque pela notificação de casos provenientes do agregado. Após o primeiro diagnóstico, 53,5% dos motivos principais de migração foram relacionados a mudanças de estilo de vida. Análise Scan Espacial identificou 23 agregados de elevada detecção de casos novos, a maioria localizados no Pará e Maranhão. Estes agregados incluíram apenas 32% da população, mas 55,4% dos casos novos e 101 (27,1%) municípios. Também foram identificados 14 aglomerados significativos para o coeficiente de detecção em crianças e 11 de casos novos com grau 2 de incapacidade/100mil hab. O agregado mais significativo, no centro do Maranhão, teve um RR de 2,24 e uma detecção anual de 10,4 casos com grau 2/100mil hab. O método de autocorrelação local mostrou superposição com áreas de alto risco identificadas pelo método Bayesiano Local e na análise Scan Espacial. O estudo mostra que a hanseníase é hiperendêmica na área de estudo, sem a perspectiva de exaurir estes casos nos próximos anos. Além de diagnóstico tardio em um número de casos considerável, houve lacunas na descentralização do atendimento, evidenciado pelo fluxo das pessoas afetadas. A construção de mapas utilizando outros indicadores, além do coeficiente de detecção geral, e a sobreposição desses mapas pôde identificar áreas desconhecidas em relação ao risco de transmissão e de detecção de casos com incapacidades avançadas. Essa abordagem poderá ser aplicada em outras áreas de risco para assim identificar agregados mais específicos de risco elevado para a hanseníase.
Abstract: In recent years, the National Leprosy Control has focused its actions on defined geographic areas with high leprosy detection rates. This study aimed to characterize epidemiological, spatial and temporal patterns in a high risk leprosy cluster in municipalities in the states of Maranhão, Pará, Piauí and Tocantins. Different methods of spatial analysis were applied (Descriptive, Local Bayesian Approach, Spatial Scan Statistics), and the spatial dependence of various epidemiological and operational indicators was quantified. In an additional study, I identified the flow of leprosy-affected individuals, and the reasons for migration after diagnosis. In the period 2001–2009, 82,463 new cases were detected in the endemic cluster (mean detection rate: 95.9/100mil inhabitants per year). In the rest of Brazil, the mean rate was 21.0 (RR=4.56, 95% CI: 4.45 - 4.66; p<0.0001). There was a directed flow of patients who were reported by a municipality other than their residence. Araguaína, Imperatriz, Marabá and Floriano notified a considerable number of cases from the municipalities in the proximity. São Luís, Teresina and Belém received also cases from other states. Goiânia and Brasília are distant from the cluster, but reported cases from the cluster. After first diagnosis, in 53.5% of cases migration was related to lifestyle changes. Spatial Scan analysis identified 23 clusters of high detection rates, most of them located in Pará and Maranhão. These clusters included only 32% of the population but 55.4% of new cases, and 101 (27.1%) municipalities. There were also 14 significant clusters for high detection rates in children, and 11 clusters of new cases with grade 2 disabilities/100.000 population. The most significant cluster, in the centre of Maranhão, had a RR of 2.24 and an annual detection of grade 2 cases of 10.4/100.000 population. The local auto-correlation method showed overlapping with high-risk areas identified by Local Bayesian and Spatial Scan Statistics. The study shows that leprosy is hyperendemic in the study area, without an expected trend of reduced detection rates in the coming years. In addition to late diagnosis in a considerable number of cases, there were shortcomings in the decentralization of the health system, evidenced by the flow of affected people. The use of maps based on other indicators than detection rates and the overlap of these maps highlighted previously unknown risk areas for transmission and for cases with advanced disabilities. This approach can be applied in other endemic areas to identify clusters of high risk for leprosy.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/4308
metadata.dc.type: Tese
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