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1.
Poblac. salud mesoam ; 18(2)jun. 2021.
Artigo em Inglês | LILACS, SaludCR | ID: biblio-1386917

RESUMO

Abstract: Objective: Carry out a spatial-temporal characterization of the incidence of tuberculosis (TB) in Maputo, Mozambique. Method: a descriptive ecological study of tuberculosis cases reported in an information system. The annual mean incidence rate and the number of TB notification cases in the municipality of Maputo from 2011 to 2016 were analyzed. Descriptive statistics were used with calculations of measures of central tendency (mean) and an application of the Poisson linear regression model. Trimester notifications were stratified by district, clinical form, and age group. The quarterly average temperature of the evaluated area was added as a covariate in the model seasonal. Results: 34,623 TB cases were notified from 2011 to 2016, with a trimester average of 1,443 cases. The average annual incidence was higher in the Kampfumo district, with 909.8 per 100 thousand inhabitants (95% CI 854.1 - 968.2); almost twice as much as the incidence of the municipality of Maputo, 527.8 (95% CI 514, 3-541.6), and the country of Mozambique, 551 (95% CI 356 - 787). The clinical diagnosis of the tested cases was higher concerning the bacteriological diagnosis; 44%, and 35%, respectively. Conclusion: Maputo had similar incidence rates to the country of Mozambique, however, there was a heterogeneity rate by district and a reduction in the number of TB cases in both the general population (not co-infected with HIV) and those over 15 years old, being higher in the first trimester.


Resumen: Objetivo: realizar una caracterización espacio-temporal de la incidencia de tuberculosis (TB) en Maputo, Mozambique. Método: estudio ecológico descriptivo de casos de tuberculosis reportados en un sistema de información. Se analizó la tasa de incidencia media anual y el número de casos de notificación de TB en el municipio de Maputo entre 2011 y 2016. Se utilizó estadística descriptiva para calcular las medidas de tendencia central (media) y la aplicación del modelo de regresión lineal de Poisson Las notificaciones trimestrales se estratificaron por distrito, forma clínica y grupo de edad. Resultados: se notificaron 34,623 casos de TB entre 2011 y 2016, con un promedio trimestral de 1,443 casos. La incidencia anual promedio fue mayor en el distrito de Kampfumo, 909.8 por cada 100 mil habitantes (IC 95% 854.1 - 968.2), casi el doble que la incidencia del municipio de Maputo, 527.8 (IC 95% 514 , 3-541.6), y el país de Mozambique, 551 (95% CI 356 - 787). El diagnóstico clínico de los casos fue mayor en relación al diagnóstico bacteriológico, 44% y 35%, respectivamente. Conclusión: Maputo tuvo tasas de incidencia similares a las del país, sin embargo, hubo una heterogeneidad en las tasas por distrito y una reducción en el número de casos de TB en la población general (no coinfectados con VIH) y en los mayores de 15 años, siendo mayores en el primer trimestre.


Assuntos
Humanos , Tuberculose/epidemiologia , Análise Espaço-Temporal , Saúde Pública , Moçambique
2.
Rev. Inst. Adolfo Lutz (Online) ; 78: 1-7, dez. 2019. ilus, mapas
Artigo em Inglês | LILACS, CONASS, ColecionaSUS, SES-SP, SESSP-ACVSES, SESSP-IALPROD, SES-SP, SESSP-IALACERVO | ID: biblio-1147851

RESUMO

NASA's Earth Observing Satellites (EOS) were used to calculate three vegetation indices, extract precipitation and elevation data, and then evaluate their applicability for assessing risk of visceral leishmaniasis (VL) and cutaneous leishmaniasis (CL) in Bahia State, Brazil. Regression models showed that either form of leishmaniasis can be predicted by NDVI, NDMI, NDWI data products and TRMM) precipitation data (R2= 0.370; p<0.001). Elevation was not significantly associated with the distribution of either VL or CL. In areas of high annual precipitation, CL was 3.6 times more likely to occur than VL. For vegetative moisture (NDMI), CL was 2.11 times more likely to occur than VL. Odds of CL occurrence increased to 5.5 times when vegetation (NDVI) and 13.5 times when liquid water content of vegetation canopies (NDWI) was considered. Areas at risk of CL and VL were mapped based on the selected explanatory variables. Accuracy of models were assessed using area under the receiver operating characteristic curve (AUC=0.72). We propose that statewide scale risk models based on use of EOS products will be a useful tool at 1 km2 spatial resolution to enable health workers to identify and target high risk areas to prevent transmission of leishmaniasis.(AU)


