O documento aborda o uso do geoprocessamento na epidemiologia, destacando suas principais técnicas como SIG, análise espacial e modelagem geoestatística. Exemplos de aplicação incluem o estudo da distribuição de doenças como dengue, leptospirose e pneumonia em diferentes regiões. Dentre os desafios, são citadas a falta de integração de dados e ferramentas específicas, bem como a necessidade de melhorias na coleta e análise de informações.

1. GEOPROCESSAMENTO APLICADO À EPIDEMIOLOGIA Aluno: Bruno Galli Orientador: Prof. Dr. Francisco Chiaravalloti Neto Exame de Qualificação Programa de Pós-Graduação em Ciências da Saúde - Mestrado - Faculdade de Medicina de São José do Rio Preto – Famerp

2. Estrutura Principais conceitos Aspectos históricos Aplicações em epidemiologia Dificultadores Perspectivas futuras

3. Principais conceitos GEOPROCESSAMENTO Fonte: Autor Análise Espacial Computação Gráfica GPS Banco de Dados SIG Sensoriamento Remoto Cartografia Digital

4. Principais conceitos O geoprocessamento de informações consiste basicamente no uso da geografia relacionada a diversas áreas do conhecimento, permitindo operações como análise, coleta, armazenamento e criação de bancos de dados e mapas visando uma inter-relação entre dados espaciais e atributos ou valores pré-selecionados. (Müller, 2006)

5. Principais conceitos O Geoprocessamento é um termo amplo, que engloba diversas tecnologias de tratamento e manipulação de dados geográficos, através de programas computacionais. Dentre essas tecnologias, se destacam: o sensoriamento remoto, a digitalização de dados, a automação de tarefas cartográficas, a utilização de Sistemas de Posicionamento Global - GPS e os Sistemas de Informações Geográficas - SIG. (Pina, 2000)

6. Principais conceitos O SIG é umas das técnicas de geoprocessamento, a mais ampla delas, uma vez que pode englobar todas as demais, mas nem todo o geoprocessamento é um SIG. (Pina, 2000)

7. Principais conceitos Arquitetura de Sistemas de Informação Geográfica Câmara et al, 2004

8. Principais conceitos Princípio Básico: Integração dos Dados Espaciais com os Descritivos GEOPROCESSAMENTO Dados Espaciais Dados Descritivos Fonte: Autor Nome Endereço Cidade UF CEP

9. Principais conceitos Princípio Básico: Integração dos Dados Espaciais com os Descritivos Fonte: Autor Casos de dengue

10. Aspectos históricos (Koch, 2005) Praga, Itália, 1768

11. O médico (cirurgião naval) escocês James Lind publicou em 1768 um livro chamado “Um Estudo de Doenças Eventuais em Europeus em Climas Quentes” no qual procura explicações para a distribuição de doenças, chegando inclusive a determinar áreas geográficas específicas (Barret, 1991). Aspectos históricos http://www.jameslindlibrary.org/trial_records/17th_18th_Century/lind_1771/lind_1771_tp.html

12. Aspectos históricos Percepções de um geografia médica prática geral... Apresentando a história da ciência médica e farmacológica das populações indígenas locais. (Koch, 2005)

13. Aspectos históricos (Koch, 2005) Febre amarela, Nova York, 1798

14. Aspectos históricos (Koch, 2005) Mapeamento e estatística Cólera, Inglaterra, 1832

15. Aspectos históricos (Koch, 2005) Escalas global e nacional Cólera, 1832

16. Aspectos históricos (Koch, 2005) Escalas global e nacional Cólera, 1856

17. Aspectos históricos John Snow (1854) http://www.ph.ucla.edu/epi/snow/snowcricketarticle.html

18. Aspectos históricos John Snow Mapa de Londres com óbitos por cólera identificados por pontos e poços de água representados por cruzes. (Câmara et al, 2004)

19. Aplicações em epidemiologia A distribuição dos casos de uma doença forma um padrão no espaço? Existe associação com alguma fonte de poluição? Evidência de contágio? Variou no tempo? (Câmara et al, 2004)

20. Aplicações em epidemiologia A utilização da categoria espaço não pode limitar-se à mera localização de eventos de saúde. (Santos, 1988) Além da percepção visual da distribuição espacial do problema, é muito útil traduzir os padrões existentes com considerações objetivas e mensuráveis. (Câmara et al, 2004)

