Análise espacial dos casos humanos de leptospirose e leishmaniose, uma abordagem ambiental - Marchi, Melca Niceia Altoé de (2024)
Resumo: A leptospirose e a leishmaniose são doenças zoonóticas negligenciadas, distribuídas mundialmente e endêmicas em diversos estados do Brasil Possuem como reservatório diversas espécies animais e o meio ambiente, sendo fundamental a análise dos fatores de risco em uma abordagem multidisciplinar como na saúde única O objetivo da tese foi analisar a distribuição de casos humanos de leptospirose nos municípios do estado do Paraná, de acordo com as variáveis ambientais e de produção animal, por meio da análise espacial e realizar uma revisão sistemática de análise espacial dos casos humanos de leishmaniose tegumentar americana e leishmaniose visceral no Brasil Foram gerados dois artigos, no primeiro, foram pesquisados os casos de leptospirose em humanos de 28 a 218, a produção animal e variáveis ambientais no estado do Paraná Os dados foram coletados de fontes abertas à consulta pública como SINAN, IBGE, ITC e Mapbiomas Foi criado um banco de dados geo-codificado com todas as variáveis Calculou-se então, proporções das variáveis de tipos de solo, bacias hidrográficas, cobertura vegetal e produção agrícola por município A densidade animal foi determinada pela área de pastagem A correlação espacial foi avaliada pelo teste global e local uni e bivariado de Moran Um modelo de regressão linear múltipla foi utilizado para avaliar a correlação entre as incidências e as variáveis ambientais e de produção animal Dos 399 municípios do estado, 278 (69,7%) apresentaram casos de leptospirose nos 1 anos do estudo e 121 (3,3%) não apresentaram nenhum caso no mesmo período As incidências médias das populações urbanas e rurais tiveram autocorrelação espacial positiva em 27,6% dos municípios (índice de Moran 196) nos anos do estudo, evidenciando no mapa municípios com altas incidências (13,3%) e os municípios com baixa incidência e alto risco para a doença (5,76%) As incidências dos casos de leptospirose tiveram correlação espacial significativa tanto positiva quanto negativa com fatores ambientais, como: tipos de solo, produção de trigo e soja, área de infraestrutura urbana por município, altitude, temperatura média anual e precipitação média anual A análise de regressão evidenciou que as incidências das populações urbanas sofrem influência negativa de tipos de solos como argissolo vermelho (P<,1) e de área de floresta plantada (p=,2) e influência positiva da área de infraestrutura urbana (p=,34) Já as incidências das populações rurais sofrem influência positiva de nitossolo vermelho (p=,3) e de áreas com produções semiperenes (p=,34) Conclui-se que a leptospirose tem autocorrelação espacial no estado do Paraná e correlação espacial com fatores ambientais como solos argilosos que acumulam água e produção de grãos como soja e trigo Este trabalho também evidenciou uma particularidade do estado, que é a maior ocorrência da doença em municípios de temperatura mais fria e altitude mais elevada No segundo estudo, a busca pelos artigos foi realizada nas bases de dados Pubmed, Scielo, Scopus e Web of Science As palavras-chaves utilizadas na identificação dos artigos foram Thematic map AND Leishmanisis, Spatial analysis AND Leishmanisis e Geoprocessing AND Leishmaniasis, na língua inglesa Foram encontrados 36 artigos e após a triagem de títulos, resumo e leitura dos trabalhos completos, foram analisados onze artigos Os estados estudados foram São Paulo, Acre, Maranhão, Piauí, Minas Gerais, Paraná e Tocantins A leishmaniose tegumentar americana ocorreu predominantemente em áreas rurais, com formação de clusters em regiões de reserva florestal ou áreas florestais modificadas Já a leishmaniose visceral ocorreu em seu maior número em áreas urbanas periféricas e centrais, associada a ambientes mais pobres e com menos infraestrutura urbana, incluindo pior saneamento Conclui-se que a distribuição espacial das leishmanioses está intimamente relacionada ao ambiente em que vive a população exposta ao risco Os artigos analisados associam os dados geoespaciais a alguns fatores de risco para a doença, apontando os locais onde ocorre a maioria dos casos, criando uma fonte relevante para a definição de estratégias de controle