Estudo sobre a dependência espacial da dengue em Salvador no ano de 2002: Uma aplicação do Índice de Moran

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1 Estudo sobre a dependência espacial da dengue em Salvador no ano de 2002: Uma aplicação do Índice de Moran Camila Gomes de Souza Andrade 1 Denise Nunes Viola 2 Alexandro Teles de Oliveira 2 Florisneide Rodrigues Barreto 1 1 Introdução Compreender a distribuição espacial de dados oriundos de fenômenos ocorridos no espaço constitui hoje um grande desafio em diversas áreas do conhecimento (Gilberto et al, 2002). A estatística espacial foi inicialmente abordada em estudos relacionados à mineração, na África do Sul e mais tarde na França, pressupondo a existência de dependência espacial nas observações. Segundo Ribeiro Junior (1995), citado em Ozaki et al (2006), Cada observação é descrita não apenas pelo seu valor, mas também por informações de sua posição, expressa por um sistema de coordenadas. Considerando que observações mais próximas geograficamente tendem a ter valores mais similares e que tal fato pode ser avaliado por medidas de associação. Desta forma, nota-se que o valor predito de uma variável leva em conta os valores dos atributos vizinhos refletindo, desta maneira, a existência de dependência espacial entre as observações. Este artigo tem por objetivo trabalhar com dados de casos notificados de dengue por setor censitário em Salvador no ano de 2002, aplicando o Índice de Moran como uma maneira de medir a autocorrelação espacial da distribuição da doença na cidade estudada e comparando o resultado obtido com o teste de aleatorização. 2 Material e métodos 2.1- Materiais Foi utilizado o banco de dados de casos de dengue georreferenciados em Salvador no ano de 2002 obtido do Sistema de Informação de agravos de notificação (SINAN). O 1 Instituto de Saúde Coletiva UFBA 2 Instituto de Matemática/Departamento de Estatística- UFBA 1

2 banco é formado por casos notificados, colhidos semanalmente durante todo o período de Este é composto por variáveis demográficas, clínicas e geográficas como: sexo, idade, raça, bairro, sintomas apresentados, semana de notificação, setor censitário, logradouro e número telefônico. No entanto, apresenta incompletude dos dados devido à subnotificação Métodos Para o desenvolvimento do objetivo proposto foram utilizados dados de áreas e o Índice de Moran para verificar a existência de autocorrelação entre os dados analisados. Utilizaram as variáveis, data de notificação e dos primeiros sintomas, para obter o tempo médio decorrido entre as manifestações clínicas e a procura do serviço de saúde e grau de escolaridade Dados de Área Dados de áreas são provenientes de áreas geográficas com limites definidos, usualmente divisões político-administrativas. São as contagens de casos ou óbitos de alguma doença ou os indicadores provenientes do censo demográfico, sendo importante observar a escala em que esses dados são coletados e analisados. Em geral, quanto maior a área geográfica, mais heterogênea é a população onde ocorre o processo em estudo. Municípios, muito freqüentemente, são compostos por diferentes populações, com diferentes características e riscos à saúde, por exemplo, englobando populações rurais e urbanas, diferentes níveis sociais, acesso a serviços de saúde ou problemas ambientais. No outro extremo os setores censitários, unidade de área definida para o presente estudo, têm população mais semelhante do ponto de vista socioeconômico e demográfico. Ou seja, a capacidade de diferenciar geograficamente regiões diminui com o tamanho da área e respectiva população residente (BRASIL, 2007) Índice de Moran A dependência espacial para dados de área pode ser medida de diferentes formas, sendo o índice de Moran global e local a estatística mais difundida. Trata-se de uma medida global da autocorrelação quando indica grau de associação espacial presente no conjunto de dados. Esse índice global é obtido a partir do produto dos desvios em 2

3 relação à média (equação (1)), tendo como hipótese nula a independência espacial (Cardoso). O mesmo perde a sua validade ao ser calculado para dados não estacionários, ou seja, quando suas estatísticas variam com o tempo. Este é dado por: para i j, (1) em que, n é o número de observações, w ij é o elemento na matriz de vizinhança para o par i e j, W é a soma dos ponderados da matriz, z i e z j são desvios em relação à média (z i - z), (z j - z); e z é a média. Segundo Cardoso, a estatística espacial local foi desenvolvida para quantificar o grau de associação espacial a que cada localização do conjunto amostral está submetida em função de um modelo de vizinhança preestabelecido. O índice local de Moran é calculado a partir do produto dos desvios em relação à média como uma média de covariância (equação(2)), dessa forma, valores significativamente altos indicam altas probabilidades de que haja locais de associação espacial tanto de regiões com altos valores associados com baixos valores associados. (2) Teste de aleatorização Um teste de aleatorização fornece evidência de que certo padrão nos dados pode, ou não, ter aparecido por acaso, ou seja, sob a hipótese nula, todas as possíveis ordens para os dados têm a mesma chance de ocorrer (Manly, 2006). Esta técnica tem sido predominantemente utilizada no esclarecimento da existência (ou não) de mecanismos de contágio em determinadas doenças. Os testes de aleatorização são indicados para pequenas amostras, além de não ter restrição de uso para amostras não aleatórias, no entanto seu resultado não pode ser generalizado para a população. Apresenta como vantagem a característica de possuir cálculos fáceis por serem baseados em estatísticas não padronizadas e não necessitarem de informações prévias a respeito da população da qual a amostra foi retirada. Segundo Viola (2007), o teste de aleatorização para um conjunto de observações é feito a partir do cálculo do valor e o de uma estatítica E, e a seguir, faz-se um número 3

