A epidemia de aids no Estado de São Paulo: uma aplicação do modelo espaço-temporal bayesiano completo / The aids epidemic in the State of São Paulo: application of the full Bayesian space-time model

RESUMO

O Estado de São Paulo, por compreender aproximadamente 40 por cento dos casos de aids notificados no Brasil, oferece uma situação propícia para análise espaço-temporal, visando melhor compreensão da disseminação do HIV/aids. Utilizando os casos de aids notificados ao Ministério da Saúde nos anos de 1990 a 2004 para pessoas com idade igual ou superior a 15 anos, tendo como fonte de informação o Sistema de Informação de Agravos e Notificação, Ministério da Saúde, foram estimados os riscos relativos de aids segundo sexo para períodos de 3 anos utilizando modelos bayesianos completos. Os modelos utilizados se mostraram adequados para explicar o processo de disseminação da aids no Estado de São Paulo e evidenciam os processos de feminização e interiorização da doença, além de sugerir que os municípios atualmente mais atingidos se encontram em regiões de pólos de crescimento econômico e possuem população inferior a 50.000 habitantes.

ABSTRACT

The State of São Paulo accounts for approximately 40 percent of the AIDS cases notified in Brazil and provides a suitable opportunity for space-time analysis aimed at better understanding of the dissemination of HIV/AIDS. Using the AIDS cases notified to the Ministry of Health between 1990 and 2004, among individuals aged 15 years or over, and the Ministry of Health's information system for disease notification (Sistema de Informação de Agravos e Notificação, SINAN) as the information source, the relative risks of AIDS over three-year periods were estimated using full Bayesian models, for each gender. The models used were shown to be adequate for explaining the process of AIDS dissemination in the State of São Paulo and demonstrated the growth among females and in small-sized municipalities. They also suggested that the municipalities currently most affected are in regions of economic growth and have populations of less than 50,000 inhabitants.