Spatial analysis of distribution of dengue cases in Espírito Santo, Brazil, in 2010: use of Bayesian model

Honorato, Taizi; Lapa, Priscila Pagung de Aquino; Sales, Carolina Maia Martins; Reis-Santos, Bárbara; Tristão-Sá, Ricardo; Bertolde, Adelmo Inácio; Maciel, Ethel Leonor Nóia

doi:10.1590/1809-4503201400060013

Cited by 38 publications

(35 citation statements)

References 13 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…The clustering of incidence of DF in Makassar city has a tendency to follow by high population densities, the economic conditions of the community, especially nutrition, and the geographical conditions such as urban and rural areas. These results were confirmed by studies carried out by Honorato et al [7], Acharya et al [8], Thamrin and Taufik [12] and Hu et al [13]. The number of larvae is also likely to affect the spread of DF but has not been included as a contributing factor in this paper [5].…”

Section: Resultssupporting

confidence: 83%

“…Socio-economic and environmental factors related to the transmission of DF in urban environments in New Caledonia has done by Zellweger et al [6]. The spatial distribution of dengue incidence in Brazil in 2010 using the model Bayesian was discussed by Honorato et al [7]. Temporal spatial analysis of DFhas been done by Acharya et al [8], Ling et al [9] and Huang et al [10].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Spatial Pattern Analysis of Dengue Fever using Conditional Autoregressive in Makassar City, Indonesia

Thamrin¹,

Siswanto²,

Ansariadi³

et al. 2020

Proceedings of the Proceedings of the 1st International Conference on Statistics and Analytics, ICSA 2019, 2-3 August 2019, Bog

View full text Add to dashboard Cite

Makassar is one of the big cities in South Sulawesi Province which has a high incidence of dengue fever (DF). The number of DF incidence cannot be reduced effectively, even though various efforts have been made. The aim of this study is to analyse the factors that influence the spread of DF incidence using the Conditional Autoregressive (CAR) method. The spatial analysis of DF incidenceis also done using Moran'sIndex. In addition, a map of the spread of DF incidence is made based on the relating factors. This study used the number of DF incidence in Makassar city in the period 2012-2017. The results show that the number of population and socioeconomic conditions as malnutrition families describes substantially the spread of DF incidence in Makassar city during the period of 2012-2017. The DF distribution has positive spatial autocorrelations from 2012-2017. The pattern of the spread of DF incidenceis clustered. Some sub-districts included in the category prone to the spread of DF incidence are Manggala, Rappocini, Tallo and Biringkanaya. For this reason, it is recommended that the health office of Makassar city should implement the regional-based disease management to eradicate and prevent the occurrence of DF incidence.

show abstract

Section: Resultssupporting

confidence: 83%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Spatial Pattern Analysis of Dengue Fever using Conditional Autoregressive in Makassar City, Indonesia

Thamrin¹,

Siswanto²,

Ansariadi³

et al. 2020

Proceedings of the Proceedings of the 1st International Conference on Statistics and Analytics, ICSA 2019, 2-3 August 2019, Bog

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…A doença está amplamente distribuída no Brasil pelo fato de o vetor ser encontrado em todas as regiões do país e de sua proliferação ser facilitada pelo clima quente e úmido predominante na maior parte do território nacional (AULT et al, 2019). Por seu caráter endêmico e epidêmico de grande magnitude e uma vez que parte significativa dos indivíduos acometidos está em idade produtiva, a dengue tem importante impacto social e econômico (HONORATO et al, 2014).…”

Section: Introductionunclassified

Epidemiologia, Fatores Climáticas E Distribuição Espacial Da Dengue Em Uma Capital Do Nordeste Do Brasil

