Padrões espaciais e temporais da mortalidade de motociclistas em estado do nordeste brasileiro no século XXI / Spatial and temporal patterns of mortality among motorcyclists in a State of the Brazilian Northeast in the 21st century

Resumo Este trabalho objetivou analisar a tendência e a distribuição espacial da mortalidade de motociclistas em acidentes de transporte no estado de Alagoas. Trata-se de um estudo ecológico referente a todos os óbitos decorrentes de acidentes motociclísticos no estado no período 2001-2015. Os dados de mortalidade foram obtidos do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). As taxas de mortalidade foram calculadas e estratificadas por sexo. Para a análise de tendência, foi empregado o modelo de regressão por pontos de inflexão. Calculou-se a Variação Percentual Anual (VPA). Significância de 5%. Para a análise espacial, aplicou-se modelagem bayesiana empírica local, estatística de Moran e estatística de varredura espacial. Foram registrados 1.458 óbitos de motociclistas no período estudado, sendo 91,3% homens. Três comportamentos temporais foram observados nessa população: crescimento (2001-2005), padrão estacionário (2005-2013) e declínio a partir de 2013. As maiores taxas foram observadas no agreste e sertão. Cinco aglomerados espaciais foram evidenciados no que se refere à mortalidade geral e masculina, todos situados no agreste e sertão alagoanos. A modelagem mostrou redução da mortalidade a partir de 2013 e a análise espacial evidenciou que o problema é mais grave no interior do estado.

Abstract The scope of this work was to analyze the trend and distribution of mortality among motorcyclists in traffic accidents in the State of Alagoas. It involved an ecological study relating to all deaths resulting from motorcycle accidents in the state in the period from 2001 to 2015. Mortality data were obtained from the Mortality Information System (MIS). Mortality rates were calculated and stratified by gender. The joinpoint regression model was used for trend analysis and the Annual Percentage Variation (APV) was calculated with a significance rate of 5%. For the spatial analysis, local empirical Bayesian modeling and Moran statistics and spatial scanning statistics were applied. There were 1,458 deaths of motorcyclists in the period studied, 91.3% of which were men. Three temporal behaviors were observed in this population group: growth (2001-2005), stationary pattern (2005-2013) and decline from 2013 onwards. The highest rates were observed in the 'agreste' and 'sertão' regions of the state of Alagoas. Five spatial clusters were revealed with relation to general and male mortality, all located in the 'agreste' and 'sertão' hinterlands of Alagoas. The modeling showed a reduction of mortality from 2013 onwards and the spatial analysis revealed that the problem is more acute in the interior of the state.

Syphilis among pregnant women in Northeast Brazil from 2008 to 2015: a trend analysis according to sociodemographic and clinical characteristics

Abstract INTRODUCTION: The number of syphilis cases among pregnant women in Brazil has increased. This study aimed to analyze the temporal trend of syphilis indicators among pregnant women in Northeast Brazil. METHODS: A time-series study was performed. RESULTS: We observed an increase in the detection rate of syphilis among pregnant women, those aged 15-19 years, and those of brown ethnicity. A strong correlation was observed between the detection rate of syphilis and family health strategy coverage. CONCLUSIONS: Despite an increase in primary care coverage, The increase in cases of syphilis among pregnant women is still considered a challenge.

Mortality in motorcycle accidents in Alagoas (2001-2015): temporal and spatial modeling before and after the "lei seca"

SUMMARY OBJECTIVE To analyze the epidemiological profile and the Spatio-temporal distribution of mortality in motorcycle accidents in Alagoas before (2001-2007) and after the "Lei seca" (2008-2015). METHODS This is a mixed ecologic study. All deaths in the state with the codes V20-V29 (ICD-10) as the basic cause were included in the study. Sociodemographic variables and mortality rates per sex were analyzed. For the temporal analysis, the inflection point regression model was used. For spatial analysis, the rates were smoothed by the Local Empirical Bayesian Model and, subsequently, the Global and Local Moran statistic was used to identify the spatial clusters of risk. RESULTS There were 1458 deaths caused by motorcycle accidents in the period studied; the following characteristics about the victims stand out: male (91.29%), economically active age (82.93%), and brown race (78.12%). In the male population, there was a growth trend between 2001 and 2007 (19.0%, p<0.001), and a decline from 2008 (-11.2%, p<0.001). Spatial modeling showed that the areas with the highest risk of mortality are located in the agreste and sertão of the state (p = 0.01). CONCLUSION Mortality in motorcycle accidents is an important public health problem in Alagoas, with an emphasis on male mortality and geographic concentration within the state.

