Tipo e Desenho do Estudo
Esta fase teve como objetivo comparar a variabilidade espacial dos indicadores epidemiológicos e operacionais relacionados à hanseníase nos períodos de 2001 a 2003, 2004 a 2006 e 2007 a 2009, bem como o período completo (2001 a 2009) por meio de mapas temáticos, tendo como unidade de análise os municípios.
Análise dos Dados
a - Geoprocessamento dos Casos de Hanseníase e das Informações do Censo Demográfico:
A construção do banco de dados geográfico teve como passo inicial a coleta das coordenadas geográficas das sedes dos municípios a partir do programa Spring (programa de domínio público) (INPE, São José dos Campos, Brasil) (Câmara, Souza et al., 1996). Este programa traz em seu conteúdo a base geográfica do Brasil com mapas por Grandes Regiões, Unidades Federadas e por Municípios, além de outras bases que não foram utilizadas neste estudo. Esta base de dados geográfica foi exportada de forma que pudesse ser utilizada de forma direta nos programas Terraview (programa de domínio público) (INPE, São José dos Campos, Brasil) (Terraview 3.6.0., 2010), ArcGis (Environmental Systems Research Institute, Redlands, CA, USA) (ESRI, 2010) e SatScan (programa de domínio público) (Martin Kulldorf, Harvard Medical School, Boston and Information Management Service Inc, Silver Spring, Maryland, USA) (Kulldorff, 2006) constituindo um Sistema de Informações Geográficas (SIG).
Uma vez com a base de dados identificada e indexada por município, realizou-se a união deste banco com o banco de dados dos indicadores salvo no formato dBase, assim o banco de dados com o número de casos, a estimativa da população e os diversos indicadores de cada ano,
triênios e período completo foram unidos à base de dados geográfica por município, perfazendo um banco de dados geográfico. A partir deste banco as informações epidemiológicas foram utilizadas para a confecção de mapas temáticos descritivos. Com a inclusão dos indicadores epidemiológicos e operacionais pôde-se fazer análises espaciais e a confecção de mapas temáticos que possibilitaram a identificação de padrões semelhantes entre os indicadores epidemiológicos e os indicadores sociais.
Além da confecção de mapas temáticos descritivos foi realizada a análise espacial da detecção de casos novos de hanseníase, detecção em menores de 15 anos, coeficiente de casos com grau 2 de incapacidade por 100 mil habitantes, bem como as proporções de casos na forma clínica indeterminada, casos multibacilares, contatos examinados, dentre outros indicadores.
b - Análise da Distribuição Espacial dos casos de Hanseníase:
A análise inicial, para a identificação do padrão espacial no período completo, foi realizada utilizando o método Bayesiano Empírico Local (Santos e Souza, 2007). A análise foi realizada utilizando a ferramenta “Bayes Empírico Local”, disponível no programa Terraview (programa de domínio público) (INPE, São José dos Campos, Brasil) (Terraview 3.6.0., 2010), possibilitando suavizar os efeitos aleatórios em relação aos indicadores, resultantes do cálculo de coeficientes para pequenas áreas e populações, bem como flutuações anuais. Após o cálculo dos indicadores suavizados o banco de dados geográfico foi exportado para a confecção dos mapas temáticos no programa ArcGis 9.3 (Environmental Systems Research Institute, Redlands, CA, USA) (ESRI, 2010).
c - Dependência Espacial
Para se verificar a existência de dependência espacial a partir dos coeficientes médios de detecção de hanseníase utilizaram-se os índices G e
Gi* (Gi star) de Getis-Ord. O resultado destes índices é um escore Z e valor p
que representam a significância estatística da aglomeração espacial de valores, dada a conceituação das relações espaciais e da escala de análise (parâmetro de distância).
Um valor alto do escore Z e pequeno valor p de um parâmetro indica uma aglomeração espacial de valores elevados. Um baixo escore Z negativo e pequeno valor p indica um agrupamento espacial de valores baixos. Quanto maior (ou menor) o escore Z, mais significativo será o agrupamento. O escore Z próximo de zero indica que não há agrupamento espacial aparente (Cliff e Ord, 1981; ESRI, 2010). Estes índices identificaram a presença de agregados de altos valores ou de baixos valores dentro do agregado de municípios.
