Apresentação Pdf

Contribuição das
G
Geotecnologias
l i aos estudos
d
em Saúde
Ligia Vizeu Barrozo
Depto. de Geografia
FFLCH/USP
1
2
3
O mapa e a teoria sobre a
forma de transmissão da
cólera
Essencial ou ilustrativo??
4
O mapa de Cooper
5
Solo próximo ao Rio Tâmisa
produzia “miasmata”
miasmata
6
Detalhe do mapa
p de Snow
7
8
EPIDEMIOLOGIA
coleta de dados
organização dos
dados
análise dos dados
RELATÓRIO
EPIDEMIOLOGIA ESPACIAL
Sensoriamento
remoto/ coleta de
dados no campo
SIG
SIG +- pacote
estatístico
MAPAS ++
RELATÓRIO
SIG em Epidemiologia permite:
¾Localizar áreas de alta prevalência
p
¾Identificar populações em risco
¾Identificar área de risco
¾Identificar fatores de risco
¾Identificar áreas que necessitam de
rec rsos
recursos
¾Tomar decisões
recursos
na
alocação
de
10
Percentual de
população com
AIDS por país
11
Monitoramento de surtos de Influenza usando SIG. O mapa
mostra surtos por país e severidade
12
O mapa mostra a hospitalização para o pior cenário de uma pandemia
de influenza na Austrália, com base em um modelo de difusão
13
Meses de início (a) e
final (b) de transmissão
14
Análise de dados espaciais em
Saúde
ƒ a transmissão da malária está associada a um
determinado tipo de vegetação?
ƒ co
como
o identificar
de t ca á
áreas
eas de risco
sco pa
para
a
leptospirose a partir de dados do censo?
ƒ quantas pessoas moram próximas a um
depósito de lixo tóxico?
15
BARCELLOS & RAMALHO (2002)
Análise de dados espaciais em
S úd
Saúde
• Cenário atual da aplicação de
geoprocessamento
g
p
em saúde no Brasil é
extremamente favorável
• Quatro eixos de desenvolvimento:
disponibilização
p
ç de bases de dados e
programas, desenvolvimento tecnológico,
capacitação de pessoal
16
BARCELLOS & RAMALHO (2002)
Estágio atual de
desenvolvimento do setor
• Setor de saúde no BR: extenso banco de
dados q
que abrange
g informações
ç
vitais,, de
morbidade, gerenciais e contábeis.
• Sistemas de informação:
SIM
SINASC
SINAN
SIH
17
BARCELLOS & RAMALHO (2002)
Estágio atual de
desenvolvimento do setor
• Outras bases de dados q
que interessam
à saúde:
IBGE
ANEEL
IBAMA
INCRA
Sã b
São
bases de
d abrangência
b
ê i nacional
i
l
(escalas 1:5.000.000 a 1:1.000.000)
18
BARCELLOS & RAMALHO (2002)
Estágio atual de
d
desenvolvimento
l i
do
d setor
• Outras bases de dados que interessam
à saúde:
nível municipal: produção de bases
cartográficas municipais (arruamento,
di i õ internas
divisões
i t
do
d município),
i í i )
estruturação dos códigos de
logradouros para planejamento urbano
e arrecadação de impostos
Base Te
Territorial
ito ial do Censo – Vertente
Ve tente
Urbana (IBGE)
19
BARCELLOS & RAMALHO (2002)
Programas usados em Saúde
•Programas para demandas específicas:
–Produção
d ã de
d mapas temáticos
á
–Análises geográficas
–Estatística
E
í i espacial
i l
–Tratamento de imagens de satélite
MapInfo e Arcview são os mais usados;
T b i (desenvolvido
Tabwin
(d
l id pelo
l Depto
D t de
d
Informática do SUS);
Spring (INPE);
Sigepi (OPAS) – compatível com bases
geradas pelo Arcview e Arc/Info
BARCELLOS & RAMALHO (2002)
20
Problemas na análise de
d d espaciais
dados
i i de
d Saúde
S úd
•Todos os eventos se manifestam em
pessoas: não estão distribuídas
aleatoriamente (agregação de dados);
•Os macrodeterminantes da doença ocorrem
fora das pessoas (ambientais, sociais ou
econômicos); utilização de SIGs
•Os dados epidemiológicos são coletados
segundo a lógica territorial do SUS,
SUS com
níveis crescentes de hierarquia e com
objetivos administrativos
21
BARCELLOS & RAMALHO (2002)
2002/04489--0 FAPESP - Bolsa no País - Regular - Pós
2002/04489
Pós--Doutorado
APLICAÇÃO
C ÇÃO DE S
SENSORIAMENTO
SO
O REMOTO
O OE
SISTEMA DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS NA
IDENTIFICAÇÃO DO HABITAT DO Paracoccidioides
P
idi id
brasiliensis
22
Introdução
Paracoccidioidomicose (PCM)
• principal micose sistêmica da América
Latina;
• agente etiológico: o fungo Paracoccidioides
brasiliensis;
• micose sistêmica com maior taxa de
mortalidade no Brasil (Coutinho et al., 2002);
• não é doença de notificação compulsória
compulsória.
