ABSTRACT
O Programa Nacional de Imunizações (PNI) observa um declínio na cobertura vacinal (CV), que pode representar um risco para o retorno de doenças consideradas controladas. Objetivou-se avaliar a tendência temporal e a variação espacial das CV em crianças nos municípios do estado do Rio de Janeiro (ERJ) entre 2008 a 2020. Tratou-se de um estudo ecológico misto em que são analisadas as taxas de CV em cada município do ERJ. Utilizou-se dados secundários de doses aplicadas dos imunobiológicos das vacinas tríplice bacteriana (DTP) e tríplice viral (SCR) contidos no Sistema de Informação do Programa Nacional de Imunizações (SI-PNI) e dados de nascidos vivos do Sistema de Informação de Nascidos Vivos (SINASC). A CV foi calculada por antígeno para os 92 municípios e para as 9 regiões de saúde do ERJ. O município do RJ foi analisado separadamente. A análise da tendência temporal das CV foi realizada utilizando o programa Join Point Regression e a mudança percentual anual (APC). Para a análise descritiva foram construídos mapas temáticos com o software QGIS adotando cinco estratos de CV: <70%; 70-80%; 80-90%; 90-95% e 95% ou mais. As CV foram suavizadas através do estimador Bayes empírico global. Para avaliar as correlações espaciais, calculou-se o Índice Local de Associação Espacial (LISA). Foram elaborados 39 mapas de CV suavizados e 39 mapas com o indicador LISA, um para cada ano e para cada vacina de interesse. Os cálculos foram realizados por intermédio do software TerraView. O nível de significância foi de 5%. Os resultados demonstraram que para a primeira dose (D1) da DTP, entre os anos 2008 e 2014, as regiões do Médio Paraíba, Metropolitana I, II e o município do RJ não alcançam a meta de CV de 95%, em 2010; entre 2008 a 2010, o município do RJ não alcança a meta de CV. Entre os anos de 2015 e 2020, observamos redução da CV da D1 da DTP nas regiões da Baía de Ilha grande e Norte, iniciadas desde 2017. Para a terceira dose (D3) da DTP houve maior número de CV abaixo de 95% entre 2008 e 2014 em relação à D1. Entre os anos de 2015 a 2020, destaca-se a região Metropolitana I que, não alcança a meta de CV de 95% e a partir de 2016 têm redução progressiva das CV até 2020, chegando a apresentar CV de 30,45% nesse ano. Para a D1 da SCR entre os anos 2008 e 2014, Centro-Sul e Serrana alcançam as metas de CV em todos os anos. Em 2019, Baixada litorânea, Noroeste e Norte não alcançam a meta, as demais regiões mantêm altas CV nesse ano. Em 2020, nenhuma região alcança a meta de CV e Metropolitana I e II têm as menores CV. A análise da tendência mostrou que para D1 da DTP o ERJ apresentou tendência de queda da CV a partir de 2017 (APC: -14,25); para SCR, apresentou crescimento até 2018 (APC: 1,8) e redução da CV a partir de 2018 (APC: -16,56). Os mapas do LISA mostram a presença de clusters de alta CV para a D1 da DTP em 2008, 2013 e 2018 e baixa CV em 2014; de alta CV para a D3 da DTP em 2008 e 2016 e alta CV para SCR em 2016 e 2018. A distribuição da CV demonstra padrões distintos entre as regiões de saúde e interiormente nos municípios ao longo dos anos. A análise temporal e espacial é uma ferramenta útil para a localização de áreas geográficas com bolsões de baixa ou alta CV, visando identificar áreas de maior vulnerabilidade.