4 grande aleatorizações que no contexto de dados espaciais são dadas por reordenações aleatórias dos dados, obtendo-se valores e a que irão gerar uma aproximação por simulação da distribuição amostral de E. 3 Resultados e discussões Observou-se que dentre os casos notificados, a quantidade de pessoas do sexo feminino (55%) acometidas por dengue foi mais expressiva do que no sexo masculino (44%), com uma parcela de Ignorado/Não obtido reduzida. Define-se como unidade temporal, a semana epidemiológica, esta se inicia no domingo e termina no sábado seguinte, permitindo a unidade de identificação para efeito de registro. Durante o ano, no total, são 52 semanas epidemiológicas. A média de casos por semana encontrada foi de 382, sendo que 50% das semanas tiveram até 38 casos. No ano de 2002, o período com maior número de caso foi o mês de abril. A média de tempo decorrido entre os primeiros sintomas e a notificação após a procura pelo serviço de saúde é de 1,7 dias. Verificou-se que no tangente ao grau de escolaridade, indivíduos que tiveram casos notificados possuem da 5ª a 8ª série incompleta do Ensino fundamental, ou seja, 14%. A Figura 1 mostra a distribuição de casos absolutos de dengue em Salvador no ano de 2002, ressaltando maior concentração na região sudeste da cidade que corresponde a Península de Itapagipe, Centro Histórico e áreas vizinhas. Localidades com maior densidade populacional e em condições de vulnerabilidade sócio-econômica. Figura 1- Casos notificados de dengue acumulados por setor censitário em 2002, Salvador-Ba 4 Conclusões 4

5 O presente trabalho tem como objetivo medir e comparar o grau de dependência espacial das ocorrências de dengue no município de Salvador no ano de 2002, através da aplicação de métodos estatísticos. Foi observado que existe um padrão espacial agrupado/agregado, ou seja, os casos incidentes se agregam formando grupos ou regiões com maior densidade de indivíduos, sendo possível afirmar que existe tendência espacial, como demonstra a Figura 1. A aplicação das técnicas de análise espacial denominada Índice de Moran e Teste de aleatorização irão ser executada pelo software R, utilizando o pacote GeoR e ape. 5 Bibliografia [1] BRASIL, Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Fundação Oswaldo Cruz. Introdução à Estatística Espacial para a Saúde Pública / Ministério da Saúde, Fundação Oswaldo Cruz; Simone M. Santos, Wayner V. Souza, organizadores. - Brasília: Ministério da Saúde, p.: il. (Série B. Textos Básicos de Saúde) (Série Capacitação e Atualização em Geoprocessamento em Saúde; 3) [2] CÂMARA, G.; MONTEIRO, A. M.; DRUCK, S.; CARVALHO, M. S, Análise espacial e geoprocessamento. In: DRUCK, S. et al. (Ed.). Análise espacial de dados geográficos. Disponível em analise/. Acessado em 21 de janeiro de [3]CARDOSO, C. E. P. Dependência Espacial. Disponível em Acessado em 20 de janeiro de [4] MANLY, B. F. J. Randomization, Bootstrap and Monte Carlo Methods in Biology. Flórida: Chapman & Hall, p. [5] OZAKI, V. A. ; SHIROTA, R;LIMA, R. A. S. Análise espacial da produtividade agrícola no estado do paraná: implicações para o seguro agrícola. Sociedade Brasileira de Economia e Sociologia Rural. XLIV CONGRESSO DA SOBER: Questões Agrárias, Educação no Campo e Desenvolvimento. Fortaleza, 23 a 27 de Julho de [6] VIOLA, D. N. Detecção e modelagem do padrão espacial em dados binários e de contagem. Universidade de São Paulo, Escola Superior de Agricultura Luiz Queiroz. Dissertação de Doutorado, Piracicaba,

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