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1.
Rev. saúde pública (Online) ; 51: 107, 2017. tab, graf
Article in English | LILACS | ID: biblio-903233

ABSTRACT

ABSTRACT OBJECTIVE Diagnose risk environments for schistosomiasis in coastal localities of Pernambuco using geoprocessing techniques. METHODS A coproscopic and malacological survey were carried out in the Forte Orange and Serrambi areas. Environmental variables (temperature, salinity, pH, total dissolved solids and water fecal coliform dosage) were collected from Biomphalaria breeding sites or foci. The spatial analysis was performed using ArcGis 10.1 software, applying the kernel estimator, elevation map, and distance map. RESULTS In Forte Orange, 4.3% of the population had S. mansoni and were found two B. glabrata and 26 B. straminea breeding sites. The breeding sites had temperatures of 25ºC to 41ºC, pH of 6.9 to 11.1, total dissolved solids between 148 and 661, and salinity of 1,000 d. In Serrambi, 4.4% of the population had S. mansoni and were found seven B. straminea and seven B. glabrata breeding sites. Breeding sites had temperatures of 24ºC to 36ºC, pH of 7.1 to 9.8, total dissolved solids between 116 and 855, and salinity of 1,000 d. The kernel estimator shows the clusters of positive patients and foci of Biomphalaria, and the digital elevation map indicates areas of rainwater concentration. The distance map shows the proximity of the snail foci with schools and health facilities. CONCLUSIONS Geoprocessing techniques prove to be a competent tool for locating and scaling the risk areas for schistosomiasis, and can subsidize the health services control actions.


RESUMO OBJETIVO Diagnosticar ambientes de risco para esquistossomose em localidades litorâneas de Pernambuco utilizando técnicas de geoprocessamento. MÉTODOS Foi realizado inquérito coproscópico e malacológico nas localidades Forte Orange e Serrambi. Foram coletadas variáveis ambientais (temperatura, salinidade, pH, sólidos totais dissolvidos e dosagem de coliformes fecais da água) relacionadas aos criadouros ou focos de Biomphalaria. A análise espacial foi realizada no software ArcGis 10.1, aplicando-se o estimador kernel, mapa de elevação e mapa de distância. RESULTADOS No Forte Orange, 4,3% da população estava com S. mansoni e existem dois criadouros de B. glabrata e 26 de B. straminea. Os criadouros apresentaram temperaturas de 25ºC a 41ºC, pH de 6,9 a 11,1, sólidos totais dissolvidos de 148 a 661 e salinidade de 1.000 d. Em Serrambi, 4,4% da população estava com S. mansoni e há sete criadouros de B. straminea e sete de B. glabrata. Os criadouros apresentaram temperaturas de 24ºC a 36ºC, pH de 7,1 a 9,8, sólidos totais dissolvidos de 116 a 855 e salinidade de 1.000 d. O estimador de kernel mostra os aglomerados de pacientes positivos e de focos de Biomphalaria, e o mapa de elevação digital indica áreas de concentração de águas pluviais. O mapa de distância mostra a proximidade dos focos dos caramujos em relação às escolas e unidades de saúde. CONCLUSÕES As técnicas de geoprocessamento se mostraram como importantes ferramentas para a localização e dimensionamento das áreas de risco para esquistossomose, podendo subsidiar as ações de controle por parte dos serviços de saúde.