21. Aplicações em epidemiologia Câmara et al, 2004 Conceitos Qualitativos Hipóteses Testáveis Teorias Modelos Inferenciais Análise Espacial Domínios do conhecimento

22. Aplicações em epidemiologia Tipos de dados e problemas em análise espacial Adaptado de Câmara et al, 2004

23. Aplicações em epidemiologia Análise espacial de eventos O interesse primário ao analisar padrões de distribuição de pontos é determinar se os eventos observados exibem algum padrão sistemático, em oposição à uma distribuição aleatória. (Câmara e Carvalho, 2004)

24. Aplicações em epidemiologia Kernel estimation (estimador de intensidade) Usado para estimar a intensidade pontual do processo em toda a região de estudo. Câmara e Carvalho, 2004

25. Aplicações em epidemiologia Kernel estimation Population-based surveillance of pediatric pneumonia: use of spatial analysis in an urban area of Central Brazil. (Andrade et al, 2004) Pneumonia pediátrica, Goiânia Hot-spot intensity of pneumonia cases by Kernel method. Pneumonia cases

26. Aplicações em epidemiologia Kernel estimation Distribuição espacial da leptospirose no Município do Rio de Janeiro, Brasil, ao longo dos anos de 1996-1999. (Tassinari et al, 2004) Leptospirose, Rio de Janeiro

27. Aplicações em epidemiologia Para utilizar amostras pontuais de forma efetiva em um ambiente de Geoprocessamento, necessitamos de um procedimento de interpolação para gerar uma representação na forma de grade regular. Análise espacial de superfícies (Camargo et al, 2004)

28. Aplicações em epidemiologia A krigagem compreende um conjunto de técnicas de estimação e predição de superfícies baseada na modelagem da estrutura de correlação espacial. (Camargo et al, 2004) Krigagem

29. Aplicações em epidemiologia Krigagem Modelagem geoestatística da infecção por Ascaris lumbricoides. (Fortes et al, 2004) Ascaris lumbricoides, Duque de Caxias

30. Aplicações em epidemiologia Kernel estimation e krigagem Use of a geographic informations system for defining spatial risk for dengue transmission in Bangladesh: role for aedes albopictus in na urban outbreak. (Ali et al, 2003) Dengue, Bangladesh

31. Aplicações em epidemiologia Comparação entre interpoladores de média móvel, para o mesmo conjunto de amostras (Camargo et al, 2004) Inverso do Quadrado da Distância Média simples Vizinho mais próximo

32. Aplicações em epidemiologia O padrão que observamos é aleatório ou apresenta uma agregação definida? Esta distribuição pode ser associada a causas mensuráveis? Os valores observados são suficientes para analisar o fenômeno espacial a ser estudado? Existem agrupamentos de áreas com padrões diferenciados dentro da região de estudo? (Câmara et al, 2004) Análise espacial de áreas

33. Aplicações em epidemiologia Produzem um valor específico para cada área, permitindo assim a identificação de agrupamentos. (Câmara et al, 2004) Indicadores Locais de Associação Espacial

34. Aplicações em epidemiologia Local indicators of spatial association—LISA Spatial mapping of temporal risk characteristics to improve environmental health risk identification: A case study of a dengue epidemic in Taiwan. (Wen et al, 2006) Dengue, Taiwan

35. Aplicações em epidemiologia Modelos de regressão É uma ferramenta estatística que utiliza o relacionamento existente entre duas ou mais variáveis de maneira que uma delas possa ser descrita ou o seu valor estimado a partir das demais. (Câmara et al, 2004)

36. Aplicações em epidemiologia Modelos de regressão Proporção de mães adolescentes (1) Proporção de pessoas residentes em favelas, 1996 (2) Proporção de chefes com rendimento até um salário mínimo (3) Taxa de mortalidade nos três primeiros dias Proporção de partos cesáreos Proporção de mulheres analfabetas Densidade de população favelada, 1996 Coeficiente geral de natalidade Nascimentos em estabelecimentos privados Proporção de mães que não fizeram pré-natal Análise espacial da mortalidade neonatal precoce no Município do Rio de Janeiro, 1995-1996. (Andrade e Szwarcwald, 2001) Mortalidade neonatal, Rio de Janeiro Taxa de mortalidade nos três primeiros dias de vida (/1.000 NV). Bairros do Município do Rio de Janeiro, 1995-1996 Distribuição geográfica da proporção de mães adolescentes de 10 a 19 anos. Bairros do Município do Rio de Janeiro, 1995-1996. Proporção de chefes com rendimento até um salário mínimo. Bairros do Município do Rio de Janeiro, 1991.

