Spatial-temporal analysis of leprosy in a priority Brazilian northeast municipality for disease control.

OBJECTIVES to analyze the spatial-temporal distribution of leprosy in a priority municipality for leprosy control. METHODS ecological study, conducted in a city in the Northeast of Brazil, whose analysis units were census sectors. The study used compulsory notification data for cases registered between 2008 and 2017. TerraView software and the Batch Geocode tool was used for geocoding. The detection of spatial-temporal agglomerations of high relative risks was done by scanning statistics. RESULTS the spatial-temporal distribution of cases was heterogeneous, creating four agglomerations of high relative risks in the urban area of the municipality between the years 2008 and 2012; and annual prevalence rates classified from high to hyperendemic. CONCLUSIONS areas of higher risk and concentration of the disease in space-time were linked to the characteristics of high population density and social vulnerability of these spaces, raising the prioritization of health professionals' actions, systems, and services for control, and monitoring the disease.

[1]  A. Bernardes,et al.  O mapa da saúde e o regime de visibilidade contemporâneo , 2019, Saúde e Sociedade.

[2]  A. C. O. Coelho,et al.  Trajetória de casos de hanseníase e fatores relacionados/Trajectory of leprosy cases and related factors , 2018, Ciência, Cuidado e Saúde.

[3]  L. Alves,et al.  Desigualdade no acesso à saúde entre as áreas urbanas e rurais do Brasil: uma decomposição de fatores entre 1998 a 2008 , 2018, Cadernos de Saúde Pública.

[4]  R. Costa,et al.  A hanseníase em um distrito administrativo de Belém, estado do Pará, Brasil: relações entre território, socioeconomia e política pública em saúde, 2007-2013 , 2018, Revista Pan-Amazônica de Saúde.

[5]  J. L. Portugal,et al.  Spatial analysis of reported new cases and local risk of leprosy in hyper‐endemic situation in Northeastern Brazil , 2018, Tropical medicine & international health : TM & IH.

[6]  K. Grantz,et al.  Spatial distribution of leprosy in India: an ecological study , 2018, Infectious Diseases of Poverty.

[7]  S. B. Oliveira,et al.  Estudo epidemiológico da hanseníase no Brasil: reflexão sobre as metas de eliminação , 2018, Revista Panamericana de Salud Pública.

[8]  Richarde Marques da Silva,et al.  225. A geoinformação e análises geoespaciais dos casos de hanseníase disponíveis na internet , 2018 .

[9]  R. T. Zaidan.  GEOPROCESSAMENTO CONCEITOS E DEFINIÇÕES , 2017 .

[10]  Renata Gracie,et al.  Análise da distribuição geográfica dos casos de hanseníase. Rio de Janeiro, 2001 a 2012 , 2017 .

[11]  D. Neves,et al.  Tendência das taxas de detecção de hanseníase em jovens de 10 a 19 anos de idade nas Regiões de Integração do estado do Pará, Brasil, no período de 2005 a 2014 , 2017 .

[12]  Ana Clara Pereira Resende da Costa,et al.  INCIDÊNCIA DE HANSENÍASE EM MENORES DE 15 ANOS ACOMPANHADOS NO MUNICÍPIO DE IMPERATRIZ, MARANHÃO, ENTRE 2004 E 2010 , 2017 .

[13]  Francisco Chiaravalloti-Neto.  O GEOPROCESSAMENTO E SAÚDE PÚBLICA , 2017 .

[14]  F. Chiaravalloti Neto,et al.  Spatial clustering and local risk of leprosy in São Paulo, Brazil , 2017, PLoS neglected tropical diseases.

[15]  L. C. Fuller,et al.  Integrated Control and Management of Neglected Tropical Skin Diseases , 2017, PLoS neglected tropical diseases.

[16]  Leila Posenato Garcia,et al.  Doenças Transmissíveis e Situação Socioeconômica no Brasil: Análise Espacial , 2016 .

[17]  Glauco Nonose Negrão,et al.  Variáveis epidemiológicas intervenientes na ocorrência da hanseníase no Município de Guarapuava, PR , 2016 .

[18]  S. A. Moimaz,et al.  Sociodemographic and epidemiological profile of leprosy patients in an endemic region in Brazil. , 2016, Revista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical.

[19]  Débora Regina Marques Barbosa,et al.  Características epidemiológicas e espaciais da hanseníase no Estado do Maranhão, Brasil, 2001-2012 , 2014 .

[20]  Viviane Aparecida Siqueira Lopes,et al.  Hanseníase e vulnerabilidade social: uma análise do perfil socioeconômico de usuários em tratamento irregular , 2014 .

[21]  R. Medronho,et al.  Avaliação do dado sobre endereço no Sistema de Informação de Agravos de Notificação utilizando georreferenciamento em nível local de casos de tuberculose por dois métodos no município do Rio de Janeiro , 2014 .

[22]  D. Bisanzio,et al.  Spatial Analysis Spotlighting Early Childhood Leprosy Transmission in a Hyperendemic Municipality of the Brazilian Amazon Region , 2014, PLoS neglected tropical diseases.

[23]  Marcos Aguiar Ribeiro,et al.  GEORREFERENCIAMENTO: FERRAMENTA DE ANÁLISE DO SISTEMA DE SAÚDE DE SOBRAL - CEARÁ , 2014 .

[24]  Kurt H Riitters,et al.  Geographic Analysis of Forest Health Indicators Using Spatial Scan Statistics , 2003, Environmental management.

[25]  M Kulldorff,et al.  Spatial disease clusters: detection and inference. , 1995, Statistics in medicine.