APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE ESTATÍSTICA ESPACIAL NA CARACTERIZAÇÃO DOS CASOS DE DENGUE NO MUNICÍPIO DE PRESIDENTE PRUDENTE SP NO PERÍODO DE 1999 A 2007

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1 p APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE ESTATÍSTICA ESPACIAL NA CARACTERIZAÇÃO DOS CASOS DE DENGUE NO MUNICÍPIO DE PRESIDENTE PRUDENTE SP NO PERÍODO DE 1999 A 007 CARLOS ALBERTO JÁCOMO 1 VILMA MAYUMI TACHIBANA NILTON NOBUHIRO IMAI 3 EDILSON FERREIRA FLORES 4 Universidade Estadual Paulista - UNESP Faculdade de Ciências e Tecnologia - FCT 1,,3,4 Programa de Pós-Graduação em Ciência Cartográfica 1,,3,4 Departamento de Cartografia, Presidente Prudente, SP 1 carlos.jacomo@itelefonica.com.br { vilma, 3 nnimai, 4 efflores}@fct.unesp.br RESUMO A dengue é uma das principais doenças transmitidas por vírus no mundo e com agravantes problemas especialmente em países como o Brasil, onde o clima e os hábitos urbanos oferecem condições ótimas para o desenvolvimento e proliferação de seu mosquito transmissor, o Aedes aegypti. O objetivo principal do presente trabalho foi estudar o comportamento dos casos de dengue no município de Presidente Prudente. A principal questão que motivou as análises apresentadas baseia-se na hipótese de que pode haver dependência espacial da ocorrência de casos de dengue. A dependência espacial pode ser um forte indicador de que as ações de controle não estejam produzindo o resultado desejado de minimizar as chances de transmissão em regiões nas quais são detectados focos do problema. As técnicas de estatística espacial que foram aplicadas neste estudo foram a Estimação por Kernel responsável em determinar os possíveis focos da doença e o Método do Vizinho Mais Próximo que estuda os padrões pontuais dos casos de dengue. Os resultados obtidos neste trabalho podem ser úteis aos órgãos responsáveis pelo combate da doença, no subsídio à avaliação de suas ações. ABSTRACT - Dengue is one of the main diseases transmitted by viruses in the world and with aggravating problems especially in countries like Brazil, where the climate and habits of urban offer optimum conditions for the development and proliferation of its mosquito, Aedes aegypti. The main objective of this work was to study the behavior of dengue cases in the city of Presidente Prudente. The main issue that motivated the analysis presented is based on the assumption that there may be spatial dependence of the occurrence of dengue cases. Spatial depedence can be a strong indicator that the control actions aren t producing the desired result of minimizing the changes of transmission in areas where outbreaks are detected the problem. The techniques of spatial statistics that have been applied in this study were by Kernel s Estimation responsible for determining the possible outbreaks of disease and the Method of Nearest Neighbor studying the specific patterns of dengue cases. The results of this work may be useful to agencies responsible for fighting the disease, the benefit to the evaluation of their actions. 1 INTRODUÇÃO A dengue é uma das mais arboviroses que afeta o homem e constitui um sério problema de saúde pública no mundo. Segundo Costa (001), a dengue é de transmissão essencialmente urbana, ambiente no qual se encontram todos os fatores fundamentais para sua ocorrência: o homem, o vírus, o vetor e principalmente as condições políticas, econômicas e culturais que formam a estrutura que permite o estabelecimento da cadeia de transmissão. De acordo com a Revista de Saúde Pública, os estudos dos Mondini e Chiaravalloti Neto (006) e Mondini et al. (008) utilizam SIG s na geração de mapas temáticos para o estudo epidemiológico. No primeiro estudo comparou as variáveis socioeconômicas com a transmissão de dengue e no segundo analisou espacialmente a transmissão de dengue entre setembro de 1990 e agosto de 00 no município de São José do Rio Preto SP.

