Inteligência geoespacial e análises da saúde : sua aplicação e utilidade em uma cidade com alta incidência de tuberculose

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Gehlen, Mirela
• Orientador(a): Silva, Denise Rossato
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Tuberculose; Sistemas de Informação Geográfica (SIG); Sistemas de informação em saúde; Canoas (RS)
• Palavras-chave em Inglês: Tuberculosis; Cluster; Disease hotspots; Geographic information systems; Geospatial intelligence
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/195762

Introdução: Inteligência geoespacial e análises de saúde têm sido utilizadas para identificação de hotspots de tuberculose (TB) e para melhor entendimento da sua relação com fatores sociais e econômicos. O objetivo desse estudo foi utilizar a inteligência geoespacial para avaliar a distribuição da TB e suas correlações com o índice de desenvolvimento humano (IDH) em uma cidade com alta incidência de TB no Brasil. Métodos: Foi realizado um estudo ecológico, utilizando dados do Sistema de Informação Nacional de Doenças de Notificação (SINAN) para identificar os casos de TB em Canoas, cidade da região metropolitana da capital do Rio Grande do Sul. O georreferenciamento foi realizado utilizando o software QGIS 2.0 e o Google Maps API 3.0. Foi aplicada inteligência geoespacial para detectar onde na cidade existiam os clusters para os casos de TB, e avaliar a associação do IDH de uma área (longevidade, educação e renda) com a distribuição espacial da TB. Resultados: Durante o período do estudo (2011 – 2013), houve 737 casos de TB. Os casos de TB apresentaram heterogeneidade ao longo dos 29 bairros da cidade. Os bairros com IDH-renda menor que a média tiveram maior incidência de TB (p= 0.036). Conclusão: Em conclusão, encontramos vários hotspots de TB nos 29 bairros, e uma associação inversa entre IDH-renda e a incidência de TB. Estes achados fornecem informações úteis e podem ajudar a guiar os programas de controle de TB.