Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2014 |
| Autor(a) principal: |
Kikuti, Mariana |
| Orientador(a): |
Ribeiro, Guilherme de Sousa |
| Banca de defesa: |
Teixeira, Maria da Glória Lima Cruz,
Almeida, Maria da Conceição Chagas de |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Instituto de Saúde Coletiva
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/16409
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Resumo: |
Introdução: A dengue é um problema de saúde pública de difícil controle em virtude de uma complexa cadeia de determinação. A identificação de características em agregados espaciais que atuem na determinação do risco de dengue pode ser útil para guiar estratégias populacionais de prevenção e controle. Objetivos: Este trabalho visou investigar se existem áreas de maior risco para detecção de dengue em uma comunidade urbana pobre de Salvador/BA e se fatores ambientais, demográficos e socioeconômicos em agregados espaciais podem explicar eventuais diferenças espaciais encontradas. De modo a determinar se as características contextuais eram específicas à detecção de dengue, foi investigado se os mesmos fatores estavam associados à detecção de casos de doença febril aguda (DFA) não dengue. Metodologia: O risco de detecção de dengue nos setores censitários (SC) que compõem a área de estudo foi obtido por uma vigilância aprimorada, de base populacional, para atendimento de emergência para DFA em 2009 e 2010. Os casos de dengue foram confirmados por ELISA-NS1, ELISA-IgM ou RT-PCR. Dados contextuais agregados ao nível de SC foram obtidos do censo nacional de 2010. Análises univariadas, multivariadas e espaciais foram realizadas utilizando modelos Poisson log-normal e condicional auto-regressivo para verificar associações entre o risco de detecção de dengue e risco de detecção de DFA não dengue com as características dos SC, bem como sua distribuição espacial. Resultados: A região central da área de estudo apresentou maior risco de detecção de dengue e de DFA não dengue, mesmo após o ajuste com os modelos. As caraterísticas contextuais associadas à detecção de dengue foram baixa renda (RR=1,02) e menor distância do SC à unidade de saúde (RR=0,86), que também foram associadas à detecção de DFA não dengue. A inclusão do termo espacial não alterou a magnitude das associações e o DIC dos modelos multivariados para detecção de dengue e de DFA não dengue. Conclusão: Mesmo em uma pequena comunidade urbana é possível identificar áreas de maior risco para detecção de dengue, associadas a setores censitários mais pobres e mais próximos à unidade de saúde. Entretando, os determinantes de risco para detecção de dengue (renda e probabilidade de detecção avaliada pela distância à unidade de saúde) não diferem daqueles que determinam a detecção de DFA não dengue. O uso da distância do centroide dos setores censitários às unidades mais próximas ao SC são alternativas viáveis de proxy de acesso ao sistema de saúde que pode ajudar a explicar a estrutura espacial da distribuição de agravos à saúde. |
