Gestão adequada de resíduos sólidos como fator de proteção na ocorrência da dengue

Mol, Marcos Paulo Gomes; Queiroz, Josiane Teresinha Matos de; Gomes, Júlia; Heller, Léo

doi:10.26633/rpsp.2020.22

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“…In Paraíba, a state in the Northeast region of Brazil, places with low population density showed a high number of cases due to inadequate disposal of solid waste and inefficiency of the body responsible for the cleaning sector 42 . In Minas Gerais, a state in the Southeast region of Brazil, the coverage of selective waste collection showed an inverse and significant relationship with the incidence of dengue 43 .…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Dengue in northeastern Brazil: a spatial and temporal perspective

Martins

Correia

Cavalcanti

et al. 2020

Rev. Soc. Bras. Med. Trop.

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INTRODUCTION: The state of Ceará (Brazilian Northeast) has a high incidence of dengue. Therefore, we aimed to characterize the temporal patterns and spatial distribution of dengue cases in Ceará during 2001-2019. METHODS: A spatiotemporal ecological study was performed with secondary data. Time-trend analysis was performed using a segmented log-linear regression model to estimate the average annual percentage change (AAPC) and the annual percentage change (APC) in incidence of dengue. We also performed spatiotemporal analysis to identify the place, time, and relative risk (RR) of dengue clusters. RESULTS: There were 539,653 dengue cases. The AAPC reduced over time (-9.5%; 95% confidance interval [CI]: -18.3; -0.3). Three trends were identified-2001-2004: APC=-20.9% (95% CI: -65.1 to 44.8), 2005-2015: APC=7.9% (95% CI: -6.0 to 98.9), and 2016-2019: APC=-48.8% (95% CI: -83.0 to -6.1). During 2001-2007, 10 significant clusters were identified (RR=3.57-14.38: n=4 and RR=0.05-0.39: n=6). During 2008-2013, there was 1 cluster in the western region (RR= 3.40) and four other clusters (RR=0.02-0.15). The last period presented 5 high-RR clusters (RR=2.95-9.24). The low-RR clusters were located in the central-north, central-south, south, and northwest regions. However, the central-west region remained a high-RR cluster region throughout the study period. CONCLUSIONS: Dengue showed a decreasing incidence. During the epidemic years, the southern, eastern, and western regions presented high-risk clusters. Introduction of a new dengue serotype in a low-RR area can cause explosive outbreaks due to population susceptibility.

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Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Dengue in northeastern Brazil: a spatial and temporal perspective

Martins

Correia

Cavalcanti

et al. 2020

Rev. Soc. Bras. Med. Trop.

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“…No decorrer dos anos de 2017, 2018 e 2019, houve um aumento progressivo quanto aos casos de dengue na cidade de Montes Claros. O ano de 2019 apresentou um crescimento significativo em relação aos anos anteriores, sendo que dados de outros estudos científicos referentes a Minas Gerais convergem com essa informação ao descreverem que no mesmo ano o Estado apresentou dados alarmantes de casos notificados de dengue de acordo com a proporção de notificações cadastradas no SINAN (14,15) .…”

Section: Discussionunclassified

“…Variáveis socioeconômicas, ambientais e sanitárias também podem ser determinantes na infecção (14) . O crescimento e concentração demográfica decorrente do processo de urbanização acelerado e desordenado, aliados à precariedade do saneamento básico, tais como lixões expostos a céu aberto, resíduos sólidos jogados e queimados em terrenos inutilizados e água armazenada incorretamente, são fatores que podem propiciar a disseminação da dengue nas cidades (18) .…”

Section: Discussionunclassified

Análise da incidência de dengue em pacientes notificados em Montes Claros entre 2017 e 2019

Silva¹,

Marques²,

Souza³

et al. 2021

Nursing (São Paulo)

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Objetivo: analisar a incidência de casos notificados de dengue em Montes Claros. Método: estudo descritivo, exploratório, documental, retrospectivo, transversal, quantitativo, realizado no SINAN online da Secretaria Municipal de Saúde. A amostra foi constituída por 10.879 pacientes notificados entre 2017 e 2019. O tratamento dos dados se deu por epidemiologia descritiva simples. Resultados: a incidência de casos em 2017 foi baixa, quando comparada aos anos subseqüentes. Em 2018, o aumento percentual em relação a 2017 foi de 362,3%. Em 2019, houve um aumento exponencial na incidência, de modo a atingir 912,8% em relação a 2018 e 4.592,3% em relação a 2017. Ainda, houve aumento dos casos confirmados laboratorialmente como positivos em 2019 (3,8%). Conclusão: a incidência de casos notificados para a doença da dengue mostrou-se alta em 2019 e progressivo com o tempo. O aumento sintomático dos casos mostrou-se bem altos, devendo-se intensificar o acompanhamento desses pacientes.

