Difusão espaço-temporal da febre amarela silvestre em um estado do Sudeste do Brasil, 2017

Siqueira, Priscila Carminati; Catão, Rafael de Castro; Gava, Caroline; Maciel, Ethel Leonor Noia; Prado, Thiago Nascimento do

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Difusão espaço-temporal da febre amarela silvestre em um estado do Sudeste do Brasil, 2017 / Spatial-temporal diffusion of yellow fever in a state in Southeast Brazil in 2017 / Difusión espacio-temporal de la fiebre amarilla en un estado de la Región Sudeste de Brasil, 2017

Siqueira, Priscila Carminati; Catão, Rafael de Castro; Gava, Caroline; Maciel, Ethel Leonor Noia; Prado, Thiago Nascimento do.

Cad. Saúde Pública (Online) ; 37(9): e00127620, 2021. tab, graf

Artigo em Português | LILACS | ID: biblio-1345623

O objetivo foi analisar a difusão dos casos de febre amarela no tempo e no espaço, na epidemia de 2017, no Estado do Espírito Santo, Brasil. Estudo observacional ecológico, com análise espacial da difusão dos casos de febre amarela. Para o georreferenciamento das informações e a análise espacial, utilizou-se a malha digital do Estado do Espírito Santo, dividida em 78 municípios, por meio do software ArcGIS 10.3. Realizou-se uma análise de geoestatística utilizando a função krigagem ordinária. Nosso estudo mostrou uma incidência de 4,85/100 mil habitantes de febre amarela silvestre no Espírito Santo, no período de 2017, perfazendo uma letalidade de 29,74%. Os casos de febre amarela silvestre estão distribuídos em 34 municípios dos 78 que compõem o estado, representando 43% do território. A distribuição temporal dos casos de febre amarela registrados no presente estudo encontrava-se entre a 1ª e a 19ª Semana Epidemiológica (SE). Por meio da análise espacial de geoestatística por krigagem ordinária, foi possível demonstrar a difusão espacial por contágio da doença amarílica entre os municípios no Estado do Espírito Santo, com uma continuidade espacial. A doença surgiu no estado na SE 1 pelos municípios que realizam divisa com o Estado de Minas Gerais. O geoprocessamento demonstrou que a doença amarílica chegou ao Espírito Santo pelos municípios vizinhos ao Estado de Minas Gerais, seguindo em direção leste do estado, atingindo o litoral. Apresentou uma maior concentração de casos e tempo de permanência nas regiões Central e Metropolitana, que possuem áreas de Mata Atlântica, mostrando um padrão de continuidade da difusão por contágio.

The objective was to analyze the diffusion of cases of yellow fever in time and space in the epidemic of 2017 in the state of Espírito Santo, Brazil. An ecological observational study was performed with spatial analysis of yellow fever cases. Georeferencing of information and spatial analysis used the digital grid for the state of Espírito Santo, divided into 78 municipalities (counties), using the Arcgis software, 10.3. Geostatistical analysis was performed using the ordinary kriging function. The study found an incidence of 4.85/100,000 inhabitants of sylvatic yellow fever in Espírito Santo in 2017, with 29.74% case-fatality. Sylvatic yellow fever cases were distributed across 34 of the state's 78 municipalities, representing 43% of its territory. The temporal distribution of reported yellow fever cases in the current study occurred from the 1st to the 19th Epidemiological Weeks (EW). The geostatistical spatial analysis via ordinary kriging demonstrated spatial diffusion by yellow fever contagion among the municipalities in the state of Espírito Santo, with spatial continuity. The disease emerged in the state in the EW 1 through municipalities bordering on the state of Minas Gerais. Geoprocessing showed that yellow fever reached the state of Espírito Santo through the municipalities bordering on the state of Minas Gerais, moving eastward in the state and reaching the Atlantic coastline. There was a higher concentration of cases and persistence in the state's Central and Metropolitan regions, which have areas of Atlantic Forest, showing a pattern of diffusion continuity by contagion.

El objetivo fue analizar la difusión de los casos de fiebre amarilla en el tiempo y espacio, en la epidemia de 2017 en el estado de Espírito Santo, Brasil. Estudio observacional ecológico, con análisis espacial de la difusión de los casos de fiebre amarilla. Para la georreferencia de la información y análisis espacial se utilizó la red digital del estado de Espírito Santo, dividida en 78 municipios, a través del software Arcgis 10.3. Se realizó un análisis de geoestadístico, utilizando la función krigagem ordinaria. Nuestro estudio mostró una incidencia de 4,85/100 mil habitantes de fiebre amarilla silvestre en Espírito Santo durante el período de 2017, ocasionando una letalidad de 29,74%. Los casos de fiebre amarilla silvestre están distribuidos en 34 municipios, de los 78 en los que se compone el estado, representando un 43% del territorio. La distribución temporal de los casos de febre amarela registrados en el presente estudio se encontraba entre la 1ª y la 19ª Semana Epidemiológica (SE). A través del análisis espacial de geoestadística por krigagem ordinaria fue posible demostrar la difusión espacial por contagio de la enfermedad amarílica entre los municipios en el estado de Espírito Santo, con una continuidad espacial. La enfermedad surgió en el estado en la SE 1, a través de los municipios que tienen frontera con el estado de Minas Gerais. El geoprocesamiento demostró que la enfermedad amarílica llegó al estado de Espírito Santo a través de los municipios vecinos al estado de Minas Gerais, siguiendo en dirección al este del estado, alcanzando el litoral. Presentó una mayor concentración de casos y tiempo de permanencia en las regiones Central y Metropolitana, que poseen areas de mata atlántica, presentando un patrón de continuidad de la difusión por contagio.

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Humanos Febre Amarela/epidemiologia Epidemias Brasil/epidemiologia Incidência Cidades

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Difusão espaço-temporal da febre amarela silvestre em um estado do Sudeste do Brasil, 2017 / Spatial-temporal diffusion of yellow fever in a state in Southeast Brazil in 2017 / Difusión espacio-temporal de la fiebre amarilla en un estado de la Región Sudeste de Brasil, 2017

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