ABSTRACT
INTRODUÇÃO: A leptospirose, enfermidade causada por uma espiroqueta patogênica do gênero Leptospira, é uma das zoonoses mais difundidas no mundo, considerada um importante problema de saúde pública. Este trabalho tem como objetivo descrever o padrão espacial da leptospirose na Cidade de Aracaju, no período de 2001 a 2007, buscando identificar as áreas de risco para ocorrência da leptospirose. MÉTODOS: Utilizou-se a razão de Kernel, que consiste na criação de uma razão entre duas superfícies, para visualizar a superfície de risco da doença, onde no numerador coloca-se os casos, georreferenciados para setor censitário, e no denominador o kernel da população dessas áreas. Através deste método, foi possível delimitar áreas de maior densidade de casos, e compará-las visualmente com fator socioeconômico, como renda média. RESULTADOS: Comparando os períodos de chuva com os períodos de seca, verificou-se que não ocorre a presença de padrão espacial semelhante nos dois períodos, não coincidindo com as áreas consideradas de maior risco para ocorrência da doença. Através dos parâmetros estabelecidos, neste estudo, foi permitido verificar a importância da aplicação de técnicas de análise espacial na área de saúde pública. CONCLUSÕES: O kernel se mostrou uma ferramenta útil na obtenção de uma análise global da situação epidemiológica da leptospirose em Aracaju, o que viabiliza sua utilização pelas secretarias de saúde municipal e estadual.
INTRODUCTION: Leptospirosis, a disease caused by pathogenic spirochetes of the genus Leptospira, is one of the most widespread zoonoses in the world and is considered an important public health problem. This paper aims to describe the spatial pattern of leptospirosis in the City of Aracaju from 2001 to 2007 in an effort to identify areas at risk for leptospirosis. METHODS: We used the ratio of Kernel, which represents the ratio between two surfaces, to visualize the surface of disease risk. The numerator corresponds to the number of cases geocoded to the census tract, and the denominator of the kernel corresponds to the population of these areas. Using this method, the areas with the highest density of cases were delineated and compared visually with socioeconomic factors, such as average income. RESULTS: The spatial pattern was different in periods of rain compared with periods of drought and did not coincide with the areas considered most at risk for the disease. This study revealed the importance of applying spatial analysis techniques in the field of public health. CONCLUSIONS: These findings indicate that the kernel is a useful tool for obtaining a comprehensive review of the epidemiology of leptospirosis in Aracaju, which supports the kernel's use by the municipal health departments and by the state.