23
Paracoccidioides brasiliensis
Infecção via inalatória
24
BAGAGLI, E.
P.
P brasiliensis
Dificuldades de se encontrar o fungo
g na natureza:
¾Raramente isolado do solo e de
outros
t
materiais
t i i
¾A ê i de
¾Ausência
d surtos
t epidêmicos;
idê i
¾Prolongados períodos de latência;
¾Freqüente migração dos habitantes
das áreas endêmicas.
25
Estudo da ecologia do P. brasiliensis
• Indicadores biológicos
Tatus (Dasypus
yp novemcinctus);
Cães (Canis familiaris).
• Dados epidemiológicos
• PCR em amostras d
de solo
l (???)
26
Biological sentinels: armadillos (D. novemcinctus) and dogs
Dogs
g
Norte
Armadillos
Graus
0.43
27
Aspectos epidemiológicos
¾Prevalente entre homens de 30 a 60
anos, geralmente lavradores
28
Paracoccidioidomicose (PCM)
Forma crônica
Forma juvenil (aguda)
(
)
29
BAGAGLI, E.
Área endêmica
Wanke & Londero (1994)
30
Variabilidade ambiental
Temperatura do ar: 17-24oC;
Invernos moderados;
Precipitação média anual: 500-2500 mm;
Altitude: 500-2000 m;
Proximidade de cursos de água;
g ;
Solos férteis e ácidos.
Chirife & Del Rio, 1965; Negroni, 1966; Bopp & Bernardi, 1967; Borelli, 1972;
Londero 1978; Marques et al.,
Londero,
al 1983; Restrepo,
Restrepo 1985; Restrepo
Restrepo-Moreno
Moreno,
1994; Bagagli et al., 1999
31
GEOLOGIA SOLOS E PBMICOSE
GEOLOGIA,
9Bopp & Bernardi (1967) perceberam que a prevalência
d micose
da
i
coincidia
i idi com a distribuição
di t ib i ã dos
d solos
l
derivados da Formação Serra Geral, no Rio Grande do Sul
32
Mapa geológico do Brasil
33
habitat do P.
brasiliensis
áreas de risco
34
OBJETIVO
35
OBJETIVO
Id tifi
iá i ambientais
bi t i
Identificar
variáveis
associadas com o habitat do patógeno
potencialmente relevantes para
a
ep
p
elaboração de mapas de risco de
infecção
36
PROCEDIMENTOS
37
Construção
ç de banco de dados digitais
g
Análise espacial dos dados epidemiológicos
g
Correlações e regressões entre dados
ambientais e epidemiológicos
38
Dados epidemiológicos
casos confirmados por exame micológico
direto (Depto. de Dermatologia e
Radioterapia
d
e do
d Depto. de
d Doenças
Tropicais
p
- FMB/UNESP,, 1967-2000))
39
Material e Métodos
Banco de Dados
• Digitalização de mapas analógicos (geologia,
solos limites municipais)
solos,
Escalas: 1:250.000, 1:500.000
Softwares: CartaLinx, IDRISI32, Surfer7,
SPRING 4.1
40
Material e Métodos
• Estatística
Autocorrelação
ã espacial:
Moran’s I e LISA
(Anselin, 1998)
Regressões espaciais (R)
Teste de varredura espacial para
detecção de conglomerados (SaTScan)
41
Mapeamento da distribuição da doença
0o
São Paulo
48o W
22o12’ S
Agudos
Botucatu
Piraju
Avaré
Angatuba
23o42’ S
49o48’ W
Km
0
41
42
Percentage and number of patients per County of residence attended at the
University Hospital of FMB/UNESP, in 2004
-20
20
N
Lattitude S
-21
-22
-23
Percentage and number of patients
not attended
0,0003 to 7% (1 to 26.719)
-24
7 to 14% (26.720 to 53.438)
14 to 21% (53.439 to 80.157)
21 to 28% (80.158 to 106.876)
28 to 35% (106.877 to 133.595)
35 to 42% (133.596 to 160.314 )
-25
42 to 49% (160
(160.315
315 to 187
187.033)
033)
-53
-52
-51
-50
km
0
-49
-48
