Aplicações do SR no estudo de doenças transmitidas por insetos: o caso da leishmaniose visceral em Teresina, Piauí

Transcrição

1 Aplicações do SR no estudo de doenças transmitidas por insetos: o caso da leishmaniose visceral em Teresina, Piauí Guilherme Werneck NESC/UFRJ & IMS/UERJ

2 Motivação Seria o SR útil como instrumento auxiliar na vigilância e controle da leishmaniose visceral?

3 Leishmaniose visceral: prioridade mundial Atinge mais de 47 países 200 milhões de pessoas vivendo em áreas de risco > 400,000 novos casos e 50,000 óbitos / ano > 2 milhões DALY Doença emergente Urbanização AIDS Movimentos populacionais Não eliminável com as estratégias de controle disponíveis

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5 Leishmaniose visceral: aspectos clínicos Doença crônica e debilitante Síndrome consumptiva Associada com desnutrição Altamente fatal se não tratada Tratamento tóxico e requer hospitalização $ Diagnóstico depende de exame de tecidos humanos $

6 Leishmaniose visceral americana: Transmissão Parasita: Leishmania chagasi Protozoário intracelular Resistente Vetor: Lutzomyia longipalpis Apenas as fêmeas necessitam de sangue Espectro de vôo restrito, pica à noite Ecologia pouco conhecida Hospedeiro / reservatório: cão doméstico e canídeos selvagens

7 Teresina, Piauí

8 Duas grandes epidemias em meio urbano 100 survey Incidence rate per 100,000 person-years year

9 Grandes fluxos migratórios <2% 2-3% 3-4% >4%

10 Ocupação urbana sem planejamento Aumento populacional Aumento populacional de 4.5 vezes de 1960 a migrantes representava 50% da população habitantes (90% urbana) habitantes (95% urbana) Condições de vida % < 8 anos de estudo % sem condições adequadas de saneamento Urbanização Grandes projetos de construção de bairros populares Ocupação da periferia com desmatamento

11 Problema: as principais estratégias de controle não têm funcionado na prática Controle canino: Vigilância constante $ Diagnóstico em larga escala problemático Cães rapidamente substituídos Controle vetorial: Muitos locais para borrifar $ Atividade repelente Resistência

12 Potencialidades do SR Identificação de áreas de maior risco para ocorrência de leishmaniose visceral Qual o papel do ambiente? Seria possível predizer áreas de alto risco? Quais implicações para o controle? Subsídio para o delineamento de estudos de intervenção Seleção de áreas com nível basal de transmissão similar

13 Transmissão focal ou não?

14 Predictions for the logarithm of the incidence rates of visceral leishmaniasis in Teresina, Brazil

15 Variação em pequena escala das taxas de incidência de LV nos setores censitários de Teresina, PI Moran m m m

16 Então... Seria possível identificar variáveis capazes de descrever as áreas de maior risco para ocorrência de casos de LV? Vegetação Uso da terra Sensoriamento remoto

17 Ocupação urbana, impacto ambiental e emergência da LV em Teresina: estudo caso-controle utilizando sistema de informação geográfico e sensoramento remoto

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19 Objetivo Examinar o papel de fatores ambientais relacionados à ocupação urbana na ocorrência da leishmaniose visceral

20 Métodos Estudo caso-controle (95/96) Casos (n=44): Casos de LV com confirmação clínicolaboratorial > 1 ano de idade Moradores de Teresina Controles (n= 176): 200 habitações amostradas aleatoriamente

21 Variáveis de exposição Condições de moradia Índice vetorial Água Tipo de telhado Esgoto Tipo de forro Material do chão Aglomeração Material da construção Abrigo para animais Favela ou não Animais no peri-domicílio

22 Variáveis ambientais Imagem Landsat RS TM de Outubro de 1995 Uso da terra NDVI Vegetação Variáveis (raio de 300m em torno da casa) Uso da terra Índice de cobertura vegetal Índice de desmatamento Índice residencial Índice de urbanização NDVI (média, min, max)