RESUMO OBJETIVO Analisar o perfil epidemiológico e a distribuição espaço-temporal da mortalidade em acidentes motociclísticos em Alagoas antes (2001-2007) e após a lei seca (2008-2015). MÉTODOS Estudo ecológico misto. Foram incluídos no estudo todos os óbitos ocorridos no estado que tiveram como causa básica os códigos V20-V29 (CID-10). Foram analisadas as variáveis sociodemográficas e as taxas de mortalidade calculadas segundo sexo. Para a análise temporal, empregou-se o modelo de regressão por pontos de inflexão. Para análise espacial, as taxas foram suavizadas pelo Modelo Bayesiano Empírico Local e, posteriormente, foi empregada a estatística de Moran Global e Local para a identificação dos aglomerados espaciais de risco. RESULTADOS Foram registrados 1.458 óbitos em acidentes motociclísticos no período estudado, destacando-se: sexo masculino (91,29%), idade economicamente ativa (82,93%) e raça parda (78,12%). Na população masculina, verificou-se tendência de crescimento entre 2001 e 2007 (19,0%; p<0,001) e de declínio a partir de 2008 (-11,2%; p<0,001). A modelagem espacial mostrou que as áreas de maior risco de mortalidade estão situadas no agreste e sertão do estado (p=0,01). CONCLUSÃO A mortalidade em acidentes motociclísticos é um importante problema de saúde pública em Alagoas, com destaque para a mortalidade masculina e concentração geográfica no interior do estado.

Schistosomiasis mansoni in the northeast region of brazil: temporal modeling of positivity, hospitalization,and mortality rates

Abstract INTRODUCTION We aimed to analyze trends in Schistosomiasis positivity, mortality, and hospitalization rates in Northeast Brazil. METHODS We conducted an ecological study using data from the Brazilian Schistosomiasis Control Program, and Hospital and Mortality Information Systems. A joinpoint regression model was used for temporal analysis. RESULTS The positivity(−4.7%;p<0.001) and hospitalization(−17.7%;p<0.001) rates declined globally, while the mortality remained stationary (−0.8%;p>0.05). However, the hospitalization in Alagoas(27.1%;p<0.001) and Pernambuco (35.1%;p<0.001), and the mortality in Bahia(2.9%;p<0.001) and Sergipe(4.1%;p<0.001), increased. CONCLUSIONS Schistosomiasis mansoni represents an important public health problem in Pernambuco, Alagoas, Sergipe, and Bahia.

Estudo espacial da hanseníase na Bahia, 2001-2012: abordagem a partir do modelo bayesiano empírico local / Estudio espacial de la lepra en Bahia, Brasil, 2001-2012: enfoque a partir del modelo bayesiano empírico local / Spatial study of leprosy in Bahia, Brazil, 2001-2012: an approach based on the local empirical Bayesian model

Objetivo: comparar a evolução temporal e a distribuição espacial dos indicadores epidemiológicos de hanseníase brutos e corrigidos pelo modelo bayesiano empírico, Bahia, Brasil, 2001-2012. Métodos: estudo ecológico com dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação; foram incluídos todos os 417 municípios baianos e analisados os indicadores/100 mil habitantes - taxa de detecção de casos novos na população geral, em <15 anos e de grau 2 de incapacidade física -; utilizou-se o modelo bayesiano empírico local para suavização dos indicadores, e o teste t de Student, para comparação das médias. Resultados: os indicadores estimados pelo modelo foram superiores aos observados; as taxas de detecção geral e em <15 anos estimadas foram superiores às observadas em 253 (60,7%) e 209 (50,1%) municípios, respectivamente; as áreas de maior risco concentraram-se no eixo Norte-Oeste e na região Sul do estado. Conclusão: distribuição espacial heterogênea da doença e existência de possível subnotificação de casos.

Objetivo: comparar la evolución temporal y la distribución espacial de los indicadores epidemiológicos de la lepra brutos y corregidos por el modelo bayesiano empírico, Bahia, 2001-2012. Métodos: estudio ecológico con datos del Sistema de Información de Agravamientos de Notificación; se incluyeron todos los 417 municipios baianos y se analizaron los indicadores/100 mil habitantes - tasa de detección de casos nuevos en la población general, en <15 años y de grado 2 de incapacidad física -; se utilizó el modelo bayesiano empírico local para suavizar los indicadores, y la prueba t de Student, para la comparación de los promedios. Resultados: los indicadores estimados por el modelo fueron superiores a los observados; las tasas de detección general y en <15 años estimadas fueron superiores a las observados en 253 (60,7%) y 209 (50,1%) municipios; las áreas de mayor riesgo se concentraron en el eje Norte-Oeste y en la región sur del estado. Conclusión: distribución espacial heterogénea de la enfermedad y existencia de posible subnotificación.

Objective: to compare the temporal evolution and spatial distribution of epidemiological indicators of leprosy, both crude and also corrected using the empirical Bayesian model, Bahia, Brazil, 2001-2012. Methods: this was an ecological study using data from the Notifiable Diseases Information System; all 417 municipalities in Bahia were included and the following indicators per 100,000 inhabitants were analyzed - detection rate of new cases in the general population, in those <15 years old, and in those with grade 2 physical disability -; the local empirical Bayesian model was used to smoothen the indicators, and Student's t-test was used to compare means. Results: indicators estimated by the model were higher than crude indicators; estimated detection rates in the general population and in those <15 years old were higher than crude rates in 253 (60.7%) and 209 (50.1%) municipalities, respectively; areas of greatest risk were concentrated in the northwestern and southern regions of the state. Conclusion: spatial distribution of the disease was heterogeneous and there was possible underreporting of cases.