Análise espacial da esquistossomose no estado do Rio Grande do Norte, entre 2010 e 2019

dc.contributor.advisorMedeiros, Wilma Maria da Costa
dc.contributor.advisorIDhttps://orcid.org/0000-0002-6082-9131pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6356727389920443pt_BR
dc.contributor.authorPatrício, Letícia Sosanim Alves de Souza
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8580866712284797pt_BR
dc.contributor.referees1Mata, Matheus de Sousa
dc.contributor.referees1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3923692125757582pt_BR
dc.contributor.referees2Medeiros, Angélica Teresa Nascimento de
dc.contributor.referees2Latteshttp://lattes.cnpq.br/8806351108142157pt_BR
dc.date.accessioned2023-12-19T18:36:43Z
dc.date.available2023-12-19T18:36:43Z
dc.date.issued2023-12-01
dc.description.abstractObjective: analyze the spatial distribution of the prevalence of schistosomiasis and its association between socioeconomic and environmental factors in municipalities in the state of Rio Grande do Norte, between 2010 and 2019. Method: this is an ecological and temporal study, based on secondary data obtained from the “Schistosomiasis Control Program (PCE)”, available on the portal of the Department of Informatics of the Unified Health System (DATASUS); demographic data available on the website of the Brazilian Institute of Geography and Statistics — IBGE; and socioeconomic and environmental data from the Atlas Brasil portal, referring to the Gini index, Municipal Human Development Index (IDHM), extreme poverty, water supply and sanitation. The data obtained was organized, processed and analyzed, including calculating prevalence, using Google spreadsheets; for the analysis of spatial data, the GeoDa software (version 1.22) was used; and the magnitude of the disease was identified based on spatial distribution using QGIS software (version 3.2.3). Results: 7,359 (2.6%) tests were identified with the presence of Schistosoma mansoni eggs, with the highest prevalence of the disease occurring in 2012 (2.9%) and the lowest (0.8%) in 2018. The 18 municipalities revealed as endemic are distributed in the Health Regions of São José de Mipibu (1st Health Region), João Câmara and Metropolitan Zone (7th Health Region) of the State. In the last five years of the period studied, the percentage of positivity averaged 2.3%, showing a slight variation from the average over the ten years (0.3%). Of the total positive cases for schistosomiasis, 95% were treated, showing a low percentage of pending treatment due to refusal (15.3%). From the analysis of the local Moran index (LISA), the analysis of the correlation between the prevalence of schistosomiasis and the six socioeconomic and environmental variables, it was evidenced that those that presented a statistically significant spatial correlation were: the Gini Index, the Education Human Development and the Human Development Index – in the three dimensions of human development. Conclusion: the study highlighted the need for government intervention, through measures to control and prevent the disease, teaching projects for communities, implementation of changes and improvements in sanitation, water and sewage systems, in addition to the authorities' interest in developing strategies combating poverty and socioeconomic inequality.pt_BR
dc.description.resumoObjetivo: analisar a distribuição espacial da prevalência da esquistossomose e a sua associação entre os fatores socioeconômicos e ambiental nos municípios do estado do Rio Grande do Norte, entre os anos de 2010 e 2019. Método: trata-se de um estudo ecológico e temporal, baseado em dados secundários obtidos do “Programa de Controle da Esquistossomose (PCE)”, disponíveis no portal do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS); dados demográficos disponíveis no site do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística — IBGE; e dados socioeconômicos e ambiental do portal Atlas Brasil, referentes ao índice de Gini, Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM), extrema pobreza, abastecimento de água e esgotamento sanitário. Os dados obtidos foram organizados, processados e analisados, incluindo o cálculo da prevalência, através do Google planilhas; para a análise dos dados espaciais foi utilizado o software GeoDa (versão 1.22); e a identificação da magnitude da doença realizou-se a partir da distribuição espacial com software QGIS (versão 3.2.3). Resultados: foram identificados 7.359 (2,6%) exames com presença de ovos de Schistosoma mansoni, tendo a maior prevalência da doença ocorrido no ano de 2012 (2,9%) e a menor (0,8%) em 2018. Os 18 municípios revelados como endêmicos estão distribuídos nas Regiões de Saúde de São José de Mipibu (1ª Região de Saúde), João Câmara e Zona Metropolitana (7ª Região de Saúde) do Estado. Nos últimos cinco anos do período estudado o percentual de positividade situou-se na média de 2,3%, mostrando uma discreta variação da média nos dez anos (0,3%). Do total de casos positivos para esquistossomose, 95% foram tratados, apresentando um baixo percentual de pendência ao tratamento por recusa (15,3%). A partir da análise do índice de Moran local (LISA), a análise da correlação entre a prevalência da esquistossomose e as quatro variáveis socioeconômicas e ambiental, foi evidenciado que as que apresentaram correlação espacial estatisticamente significativa foram: o Índice de Gini e o Índice de Desenvolvimento Humano – nas três dimensões do desenvolvimento humano. Conclusão: evidenciou-se com o estudo a necessidade de intervenção governamental, através de medidas de controle e prevenção da doença, projetos de ensino às comunidades, implantação de mudanças e melhorias nos sistemas de saneamento, água e esgoto, além do interesse das autoridades em desenvolver estratégias de combate à pobreza e desigualdade socioeconômica.pt_BR
dc.identifier.citationPATRÍCIO, Letícia Sosanim Alves de Souza. Análise espacial da esquistossomose no estado do Rio Grande do Norte, entre 2010 e 2019. Orientadora: Wilma Maria da Costa Medeiros. 2023. 35 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Gestão Hospitalar) – Escola de Saúde, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/56241
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola de Saúdept_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programTecnologia em Gestão Hospitalarpt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectPrevalênciapt_BR
dc.subjectPrevalencept_BR
dc.subjectEpidemiologiapt_BR
dc.subjectEpidemiologypt_BR
dc.subjectEsquistossomosept_BR
dc.subjectSchistosomiasispt_BR
dc.subjectAnálise Espacialpt_BR
dc.subjectSpatial Analysispt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::OUTROS::ADMINISTRACAO HOSPITALARpt_BR
dc.titleAnálise espacial da esquistossomose no estado do Rio Grande do Norte, entre 2010 e 2019pt_BR
dc.title.alternativeSpatial analysis of schistomiasis in the state of Rio Grande do Norte, between 2010 and 2019pt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR

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