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Identification of risk areas for visceral leishmaniasis in Teresina, Piaui State, Brazil
- Source :
- Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ, Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), instacron:UERJ
- Publication Year :
- 2011
- Publisher :
- Universidade do Estado do Rio de Janeiro, 2011.
-
Abstract
- Submitted by Boris Flegr (boris@uerj.br) on 2020-08-02T16:50:39Z No. of bitstreams: 1 AndreaAlmeidaTese_final_08jun2011.pdf: 2335504 bytes, checksum: a468df1224373ba05c56ef44ba3149c7 (MD5) Made available in DSpace on 2020-08-02T16:50:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AndreaAlmeidaTese_final_08jun2011.pdf: 2335504 bytes, checksum: a468df1224373ba05c56ef44ba3149c7 (MD5) Previous issue date: 2011-04-28 Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro The objective of this Thesis was to detect and characterize areas under high risk of visceral leishmaniasis (VL) and to describe patterns of occurrence and diffusion of the disease, between the years of 1993 1996 and 2001 the 2006, in Teresina, Piauí, Brazil, using statistical methods for spatial data analysis, geographic information systems and remote sensing. The results of this study are presented in three manuscripts. The first used spatial analysis to identify areas at greatest risk of VL in the urban area of Teresina, Brazil from 2001 to 2006. The results from kernel ratios showed that peripheral census tracts were the most heavily affected. Local spatial analysis showed that in the beginning of the study period local clusters of high incidence of VL were mostly located in the South and Northeast parts of the city, but in the following years those clusters appeared also in the North region of the city, suggesting that the pattern of VL occurrence is not static and disease may occasionally spread out to other areas of the municipality. The second study aimed to characterize and predict areas at high risk for occurrence of VL in Teresina, based on socioeconomic and environmental indicators obtained by remote sensing. The results of object-oriented classification indicate the expansion of the urban area to the periphery of the city, where larger areas covered by vegetation were usually seen. The model developed was able to discriminate 15 subsets of census tracts (SC) with different probabilities of containing SC with high risk of VL occurrence. The subset with higher probability of containing SC with high risk of VL (92%) encompassed SC with percentage of literate heads-of-households less than the median (≤64.2%), with greater area covered by dense vegetation, with percentage of up to 3 people per household above the third quartile (>31.6%). The model presented, respectively, in the validation and training samples, sensitivity of 79% and 54%, specificity of 75% and 71% global accuracy of 75% and 67% and area under the ROC curve of 83% and 66%. The third manuscript aimed to evaluate the applicability of object-oriented classification in searching for possible indicators of "land cover" related to the occurrence of VL on the urban environment. Accuracy indices were high for both images (>90%). In the correlation analysis, the incidence of VL was found to be positively correlated with dense vegetation, vegetation and exposed soil and negatively correlated with water, dense urban and green urban indicators, all statistically significant. The results of this thesis reveal that the occurrence of VL on the periphery of Teresina is intensely related to inadequate socioeconomic conditions and environmental modifications arising from the process of urban expansion, both favoring the occurrence of the vector (Lutzomyia longipalpis) in these regions. O propósito desta Tese foi detectar e caracterizar áreas sob alto risco para leishmaniose visceral (LV) e descrever os padrões de ocorrência e difusão da doença, entre os anos de 1993 a 1996 e 2001 a 2006, em Teresina, Piauí, por meio de métodos estatísticos para análise de dados espaciais, sistemas de informações geográficas e imagens de sensoriamento remoto. Os resultados deste estudo são apresentados na forma de três manuscritos. O primeiro usou análise de dados espaciais para identificar as áreas com maior risco de LV na área urbana de Teresina entre 2001 e 2006. Os resultados utilizando razão de kernels demonstraram que as regiões periféricas da cidade foram mais fortemente afetadas ao longo do período analisado. A análise com indicadores locais de autocorrelação espacial mostrou que, no início do período de estudo, os agregados de alta incidência de LV localizavam-se principalmente na região sul e nordeste da cidade, mas nos anos seguintes os eles apareceram também na região norte da cidade, sugerindo que o padrão de ocorrência de LV não é estático e a doença pode se espalhar ocasionalmente para outras áreas do município. O segundo estudo teve como objetivo caracterizar e predizer territórios de alto risco para ocorrência da LV em Teresina, com base em indicadores socioeconômicos e dados ambientais, obtidos por sensoriamento remoto. Os resultados da classificação orientada a objeto apontam a expansão da área urbana para a periferia da cidade, onde antes havia maior cobertura de vegetação. O modelo desenvolvido foi capaz de discriminar 15 conjuntos de setores censitário (SC) com diferentes probabilidades de conterem SC com alto risco de ocorrência de LV. O subconjunto com maior probabilidade de conter SC com alto risco de LV (92%) englobou SC com percentual de chefes de família alfabetizados menor que a mediana (≤64,2%), com maior área coberta por vegetação densa, com percentual de até 3 moradores por domicílio acima do terceiro quartil (>31,6%). O modelo apresentou, respectivamente, na amostra de treinamento e validação, sensibilidade de 79% e 54%, especificidade de 74% e 71%, acurácia global de 75% e 67% e área sob a curva ROC de 83% e 66%. O terceiro manuscrito teve como objetivo avaliar a aplicabilidade da estratégia de classificação orientada a objeto na busca de possíveis indicadores de cobertura do solo relacionados com a ocorrência da LV em meio urbano. Os índices de acurácia foram altos em ambas as imagens (>90%). Na correlação da incidência da LV com os indicadores ambientais verificou-se correlações positivas com os indicadores Vegetação densa, Vegetação rasteira e Solo exposto e negativa com os indicadores Água, Urbana densa e Urbana verde, todos estatisticamente significantes. Os resultados desta tese revelam que a ocorrência da LV na periferia de Teresina está intensamente relacionada às condições socioeconômicas inadequadas e transformações ambientais decorrentes do processo de expansão urbana, favorecendo a ocorrência do vetor (Lutzomyia longipalpis) nestas regiões.
- Subjects :
- Visceral leishmaniasis
Public health
Sistema de Informação Geográfica (SIG)
Leishmaniose visceral
Preditive models
Geographic Information Systems (GIS)
Epidemiology. Public health surveillance
Remote sensing
Modelos preditivos
CIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVA::EPIDEMIOLOGIA [CNPQ]
Vigilância em saúde pública
Multivariate analysis
Saúde pública
Análise multivariada
Sensoriamento remoto
Epidemiologia
Subjects
Details
- Language :
- Portuguese
- Database :
- OpenAIRE
- Journal :
- Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ, Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), instacron:UERJ
- Accession number :
- edsair.od......3056..4da6fd86c3491b6466db75ac630d9b73