37. Aplicações em epidemiologia Modelos de regressão Determinants of the geographic distribution of Puumala virus and Lyme borreliosis infections in Belgium. (Linard et al, 2007) PUUV PUUV Lyme Lyme PUUV human cases Lyme borreliosis infections PUUV e Borreliose de Lyme, Bélgica

38. Dificultadores Ausência de bases cartográficas Morosidade das notificações Qualidade da informação Falta de integração das bases de dados (SIM; SINASC; SINAN) Inexistência de softwares específicos

39. Perspectivas futuras Satélite CBERS S. J. Rio Preto, SP, Brasil, 09/2005 S. J. Rio Preto, SP, Brasil, 09/2002 Satélite QuickBird

40. Perspectivas futuras Propagação da utilização da cartografia digital Integração das bases de dados de notificação Disponibilização dos dados em ambiente web Desenvolvimento de aplicativos específicos

41. Perspectivas futuras "Os homens adoecem porque são pobres. Mantêm-se pobres porque estão doentes e continuam doentes porque são pobres". Frase estampada na entrada do Hospital de Doenças Infecto-Contagiosas (HDIC) de Teresina, no Piauí. Miséria tropical: meningite e cólera no Nordeste mostram que o Brasil ainda não consegue eliminar males típicos do Terceiro Mundo. IstoÉ Online nº 1584 – 09/02/2000 Foto: André Dusek

42. Ali M; Wagatsuma Y; Emch M; Breiman RF. Use of a geographic informations system for defining spatial risk for dengue transmission in Bangladesh: role for aedes albopictus in na urban outbreak. Am. J. Trop. Med. Hyg. 2003, 69: 634 – 640. Andrade ALSS et al. Population-based surveillance of pediatric pneumonia: use of spatial analysis in an urban area of Central Brazil. Cad. Sa ú de P ú blica 2004; 20: 411-421. Andrade CLT. Szwarcwald CL. An á lise espacial da mortalidade neonatal precoce no Munic í pio do Rio de Janeiro, 1995-1996. Cad. Sa ú de P ú blica 2001; 17:1199-1210. BARRETT FA, SCURVY Linds medical geography. Social Science & Medicine 1991; 33: 347-353. C â mara G; Carvalho MS. An á lise espacial de eventos: In An á lise espacial de dados geogr á ficos. Planaltina; Embrapa Cerrados; 2004. C â mara G; Carvalho MS; Cruz OG; Correa V. An á lise espacial de á reas. In: An á lise espacial de dados geogr á ficos. Planaltina; Embrapa Cerrados; 2004. Camargo ECG; Fucks SD; C â mara G. An á lise espacial de superf í cies: In: An á lise espacial de dados geogr á ficos. Planaltina; Embrapa Cerrados; 2004. Druck S, Carvalho MS, Câmara G, Monteiro AMV. Análise espacial de dados geográficos. Planaltina; Embrapa Cerrados; 2004. Fortes BPMD; Valencia LIO; Ribeiro SV; Medronho RA. Modelagem geoestat í stica da infec çã o por Ascaris lumbricoides. Cad. Sa ú de P ú blica 2004, 20:727-734. Koch T. Cartographies of Disease: maps, mapping and medicine. California; ESRI Press; 2005. Linard C et al. Determinants of the geographic distribution of Puumala virus and Lyme borreliosis infections in Belgium. International Journal of Health Geographics 2007; 6:1-14 Tassinari WS; Pellegrini DCP; Sabroza PC; Carvalho MS. Distribui çã o espacial da leptospirose no Munic í pio do Rio de Janeiro, Brasil, ao longo dos anos de 1996-1999. Cad. Sa ú de P ú blica 2004, 20: 1721-1729 Wen TH, Lin NH, Lin CH, King CC, Su MD. Spatial mapping of temporal risk characteristics to improve environmental health risk identification: A case study of a dengue epidemic in Taiwan. Sci. Total Environ. 2006; 367: 631-40. Referências