-47
104
-46
208
-45
Longitude W
43
V iá i ambientais
Variáveis
bi t i
Mapas de
M
d variáveis
iá i ambientais:
bi t i tipos
ti
e
texturas de solos; precipitação média
anual; temperaturas médias
44
Tipos de solos
45
Texturas dos solos
46
Estações climatológicas do DAEE
-22.2
22.2
D5-008
-22.4
D6-021
D5-006
D6-022
D5 028
D5-028
-22.6
D5-062
D5-072
D6-096
D5-063
D6-090
D5-044
D5-047
D5 037
D5-037
La
at S
-22.8
D5-029
D6-006
D6-035
D6-028 D6-003
D5-059D5-075
-23
E5-064
E5-060
E5-016
E5-014
E5-063
-23.2
E6-002
E6-006
E6-015
E6-017
-23.4
E5-061
E6-022
E6-016
E6 013
E6-013
E5-058
E5-019
E5-017
E5-030
E5-007
-23.6
rain g
gauge
g station
-49.6
-49.4
-49.2
-49
-48.8
Long W
-48.6
-48.4
-48.2
-48
47
0
21
42 km
-22.2
Precipitação média anual
mm
-22.4
1700
A d
Agudos
-22.6
1650
1600
-22.8
22 8
1550
Botucatu
1500
-23
1450
Piraju
-23.2
1400
1350
1300
-23.4
1250
-23.6
1200
-49.6
-49.4
-49.2
-49
-48.8
-48.6
-48.4
Graus
0
0.5
-48.2
-48
48
1
Temperatura média anual
-22.2
oC
-22.4
22.4
22.2
22
-22.6
21.8
21.6
21.4
-22
22.8
8
21.2
21
-23
20.8
20.6
20.4
-23.2
20.2
20
0
19.8
-23.4
19.6
19.4
19.2
-23.6
-49.6
49.6
-49.4
49.4
-49.2
49.2
-49
49
-48.8
48.8
-48.6
48.6
-48.4
48.4
-48.2
48.2
Graus
0
0.5
-48
48
49
1
Landsat 7 ETM+, de abril de 2000
50
Uso do solo
51
Variáveis ambientais
Percentual de área por município ocupada
por:
9 Precipitação média annual acima de 1400
mm (PREC)
9 Rochas da Fm. Serra Geral (BASAL)
9 C
Culturas
lt
anuais
i sobre
b
solo
l de
d textura
t t
argilosa (CLAG)
9 Culturas anuais sobre solo de textura
il
i it ã
édi
argilosa
e precipitação
média
annuall
acima de 1400 mm (AGCLMA)
Índice de vegetação NDWI (“Normalized
Diff
Difference
W t Index”)
Water
I d ”) de
d imagens
i
d
do
Landsat 7 ETM+ de abril de 2000
Modelos testados
(1) BASAL + PREC + CLAG
(2) BASAL + NDWI + CLAG
(3) BASAL + AGCLMA
(4) BASAL + PREC
(5) BASAL + NDWI
(6) BASAL + CLAG
(7) CLAG + PREC
(8) CLAG + NDWI
(9) BASAL
(10) NDWI
(11) PREC
((12)) AGCLMA
52
Simões et al. (2005) XI SEAGRO
RESULTADOS
53
Densidade demográfica
hab/km2
<5
5-25
25-50
25
50
50-75
75-100
100-125
125-150
150-175
>175
Graus
Norte
0
210.40 42 km
54
Prevalência (casos/10000 hab)
Prevalência
0
1-3
3-6
6-9
9 12
9-12
>12
Graus
N
Norte
0
21
0.44
42 km
55
Densidade de prevalência da paracoccidioidomicose
(estimativa Bayesiana empírica)
-22.4
-22.6
-22.8
Latitude S
Pacientes atendidos
nos Serviços de
Dermatologia e
D
Doenças
IInfecciosas
f i
-23
-23
23.2
2
-23.4
-23.6
-49.6
-49.4
-49.2
-49
-48.8
-48.6
-48.4
g
W
Longitude
Quartiles
< 25%
%
25 - 50%
50 - 75%
> 75%
Upper outlier
-48.2
-48
k
km
0
21
56
42
Agrupamentos espaciais significativos da
doença – todos os casos (agudos e crônicos)
-22.2
-22.4
Latitude
eS
-22.6
Pratânia
-22.8
-23
-23.2
Botucatu
Padrões locais
de associação espacial
alto-alto
baixo-baixo
baixo-alto
alto-baixo
Piraju
-23.4
-23.6
-49.6 -49.4 -49.2 -49
-48.8 -48.6 -48.4 -48.2 -48
Longitude W
57
Coeficiente I de Moran para a densidade de prevalência da PCM (casos/área)
p=0.001
0.001
58
Resultados
Tabela 1 – Resultados das regressões padrão e espaciais (spatial lag models).
