Banca de QUALIFICAÇÃO: ROMARIO DE SOUSA OLIVEIRA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ROMARIO DE SOUSA OLIVEIRA
DATA: 27/07/2022
HORA: 15:00
LOCAL: Google meet
TÍTULO:

ANÁLISE ESPACIAL E MODELAGEM PREDITIVA DA LEISHMANIOSE TEGUMENTAR NO MARANHÃO, BRASIL: IMPLICAÇÕES PARA AÇÕES DE SAÚDE PÚBLICA

PALAVRAS-CHAVES:

Leishmaniose tegumentar; Epidemiologia; Análise espacial; Séries temporais; Coronavírus.

PÁGINAS: 70
GRANDE ÁREA: Ciências da Saúde
ÁREA: Enfermagem
RESUMO:

A leishmaniose tegumentar (LT) é uma doença negligenciada que constitui um importante problema de saúde pública nas Américas. Seu diagnóstico deve ser feito de maneira precisa e precoce. O Maranhão, Nordeste brasileiro, possui níveis sociais e econômicos precários, o que favorece a perpetuação da endemicidade desta doença. Este estudo analisou a distribuição espaço-temporal, a influência dos fatores de vulnerabilidade social e impacto da pandemia de COVID-19 na ocorrência da LT no Maranhão, Brasil. No primeiro artigo, analisou-se espacialmente a dinâmica de ocorrência da LT, além de relacioná-la com o índice de vulnerabilidade social (SVI). Foi considerado o período de janeiro de 2007 a janeiro de 2020. Foi realizado suavização da taxa de incidência através do método bayesiano empírico local. Observou-se conglomerados de alto risco no Oeste com expansão discreta para o Norte. Além disso, os domínios do SVI apresentaram correlação positiva com a taxa de incidência de LT. No segundo artigo, objetivou-se avaliar o impacto da COVID-19 nos registros de LT no Maranhão e em suas regiões de saúde, no qual foram utilizados dados de janeiro de 2015 a dezembro de 2020 para possibilitar a execução da métrica P-score. No ano de 2020, início da pandemia no Brasil, eram esperados 1346 casos de LT, no entanto somente 1158 foram notificados, representando uma queda de 13,94%. Tal subnotificação foi ainda mais expressiva no sexo feminino (P-score: -24, 34%). A regional de saúde de São Luís apresentou as maiores quedas de possíveis novos registros da doença (P- score: -69, 63%). No terceiro artigo, foi desenvolvido um modelo de previsão baseado na média móvel integrada autorregressiva sazonal para simular e prever a tendência da incidência de LT no Maranhão. Para isso, foram utilizadas informações da incidência mensal da doença no período de janeiro de 2007 a janeiro de 2020. Foi utilizado a abordagem Box-Jenkins, seguindo as fases de pré-tratamento da amostra, identificação/estimação, diagnóstico e previsão. A série mensal da LT apresentou maior incidência nos meses de janeiro e novembro e menor em junho. O modelo ARIMA sazonal (1,0,2)x(0,1,1)12 apresentou melhor ajuste, portanto, foi o escolhido para realizar uma previsão de janeiro a março de 2021, onde a LT apresentou tendência decrescente. Os achados desse estudo sugerem que a vulnerabilidade social influencia espacialmente na dinâmica epidemiológica da LT. As subnotificações parecem ter se potencializado com a pandemia de COVID-19. Nesse sentido, o desenvolvimento de modelos de predição se consolida como uma ferramenta adicional útil em emergências de saúde pública.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - JOSÉ MANUEL MACÁRIO REBÊLO - UFMA
Externo ao Programa - 880592 - JULIANA MARIA TRINDADE BEZERRA
Presidente(a) - 6745 - VALERIA CRISTINA SOARES PINHEIRO