Apresentação/Introdução:

A doença meningocócica (DM) é a meningite bacteriana causada pela Neisseria meningitidis. Sua transmissão acontece por meio de gotículas, contato direto com as secreções respiratórias de portadores ou de pessoas que estejam com a doença. Devido a elevada patogenicidade, podendo ocasionar sequelas irreversíveis e óbito, os casos de DM são de grande importância para a saúde pública e devem ser monitorados pelas equipes de vigilância epidemiológica dos munícipios. Segundo o Ministério da Saúde, caso haja três ou mais casos de DM do mesmo sorogrupo, em um intervalo de 90 dias, sem vínculo epidemiológico entre si, há necessidade de investigar a situação para verificar a existência de um surto comunitário de doença meningocócica. A população exposta ao risco pode ser definida como a menor população geograficamente contígua que inclui todos (ou quase todos) os pacientes. Diante do aumento de casos de Doença Meningocócica (DM) na região Norte do município de São Paulo, entre maio e agosto de 2023, tornou-se evidente a urgência de implementar uma ferramenta de apoio à identificação de agrupamentos de casos DM. Com isso, o Núcleo de Doenças Agudas Transmissíveis (NDAT) encomendou ao Núcleo de Apoio ao Processamento e Análise de Dados Epidemiológicos (NADEpi), do Centro de Informações Estratégicas de Vigilância em Saúde (CIEVS-SP), ambos da Divisão de Vigilância Epidemiológica (DVE) da Coordenadoria de Vigilância em Saúde (COVISA) da SMS/SP, o desenvolvimento da ferramenta.

Objetivos:

A ferramenta de apoio à identificação de agrupamentos de casos de DM foi elaborada com objetivo de proporcionar aos técnicos da vigilância das meningites uma ferramenta para detecção de agrupamentos de casos de DM, permitindo o cálculo de taxas de incidência específicas dos agrupamentos, e subsidiando a confirmação da existência de surtos comunitários de DM no município, conforme diretrizes do Ministério da Saúde (MS). Em suma, possibilita o planejamento de ações e a adoção de medidas de controle de forma oportuna.

Metologia:

A ferramenta foi idealizada pela equipe do NDAT e desenvolvida pelo NADEpi, área técnica do CIEVS-SP. Os requisitos funcionais da solução foram identificados: 1) Fonte de dados: utilizar os registros de casos de DM do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN NET); 2) O processamento de dados automatizado; 3) Fácil acesso à todos os interessados (nível central e regional); 4) Apresentar os agrupamentos identificados por meio de mapas; 5) Identificar agrupamentos independente das divisões administrativas do município; 6) Apresentar o número de casos e a taxa de incidência associada ao agrupamento. Para atender os requisitos mencionados optou-se por utilizar no desenvolvimento da solução o RStudio Shiny® que é um framework para R (software livre de programação e ambiente de software para análise estatística) que permite a criação de aplicações web interativas diretamente a partir do R. Essa escolha permitiu de saída atender aos requisitos de 1 a 3. Para a geolocalização dos endereços de residência dos casos, foi utilizado a API do TomTom (https://developer.tomtom.com/free-maps-api) e pacote tidygeocoder do R. A produção e visualização dos mapas foi viabilizada por meio dos pacotes rgdal, sf e ggplot2 do R. Para o cálculo da taxa de incidência a população residente foi estimada por meio de operação espacial com a camada de setores censitários do IBGE.

Resultados:

A ferramenta desenvolvida é uma aplicação web. A interface de usuário mostra dois mapas; o primeiro com a geolocalização dos casos de DM e o segundo apresenta a localização das áreas dos agrupamentos. Em cada agrupamento é mostrado o número de casos associado a população residente estimada e o coeficiente de incidência calculado para o agrupamento. A interface do usuário permite selecionar o sorogrupo, o intervalo de tempo da data de início de sintomas dos casos e o raio do buffer utilizado para a identificação dos agrupamentos de casos. Além disso, a ferramenta possibilita a exportação dos casos e dos agrupamentos de casos, no formato Kml, para visualização no Google Earth, para verificar os detalhamentos das condições urbanas dos agrupamentos identificados e facilitar o planejamento de ações de bloqueio, que se fizerem necessárias. O uso da ferramenta de apoio à identificação de agrupamentos de casos de doença meningocócica já permitiu a identificação de um novo agrupamento na região sul do município de São Paulo em agosto de 2023, com desencadeamento de ações e medidas de controle específicas para a população sob risco.

Conclusões:

O desenvolvimento da ferramenta de apoio ao monitoramento de casos de DM no Município de São Paulo foi um marco na resposta epidemiológica da Cidade. A detecção precoce de agrupamentos de casos de DM, sobretudo nas regiões limítrofes entre distritos administrativos, destaca a efetividade da ferramenta em identificar agrupamentos casos. A implementação da ferramenta não só atendeu aos objetivos, mas ampliou a capacidade do Município de São Paulo em antecipar, monitorar e controlar surtos de DM. Esta experiência destaca a importância do uso da tecnologia da informação na gestão eficaz da saúde pública, preparando-nos para desafios epidemiológicos futuros.

Palavras-chave:

meningocócica, meningitidis, epidemiológico

Autores

BRUNA KOSAR TAKASHIMA, GERALDINE MADALOSSO, JOSE OLIMPIO MOURA DE ALBUQUERQUE, ANA CAROLINA AGUIAR DE CARVALHO, LEANDRO SPALATO TORRES, VALESKA RAMOS ALEGRE