Os satélites de observação da Terra (SOT) da NASA foram usados para calcular três índices de vegetação, extrair dados de precipitação e elevação e avaliar sua aplicabilidade para identificar o risco para leishmaniose visceral (LV) e leishmaniose tegumentar (LT) no Estado da Bahia, Brasil. Modelos de regressão mostraram que ambas as formas de leishmaniose podem ser preditas pelos NDVI, NDMI, NDWI e precipitação TRMM (R2 = 0,370; p<0,001). A elevação não foi significativamente associada à distribuição de LV ou LT. Em áreas de alta precipitação anual, a LT foi 3,6 vezes mais provável de ocorrer do que a LV. Para a umidade vegetativa (NDMI), a LT apresentou 2,11 maior probabilidade de ocorrer do que a LV. As chances de ocorrência de LT aumentaram para 5,5 vezes em relação com a vegetação (NDVI) e 13,5 vezes quando o conteúdo de água líquida dos dosséis da vegetação (NDWI) foi considerado. Áreas em risco de LT e LV foram mapeadas com base nas variáveis explicativas selecionadas. A precisão dos modelos foi avaliada usando a área sob curva característica de operação do receptor (Curva COR=0,72). Propusemos que os modelos de risco em escala estadual baseados no uso de produtos SOT são uma ferramenta útil na resolução espacial de 1 km2 por permitir que profissionais de saúde identifiquem e direcionem áreas de alto risco para evitar a transmissão da leishmaniose. (AU)


Assuntos
Brasil , Leishmaniose , Medição de Risco , Riscos Ambientais , Observação
3.
Rev. Inst. Adolfo Lutz ; 78: e1775, dez. 2019. ilus
Artigo em Inglês | LILACS, VETINDEX | ID: biblio-1489597

RESUMO

NASA’s Earth Observing Satellites (EOS) were used to calculate three vegetation indices, extract precipitation and elevation data, and then evaluate their applicability for assessing risk of visceral leishmaniasis (VL) and cutaneous leishmaniasis (CL) in Bahia State, Brazil. Regression models showed that either form of leishmaniasis can be predicted by NDVI, NDMI, NDWI data products and TRMM) precipitation data (R2 = 0.370; p<0.001). Elevation was not significantly associated with the distribution of either VL or CL. In areas of high annual precipitation, CL was 3.6 times more likely to occur than VL. For vegetative moisture (NDMI), CL was 2.11 times more likely to occur than VL. Odds of CL occurrence increased to 5.5 times when vegetation (NDVI) and 13.5 times when liquid water content of vegetation canopies (NDWI) was considered. Areas at risk of CL and VL were mapped based on the selected explanatory variables. Accuracy of models were assessed using area under the receiver operating characteristic curve (AUC=0.72). We propose that statewide scale risk models based on use of EOS products will be a useful tool at 1 km2 spatial resolution to enable health workers to identify and target high risk areas to prevent transmission of leishmaniasis.


Os satélites de observação da Terra (SOT) da NASA foram usados para calcular três índices de vegetação, extrair dados de precipitação e elevação e avaliar sua aplicabilidade para identificar o risco para leishmaniose visceral (LV) e leishmaniose tegumentar (LT) no Estado da Bahia, Brasil. Modelos de regressão mostraram que ambas as formas de leishmaniose podem ser preditas pelos NDVI, NDMI, NDWI e precipitação TRMM (R2 = 0,370; p<0,001). A elevação não foi significativamente associada à distribuição de LV ou LT. Em áreas de alta precipitação anual, a LT foi 3,6 vezes mais provável de ocorrer do que a LV. Para a umidade vegetativa (NDMI), a LT apresentou 2,11 maior probabilidade de ocorrer do que a LV. As chances de ocorrência de LT aumentaram para 5,5 vezes em relação com a vegetação (NDVI) e 13,5 vezes quando o conteúdo de água líquida dos dosséis da vegetação (NDWI) foi considerado. Áreas em risco de LT e LV foram mapeadas com base nas variáveis explicativas selecionadas. A precisão dos modelos foi avaliada usando a área sob curva característica de operação do receptor (Curva COR=0,72). Propusemos que os modelos de risco em escala estadual baseados no uso de produtos SOT são uma ferramenta útil na resolução espacial de 1 km2 por permitir que profissionais de saúde identifiquem e direcionem áreas de alto risco para evitar a transmissão da leishmaniose.