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“…Dessa forma, os bairros com maior incidência da febre chikungunya apresentam média a alta vulneralidade socioambiental. O estudo realizado por Mol et al (2020) em 853 municípios do estado de Minas Gerais, também identificou que há maior incidência da febre chikungunya nos munícipios com menor indíce de desenvolvimento humano.…”

Section: Discussionunclassified

Distribuição espacial dos casos de febre chikungunya na área urbana de Mossoró-RN e sua correlação com a vulnerabilidade socioambiental

Queiroz

Damasio

Silva

et al. 2020

Rev. Bras. Geog. Fis.

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Historicamente o desenvolvimento urbano e econômico vivenciado no Brasil tem favorecido a proliferação do Aedes Aegypti, mosquito causador da febre chikungunya. Assim, este estudo objetiva descrever e analisar a distribuição espacial dos casos de febre chikungunya, na área urbana de Mossoró-RN, buscando as possíveis correlações entre a vulnerabilidade socioambiental da população e a incidência da doença. Foi desenvolvido em duas Unidades de Pronto Atendimento (UPA) do município de Mossoró-RN, Brasil, a partir da obtenção dos endereços dos indivíduos identificados como caso de febre chikungunya atendidos no período de 2015 a 2017 e da realização de visitas in loco nos bairros onde se identificou o maior número de casos da doença. Foram obtidos 2878 endereços dos indivíduos atendidos na UPA Conchecita Ciarlini e 1260 dos atendidos na UPA Raimundo Benjamim Franco. A geocodificação da localização dos endereços foi realizada através do uso do Geocode Cells e para a espacialização das coordenadas geográficas foi utilizado o software livre QGIS 2.18 “Las Palmas”. A espacialização dos casos foi feita a partir da estimativa de densidade Kernel. Observou-se uma maior incidência da febre chikungunya nos bairros Santo Antônio, Barrocas, Bom Jardim, Paredões, Boa Vista, Lagoa do Mato, Alto da Conceição, Belo Horizonte e Aeroporto. O estudo mostrou quais as regiões da cidade necessitam de maiores investimentos em ações de combate a febre chikungunya e identificou que existe maior incidência da doença em bairros vulneráveis e com saneamento precário, demonstrando a necessidade de ações intersetoriais de curto, médio e longo prazo. Spatial Distribution of Chikungunya Fever Cases in the Urban Area of Mossoró-RN and its Correlation with Socio-environmental Vulnerability A B S T R A C T Historicaly, the urban and economic development experienced in Brazil has favored the proliferation of Aedes Aegypti, a mosquito that causes chikungunya fever. Thus, this study aims to describe and analyze the spatial distribution of chikungunya fever cases, in the urban area of Mossoró-RN, looking for possible correlations between the population’s socio-environmental vulnerability and the incidence of the disease. It was developed in two Emergency Care Units (ECU) in the municipality of Mossoró-RN, Brazil, from obtaining the addresses of individuals identified as a case of chikungunya fever attended in the period from 2015 to 2017 and conducting on-site visits in the neighborhoods where the highest number of cases were identified. 2878 addresses were obtained form individuals attended at ECU Conchecita Ciarlini and 1260 from those attended at ECU Raimundo Benjamim Franco. The geocoding of the addresses’ location was carried out using Geocode Cells and for the spatialization of the geographical coordinates, the free software QGIS 2.18 “Las Palmas” was used. The spatialization of the cases was made from the Kernel density estimate. A higher incidence of chikungunya fever was observed in the neighborhoods of Santo Antônio, Barrocas, Bom Jardim, Paredões, Boa Vista, Lagoa do Mato, Alto da Conceição, Belo Horizonte and Aeroporto. The study showed which regions of the city need greater investments in actions in order to com bat chikungunya fever and identified that there is a higher incidence of the diseases in vulnerable neighborhoods with poor sanitation, demonstrating the need for short, medium and long-term intersectoral actions.Keywords: Chikungunya Fever, Spatial Analysis, Geocoding, Emerging Communicable Diseases, Vulnerability

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Gestão adequada de resíduos sólidos como fator de proteção na ocorrência da dengue

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Dengue in northeastern Brazil: a spatial and temporal perspective

Dengue in northeastern Brazil: a spatial and temporal perspective

Análise da incidência de dengue em pacientes notificados em Montes Claros entre 2017 e 2019

Distribuição espacial dos casos de febre chikungunya na área urbana de Mossoró-RN e sua correlação com a vulnerabilidade socioambiental

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