Subject(s)
Humans , Animals , Biomphalaria/growth & development , Schistosomiasis mansoni/transmission , Environmental Monitoring , Geographic Information Systems , Temperature , Time Factors , Biomphalaria/parasitology , Schistosomiasis mansoni/epidemiology , Brazil/epidemiology , Disease Reservoirs , Risk Factors , Spatial Analysis
2.
Rev. saúde pública (Online) ; 51: 127, 2017. graf
Article in English | LILACS | ID: biblio-903217

ABSTRACT

ABSTRACT OBJECTIVE To carry out a spatial analysis of the occurrence of acts of violence (specifically robberies) in public transportation, identifying the regions of greater incidence, using geostatistics, and possible causes with the aid of a multicriteria analysis in the Geographic Information System. METHODS The unit of analysis is the traffic analysis zone of the survey named Origem-Destino, carried out in Salvador, state of Bahia, in 2013. The robberies recorded by the Department of Public Security of Bahia in 2013 were located and made compatible with the limits of the traffic analysis zones and, later, associated with the respective centroids. After determining the regions with the highest probability of robbery, we carried out a geographic analysis of the possible causes in the region with the highest robbery potential, considering the factors analyzed using a multicriteria analysis in a Geographic Information System environment. RESULTS The execution of the two steps of this study allowed us to identify areas corresponding to the greater probability of occurrence of robberies in public transportation. In addition, the three most vulnerable road sections (Estrada da Liberdade, Rua Pero Vaz, and Avenida General San Martin) were identified in these areas. In these sections, the factors that most contribute with the potential for robbery in buses are: F1 - proximity to places that facilitate escape, F3 - great movement of persons, and F2 - absence of policing, respectively. CONCLUSIONS Indicator Kriging (geostatistical estimation) can be used to construct a spatial probability surface, which can be a useful tool for the implementation of public policies. The multicriteria analysis in the Geographic Information System environment allowed us to understand the spatial factors related to the phenomenon under analysis.


RESUMO OBJETIVO Realizar uma análise espacial da ocorrência de atos de violência (específicamente roubos) em transporte público, identificando as regiões de maior incidência, por meio da geoestatística, e possíveis causas com auxílio de análise multicritério em Sistema de Informação Geográfica. MÉTODOS A unidade de análise é a zona de tráfego da pesquisa Origem-Destino, realizada em Salvador, BA, Brasil, em 2013. Os roubos registrados pela Secretaria de Segurança Pública da Bahia, no mesmo ano, foram localizados e compatibilizados aos limites das zonas de tráfego e, posteriormente, associados aos respectivos centroides. Após determinação das regiões de maior probabilidade de ocorrências, foi feita uma análise geográfica de possíveis causas na região de maior potencial, considerando fatores analisados por meio de uma análise multicritério em ambiente de Sistema de Informação Geográfica. RESULTADOS A execução das duas etapas deste trabalho permitiu identificar áreas correspondentes à maior probabilidade de ocorrência de roubo em transporte público. Além disso, foram identificados três trechos viários (Estrada da Liberdade, Rua Pero Vaz e Avenida General San Martin) mais vulneráveis, localizados nessas áreas. Nesses trechos, os fatores que mais contribuem para o potencial de ocorrência de roubo em ônibus são: F1 - proximidade a locais que facilitam a fuga, F3 - grande movimentação de pessoas e F2 - ausência de policiamento, respectivamente. CONCLUSÕES Com o uso da Krigagem indicativa (estimação geoestatística), é possível a construção de uma superfície espacial de probabilidades de ocorrências, que pode ser uma ferramenta útil para implementação de políticas públicas. A análise multicritério no ambiente do Sistema de Informação Geográfica permitiu a compreensão dos fatores espaciais relacionados ao fenômeno em análise.


Subject(s)
Humans , Theft/statistics & numerical data , Transportation , Urban Population , Violence/statistics & numerical data , Geographic Information Systems/statistics & numerical data , Brazil , Public Sector , Motor Vehicles , Spatial Analysis
3.
Rev. saúde pública ; 46(1): 110-118, fev. 2012.
Article in English | LILACS | ID: lil-611787

