Orientadores: Liciana Vaz de Arruda Silveira, Maria Rita Donalisio Cordeiro

Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências Médicas

Resumo: A dengue é uma doença viral de transmissão vetorial causada por um dos quatro sorotipos do vírus dengue (DENV-1,DENV-2,DENV-3 e DENV-4). Atualmente é considerada um dos maiores problemas de Saúde Pública do Mundo. O controle do vetor transmissor, Aedes aegypti, é bem complexo, sendo de...

Resumo: A dengue é uma doença viral de transmissão vetorial causada por um dos quatro sorotipos do vírus dengue (DENV-1,DENV-2,DENV-3 e DENV-4). Atualmente é considerada um dos maiores problemas de Saúde Pública do Mundo. O controle do vetor transmissor, Aedes aegypti, é bem complexo, sendo de grande importância para os serviços de vigilância epidemiológica compreender o processo espacial da dinâmica de transmissão da doença sobre o espaço intramunicipal. A presente tese tem como objetivo analisar a distribuição espacial do risco de dengue e sua associação com fatores socioambientais, no município de Campinas-SP, em 2007. Considerando-se a escala local, analisaram-se duas distintas dimensões espaciais: os setores censitários e as áreas de cobertura dos centros de saúde. Foi construído um indicador de condições socioambientais a partir de variáveis do Censo 2000. Foram investigados 11519 casos de dengue autóctones. Na modelagem de regressão ecológica, foram incluídos efeitos aleatórios estruturados espacialmente e não estruturados para ajustar a variação extra-Poisson presente nas contagens agregadas da doença. Os modelos binomiais negativos (BN), Poisson inflacionado de zeros (ZIP) e binomial negativo inflacionado de zeros (ZINB) foram aplicados para modelar a superdispersão e o excesso de zeros para os dados dos setores censitários. A abordagem hierárquica bayesiana foi utilizada para inferência e o método INLA (Integrated Nested Laplace Approximations) foi empregado para estimação dos parâmetros. A distribuição espacial do risco de dengue sobre o espaço intramunicipal de Campinas não mostrou clara relação com as condições socioambientais condições socioambientais. O modelo ZIP mostrou-se mais adequado para modelar o excesso de zeros presente nos dados de contagem para pequenas áreas

Abstract: Dengue is a mosquito-borne disease caused by four serotypes of dengue virus (DENV1 to DENV4) and is currently one of the major public health problems worldwide. The control its vector, the Aedes aegypti mosquito, is very complex and it is of great importance for epidemiological...

Abstract: Dengue is a mosquito-borne disease caused by four serotypes of dengue virus (DENV1 to DENV4) and is currently one of the major public health problems worldwide. The control its vector, the Aedes aegypti mosquito, is very complex and it is of great importance for epidemiological surveillance systems understand the process of spatial dynamics of disease transmission on urban space. This thesis aimed to analyze the spatial distribution of the risk of dengue and its association with socio-environmental factors, in Campinas-SP, in 2007. Considering the local scale, we analyzed two distinct spatial dimensions: census tracts and health districts. We constructed an indicator of socio-environmental conditions from 2000 Census data. We investigated 11,519 cases of autochthonous dengue. In ecological modeling regression, random effects were included spatially structured and unstructured to fit the extra-Poisson variation present in the count data of disease. The negative binomial models (BN) zero inflated Poisson (ZIP) and zero inflated negative binomials (ZINB) were applied to model the overdispersion and excess zeros to the data of the census tracts. A hierarchical Bayesian approach was used for inference method and the INLA (Integrated Nested Laplace approximations) was used for parameter estimation. The spatial distribution of the risk of dengue on local scale Campinas showed no clear relationship with the socio-environmental conditions. The ZIP model was more appropriate for modeling excess zeros count data present in small areas