Investigação das variáveis socioambientais associadas ao risco de malária Mariane Assis SER 301 - Análise Espacial.

Apresentação em tema: "Investigação das variáveis socioambientais associadas ao risco de malária Mariane Assis SER 301 - Análise Espacial."— Transcrição da apresentação:

1 Investigação das variáveis socioambientais associadas ao risco de malária Mariane Assis SER 301 - Análise Espacial

2 PLASMODIUM Parasita MOSQUITO Vetor HOMEM Hospedeiro Dinâmica socio- ambiental Malária: uma doença de transmissão vetorial

3 Incidência Parasitária Anual (IPA) da malária por município de Infecção Amazônia Legal, 2006.

4 Localização da área de estudo

5 Município Setor censitário/Bairro/Regional de Saúde Localidade/Lote Escalas da Análise Espacial em Saúde Pública E o espaço celular?

6 Risco? Probabilidade de um membro de uma população definida desenvolver uma dada doença em um período de tempo. MEDIDA!! Epidemiologia dos fatores de risco Hospedeiro – Agente – Ambiente Os padrões de saúde e doença podem ser explicados por uma complexa trama de fatores de riscos e fatores de proteção interligados, cuja pertinência é testada por técnicas estatísticas e análise multivariada. (Almeida-Filho,1989)

7 Incidência de Malária

8 Investigar a distribuição espacial dos fatores de risco associados à incidência de malária. Abordar dois perfis de risco: Perfis de risco (hipótese) Ambiental/ Paisagem Social/ Comportamental Potencial criadouro do vetor - HAND Renda Nível de educação

9 Descritor do terreno – HAND (Rennó, 2008)

10 Investigação das variáveis? 1º Há autocorrelação espacial? Indicador local de associação espacial – teste Gi*(d) Identificar valores altos ou baixos próximos a uma localidade i, dada um distância d de i. H0: Não há associação entre a localização i e os seus vizinhos, dada uma distância d. H1: caso contrário.

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12 Investigação das variáveis? Autocorrelação espacial constatada e agora? 2º Modelos de regressão que incorporam efeitos espaciais – Global ou Local Global – spatial lag models e spatial error models – processos estacionários? Pode esconder variações espaciais nas associações entre as variáveis (Castro, 2001)

13 Investigação das variáveis? Local Geographically Weighted Regression (Regressão Espacialmente Ponderada) - GWR Modelo de Regressão com efeitos espaciais contínuos: que modelam variações espaciais de forma contínua, com parâmetros variando no espaço. Identificar como se comportam espacialmente os relacionamentos entre as variáveis. Y(i) = β0(i) + Σβκ(i)xk+ ε(i)Y (i):variável dependente representando o processo no ponto i β(i):parâmetros estimados no ponto i

14 Resultados Call: gwr(formula = IPA_REAL ~ FUND_REAL + FUND_DOIS_ + SEMRENDIME + MEIOSM_INT + MEIOADOISS + HAND_INT, data = tab, coords = cbind(tab$CENTRX_REA, tab$CENTRY_REA), bandwidth = sp.bw, hatmatrix = TRUE) Kernel function: gwr.Gauss Fixed bandwidth: 5134.232 (bw e CV)

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16 Call: gwr(formula = IPA_REAL ~ ATE_NOVE_R + DEZ_QUATOR + QUIN_DEZE_ + VINTE_NOVE + TRIN_NOVE_ + QUARE_NOVE + CINQ_NOVE_ + SESSENT_NO, data = tab, coords = cbind(tab$CENTRX_REA, tab$CENTRY_REA),bandwidth = sp.bw, hatmatrix = TRUE)

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19 Conclusões As variáveis selecionadas não foram suficientes para explicar a incidência de malária na área de estudo. Porém...relevante pensar na dinâmica da doença como dois perfis de risco agindo sobre a incidência de malária. Fundamental um conhecimento mais detalhado sobre as condições socioeconômicas da região: Campo?? Indivíduo?? Questão ambiental – SR apresentam boa explicação sobre a região e é possível produzir metodologias que podem ser aplicadas em outras áreas de estudo.

20 Obrigada, Mariane Assis mariane@dpi.inpe.br