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)

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.

Presence of triatoma tiblamaculata (pinto) nymphs in peridomiciles, in Salvador, Bahia

Chagas disease is associated with the domiciliation of infected vectors migrating from their natural ecotopes. The appearance of nymphs in the peridomicile, in Salvador, Bahia, confirms the need for epidemiological surveillance. The vectors were captured from 2006 to 2009, by the population and by epidemiological field agents with the Chagas Disease Control Program. Three hundred and sixty two nymphs of the species Triatoma tibiamaculata (Pinto, 1926) were captured in the peridomicile and 13.5 por cento of these nymphs were infected with Trypanosoma cruzi (Chagas, 1909). Nymphs were near the houses, a possible risk for colonization. Surveillance of the peridomicile is an important element to prevent colonization by disease vectors...

A doença de Chagas está associada à domiciliação de vetores infectados provenientes dos ecótopos naturais. O surgimento de ninfas no peridomicílio em Salvador, Bahia, reafirma a necessidade de vigilância epidemiológica. Os vetores foram capturados de 2006 a 2009 pela população e por agentes de endemias no contexto do Programa de Controle da Doença de Chagas. Foram capturadas 362 ninfas da espécie Triatoma tibiamaculata (Pinto, 1926) no peridomicílio, 13,5 porcento das quais estavam infectadas com T. cruzi (Chagas, 1909). As ninfas estão próximas aos domicílios, o que representa um possível risco de colonização. A vigilância no peridomicílio constitui importante fator de prevenção da colonização de vetores da doença...

Análise espacial dos dados do programa de profilaxia da raiva no município de Lauro de Freitas, Bahia, Brasil, no período de 1999-2004 / Geospatial analysis of the data of the rabies control program in Lauro de Freitas municipality, Bahia, Brazil, during 1999-2004 / Análisis espacial de los datos del programa de profilaxia de la rabia en Lauro de Freitas, Bahia, Brasil, en el período 1999-2004

A elevada letalidade e o número de pessoas vacinadas tornam a raiva umproblema de saúde pública mundial. Inadequados sistemas de informação e vigilância epidemiológica não permitem conhecer a magnitude real do problema. Geotecnologias aplicadas na saúde pública caracterizam e quantificam a exposição a doenças e seus possíveis determinantes, tendo a análise espacial como instrumento importante nesta avaliação.Este estudo objetivou traçar o perfil epidemiológico das agressões por animais, em Lauro de Freitas, Bahia, Brasil, entre 1999-2004, para identificar áreas de risco e subsidiar ações educativas efetivas e específicas para a prevenção da raiva. Observou-se aumento no registrode agressões, provavelmente pelo estímulo a notificação, sendo principalmente por cães, sem raça definida, com proprietário, nos finais de semana, especialmente nas férias de verão. A informação fornecida pelo paciente, durante o atendimento, possibilita erros na prescrição daprofilaxia da raiva humana. O estudo identificou que os Distritos Centro e Itinga apresentam maior densidade populacional, assim como maior número de ocorrência de agressões e incidências. Em análise espacial identificaram-se dois grupos de aglomerados de risco: o Distrito Centro eo aglomerado secundário composto pelos Distritos de Areia Branca e Itinga, localidades que devem ser identificadas como áreas prioritárias para o controle da raiva no município.

The high mortality rate and the number of people vaccinated make rabies aproblem of public health worldwide. Inadequate information and epidemiological surveillance do not reveal the real magnitude of the problem. Geo-technologies applied in public health characterize and quantify exposure to diseases and their risk factors, having spatial analysis as an important part in this evaluation. This study aimed to trace the epidemiological profile of attacks by animals in Lauro de Freitas, Bahia, Brazil, between the years 1999-2004, identifying areas of risk, thereby subsidizing effective educational and specific actions for prevention ofrabies in this county. There was an recorded increase of aggression in the period, probably by an increase in the reporting, mainly by dogs, without defined breed, with their owners, on weekends, especially during summer vacations. Evidence shows that the information providedby the patient during his appointment enable errors in prescription of human prophylaxis. The geo-processing and statistical analysis identified that the Central Districts and Itinga, have the highest population density, as well as many of the occurrence of attacks and incidents. Two groups of risks were identified, the Central District and a secondary cluster composed of two other Districts, Areia Branca and Itinga. These locations are identified as priority areas for control of rabies in Lauro de Freitas, Bahia, Brasil.