The National Immunization Program (PNI) observes a decline in vaccination coverage (CV), which may represent a risk for the return of diseases considered controlled. The objective was to evaluate the temporal trend and the spatial variation of CV in children in the municipalities of the state of Rio de Janeiro (ERJ) between 2008 and 2020. It was a mixed ecological study in which CV rates in each municipality are analyzed of the ERJ. Secondary data of applied doses of immunobiologicals of the triple bacterial (DTP) and triple viral (SCR) vaccines contained in the National Immunization Program Information System (SI-PNI) and live birth data from the Live Birth Information System were used. (SINASC). The CV was calculated by antigen for the 92 municipalities and for the 9 health regions of the ERJ. The municipality of RJ was analyzed separately. The analysis of the temporal trend of the CV was performed using the Join Point Regression program and the annual percentage change (APC). For the descriptive analysis, thematic maps were built with the QGIS software, adopting five CV strata: <70%; 70-80%; 80-90%; 90-95% and 95% or more. The CVs were smoothed using the global empirical Bayes estimator. To assess spatial correlations, the Local Spatial Association Index (LISA) was calculated. 39 smoothed CV maps and 39 maps with the LISA indicator were prepared, one for each year and for each vaccine of interest. The calculations were performed using the TerraView software. The significance level was 5%. The results showed that for the first dose (D1) of DTP, between 2008 and 2014, the regions of Médio Paraíba, Metropolitan I, II and the municipality of RJ did not reach the CV goal of 95% in 2010; between 2008 and 2010, the municipality of RJ did not reach the CV goal. Between 2015 and 2020, we observed a reduction in the CV of D1 of DTP in the regions of Ilha Grande and Norte Bay, which started since 2017. For the third dose (D3) of DTP, there was a greater number of CV below 95% between 2008 and 2014 in relation to D1. Between 2015 and 2020, the Metropolitan Region I stands out, which does not reach the CV goal of 95% and from 2016 onwards has a progressive reduction in CV until 2020, reaching a CV of 30.45% that year. For SCR's D1 between 2008 and 2014, Centro-Sul and Serrana achieve their CV goals every year. In 2019, Baixada Litorânea, Northwest and North did not reach the goal, the other regions maintain high CV this year. In 2020, no region achieves the CV target and Metropolitan I and II have the lowest CV. The trend analysis showed that for D1 of the DTP, the ERJ showed a downward trend in VC from 2017 onwards (APC: -14.25); for SCR, it showed growth until 2018 (APC: 1.8) and a reduction in CV from 2018 (APC: -16.56). The LISA maps show the presence of clusters of high CV for DTP D1 in 2008, 2013 and 2018 and low CV in 2014; of high VC for D3 of DTP in 2008 and 2016 and high VC for SCR in 2016 and 2018. The distribution of CV shows distinct patterns between health regions and within municipalities over the years. Temporal and spatial analysis is a useful tool for locating geographic areas with pockets of low or high CV, in order to identify areas of greater vulnerability.
Subject(s)
Humans , Infant, Newborn , Infant , Immunization/statistics & numerical data , Immunization Programs , Vaccination Coverage/statistics & numerical data , Brazil , Spatio-Temporal AnalysisABSTRACT
A dengue é um grande problema de saúde pública no município do Rio de Janeiro desde a sua reintrodução no Brasil na década de 1980 e vários fatores têm sido apontados como adequados para a persistência da doença no município, como o clima quente e úmido, a vulnerabilidade social em grande parte do território com deficiência na oferta e no acesso da população aos bens e serviços essenciais, criando condições propícias ao desenvolvimento e manutenção do ciclo do vetor Aedes aegypti. Além disso, a ampla difusão do vetor por todo o município e a co- circulação de vários sorotipos do vírus (DEN-1, DEN-2, DEN-3 e DEN 4) dificulta o seu controle. De acordo com o levantamento de índice rápido para o Aedes aegypti (LIRAa) de agosto de 2019, o Rio de Janeiro foi um dos municípios do estado do Rio de Janeiro que apresentou regiões classificadas no estrato de risco, refletindo a fragilidade de controle do vetor no município. Neste contexto, torna-se relevante a utilização de ferramentas de análise espacial e temporal, para compreender a dinâmica da dengue no munícipio do Rio de Janeiro durante os 20 anos de estudo. Para isso, foi realizado um estudo ecológico com base em dados secundários de notificação de dengue no período de 2000 a 2019, onde, inicialmente foi descrito o movimento da trajetória geográfica da doença durante o período de estudo, por meses e por bairros, além de caracterizar áreas de alto e baixo risco para dengue. Foram calculadas taxas de incidência suavizadas pelo método Bayes empírico local e indicadores locais de autocorrelação espacial para os anos estudados. A localização dos centróides dos bairros e as taxas de incidência suavizadas foram utilizadas para traçar a trajetória mensal e anual do centro geográfico de ocorrência da dengue. Posteriormente foi realizado uma análise da coerência geográfica utilizando análise de wavelet a fim de compreender a propagação da doença no município ao longo do tempo em suas Regiões Administrativas. Analisamos as taxas de incidência mensais da dengue no período