Apresentação/Introdução:

A estratificação de áreas de risco por meio de sistemas de informação geográfica (GIS) tem se consolidado como uma ferramenta de inteligência para diversas ações de vigilância em saúde. Com o mapeamento qualificado das populações de animais zoonóticos emergem-se as regiões risco permanente e, a estas, atribuem-se monitoramento contínuo. Contudo, tais regiões não necessariamente produzem maior volume de registros de interações entre humanos e animais zoonóticos. Por isto, a vigilância desta interação, por meio de registros, é igualmente importante e pode evidenciar regiões de risco iminente e até evocar novas regiões de monitoramento permanente o que justifica a estratificação de risco nestes conjuntos de dados. Neste estudo, o objetivo é identificar espacialmente regiões de elevado risco para a incidência de interações entre humanos e carrapatos em Ribeirão Preto a partir de registros da Divisão de Vigilância Ambiental em Saúde (DVAS) no período de 2023 a 2024. Como resultado, obtivemos o mapa de Ribeirão Preto com os setores censitários identificados com a cor vermelha para os de risco alto, azul para os de baixo risco e cinza para os que não tiveram significância estatística (Gi*; p < 0,05; IC 0,95). Ao final, pode-se concluir que o mapa resultante atende ao objetivo de identificar regiões por risco de incidência para a interação entre humanos e carrapatos e, com limitações, isto poderá contribuir na vigilância da febre maculosa no município de Ribeirão Preto.

Objetivos:

O objetivo geral é identificar espacialmente regiões de elevado risco para a incidência de interações entre humanos e carrapatos em Ribeirão Preto a partir de registros da Divisão de Vigilância Ambiental em Saúde (DVAS) no período de 2023 a 2024. O objetivo específico é aplicar a metodologia Hotspot de análise espacial sobre os dados do sistema de informação da vigilância ambiental do município J162 unidos à camada de setores censitários concernente IBGE/21 valendo-se das ferramentas computacionais adequadas, tais como Q-GIS e GeoDA, pela qual, com significância estatística Gi* em contiguidade Queen de vizinhança, se possa identificar espacialmente regiões com elevado risco para a incidência de interações entre humanos e carrapatos em Ribeirão Preto neste período. Ou seja, o objetivo se dá pela transformação das interações entre humanos e carrapatos distribuídas no tempo de no espaço, num mapa qualificado para a estratificação de áreas de risco sobre uma camada de setores censitários.

Metologia:

Inicialmente, foram incluídos os 261 registros concernentes a carrapato. Destes, 13 foram excluídos por não haver correspondência censitária (IBGE 2021), formando 248 observações no estudo. Por meio de uma tabela dinâmica foram obtidos os registros por setor. A saber, 154 setores tiveram algum registro, variando de 1 a 9 observações. Por conseguinte, estes atributos foram unidos (join) à camada de setores. Para a delimitação das regiões de interesse foi aplicado o método rainha de contiguidade para a estrutura de vizinhança em primeira ordem. Por fim, foi aplicada a análise estatístico-espacial Getis-Ord Gi* sobre os valores normalizados Z, a fim de se produzir o mapa com os polígonos classificados em agrupamentos (clusters) quanto ao risco (alto, baixo ou não significativo). Cumpre ressaltar que para a obter a camada de setores censitários valemo-nos do repositório de arquivos geográficos do portal IBGE, para unirmos os atributos à camada de setores usamos o software QGIS e para aplicar a metodologia Getis-Ord Gi* desde a construção do mapa de conectividades pela vizinhança de rainha até à normalização Z dos hotspots usamos o software GeoDa. Por fim, a tabela com o número de observações eletivas (incluídas e não excluídas) por setor censitário, foi obtida por meio do Sistema Municipal J162 e, a partir da exportação CSV deste conjunto de dados, desenvolvemos um Painel por com visual de mapas usando o software Power BI para monitorar em tempo real o J162 no tempo e no espaço.

Resultados:

O resultado obtido pode ser descrito como um mapa sobre o qual duas dimensões são utilizadas para a composição da camada geográfica com as feições dos polígonos que delimitam os setores censitários de Ribeirão Preto (IBGE, 2021) posta sobre o mapa geográfico da região (em coordenadas esféricas de latitude e longitude). Neste resultado, a terceira dimensão ou atributo das feições são projetadas na imagem por meio das cores, compondo assim um mapa coroplético onde a cor azul representa pontos frios, a cor vermelha pontos quentes e a cor cinza os pontos para os quais a metodologia não determinou significância estatística (Gi*; p < 0,05; IC 0,95). Pela metodologia aplicada, consideramos, no resultado, somente os setores censitários com atributo cuja cor vermelha, representativa de pontos-quentes. Assim, uma imagem somente com os setores censitários em vermelho pode ser construída ou posta como camada sobre o mapa base do município de Ribeirão Preto a fim de que, tais regiões, possam ser submetidas à validação pela equipe de trabalho de campo da Vigilância Ambiental no combate à Febre maculosa pelo controle dos registros de eventos de interação entre carrapatos e humanos pelo Sistema Municipal (J162).

Conclusões:

Pode-se concluir que o mapa resultante atende ao objetivo de identificar regiões por risco de incidência para a interação humano-carrapato e, nisto, poderá contribuir na vigilância da febre maculosa. Contudo, cabe ressaltar que este resultado está limitado à qualidade das informações inseridas no sistema e que, regiões de baixo risco não estão livres carrapatos, antes, tais regiões tiveram menos registros de interações quando comparadas com o valor médio estimado do município. Como se trata de modelo novo, o processo de validação experimental pela equipe de trabalho de campo é importante porque o resultado da aplicação desta metodologia teórica está dependente da qualidade dos dados de entrada do sistema de registros das interações entre humanos e carrapatos, ou seja, o resultado pode ser aprimorado considerando a melhoria da qualidade dos dados de entrada do sistema. Por exemplo, havendo uma qualificação dos dados entrada do sistema, podemos definir um critério de inclusão para que a análise seja realizada somente para quando a interação se der com carrapatos do gênero amblyomma relacionados com a febre maculosa (FM), após a análise entomológica das equipes de campo, deste modo, o mapa resultante refletirá esta relação com a FM.

Palavras-chave:

Estratificação de risco, BI, GIS, Getis-Ord Gi, FM

Autores

SAMUEL SULLIVAN CARMO, GIULIANA BIN, DENISE BERGAMASCHI GIOMO, DANIELLE CRISTINA DACANAL GENTIL, LUZIA MÁRCIA ROMANHOLI PASSOS