ABSTRACT

OBJECTIVE: To identify clusters of the major occurrences of leprosy and their associated socioeconomic and demographic factors. METHODS: Cases of leprosy that occurred between 1998 and 2007 in São José do Rio Preto (southeastern Brazil) were geocodified and the incidence rates were calculated by census tract. A socioeconomic classification score was obtained using principal component analysis of socioeconomic variables. Thematic maps to visualize the spatial distribution of the incidence of leprosy with respect to socioeconomic levels and demographic density were constructed using geostatistics. RESULTS: While the incidence rate for the entire city was 10.4 cases per 100,000 inhabitants annually between 1998 and 2007, the incidence rates of individual census tracts were heterogeneous, with values that ranged from 0 to 26.9 cases per 100,000 inhabitants per year. Areas with a high leprosy incidence were associated with lower socioeconomic levels. There were identified clusters of leprosy cases, however there was no association between disease incidence and demographic density. There was a disparity between the places where the majority of ill people lived and the location of healthcare services. CONCLUSIONS: The spatial analysis techniques utilized identified the poorer neighborhoods of the city as the areas with the highest risk for the disease. These data show that health departments must prioritize politico-administrative policies to minimize the effects of social inequality and improve the standards of living, hygiene, and education of the population in order to reduce the incidence of leprosy.


OBJETIVO: Identificar áreas com maior ocorrência de casos de hanseníase e fatores socioeconômicos e demográficos associados. MÉTODOS: Casos de hanseníase ocorridos entre 1998 e 2007 em São José do Rio Preto, SP, foram geocodificados e coeficientes de incidência foram calculados por setores censitários. Por meio da técnica de análise de componentes principais, obteve-se um escore para classificação socioeconômica. O uso do método de krigagem ordinária resultou em mapas temáticos para visualização da distribuição espacial da incidência de hanseníase, do nível socioeconômico e da densidade demográfica. RESULTADOS: Enquanto a incidência para toda a cidade foi de 10,4 casos por 100.000 habitantes por ano, entre 1998 e 2007, as incidências por setores censitários foram heterogêneas, variando de zero a 26,9 casos por 100.000 habitantes por ano. Houve concordância entre áreas com valores mais altos de incidência e menores níveis socioeconômicos. Foram identificados aglomerados de casos de hanseníase. Não foi observada associação da doença com densidade demográfica. Detectou-se falta de relação entre os locais de moradia da maioria dos doentes e a localização dos serviços de saúde. CONCLUSÕES: As técnicas de análise espacial utilizadas permitiram caracterizar as áreas mais deficitárias do município como as de maior risco para hanseníase.


OBJETIVO: Identificar áreas con mayor ocurrencia de casos de lepra y factores socioeconómicos y demográficos asociados. MÉTODOS: Casos de lepra ocurridos entre 1998 y 2007 en Sao José do Rio Preto, Sureste de Brasil, fueron geocodificados y se calcularon los coeficientes de incidencia por sectores censados. Por medio de la técnica de análisis de componentes principales, se obtuvo un escore para clasificación socioeconómica. El uso del método de krigage ordinaria resultó en mapas temáticos para visualización de la distribución espacial de la incidencia de lepra, del nivel socioeconómico y de la densidad demográfica. RESULTADOS: Mientras la incidencia para toda la ciudad fue de 10,4 casos por 100.000 habitantes por año, entre 1998 y 2007, las incidencias por sectores censados fueron heterogéneas, variando de cero a 26,9 casos por 100.000 habitantes por año. Hubo concordancia entre áreas con valores más altos de incidencia y menores niveles socioeconómicos. Se identificaron aglomerados de casos de lepra. No fue observada asociación de la enfermedad con densidad demográfica. Se detectó falta de relación entre los lugares de vivienda de la mayoría de los enfermos y la localización de los servicios de salud. CONCLUSIONES: Las técnicas de análisis espacial utilizadas permitieron caracterizar las áreas más deficitarias del municipio como las de mayor riesgo para lepra.


Subject(s)
Humans , Leprosy/epidemiology , Socioeconomic Factors , Brazil/epidemiology , Epidemiological Monitoring , Geographic Information Systems , Incidence , Leprosy/prevention & control , Prevalence , Residence Characteristics , Space-Time Clustering , Urban Population
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