Júnior¹,

Silva²

2019

ABClima

View full text Add to dashboard Cite

Objetivo: Avaliar correlação de parâmetros meteorológicos com a incidência de Dengue em Maceió-AL, Brasil, e descrever a distribuição espacial e perfil. Métodos: Foram considerados os registros de casos novos de 01/01/2010 a 31/12/2016. A incidência foi verificada por de Taxa Anual Média de Incidência (TAM) através da abordagem bayesiana. A correlação de Pearson foi utilizada para avaliar a relação entre fatores climáticos e incidência de casos. A espacialização foi realizada por meio da geração de mapas temáticos. Resultados: Na estratificação da TAM, a capital apresentou 57% do período com alta incidência e 29% do intervalo temporal com característica de epidemia. Verificou-se que nenhum bairro apresentou ausência da doença na totalidade período em análise. As áreas consideradas de “média incidência” se distribuíram ao longo de todo território da capital, enquanto que as de “alta incidência” encontravam concentradas, principalmente, nas regiões Sul, Noroeste e Norte. O município apresentou somente dois bairros com “baixa incidência”. Na análise de densidade de casos, verificou-se alta densidade e formação clusteres em três regiões do município e grande concentração de ocorrência de dengue nas porções Sul e no Litoral. Houve correlação de forte a moderada entre a incidência de dengue e as variáveis umidade e precipitação pluviométrica em 60% e 70% do período analisado, respectivamente. Conclusão: A pesquisa apontou que as variáveis precipitação e umidade influenciam na epidemiologia da dengue, além de evidenciar a existência de áreas prioritárias de intervenção no combate da doença.

show abstract

“…beta1-Miseria, beta2-Servicios inadecuados, beta3-Inasistencia escolar, beta4-Dependencia económica, beta-5-Hacinamiento, (Honorato et al, 2014) Modelo (4) …”

Section: 1cálculo De La Tasa De Mortalidad Estandarizada-smrunclassified

“…En Brasil, un país afectado gravemente por el virus, se realizó un modelo bayesiano de los casos de dengue y su relación con variables como el alfabetismo, ingresos, servicio de agua y recolección de basuras, presentados en la unidad federal Espíritu Santo, en el año 2010; con el modelo, se permite minimizar la varianza de los estimadores en lugares donde la población es pequeña e incluye los factores económicos, sociales y geográficos de cada región (Honorato et al, 2014 Hacinamiento Indicador que capta los niveles críticos de ocupación de los recursos de la vivienda por el grupo que la habita.…”

Section: Introductionunclassified

Modelo bayesiano para el estudio de la enfermedad del dengue en el departamento de Atlántico, Colombia, años 2010 a 2013

2017

View full text Add to dashboard Cite

ResumenEl propósito en este artículo es estudiar la relación entre los casos de dengue y las variables dadas por los datos sociales, geográficos y económicos de los 23 municipios del departamento del Atlántico, Colombia, mediante el uso de modelos espaciales completamente bayesianos para el período 2010 a 2013. Se analizaron 7.786 casos de dengue presentados en los cuatro años de estudio, encontrando que los municipios más afectados por cantidad de población fueron Tubará, Candelaria, Puerto Colombia, Baranoa, Polonuevo y Ponedera. Se escogió el mejor modelo por cada año de estudio, basados en el Criterio de Información de Desviación (DIC), se encontró que las variables afines a las características sociales presentes en las viviendas y el crecimiento desordenado del casco urbano fueron las que mayor influencia tuvieron en el aumento del número de casos de dengue. El modelo bayesiano permitió identificar la relación del dengue con factores fuera del sector de salud estableciendo áreas de mayor riesgo de enfermedad. Palabras clave: Atlántico, Colombia, dengue, epidemiología, estadística espacial, modelo bayesiano. AbstractThis paper aims to study the relationship between dengue cases and available social, geographic, and economic data variables from the 23 municipalities of the department of Atlantico, Colombia. This was achieved through the use of Bayesian special models for the period 2010-2013, which made it possible to analyze 7.786 cases of dengue presented during study period. It was found that the municipalities most affected by amount of population were Tubará, Candelaria, Puerto Colombia, Baranoa, Polonuevo, and Ponedera. The best models for each year of study were selected using the Deviation Information Criterion (DIC). This analysis shows that the variables with the greatest influence on the increase of dengue fever cases related to the social characteristics of housing and the disordered growth of urban centers. The Bayesian model enabled the identification of the relation between dengue fever and factors external to the health sector, resulting in a record of areas with a higher disease risk.

show abstract

Spatial analysis of distribution of dengue cases in Espírito Santo, Brazil, in 2010: use of Bayesian model

Abstract: It was possible to identify the relationship of dengue with factors outside the health sector and to identify areas with higher risk of disease.

Cited by 38 publications

References 13 publications

Spatial Pattern Analysis of Dengue Fever using Conditional Autoregressive in Makassar City, Indonesia

Spatial Pattern Analysis of Dengue Fever using Conditional Autoregressive in Makassar City, Indonesia

Epidemiologia, Fatores Climáticas E Distribuição Espacial Da Dengue Em Uma Capital Do Nordeste Do Brasil

Modelo bayesiano para el estudio de la enfermedad del dengue en el departamento de Atlántico, Colombia, años 2010 a 2013

Contact Info

Product

Resources

About