23 Land use classes derived from Landsat TM data, October 1995, Teresina

24 Land cover, Landsat TM, 1995, Teresina

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27 Normalized Difference Vegetation Index NDVI varia de -1.0 a +1.0 Valores positivos indicam vegetação saudável NDVI em 304 pixels em torno das casas Cut-off (CART): 0.25 (NDVI máximo), 0.2 (médio), -0.2 (mínimo)

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31 Métodos estatísticos Associações entre variáveis e LV Regressão logística não-condicional Odds Ratio (OR) e 95% CI para o OR Correção para amostrar menos controles em casa com mais de oito pessoas: Offset = logarítmo do inverso da fração amostral dos controles para cada estrato de uma variável que descreve o número de pessoas vivendo no domicílio (Breslow & Cain, 1988)

32 Resultados

33 Max NDVI Low High Min NDVI Low High Mean NDVI Low High Urbanization Low High Deforestation Low High Commercial/Resid ential Low High Grass/Pasture Low High 95% CI Adjusted OR 95% CI Crude OR

34 Com SR foi possível: Identificar associações entre variáveis ambientais e LV que podem ser utilizadas para identificar áreas de alto risco Correlatos para localização de habitat vetorial Se intervenções forem direcionadas para estas áreas de alto risco, então: efetividade custos operacionais sustentabilidade das ações de controle

35 Análise multinível da incidência da leishmaniose visceral em Teresina: o papel dos cães infectados e do ambiente

36 Objetivos Examinar os efeitos de fatores socioeconômicos, ambientais e infecção canina na distribuição espacial da doença entre humanos

37 Métodos Estudo ecológico de múltiplos grupos População de estudo 1,061 casos de leishmaniose visceral (1993/96) confirmados clínica e/ou laboratorialmente Taxas de incidência em 430 setores censitários Prevalência de infecção canina por L. chagasi em 39 regiões

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40 Incidence rates of visceral leishmaniasis by census tracts in Teresina, Brazil Visceral leishmaniasis incidence rates in Teresina, Brazil Incidence rates (/1000 pyrs) > 1 N Kilometers W S E

41 Dados censitários

42 Variáveis de exposição: índice socioeconômico (análise de componentes principais) % de habitações conectadas ao sistema de água % de habitações com água em casa % de habitações conectadas ao sistema de esgoto % de habitações com sanitários % de habitações com recolhimento regular de lixo % da população com educação básica % dos chefes de família com educação básica renda média do chefe da família número médio de pessoas por habitação % da população vivendo em favelas

43 Variáveis de exposição: índice de urbanização (análise de correspondência) número de pixels em cada setor censitário classificado como: floresta comercial/residencial pastagem residencial c/ árvores vegetação mista residencial médio arbustos altamente residential vegetação secundária nova construction grama água areia vegetação ribeirinha asfalto parcialmente coberto por barro

44 Dados regionais

45 Variáveis ambientais Cena Landsat TM de Outubro 1995 NDVI NDVI NDVI Mínimo Médio Máximo

46 Prevalência de infecção em cães Prevalência de infecção em cães: 1987/ / / /94 Mudança relativa da prevalência de infecção em cães: de 1987/88 a 1989/90 de 1989/90 a 1991/92 de 1991/92 a 1993/94

47 Resultados

48 Association of incidence of VL and change in prevalence of infection in dogs - Teresina FIXED PART? p(? ) Intercept SES Urbanization index Minimum NDVI Change in prevalence SES*Change Urbanization*NDVI RANDOM PART Intercept SES slope Covariance Deviance

49 Com o apoio de SR foi possível Identificar interação entre NDVI e urbanização NDVI associado com maior incidência urbanização associado com menor incidência áreas com NDVI e urbanização têm ainda menor incidência Opção para estratégias de controle: focalizar áreas não urbanizadas com alta nível de vegetação

50 Amostragem de áreas com nível basal de transmissão semelhante

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55 Concluindo RS é um método potencialmente eficiente para identificar e predizer áreas de alto risco com base em correlatos ambientais do habitat / abundância de vetores SR pode ser útil para auxiliar na concepção e execução de estudos epidemiológicos