Análise espacial de dados de contagem com excesso de zeros aplicado ao estudo da incidência de dengue em Campinas, São Paulo, Brasil / Spatial analysis of counting data with excess zeros applied to the study of dengue incidence in Campinas, São Paulo State, Brazil / Análisis espacial de datos de conteo con exceso de ceros, aplicado al estudio de la incidencia de dengue en Campinas, São Paulo, Brasil

RESUMO

Resumo: A incidência de dengue ocorre predominantemente em áreas urbanas das cidades. Identificar o padrão de distribuição espacial da doença no nível local contribui na formulação de estratégias de controle e prevenção da doença. A análise espacial de dados de contagem para pequenas áreas comumente viola as suposições dos modelos tradicionais de Poisson, devido à quantidade excessiva de zeros. Neste estudo, comparou-se o desempenho de quatro modelos de contagem utilizados no mapeamento de doenças: Poisson, Binomial negativa, Poisson inflacionado de zeros e Binomial negativa inflacionado de zeros. Os métodos foram comparados em um estudo de simulação. Os modelos analisados no estudo de simulação foram aplicados em um estudo ecológico espacial, aos dados de dengue agregados por setores censitários, do Município de Campinas, São Paulo, Brasil, em 2007. A análise espacial foi conduzida por modelos hierárquicos bayesianos. O modelo de Poisson inflacionado de zeros apresentou melhor desempenho para estimar o risco relativo de incidência de dengue nos setores censitários.

ABSTRACT

Abstract: Dengue incidence occurs predominantly within city limits. Identifying spatial distribution of the disease at the local level helps formulate strategies to control and prevent the disease. Spatial analysis of counting data for small areas commonly violates the assumptions of traditional Poisson models due to the excessive amount of zeros. This study compared the performance of four counting models used in mapping diseases: Poisson, negative binomial, zero-inflated Poisson, and zero-inflated negative binomial. The methods were compared in a simulation study. The models analyzed in the simulation were applied to a spatial ecological study of dengue data aggregated by census tracts in the city of Campinas, São Paulo State, Brazil, 2007. Spatial analysis was conducted with Bayesian hierarchical models. The zero-inflated Poisson model showed the best performance for estimating relative risk of dengue incidence in the census tracts.

RESUMEN

Resumen: La incidencia de dengue se produce, predominantemente, en las áreas urbanas de las ciudades. Identificar el patrón de distribución espacial de la enfermedad a nivel local contribuye a la formulación de estrategias de control y prevención de la enfermedad. El análisis espacial de datos de conteo para pequeñas áreas comúnmente transgrede las suposiciones de los modelos tradicionales de Poisson, debido a la cantidad excesiva de ceros. En este estudio, se comparó el desempeño de cuatro modelos de conteo utilizados en el mapeo de enfermedades: Poisson, binomial negativo, Poisson con exceso de ceros y binomial negativo con exceso de ceros. Los métodos fueron comparados en un estudio de simulación. Los modelos analizados en el estudio de simulación fueron aplicados en un estudio ecológico espacial, a los datos de dengue agregados por sectores censales, del Municipio de Campinas, São Paulo, Brasil, 2007. El análisis espacial fue realizado con modelos jerárquicos bayesianos. El modelo de Poisson con exceso de ceros presentó un mejor desempeño para estimar el riesgo relativo de incidencia de dengue en los sectores censales.