2 p Neste trabalho, estudou-se os casos de dengue no variações no valor médio do processo no espaço. A município de Presidente Prudente SP, utilizando técnica de análise espacial que está inserida nesse ferramentas computacionais do Sistema de Informação contexto é a Estimação por Kernel. Geográfica (SIG) com os dados provenientes da SUCEN Efeitos de segunda ordem, denominados locais ou (Superintendência de Controle de Endemias) órgão de pequena escala, representam a dependência espacial no estadual responsável pelo controle de doenças processo, proveniente da estrutura de correlação espacial. transmitidas por vetores e seus hospedeiros intermediários A técnica de análise espacial que estuda esses efeitos é o no Estado de São Paulo, papel efetuado pela SUCAM em Método do Vizinho Mais Próximo que consiste em outras unidades da federação. estudar a distribuição espacial entre os eventos pontuais. A SUCEN SR-10 (Diretoria da Regional da Saúde Essa técnica consiste em estimar uma função de de Presidente Prudente) tinha os casos notificados de distribuição acumulada G ˆ ( h ) através das distâncias h entre dengue em fichas impressas e com algumas informações os eventos em uma região de estudo. Essa função também armazenadas em planilhas simples de computador, pode ser estimada empiricamente conforme a equação (1). dificultando uma análise que considerasse várias informações que ela dispunha. ^ #( d( u O objetivo deste trabalho junto à SUCEN foi a i, u j ) h) G( h) =. criação de um banco de dados geográficos do período de n (1) 1999 a 007 e avaliação do comportamento dos casos de dengue através de técnicas de análise espacial. Acreditase que os produtos gerados são um importante Em que o valor normalizado acumulado para uma distância h corresponde à soma dos vizinhos mais instrumento de pesquisa para a SUCEN no estudo da próximos de cada evento onde a distância é menor ou sazonalidade e caracterização da dengue. igual a h, dividido pelo número de eventos na região. A análise dos resultados é feita graficamente,. Análise de dependência espacial plotando os valores gerados através da função de distribuição acumulada empírica G ˆ ( h ) versus a distância A suposição de que possa haver dependência espacial entre os eventos de dengue registrados baseia-se no fato de que num foco de desenvolvimento e proliferação do mosquito transmissor, o Aedes aegypti, pode ocorrer um número maior de casos devido ao aumento da chance de ocorrência nessa vizinhança. Por outro lado, espera-se que esses focos sejam controlados de forma a minimizar essa tendência espacial. Para realizar uma análise dessa dependência, utilizou-se programas computacionais de domínio público SPRING (Sistema de Processamento da Informação Georreferenciada), e TERRAVIEW ambos desenvolvidos pelo Intituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e o ARCVIEW desenvolvido pela Environmental Systems Research Institute (ESRI). Os casos de dengue estão inseridos no contexto da análise de processos pontuais (eventos pontuais). O principal interesse nos dados de processos pontuais está no conjunto de coordenadas geográficas representando as localizações exatas de eventos (dado aleatório de interesse). O objetivo desta análise é estudar a distribuição espacial destes pontos testando hipóteses sobre o padrão observado: apresenta agrupamento, é aleatório ou se os pontos apresentam uma distribuição regular. (BAILEY E GATRELL, 1995) Os processos pontuais, no contexto estatístico, são definidos como um conjunto de pontos irregularmente distribuídos na região de estudo, cuja localização foi gerada por um processo estocástico. Para sua caracterização, este processo pode ser descrito em termos dos efeitos de primeira ordem e efeitos de segunda ordem. (CÂMARA E CARVALHO, 004) Os efeitos de primeira ordem que podem ser considerados globais ou de larga escala, correspondem a h. Se o gráfico apresentar um crescimento rápido para pequenos valores de distância caracteriza o agrupamento entre os eventos. Por outro lado, se o gráfico apresentar valores pequenos no seu inicio e um rápido crescimento para maiores distâncias, esta situação aponta para uma distribuição mais regular. Câmara & Carvalho (004) e Carneiro et al. (005) descrevem a respeito de um método mais formal para fazer a análise da vizinhança. Esse método consiste em comparar estatisticamente à distribuição dos eventos observados com o que se esperaria na hipótese da aleatoriedade espacial completa (CSR). Esta metodologia consiste em se criar envelopes de simulação para a distribuição CSR, a fim de acessar a significância dos desvios. Na hipótese de CSR, a função de distribuição G(w) seria dada por um processo de Poisson (equação ()) que corresponde à opção Vizinho mais próximo com simulação. λπ h G( h) = 1 e, h 0. () Neste caso, n eventos podem ser simulados com distribuição uniforme dentro da região de estudo e concluir se os padrões observados estão aleatórios, agrupados ou regulares. A técnica estimação por Kernel consiste em estudar o comportamento dos padrões pontuais, estimando a intensidade pontual do processo em toda região de estudo por meio de um ajuste de uma função bidimensional dos eventos considerados, compondo em uma superfície da qual o valor será proporcional das amostras por unidade de área. Essa técnica (também conhecido como estimador de intensidade) realiza uma

