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https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/5632
A GEOPROCESSING APPROACH FOR STUDYING AND CONTROLLING SCHISTOSOMIASIS IN THE STATE OF MINAS GERAIS, BRAZIL
Geographical information system
Geostatistical procedures
Biomphalaria
Multiple linear regression
Epidemiology
Autor(es)
Guimarães, Ricardo José de Paula Souza
Freitas, Corina da Costa
Dutra, Luciano Vieira
Scholte, Ronaldo Guilherme Carvalho
Bede, Flávia Toledo Martins
Fonseca, Fernanda Rodrigues
Amaral, Ronaldo Santos do
Drummond, Sandra Costa
Felgueiras, Carlos Alberto
Oliveira, Guilherme Corrêa de
Carvalho, Omar dos Santos
Freitas, Corina da Costa
Dutra, Luciano Vieira
Scholte, Ronaldo Guilherme Carvalho
Bede, Flávia Toledo Martins
Fonseca, Fernanda Rodrigues
Amaral, Ronaldo Santos do
Drummond, Sandra Costa
Felgueiras, Carlos Alberto
Oliveira, Guilherme Corrêa de
Carvalho, Omar dos Santos
Afiliação
Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas René Rachou. Belo Horizonte, MG, Brasil / Santa Casa de Misericórdia de Belo Horizonte. Programa de Pós-Graduação em Clínica Médica e Biomedicina. Belo Horizonte, MG, Brasil.
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. São Paulo, SP, Brasil.
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. São Paulo, SP, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas René Rachou. Belo Horizonte, MG, Brasil / Santa Casa de Misericórdia de Belo Horizonte. Programa de Pós-Graduação em Clínica Médica e Biomedicina. Belo Horizonte, MG, Brasil.
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. São Paulo, SP, Brasil.
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. São Paulo, SP, Brasil.
Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Brasília, DF, Brasil.
Secretaria de Estado de Saúde de Minas Gerais. Belo Horizonte, MG, Brasil.
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. São Paulo, SP, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas René Rachou. Belo Horizonte, MG, Brasil / Santa Casa de Misericórdia de Belo Horizonte. Programa de Pós-Graduação em Clínica Médica e Biomedicina. Belo Horizonte, MG, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas René Rachou. Belo Horizonte, MG, Brasil.
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. São Paulo, SP, Brasil.
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. São Paulo, SP, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas René Rachou. Belo Horizonte, MG, Brasil / Santa Casa de Misericórdia de Belo Horizonte. Programa de Pós-Graduação em Clínica Médica e Biomedicina. Belo Horizonte, MG, Brasil.
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. São Paulo, SP, Brasil.
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. São Paulo, SP, Brasil.
Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Brasília, DF, Brasil.
Secretaria de Estado de Saúde de Minas Gerais. Belo Horizonte, MG, Brasil.
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. São Paulo, SP, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas René Rachou. Belo Horizonte, MG, Brasil / Santa Casa de Misericórdia de Belo Horizonte. Programa de Pós-Graduação em Clínica Médica e Biomedicina. Belo Horizonte, MG, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas René Rachou. Belo Horizonte, MG, Brasil.
Resumo em Inglês
Geographical information systems (GIS) are tools that have been recently tested for improving our understanding of the spatial distribution of disease. The objective of this paper was to further develop the GIS technology to model and control schistosomiasis using environmental, social, biological and remote-sensing variables. A final regression model (R2 = 0.39) was established, after a variable selection phase, with a set of spatial variables including the pres¬ence or absence of Biomphalaria glabrata, winter enhanced vegetation index, summer minimum temperature and percentage of houses with water coming from a spring or well. A regional model was also developed by splitting the state of Minas Gerais (MG) into four regions and establishing a linear regression model for each of the four regions: 1 (R2 = 0.97), 2 (R2 = 0.60), 3 (R2 = 0.63) and 4 (R2 = 0.76). Based on these models, a schistosomiasis risk map was built for MG. In this paper, geostatistics was also used to make inferences about the presence of Biomphalaria spp. The result was a map of species and risk areas. The obtained risk map permits the association of uncertainties, which can be used to qualify the inferences and it can be thought of as an auxiliary tool for public health strategies
Palavras-chave em inglês
SchistosomiasisGeographical information system
Geostatistical procedures
Biomphalaria
Multiple linear regression
Epidemiology
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