models)
Variável
Regressões Padrão
Mod (3)
Const
Const.
BASAL
AGCLMA
Mod (12)
Const.
AGCLMA
Mod (10)
Const.
NDWI
Regressões Espaciais
Mod (3)
W_D_PREV
Const.
BASAL
AGCLMA
dummy
Mod (12)
W_D_PREV
Const.
AGCLMA
dummy
Mod (10)
W_D_PREV
Const.
NDWI
dummy
R2
Coef.
p
0,69
MV
Akaike
Het.
RV
-138,766 283,532 0,225
2 579 0,062
2,579
0 062
0,083 0,042
0,473 0,000
-141,015
0,65
286,03
0,219
4,211 0,000
0 572 0,000
0,572
0 000
0,31
-155,817 315,635 0,000
-1,261 0,652
84,866 0,000
0 85
0,85
-123,542
123 542 257,084
257 084 0,518
0 518 0,007
0 007
0,325
1,288
-0,002
0,292
14 856
14,856
0,003
0,214
0,956
0,000
0 000
0,000
0,322
1,280
0,291
14 828
14,828
0,001
0,201
0,000
0 000
0,000
0,380
-0,292
21,936
20 418
20,418
0,003
0,853
0,153
0 000
0,000
0,85
-123,543 255,086 0,427 0,002
0,77
-133,104 274,207 0,001 0,008
MV: Máxima Verossimilhança; Het: Heteroscedasticidade; RV: teste de Razão
e Verossimilhança para dependência espacial.
59
Simões et al. (2005) XI SEAGRO
60
Simões et al. (2004) Medical Mycology,
Mycology, 42 (6): 517517-523.
Resultados Preliminares
Forte evidências de:
¾ existência de um padrão de distribuição
espacial da doença;
¾ existência de correlatos ecológicos que
f
favorecem
a presença d
de P. brasiliensis
b ili i na área
á
de estudo;
¾ correlação significativa com a distribuição
espacial de solos que mantêm a umidade e
precipitação média anual acima de 1400 mm
Co
Confirmação
ação da relação
e ação obse
observada
ada po
por Bopp
opp &
Bernardi (1967) para o Rio Grande do Sul
61
Simões et al.(2004) Medical Mycology 42:517-523
Resultados preliminares
p
¾ a densidade de pre
prevalência
alência se
correlaciona significativamente com o
percentual de área do município coberta por
culturas anuais sobre solos argilosos e
precipitação média anual acima de 1400 mm
(regressão espacial: r = 0
0,85,
85 p < 0
0,0001)
0001)
62
Interpretação
p
ç
¾Estes solos são férteis e cultivados
cultivados, expondo
maior número de pessoas;
¾Solos argilosos retêm mais umidade;
¾Alta umidade parece ser favorável ao crescimento
do fungo (Restrepo, 1985, Restrepo-Moreno, 1994).
63
Hipóteses sobre as condições
ambientais das áreas de risco
áreas naturalmente úmidas tendem a se
expandir no período das chuvas
em períodos
í
de déficit
é
hídrico,
í
as áreas
á
“ilhas” em
úmidas se retraem e configuram
g
relação às áreas mais secas, capazes de
fornecer as condições ideais ao P.
P
brasiliensis sob condições climáticas
adversas
64
Resultados Preliminares
Importância:
¾Permitem compreender melhor a ecologia do
P brasiliensis;
P.
¾orientam novas p
pesquisas
q
(ex.:
(
busca de
indicadores biológicos em áreas específicas);
¾mapeamento das áreas de risco: apoio às
hipóteses diagnósticas
65
Relação entre uso do solo e
paracoccidioidomicose:: café,
paracoccidioidomicose
cana--de
cana
de--açucar e outras
culturas
L.V. Barrozo, Santana, M.S., Gonzalez, C.R., Mendes, R.P.,
Marques S
Marques,
S.A.,
A Benard
Benard, G
G., Bagagli
Bagagli, E.
