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Autoregressive spatial modeling of possible cases of dengue, chikungunya, and Zika in the capital of Northeastern Brazil
Costa, Silmery da Silva Brito; Branco, Maria dos Remédios Freitas Carvalho; Vasconcelos, Vitor Vieira; Queiroz, Rejane Christine de Sousa; Araujo, Adriana Soraya; Câmara, Ana Patrícia Barros; Fushita, Angela Terumi; Silva, Maria do Socorro da; Silva, Antônio Augusto Moura da; Santos, Alcione Miranda dos.
  • Costa, Silmery da Silva Brito; Universidade Federal do Maranhão. Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva. São Luís. BR
  • Branco, Maria dos Remédios Freitas Carvalho; Universidade Federal do Maranhão. Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva. São Luís. BR
  • Vasconcelos, Vitor Vieira; Universidade Federal do ABC. Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia Ambiental. São Bernardo do Campo. BR
  • Queiroz, Rejane Christine de Sousa; Universidade Federal do Maranhão. Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva. São Luís. BR
  • Araujo, Adriana Soraya; Universidade Federal do Maranhão. Programa de Pós-Graduação em Saúde e Ambiente. São Luís. BR
  • Câmara, Ana Patrícia Barros; Universidade Federal do Maranhão. Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva. São Luís. BR
  • Fushita, Angela Terumi; Universidade Federal do ABC. Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia Ambiental. São Bernardo do Campo. BR
  • Silva, Maria do Socorro da; Secretaria Municipal de Saúde de São Luís. Vigilância Epidemiológica. São Luís. BR
  • Silva, Antônio Augusto Moura da; Universidade Federal do Maranhão. Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva. São Luís. BR
  • Santos, Alcione Miranda dos; Universidade Federal do Maranhão. Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva. São Luís. BR
Rev. Soc. Bras. Med. Trop ; 54: e02232021, 2021. tab, graf
Artigo em Inglês | LILACS | ID: biblio-1340823
ABSTRACT
Abstract

INTRODUCTION:

Dengue, chikungunya, and Zika are a growing global health problem. This study analyzed the spatial distribution of dengue, chikungunya, and Zika cases in São Luís, Maranhão, from 2015 to 2016 and investigated the association between socio-environmental and economic factors and hotspots for mosquito proliferation.

METHODS:

This was a socio-ecological study using data from the National Information System of Notifiable Diseases. The spatial units of analysis were census tracts. The incidence rates of the combined cases of the three diseases were calculated and smoothed using empirical local Bayes estimates. The spatial autocorrelation of the smoothed incidence rate was measured using Local Moran's I and Global Moran's I. Multiple linear regression and spatial autoregressive models were fitted using the log of the smoothed disease incidence rate as the dependent variable and socio-environmental factors, demographics, and mosquito hotspots as independent variables.

RESULTS:

The findings showed a significant spatial autocorrelation of the smoothed incidence rate. The model that best fit the data was the spatial lag model, revealing a positive association between disease incidence and the proportion of households with surrounding garbage accumulation.

CONCLUSIONS:

The distribution of dengue, chikungunya, and Zika cases showed a significant spatial pattern, in which the high-risk areas for the three diseases were explained by the variable "garbage accumulated in the surrounding environment," demonstrating the need for an intersectoral approach for vector control and prevention that goes beyond health actions.
Assuntos


Texto completo: DisponíveL Índice: LILACS (Américas) Assunto principal: Dengue / Febre de Chikungunya / Zika virus / Infecção por Zika virus Tipo de estudo: Estudo de incidência / Estudo prognóstico Limite: Animais País/Região como assunto: América do Sul / Brasil Idioma: Inglês Revista: Rev. Soc. Bras. Med. Trop Assunto da revista: Medicina Tropical Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Artigo País de afiliação: Brasil Instituição/País de afiliação: Secretaria Municipal de Saúde de São Luís/BR / Universidade Federal do ABC/BR / Universidade Federal do Maranhão/BR

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