Environmental risk factors of leishmaniasis in Bahia State, Brazil using NASA Earth observation satellites / Fatores de risco ambientais para leishmanioses no estado da Bahia, Brasil, utilizando satélites da NASA de observação da Terra

NASA’s Earth Observing Satellites (EOS) were used to calculate three vegetation indices, extract precipitation and elevation data, and then evaluate their applicability for assessing risk of visceral leishmaniasis (VL) and cutaneous leishmaniasis (CL) in Bahia State, Brazil. Regression models showed that either form of leishmaniasis can be predicted by NDVI, NDMI, NDWI data products and TRMM) precipitation data (R2 = 0.370; p<0.001). Elevation was not significantly associated with the distribution of either VL or CL. In areas of high annual precipitation, CL was 3.6 times more likely to occur than VL. For vegetative moisture (NDMI), CL was 2.11 times more likely to occur than VL. Odds of CL occurrence increased to 5.5 times when vegetation (NDVI) and 13.5 times when liquid water content of vegetation canopies (NDWI) was considered. Areas at risk of CL and VL were mapped based on the selected explanatory variables. Accuracy of models were assessed using area under the receiver operating characteristic curve (AUC=0.72). We propose that statewide scale risk models based on use of EOS products will be a useful tool at 1 km2 spatial resolution to enable health workers to identify and target high risk areas to prevent transmission of leishmaniasis.

Os satélites de observação da Terra (SOT) da NASA foram usados para calcular três índices de vegetação, extrair dados de precipitação e elevação e avaliar sua aplicabilidade para identificar o risco para leishmaniose visceral (LV) e leishmaniose tegumentar (LT) no Estado da Bahia, Brasil. Modelos de regressão mostraram que ambas as formas de leishmaniose podem ser preditas pelos NDVI, NDMI, NDWI e precipitação TRMM (R2 = 0,370; p<0,001). A elevação não foi significativamente associada à distribuição de LV ou LT. Em áreas de alta precipitação anual, a LT foi 3,6 vezes mais provável de ocorrer do que a LV. Para a umidade vegetativa (NDMI), a LT apresentou 2,11 maior probabilidade de ocorrer do que a LV. As chances de ocorrência de LT aumentaram para 5,5 vezes em relação com a vegetação (NDVI) e 13,5 vezes quando o conteúdo de água líquida dos dosséis da vegetação (NDWI) foi considerado. Áreas em risco de LT e LV foram mapeadas com base nas variáveis explicativas selecionadas. A precisão dos modelos foi avaliada usando a área sob curva característica de operação do receptor (Curva COR=0,72). Propusemos que os modelos de risco em escala estadual baseados no uso de produtos SOT são uma ferramenta útil na resolução espacial de 1 km2 por permitir que profissionais de saúde identifiquem e direcionem áreas de alto risco para evitar a transmissão da leishmaniose.

Environmental risk factors of leishmaniasis in Bahia State, Brazil using NASA Earth observation satellites / Fatores de risco ambientais para leishmanioses no estado da Bahia, Brasil, utilizando satélites da NASA de observação da Terra

NASA's Earth Observing Satellites (EOS) were used to calculate three vegetation indices, extract precipitation and elevation data, and then evaluate their applicability for assessing risk of visceral leishmaniasis (VL) and cutaneous leishmaniasis (CL) in Bahia State, Brazil. Regression models showed that either form of leishmaniasis can be predicted by NDVI, NDMI, NDWI data products and TRMM) precipitation data (R2= 0.370; p<0.001). Elevation was not significantly associated with the distribution of either VL or CL. In areas of high annual precipitation, CL was 3.6 times more likely to occur than VL. For vegetative moisture (NDMI), CL was 2.11 times more likely to occur than VL. Odds of CL occurrence increased to 5.5 times when vegetation (NDVI) and 13.5 times when liquid water content of vegetation canopies (NDWI) was considered. Areas at risk of CL and VL were mapped based on the selected explanatory variables. Accuracy of models were assessed using area under the receiver operating characteristic curve (AUC=0.72). We propose that statewide scale risk models based on use of EOS products will be a useful tool at 1 km2 spatial resolution to enable health workers to identify and target high risk areas to prevent transmission of leishmaniasis.(AU)

Os satélites de observação da Terra (SOT) da NASA foram usados para calcular três índices de vegetação, extrair dados de precipitação e elevação e avaliar sua aplicabilidade para identificar o risco para leishmaniose visceral (LV) e leishmaniose tegumentar (LT) no Estado da Bahia, Brasil. Modelos de regressão mostraram que ambas as formas de leishmaniose podem ser preditas pelos NDVI, NDMI, NDWI e precipitação TRMM (R2 = 0,370; p<0,001). A elevação não foi significativamente associada à distribuição de LV ou LT. Em áreas de alta precipitação anual, a LT foi 3,6 vezes mais provável de ocorrer do que a LV. Para a umidade vegetativa (NDMI), a LT apresentou 2,11 maior probabilidade de ocorrer do que a LV. As chances de ocorrência de LT aumentaram para 5,5 vezes em relação com a vegetação (NDVI) e 13,5 vezes quando o conteúdo de água líquida dos dosséis da vegetação (NDWI) foi considerado. Áreas em risco de LT e LV foram mapeadas com base nas variáveis explicativas selecionadas. A precisão dos modelos foi avaliada usando a área sob curva característica de operação do receptor (Curva COR=0,72). Propusemos que os modelos de risco em escala estadual baseados no uso de produtos SOT são uma ferramenta útil na resolução espacial de 1 km2 por permitir que profissionais de saúde identifiquem e direcionem áreas de alto risco para evitar a transmissão da leishmaniose. (AU)

Ecological niche models for sand fly species and predicted distribution of Lutzomyia longipalpis (Diptera: Psychodidae) and visceral leishmaniasis in Bahia state, Brazil.