E On the relationship
between land use and paracoccidioidomycosis: coffee, sugar
cane and other cultures. Biomédica. Bogotá: Revista del
Instituto Nacional de Salud 2008; 28:127 – 128.
66
Alguns tipos de usos são associados com PCM:
• Plantações de café
(Albornoz 1971
(Alb
1971, P
Pedrosa
d
1976
1976, T
Torrado
d ett al.
l 2000
2000, C
Calle
ll ett al.
l
2001)
• Presença de matas e rios
(Borelli 1964
1964, Bopp and Bernardi 1967
1967, Londero 1968
1968, Londero et
al. 1972, Restrepo 1985, Contí-Diaz and Rilla 1989, Forjaz 1989,
Cadavid and Restrepo 1993, Bagagli et al. 2003)
• Floresta Amazônica
(Naiff et al. 1986, Naiff et al. 1988, Wanke et al. 1991)
• Tabaco
T b
(Calle et al. 2001)
67
Alterações do uso do solo também são
associadas:
• Desmatamento e substituição por café
(Valle et al. 1991, Coimbra Jr. et al. 1994)
• Construção de usinas hidrelétricas
(Naiff et al. 1988, Mangiaterra et al. 1999)
68
Agrupamentos espaciais significativos da
doença e uso do solo
-22.2
-22.4
-22.6
Lat S
-22.8
-23
-23.2
-23.4
-23.6
-49
49.6
6
-49
49.4
4
-49
49.2
2
Cluster
high
-49
49
-48
48.8
8
-48
48.6
6
-48
48.4
4
-48
48.2
2
-48
48
Long W
0
40.4 km
high, secondary
low, secondary
69
Resultados – Cluster alto x baixo
Land use
café
t
0.1540
P
0.8918
l
laranja
j
0 1858
0.1858
0 8534
0.8534
pastagem
8 512
8.512
0 0001**
0.0001
silvicultura
14.381
0.0001**
cana--de
cana
de--açúcar 24.937
0.0001**
70
-22.2
-22.4
-22.6
Lat S
-22.8
-23
-23.2
-23.4
-23.6
23 6
-49.6
Cluster
-49.4
-49.2
-49
-48.8
-48.6
-48.4
-48.2
-48
Long W
71
Resultados da regressão linear:
densidade de prevalência x uso do solo
Uso do solo
Café
R²
R
P
0.06
0.11
Citrus
0.00
0.80
Pastagem
0 05
0.05
0 13
0.13
Silvicultura
0.00
0.68
Cana--de
Cana
de--açúcar 0.03
0.30
72
Resultados da regressão linear: densidade de
prevalência x uso do solo por grupo
U d
Uso
do solo
l
Anual
R²
0.002
P
0.75
Semi--perene
Semi
0.23
0.0008***
Perene
0.04
0.22
Sil i lt
Silvicultura
0 03
0.03
0 23
0.23
Pastagem
0 13
0.13
0 01**
0.01
73
Di
Discussão
ã
„ Uso do solo e PCM é uma associação complexa
porque não é possível dissociar as propriedades
hidrológicas do solo, fertilidade, aptidão climática e
uso destinado aos solos
„ A prevalência de PCM parece ser dependente do
grau de exposição a qualquer tipo de atividade
relacionada ao solo, ao número de pessoas
envolvidas e às condições ambientais que permitem
o crescimento do fungo
Restrepo et al. (2001), Simões et al. (2004), Theodoro et al. (2005),
74
Terçarioli et al. (2007)
CONTRIBUIÇÃO DAS
GEOTECNOLOGIAS
mapas podem ser usados para
determinar as áreas onde a população deve
população
p ç de
ser vacinada,
vacinada, como alerta à p
maior risco e aos profissionais da área de
saúde e podem auxiliar nas hipóteses
diagnósticas clínicas
75
Linhas de pesquisa – Pós
Pós--Graduação
em Geografia
G
fi Física/USP
Fí i /USP
LINHA 1 – INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA:
TRATAMENTO, REPRESENTAÇÃO
à E ANÁLISE
Á
1.1 Representações Gráficas e Ensino;
1.2 Geoprocessamento e Aplicações;
1.3 Geocartografia: Temas e Métodos
LINHA 4 – PAISAGEM E PLANEJAMENTO
AMBIENTAL
4.6 Ambiente e Saúde;
76
www.2cartogeo.com.br
De 01 a 04 de dezembro de 2010
2010, USP São Paulo
77
Obrigada!!!!
78
[email protected]