El alto índice de mortalidad y el número de personas vacunadas hacende la rabia un problema de salud pública en todo el mundo. Inadecuados sistemas de información y vigilancia epidemiológica no permiten conocer la magnitud real del problema. Geotecnologías aplicadas en la salud pública caracterizan y cuantifican la exposición a enfermedades y sus posibles determinantes, teniendo el análisis espacial, como herramientaimportante en la evaluación. Este estudio tuvo como objetivo determinar el perfil epidemiológico de las agresiones por animales, en Lauro de Freitas, Bahía, Brasil, entre 1999- 2004, para identificar zonas de riesgo y subsidiar acciones educativas efectivas y específicas para la prevención de la rabia. Se observó un aumento en el registro de las agresiones,probablemente debido al estimulo de la notificación, siendo estas, principalmente por perros, sin raza definida, con propietario, durante los fines de semana y especialmente durante las vacaciones de verano. La información proporcionada por el paciente, durante el tratamiento,lleva a errores en la prescripción de la profilaxia de la rabia humana. El estudio identificó que los Distritos Centro e Itinga, presentan una mayor densidad poblacional, así como un mayor número de ocurrencias e incidencias de agresion. En el análisis espacial se identificaran dosgrupos de aglomeración de riesgo: el primero incluye el Distrito Centro y el grupo secundario compuesto por los Distritos de Areia Branca e Itinga, localidades que deben ser identificados como áreas prioritarias para el control de la rabia en la ciudad.

Análises espaciais na identificação das áreas de risco para a esquistossomose mansônica no município de Lauro de Freitas, Bahia, Brasil / Identification of schistosomiasis risk areas using spatial analysis in Lauro de Freitas, Bahia State, Brazil

A disseminação da esquistossomose mansônica vem desafiando o sistema de saúde brasileiro, deixando clara a necessidade da reavaliação das estratégias do programa de controle da endemia. O objetivo deste trabalho foi delimitar as áreas geográficas de risco para a esquistossomose em Lauro de Freitas, Bahia, Brasil, e estabelecer o perfil epidemiológico e socioeconômico da doença no município. Utilizou-se o estimador de densidade de Kernel para a identificação visual de aglomerados de casos e a análise de varredura espaço-temporal de Kulldorff & Nagarwalla para a obtenção de aglomerados com significância estatística e mensuração do risco. As duas técnicas identificaram quatro áreas de risco para a doença no município, com indicadores socioeconômicos mais baixos que as áreas fora dos aglomerados. A análise de correspondência múltipla mostrou um perfil diferenciado nos pacientes positivos para a esquistossomose pertencentes ao aglomerado primário. As técnicas empregadas se configuram em uma importante aquisição metodológica para a vigilância e controle da doença no município.

The spread of schistosomiasis mansoni defies efforts by Brazil's Unified National Health System, thus demonstrating the need to reassess endemic control programs in the country. The aim of this study was to demarcate geographic areas at risk of schistosomiasis in Lauro de Freitas, Bahia State, Brazil, and to establish the epidemiological and socioeconomic profile of the disease in this municipality (county). Kernel density estimator exploratory analysis was used for visual identification of areas at risk. Kulldorff & Nagarwalla's spatial analysis was used to obtain statistically significant clusters and to measure risk. These technologies identified four risk areas for schistosomiasis. Clusters identified within the risk areas were characterized by lower socioeconomic conditions. Multiple correspondence analyses showed a distinct profile for positive patients in the primary cluster. The techniques employed here represent an important methodological acquisition for tracking and controlling schistosomiasis in Lauro de Freitas.

Geotecnologias na análise da população canina para o controle da raiva,Considerando fatores socioeconômicos e demográficos. Município de Lauro de Freitas (BA) 1999 -2004 / Geospatial analysis of canine population in relation to socioeconomic And demographic factors in Lauro de Freitas (BA), during 1999 -2004

A análise da população canina de um município representa um instrumento indispensável para o controle da raiva e outras zoonoses, que tenham o cão como reservatório.Este trabalho teve como objetivo analisar a população canina do município de Lauro de Freitas (BA), no período de 1999 a 2004, levando em conta os dados socioeconômicos e demográficos de cada distrito sanitário do município. Foi utilizado o histórico vacinal de Lauro de Freitas (BA) entre 1999 e 2004, e os dados do último Censo Demográfico no ano 2000. O estudo possibilitou o dimensionamento, localização e caracterização adequada da população canina. Foi constatado que a população canina estimada no período, conforme orientação do Ministério da Saúde estava subestimada em 25,7%, representando 15,7% da população humana. Verificou-se também grande variação da população canina entre os Distritos Sanitários, com maior concentração em Areia Branca (39,2%), área rural do município, onde as condições socioeconômicas eram inferiores e a menor no distrito de Ipitanga (2,7%), local com características de veraneio. Concluiu-se que a alta proporção de cães no município pode estar relacionada com o tipo de moradia, principalmente horizontal, com predominância de domicílio tipo casa.

The analysis of a municipality canine population is an indispensable for the control of rabies and other zoonosis, which have the dog as a reservoir. Demographic and socioeconomic factors were considered because the relation of those with the health condition of population has been widely mentioned in several studies. Geotechnology applications to public health matters allow better characterization and quantification of exposure to diseases and their possible risk factors. This study was based on the vaccination history in Lauro de Freitas, Bahia, Brazil (1999 to 2004) and on the last 2000 Population Census data. It noted that the canine population during that period was underestimated by 25,7% in relation to official estimate, representing 15,7% of human population, variation between the districts, with a greater concentration in the municipality s rural area of Areia Branca (39,2%), where the socioeconomic conditions were lower. The district of Ipitanga had the lowest percentage (2,7%). The high proportion of dogs in the place could be linked to the housing type, which is predominantly horizontal in structure.

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.