3 p contagem de todos os pontos dentro de uma região de influência ponderando-os pela distância de cada um à localização de interesse, representado na Figura 1. (CÂMARA E CARVALHO, 004) Figura 1- Estimador de intensidade de distribuição dos pontos. FONTE: (CÂMARA E CARVALHO, 004). Se s é uma localização arbitrária na região R e s 1, s, s 3,...,s n, são localizações de n eventos observados, então a intensidade, λ(s), em s é estimada por: 1 n 1 s s λ( s ) = k δ ( s ) τ i= 1τ τ Em que: λ(s): intensidade em s; s: localização arbitrária; τ: raio de influência; k: função densidade de probabilidade bivariada δ τ ( s ) : volume sob o kernel centrado em s. Uma das funções mais utilizadas para função k( ) é uma de quarta ordem, cujo estimador de intensidade pode ser expresso como: ˆ λ ( s) τ = h i τ 3 h 1. i πτ τ Sendo h i = distância entre o ponto s e a localização do evento observado s i. 3 MATERIAIS E MÉTODOS 3.1 Área de Estudo O desenvolvimento desse trabalho foi focado na cidade de Presidente Prudente que está localizada no extremo oeste do estado de São Paulo, a 587 quilômetros da capital. Presidente Prudente é um importante centro regional, compreendendo uma população em torno de 30 mil habitantes. O clima é classificado como Subtropical úmido mesotérmico, com chuvas o ano todo, mas com tendência a concentração de chuvas no verão. A temperatura médial anual fica em torno dos 1 C. A área de estudo está representada na Figura. j (3) (4) Figura Área de estudo. 3. Criação do Banco de Dados Geográfico Os dados da SUCEN estavam dispostos em questionários que contém o nome da pessoa, endereço, bairro, data do primeiro sintoma, dengue positiva ou negativa. Esses dados foram armazenados num banco de dados geográficos, sendo respeitadas as condições espaciais e temporais. O número de casos positivos de dengue foi mapeado por quadra no município de Presidente Prudente. Foram acrescentadas informações referentes aos casos de dengue os quais foram representados por pontos. A localização dos pontos geométricos nas quadras foi importante para a aplicação das técnicas de análise espacial utilizadas nesse trabalho. 4 RESULTADOS E DISCUSSÃO 4.1 Período Estudado O estudo foi realizado no período de 1999 a 007 totalizando 574 casos de dengue. Tabela 1 Ocorrência da dengue em Presidente Prudente Ano Casos de Dengue Total 574

4 p Distribuição Espacial dos Casos de Dengue A seguir serão apresentadas as distribuições espaciais dos casos de dengue de cada ano estudado. As feições representadas na cor vermelha significam que ocorreu pelo menos um caso de dengue. Figura 5 - Distribuição dos casos de dengue de 001. Figura 3-Distribuição dos casos de dengue de Figura 6 - Distribuição dos casos de dengue de 00. Figura 4-Distribuição dos casos de dengue de 000. Figura 7 - Distribuição dos casos de dengue de 003.

5 p Figura 8 - Distribuição dos casos de dengue de 005. Figura 11 - Distribuição dos casos de dengue no período 1999 a 007. Figura 9 - Distribuição dos casos de dengue de 006. Figura 1 Mapa coroplético dos casos de dengue no período 1999 a Aplicação do Método do Vizinho Mais Próximo O SIG SPRING foi usado para aplicar o método do vizinho mais próximo. A Figura 13 representa as localizações dos eventos pontuais dos casos de dengue, neste caso, foi considerado todo o período de estudo (8 anos) para fazer a análise. A distância mínima considerada foi de 0 m e a distância máxima de 000 m com numero de intervalos igual a 10. Esses parâmetros resultaram na distribuição acumulada da Figura 14. Figura 10 - Distribuição dos casos de dengue de 007.

6 p Figura 15 Vizinho mais próximo com simulação. Figura 13 Localização dos eventos pontuais. Figura 16 Função L com simulação. Figura 14 Vizinho mais próximo. Verifica-se que a curva tem um crescimento acentuado para distâncias até 400 m caracterizando agrupamento ou interação espacial entre as localidades nessa faixa de distância. O método do vizinho mais próximo com simulação está representado na Figura 15 considerando 100 simulações. Na Figura 15, a curva da distribuição e seus envelopes estão acima da reta de 45º podendo considerar uma evidência da não aleatoriedade dos casos de dengue, o que caracteriza agrupamento dos casos. O gráfico obtido através do método da Função L com simulação está representado na Figura 16. Foram adotados os mesmos parâmetros do método anterior. O resultado gerado pelo método da Função L com simulação também evidencia agrupamentos, pois os valores estimados são positivos e estão acima dos envelopes simulados. Como essas técnicas evidenciam agrupamentos dos casos de dengue, procurou-se entender o comportamento desses casos através da estimação por Kernel. 4.4 Aplicação da Técnica Estimação por Kernel Na geração dos mapas de Kernel foi utilizado o TERRAVIEW. Para realizar as análises, o valor de cada evento pontual foi considerado, gerando mapas de Kernel com atributo. A SUCEN em todas as análises epidemiológicas adota um raio de incidência de 500m, portanto na geração dos mapas foi adotado o mesmo valor para o raio de influência. A função algorítmica utilizada foi a quártico com uma grade sobre a região com 100 colunas. Observando todos os mapas (Figuras 17, 18, 19 e 0), pode-se concluir que as fortes concentrações de dengue no decorrer dos anos possuem duas formas de reprodução. A primeira é o deslocamento da concentração para os arredores e a segunda é o desaparecimento dessas concentrações.