Assuntos
Fatores de Risco , Leishmaniose/etiologia , Medidas de Precipitação/análise , Brasil , Leishmaniose/prevenção & controle
4.
Rev. Inst. Adolfo Lutz (Online) ; (77): 1-7, 2018. ilus, tab
Artigo em Inglês | LILACS, SES-SP, SESSP-ACVSES, SESSP-IALPROD, SES-SP, SESSP-IALACERVO | ID: biblio-1117857

RESUMO

Aspects of how geospatial technologies can be used on visceral leishmaniasis (VL) control programs are discussed. We reviewed a number of papers discussing the usage of those technologies, through a PubMed literature review. Additionally, we provided conceptual elements for a development of a hierarchical scale framework on VL for decision making in São Paulo State, using Geographical Information Systems. Supported by Geospatial Techniques, we developed a view of some instruments for helping communities to better manage their risk areas. We used a classification called Strengths of GIS and Spatial Analysis in Epidemiology (SGISSAE). This review identified 50 papers published in the PubMed. With respect to developing the theoretical perspective, this paper can help to identify points of deficiency in shortage in discussions and leishmaniasis control programs, which led us to recommend future to delimitation studies to at community-based level and to define local actions to identify and manage the disease. In the conceptual framework data at community-based level will allow us to understand more broadly the changing spatial distribution of the disease.(AU)


Aspectos sobre como as tecnologias geoespaciais podem ser usadas nos programas de controle da leishmaniose visceral (LV) são discutidos. Nós confrontamos uma série de artigos discutindo o uso dessas tecnologias, através de uma revisão da literatura no PudMed. Adicionalmente, fornecemos elementos conceituais para o desenvolvimento de uma estrutura hierárquica sobre a escala na tomada de decisão sobre a leishmaniose no Estado de São Paulo, utilizando Sistemas de Informação Geográfica. Com o apoio das técnicas geoespaciais, desenvolvemos alguns instrumentos para ajudar as comunidades a gerenciar melhor suas áreas de risco. Usamos uma classificação chamada Forças do SIG e da análise espacial em Epidemiologia (SGISSAE). A revisão nos permitiu selecionar 50 artigos publicados no PubMed. Com relação ao desenvolvimento da perspectiva teórica, este artigo pode ajudar a identificar pontos de deficiência em discussões e programas de controle da leishmaniose, o que nos levou a recomendar futuros estudos de delimitação a nível comunitário e a definir ações locais para identificar e gerenciar a doença. No quadro conceptual, os dados ao nível da comunidade permitirão compreender mais amplamente a evolução da distribuição espacial da doença. (AU)


Assuntos
Revisão , Sistemas de Informação Geográfica , Leishmaniose Visceral , Modelos Anatômicos
5.
Rev. Inst. Adolfo Lutz ; 77: e1759, 2018. ilus
Artigo em Inglês | LILACS, VETINDEX | ID: biblio-1489586

RESUMO

Aspects of how geospatial technologies can be used on visceral leishmaniasis (VL) control programs are discussed. We reviewed a number of papers discussing the usage of those technologies, through a PubMed literature review. Additionally, we provided conceptual elements for a development of a hierarchical scale framework on VL for decision making in São Paulo State, using Geographical Information Systems. Supported by Geospatial Techniques, we developed a view of some instruments for helping communities to better manage their risk areas. We used a classification called Strengths of GIS and Spatial Analysis in Epidemiology (SGISSAE). This review identified 50 papers published in the PubMed. With respect to developing the theoretical perspective, this paper can help to identify points of deficiency in shortage in discussions and leishmaniasis control programs, which led us to recommend future to delimitation studies to at community-based level and to define local actions to identify and manage the disease. In the conceptual framework data at community-based level will allow us to understand more broadly the changing spatial distribution of the disease.


Aspectos sobre como as tecnologias geoespaciais podem ser usadas nos programas de controle da leishmaniose visceral (LV) são discutidos. Nós confrontamos uma série de artigos discutindo o uso dessas tecnologias, através de uma revisão da literatura no PudMed. Adicionalmente, fornecemos elementos conceituais para o desenvolvimento de uma estrutura hierárquica sobre a escala na tomada de decisão sobre a leishmaniose no Estado de São Paulo, utilizando Sistemas de Informação Geográfica. Com o apoio das técnicas geoespaciais, desenvolvemos alguns instrumentos para ajudar as comunidades a gerenciar melhor suas áreas de risco. Usamos uma classificação chamada Forças do SIG e da análise espacial em Epidemiologia (SGISSAE). A revisão nos permitiu selecionar 50 artigos publicados no PubMed. Com relação ao desenvolvimento da perspectiva teórica, este artigo pode ajudar a identificar pontos de deficiência em discussões e programas de controle da leishmaniose, o que nos levou a recomendar futuros estudos de delimitação a nível comunitário e a definir ações locais para identificar e gerenciar a doença. No quadro conceptual, os dados ao nível da comunidade permitirão compreender mais amplamente a evolução da distribuição espacial da doença.


Assuntos
Controle de Doenças Transmissíveis/estatística & dados numéricos , Leishmaniose Visceral , Mapeamento Geográfico , Modelos Estatísticos , Sistemas de Informação Geográfica , Brasil/epidemiologia
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