Visceral leishmaniasis is a public health problem in Brazil. This disease is endemic in most of Bahia state, with increasing reports of cases in new areas. Ecological niche models (ENM) can be used as a tool for predicting potential distribution for disease, vectors, and to identify risk factors associated with their distribution. In this study, ecological niche models (ENMs) were developed for visceral leishmaniasis (VL) cases and 12 sand fly species captured in Bahia state. Sand fly data was collected monthly by CDC light traps from July 2009 to December 2012. MODIS satellite imagery was used to calculate NDVI, NDMI, and NDWI vegetation indices, MODIS day and night land surface temperature (LST), enhanced vegetation index (EVI), and 19 Bioclim variables were used to develop the ENM using the maximum entropy approach (Maxent). Mean diurnal range was the variable that most contributed to all the models for sand flies, followed by precipitation in wettest month. For Lutzomyia longipalpis (L. longipalpis), annual precipitation, precipitation in wettest quarter, precipitation in wettest month, and NDVI were the most contributing variables. For the VL model, the variables that contributed most were precipitation in wettest month, annual precipitation, LST day, and temperature seasonality. L. longipalpis was the species with the widest potential distribution in the state. The identification of risk areas and factors associated with this distribution is fundamental to prioritize resource allocation and to improve the efficacy of the state's program for surveillance and control of VL.

Detecção de aglomerados espaciais de casos de neoplasia mamária em cães no município de Salvador, Bahia / Detection of spatial clusters for breast cancer in canines in the city of Salvador, Bahia

Os tumores mamários espontâneos representam a neoplasia mais frequente em fêmeas caninas, correspondendo aproximadamente a 50 por cento de todas as neoplasias. A maioria dos estudos científicos restringe-se a dados pontuais sobre a doença, sem a preocupação com sua distribuição geográfica ou mesmo com a possibilidade da geração de agregados desses eventos em uma determinada área. Levando-se em consideração a lacuna de informações na literatura, o presente trabalho teve como objetivo a criação de mapas temáticos da distribuição espacial das neoplasias mamárias em cadelas e a identificação de aglomerados de risco para a doença no município de Salvador, Bahia. Pela análise espacial de varredura, verificou-se que os casos de neoplasia mamária não estão homogeneamente distribuídos no município. Foi detectado um aglomerado primário estatisticamente significante (P<0,001), abrangendo 67,3 por cento dos casos estudados. Espera-se que estes resultados contribuam principalmente na elaboração de novos estudos, nos quais devem ser analisadas variáveis de caráter intrínseco e extrínseco ao animal para a identificação dos fatores de risco e elaboração de planos educacionais direcionados à promoção da saúde animal.

Spontaneous mammary tumors represent the most frequent type of cancer in canines, accounting for approximately 50 percent of all neoplasms. The majority of scientific papers cited in the literature are limited to non refined epidemiological data, without mentioning the trend of this disease in generating clusters in a given geographical area. In this context, this research aimed to create thematic maps of spatial distribution of mammary neoplasms in bitches and to identify disease clusters for the city of Salvador, Bahia. Trough the spatial analysis scanning, it was found that cases of breast cancer is not evenly distributed in the municipality. A significant primary cluster was detected (P>0,001) covering 67.3 percent of the studied cases. Considering the gap in literature available in this field, it is believed that such results will become very important, especially in leading to new studies, where intrinsic and extrinsic variables regarding the animal must be taken into consideration and analyzed for factors risk identification to formulate educational plans targeting the promotion of animal welfare.

Avaliação da esquistossomose mansônica mediante as geotecnologias e técnicas multivariadas no município de Jacobina, Bahia / Schistosomiasis mansoni infection assessment using geotechnologies and multivariate techniques in the municipality of Jacobina, Bahia

A Esquistossomose Mansônica continua a ser um problema de saúde pública no Nordeste brasileiro, apresentando focos nas periferias dos centros urbanos. Segundo a Secretaria de Vigilância em Saúde do Ministério da Saúde, embora seja uma doença tratável e de custos embutidos no orçamento público, os resultados das campanhas de controle acusam altos custos operacionais e respostas nada animadoras, levando à hipótese de que os aspectos sociodemográficos e comportamentais influenciam na persistência da infecção. Com a evolução das técnicas e equipamentos computacionais dos últimos anos, tem sido observado o sucesso do emprego das geotecnologias em epidemiologia das doenças tropicais, aumentando a possibilidade de identificação de áreas e populações sob risco. Assim, com o objetivo de identificar os grupos sociais homogêneos no município de Jacobina, Bahia, utilizaram-se técnicas de estatística multivariada de análise de agrupamento hierárquica e de componentes principais. O resultado mostrou uma divisão contendo dois grupos diferenciados pelas condições sanitárias e de tratamento de água, sendo de grande importância para a formulação de ações diferenciadas no âmbito local.