7 p concentrações de casos de dengue. (Figuras 1,, 3 e 4) Figura 17 Mapas de Kernel dos anos 1999 e 000. Figura 1 Mapas de Kernel dos anos Figura 18 Mapas de Kernel dos anos 001 e 00. Figura 19 Mapas de Kernel dos anos 003 e 005. Figura Mapas de Kernel dos anos Figura 0 Mapas de Kernel dos anos 006 e 007. Uma hipótese do desaparecimento das fortes concentrações é pelo fato que os agentes da SUCEN fazem uma rigorosa fiscalização no local mais atingido pela dengue. Outra hipótese para os deslocamentos ao decorrer dos anos é que podem existir diversos fatores como, por exemplo, a temperatura, mudanças nas direções dos ventos e a chuva. Também foram gerados mapas de Kernel para cada dois anos, reforçando as conclusões anteriores a respeito de deslocamento e desaparecimentos das fortes Figura 3 Mapas de Kernel dos anos

8 p TERRAVIEW e o Método do Vizinho Mais Próximo pelo SPRING. Através das técnicas do Método do Vizinho Mais Próximo e Função L conclui-se que os casos de dengue não são aleatórios, mas podem ser considerados agrupados, ou seja, o fenômeno não ocorre de maneira aleatória, sendo possível afirmar que existe tendência espacial. As aplicações das técnicas de análise espacial obtiveram resultados satisfatórios a respeito do comportamento da incidência de dengue ao longo dos anos. As concentrações dos casos de dengue tiveram dois comportamentos distintos que são o deslocamento da concentração para os arredores e o desaparecimento dessas concentrações na mesma área na mudança de ano. Os mapas de Kernel identificaram as áreas com Figura 4 Mapas de Kernel dos anos fortes concentrações ao longo do período de oito anos e também se pode concluir que a dengue no município de Por último foi gerado o mapa de Kernel para o Presidente Prudente não está relacionada a questões período de oito anos representado pela Figura 5. socioeconômicas e de infra-estrutura, pois uma das três Considerando todo o período estudado, as regiões mais regiões mais afetada durante esse período (Figura 1) é afetadas com a dengue são que ocorreram no condomínio pertencente a um conjunto habitacional de alto padrão de alto padrão Jardim Morumbi (1), e os bairros (Jardim Morumbi). populosos Jardim Brasília () e INOCOOP (3). AGRADECIMENTOS (3) A SUCEN (Superintendência de Controle de Endemias) pelo fornecimento dos dados e a CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior) pela bolsa de estudos concedida. REFERÊNCIAS Figura 5 Mapas de Kernel do período 1999 a 007. Através dessas análises pode-se concluir que a dengue no município de Presidente Prudente não está relacionada a questões socioeconômicas e de infraestrutura, pois uma das três regiões mais afetada é pertencente a um conjunto habitacional de alto padrão (Jardim Morumbi). 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS O presente trabalho teve como objetivo principal de estimar o grau de dependência espacial das ocorrências de dengue no município de Presidente Prudente em torno dos oito anos. A técnica de análise espacial denominada Estimação por Kernel foi executada pelo software (1) () BAILEY, T. C., GATRELL, A. C. Interactive spatial data analysis. Essex: Longman Scientific and Technical, CÂMARA, G.; CARVALHO. Análise de processos pontuais. São José dos Campos: INPE, 00. Disponível em: < eventos.pdf >. Acesso em: 7 janeiro 010. CARNEIRO, E. O.; SANTOS, R. L.S.; QUINTANILHA, J.A. Análise espacial aplicada na determinação de áreas de risco para algumas doenças endêmicas: o uso de técnicas de geoprocessamento na saúde pública. Congresso Brasileiro de Cartografia,. Anais... Macaé, Rio de Janeiro COSTA, M.A.R. A Ocorrência do Aedes aegypti na Região Noroeste do Paraná: um Estudo Sobre a Epidemia de Dengue em Paranavaí 1999, na Perspectiva da Geografia Médica f. Dissertação (Mestrado Interinstitucional) Faculdade de Ciência e Tecnologia - UNESP, Presidente Prudente. MONDINI, A.; CHIARAVALLOTI-NETO, F. Variáveis socioeconômicas e a transmissão de dengue. Rev. Saúde Pública, Junho 007, vol.41, no.6,p

9 p MONDINI, A; et.al. Análise espacial da transmissão de dengue em cidade de porte médio do interior paulista. Rev. Saúde Pública, Junho 005, vol.35, no.3.

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