Para esta análise foi utilizado o programa ArcGis 9.3 (Environmental Systems Research Institute, Redlands, CA) (ESRI, 2010). O banco de dados no formato dBase com os indicadores dos triênios somente dos municípios do agregado foi unido à base de dados geográfica através da ferramenta “Join”, em seguida realizou-se as análises estatísticas espaciais, identificando o padrão de autocorrelação espacial global com a ferramenta “spatial statistics – analyzing patterns” que traz como resultados o escore Z global e o respectivo
valor p. Em seguida foi realizada a análise de autocorrelação local com a
ferramenta “mapping clusters”, dando como resultado a confecção dos mapas temáticos com agregados de altos valores e agregados de baixos valores para cada indicador selecionado em cada um dos triênios do estudo
d - Identificação dos Agregados através do método Scan espacial Foi utilizado o programa SatScan (programa de domínio público) (Martin Kulldorf, Harvard Medical School, Boston and Information Management Service Inc, Silver Spring, Maryland, USA) (Kulldorff, 2006) para realizar a identificação dos agregados tendo como base o número de casos novos diagnosticados durante o período de estudo por município de residência e estimativas da população para o mesmo período, obtidas a partir do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) (Censo, 2000).
Para esta análise os dados foram organizados de forma diferenciada, foi necessário criar um arquivo com todas as coordenadas das sedes municipais, este banco é composto de todos os códigos dos municípios e as identificações de latitude e longitude em graus, este banco foi salvo com a extensão “.geo”. Um segundo banco necessário para a análise foi composto com todas as populações dos municípios de todos os anos do estudo, da mesma forma há a identificação do código do município seguido da população e do respectivo ano, este de dados foram salvos com a extensão “.pop”.
Em seguida, para a análise ser realizada, foi criado um banco específico para cada indicador do estudo. Este banco foi composto pelo código do município e o número absoluto de casos de acordo com cada variável e em cada ano do estudo. Este banco foi salvo na extensão “.cas”.
A identificação de aglomerados foi feita pelo método proposto por Kulldorff e Nagarwalla (Kulldorff, 1997; Kulldorff e Nagarwalla, 1995), que é uma estatística espacial de varredura. Identificação de agregados espaciais foi realizada no período completo de 2001 a 2009 com uma análise de cunho puramente espacial utilizando-se o modelo de distribuição de Poisson. Para ter maior segurança nos resultados foram realizadas 999 interações, obtendo-se um valor p de maior validade estatística.
Este método varre uma área para identificar agregados, sem conhecimentos prévios de sua localização ou tamanho. O programa move uma janela circular em um mapa com o seu centro nas coordenadas das sedes municipais. Em cada posição, o raio da janela utilizado foi de 100 km, e cada janela inclui diferentes grupos de municípios vizinhos, o método utilizado na definição do raio foi empírico.
Após a análise, o programa traz seis arquivos: um no formato “.txt” e cinco no formato dBase, com informações diferenciadas sobre o risco relativo de cada agregado identificado, bem como dos municípios individualmente. Estes arquivos foram unidos à base geográfica inicial para a confecção dos mapas temáticos.
e - Confecção de Mapas Temáticos
Foi utilizado o aplicativo ArcMap (Environmental Systems Research Institute, Redlands, USA) para transformar as informações obtidas através das análises com os programas TerraView (INPE, São José dos Campos, Brasil) (Terraview 3.6.0., 2010) e SatScan (Martin Kulldorf, Harvard Medical School, Boston and Information Management Service Inc, Silver Spring, Maryland, USA) (Kulldorff, 2006) e do próprio ArcGis (ESRI, 2010) em mapas temáticos, demonstrando a distribuição e fluxo dos casos, coeficientes brutos e suavizados, identificação de novos agregados e medidas de risco em cada município pertencente ao agregado 1 da hanseníase.
f - Análise Comparativa dos Dados
A partir das análises foi realizada a comparação espacial das áreas de risco identificadas pela análise dos três períodos e do período completo, por meio de sobreposição geográfica, no sentido de avaliar a pertinência da classificação de áreas de risco potencial.
Foi realizada também uma comparação entre os modelos de identificação de agregados espaciais, observando a sobreposição de municípios que apresentaram maior risco de detecção de casos de hanseníase.