Spatial and temporal trends of visceral leishmaniasis by mesoregion in a southeastern state of Brazil, 2002-2013

Abstract

BackgroundVisceral leishmaniasis (VL) is expanding in Brazil and in other South American countries, a process that has been associated with the urbanization of the disease. This study analyzes the spatial and temporal distribution of VL in the Brazilian state of Minas Gerais and identifies the areas with higher risks of transmission.MethodologyAn ecological study with spatial and time series analyzes of new confirmed cases of VL notified to the Brazilian Notifiable Disease Information System between 2002 and 2013, considering the 12 mesoregions of Minas Gerais. Two complementary methodologies were used: thematic maps of incidence and Poisson (log-linear) generalized linear model. Thematic maps using crude and smoothed cumulative incidences were generated for four trienniums. Poisson Regression measured the variation of the average number of cases from one year to the following, for each mesoregion.Principal findingsThe 5,778 cases analyzed revealed a heterogeneous spatial and temporal distribution of VL in Minas Gerais. Six mesoregions (Central Mineira, Jequitinhonha, Metropolitan area of Belo Horizonte, Northwest of Minas, North of Minas, and Vale do Rio Doce) were responsible for the expansion and maintenance of VL, with incidence rates as high as 26/100,000 inhabitants. The Vale do Rio Doce and Jequitinhonha mesoregions showed a considerable increase in the incidence rates in the last period studied. The other six mesoregions reported only sporadic cases and presented low and unsteady incidence rates, reaching a maximum of 1.2/100,000 inhabitants.Conclusions/SignificanceThe results contribute to further the current understanding about the expansion of VL in Minas Gerais and may help guide actions for disease control.

Burden of leishmaniasis in Brazil and federated units, 1990-2016: Findings from Global Burden of Disease Study 2016

“…We observed that all metrics for VL increased over the years, with the incidence rate increasing by 52.9% from1990 to 2016. This may be explained by the geographic changes in the incidence of VL cases which have been occurring in the country since 1980, characterized by the expansion to large urban centers and areas previously free of the disease [ 36 , 37 , 38 , 39 , 40 ].…”

“…In the 1950s, VL was endemic in rural areas in the Northeast region of the country [ 47 ]. Later it advanced to other states, reaching the periphery of large urban centers in the states of Pará, Tocantins (North region), Mato Grosso do Sul (Mid-West region), Minas Gerais, and São Paulo (Southeast region) [ 32 , 37 , 38 , 39 , 48 , 49 ]. Poverty, the presence of migrants in the urban peripheries, and the migratory flow due to drought in certain regions are pointed as some of the factors that explain the high values of VL burden indicators observed in the state of Maranhão in the years of the study [ 50 , 51 ].…”

Abordagens Geográfica da Vigilância, Prevenção e Promoção da Saúde

“…Por representar um grande problema no âmbito da saúde pública brasileira, a condução de investigações que avaliem o processo expansivo da LV, bem como variações espaciais da sua incidência representa uma necessidade corrente (SILVA et al, 2017) Paulo (REIS et al, 2017). Dado que o estado de Mato Grosso é um foco de transmissão urbana recente, tal aumento provavelmente esteve ligado à expansão geográfica da LV para novas áreas, o que pode ter sido consequência da baixa efetividade das ações de controle adotadas, fluxos populacionais e melhoria dos sistemas de diagnóstico e vigilância (FURTADO et al, 2015).…”

“…Os sistemas de informação geográfica têm sido amplamente empregados na avaliação da dispersão espacial e temporal da LV em vários estados brasileiros (ANTONIALLI et al, 2007;FURTADO et al, 2015;SILVA et al, 2017) e no exterior (ZHENG et al, 2018). Por meio deles, é possível identificar espacialmente padrões de distribuição, áreas de risco e prioritárias para que autoridades de saúde pública implementem e/ou otimizem as ações de controle e vigilância (CARDIM et al, 2016;KIRBY;DELMELLE;EBERTH, 2017).…”

“…Posteriormente, o software TerraView 4.2.2 (INPE, São José dos Campos, SP, Brasil) foi empregado para determinação da incidência ajustada de LV para cada município. Para tanto, utilizou-se o estimador Bayesiano empírico local, que estima a taxa de incidência de um determinado município considerando as taxas de incidência dos vizinhos convergindo para uma média local (SILVA et al, 2017). Em virtude de alterações ocorridas na divisão do território estadual, os resultados foram agrupados em triênios (entre 2001 e 2006) e biênios (entre 2007 e 2016).…”