de 2000 a 2019 no município do Rio de Janeiro para entender o comportamento entre as séries temporais de diferentes áreas e identificar possíveis relações entre elas. Foi realizada análise do espectro de potência para as séries temporais de cada Região Administrativa, que permite verificar a periodicidade das séries, seu sinal predominante e a potência média. Também foi realizada análise de fase de cada Região Administrativa e extração de fase dos anos epidêmicos no período anual. Os resultados sugerem que a dengue ocorre de forma heterogênea na cidade do Rio de Janeiro, com aglomerados de alta incidência migrando para a Zona Oeste da cidade ao longo das duas décadas analisadas. Quanto à coerência da dengue os resultados sugeriram periodicidade predominantemente anual entre as regiões e com grandes picos de 3, 4 e 5 anos, com diferenças entre regiões e a maioria das séries se moveram juntas ao longo dos anos. Nossos achados sugerem que nos anos epidêmicos algumas Regiões Administrativas da Zona Norte e Zona Oeste estiveram aproximadamente 2 meses a 1 mês à frente das outras regiões. Essa defasagem pode ser um potencial para o controle nas áreas que tiveram atraso, considerando esse tempo para o planejamento da assistência, vigilância e ações de controle. A trajetória da dengue e a variação de sua distribuição espacial ao longo do tempo revelam um complexo sistema de ocorrência, potencialmente dependente da interação entre os níveis de imunidade adquiridos pela população e modificações em fatores socioambientais e demográficos. Análises que incorporam dimensões espaciais e temporais podem ser úteis para informar estratégias de controle mais intensivas, integradas e direcionadas a regiões específicas.
Dengue is a major public health problem in the municipality of Rio de Janeiro since its reintroduction in Brazil in the 1980s and several factors have been pointed out as suitable for the persistence of the disease in the municipality, such as the hot and humid climate, social vulnerability in much of the territory with deficient supply and access of the population to essential goods and services, creating conditions conducive to the development and maintenance of the cycle of the vector Aedes aegypti. Moreover, the wide dissemination of the vector throughout the city and the co-circulation of various serotypes of the virus (DEN-1, DEN-2, DEN-3, and DEN 4) make its control difficult. According to the rapid index survey for Aedes aegypti (LIRAa) of August 2019, Rio de Janeiro was one of the municipalities in the state of Rio de Janeiro that presented regions classified in the risk stratum, reflecting the fragility of vector control in the municipality. In this context, it becomes relevant the use of spatial and temporal analysis tools, to understand the dynamics of dengue in the city of Rio de Janeiro during the 20 years of study. For this, an ecological study was conducted based on secondary data of dengue notification in the period from 2000 to 2019, where, initially, the movement of the geographic trajectory of the disease during the study period was described, by months and neighborhoods, in addition to characterizing areas of high and low risk for dengue. Incidence rates smoothed by the local empirical Bayes method and local indicators of spatial autocorrelation were calculated for the years studied. The location of neighborhood centroids and smoothed incidence rates were used to plot the monthly and annual trajectory of the geographic center of dengue occurrence. Subsequently, a geographic coherence analysis was performed using wavelet analysis in order to understand the spread of the disease in the municipality over time in its Administrative Regions. We analyzed the monthly incidence rates of dengue in the period from 2000 to 2019 in the municipality of Rio de Janeiro to understand the behavior between time series from different areas and identify possible relationships between them. Power spectrum analysis was performed for the time series of each Administrative Region, which allows to verify the periodicity of the series, its predominant signal, and the average power. Phase analysis was also performed for each Administrative Region and phase extraction of the epidemic years in the annual period. The results suggest that dengue occurs in a heterogeneous manner in the city of Rio de Janeiro, with clusters of high incidence migrating to the West Zone of the city over the two decades analyzed. Regarding the consistency of dengue the results suggested predominantly annual periodicity across regions and with large peaks of 3, 4, and 5 years, with differences between regions and most series moved together over the years. Our findings suggest that in epidemic years, some Administrative Regions in the North Zone and West Zone were approximately 2 months to 1 month ahead of the other regions. This lag may be a potential for control in areas that were delayed, considering this time for planning assistance, surveillance, and control actions. The trajectory of dengue and the variation of its spatial distribution over time reveal a complex system of occurrence, potentially dependent on the interaction between the levels of immunity acquired by the population and changes in socioenvironmental and demographic factors. Analyses that incorporate spatial and temporal dimensions may be useful to inform more intensive, integrated, and targeted control strategies for specific regions.