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TeseDireito Autoral
Acesso aberto
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
03 Saúde e Bem-EstarColeções
Metadata
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FEBRE AMARELA EM MINAS GERAIS (2016 A 2018) : CARACTERIZAÇÃO DA EPIDEMIA, FATORES ASSOCIADOS E ESTIMAÇÃO DE RISCO
Ecoepidemiologia da Febre Amarela
Febre Amarela
Número Efetivo de Reprodução
Vacina Febre Amarela
Effective Reproduction Number
Vaccine Failures
Yellow Fever Vaccine
Yellow Fever Ecoepidemiology
Vacina contra Febre Amarela
Número Efetivo de Reprodução
Cobertura Vacinal
Soroconversão
Monitoramento Ambiental
Controle de Vetores de Doenças
Conglomerados Espaço-Temporais
Estudos Transversais
Estudos Ecológicos
Yellow Fever
Effective Reproduction Number
Yellow Fever Vaccine
Ferreira, Fernanda Cristina da Silva Lopes | Data do documento:
2023
Título alternativo
Yellow fever in Minas Gerais (2016 to 2018): characterization of the epidemic, associated factors and risk estimationOrientador
Coorientador
Afiliação
Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Resumo
A epidemia de febre amarela silvestre registrada no Brasil entre 2016 e 2018 trouxe preocupações, algumas lições e muitos desafios. Diante da dispersão do vírus para áreas consideradas indenes e outras, onde uma vacina segura e eficaz estava disponível, é oportuno avaliar o papel dos fatores de disseminação da doença. Nesta perspectiva, este estudo investigou e modelou o risco de febre amarela a partir da associação de fatores espaço-temporais e medidas de prevenção da doença. Por meio de uma abordagem ecológica utilizou-se dados secundários dos casos de febre amarela, notificados entre 2016 e 2018 em residentes de Minas Gerais. A partir da curva de crescimento exponencial de casos para cada uma das 13 Macrorregiões de Saúde do estado foi estimado o número efetivo de reprodução (Re), permitindo caracterizar a intensidade do surto segundo espaço geográfico e período. Numa segunda abordagem, para dimensionar possíveis falhas vacinais, estimou-se a probabilidade de registro de casos entre pessoas previamente vacinadas, aplicando o Teorema de Bayes cujos parâmetros tratam da probabilidade de um caso ser vacinado, segundo sexo e idade, da incidência de casos calculada para cada município e da cobertura vacinal também segundo município. Por último, modelouse a ocorrência de epizootias em primatas não humanos para cada município do estado de Minas Gerais considerando fatores ambientais, como preditores, em um modelo de regressão logística binomial. E, por meio do modelo de Poisson, foi estimada a incidência de febre amarela em humanos, por município, segundo sexo, idade e registro de epizootias. Duas ondas epidêmicas ocorreram nos períodos dezembro/2016 a junho/2017 e dezembro/2017 a junho/2018 em Minas Gerais. O número efetivo de reprodução estimado variou de 4,9 (2,4 – 8,1) a 7,2 (IC 4,4 – 10,9) entre as Macrorregiões de Saúde. Menores valores de Re foram estimados quando utilizados os casos da segunda onda e quando empregados os parâmetros do Haemagogus. Os valores de Re e o padrão temporal evidenciam a intensidade da epidemia nas Macrorregiões de Saúde de Minas Gerais e sugerem um caminho de dispersão do vírus. A epidemia iniciou nos municípios das Macrorregiões de Saúde Nordeste, Leste e Sudeste na divisa de Minas Gerais com Espírito Santo e Rio de Janeiro, indo em direção à Macrorregião Sul, na divisa com o estado de São Paulo. A cobertura vacinal contra a febre amarela foi bastante heterogênea e na maioria dos 853 municípios variou de 60 a 94%. Apesar da vacinação de rotina ser recomendada desde 2008 em Minas Gerais, 30% dos casos notificados no Brasil no período 2016-2018 ocorreram no estado. Pelo menos 300 casos foram registrados em pessoas com informação de vacina prévia, sendo 56 casos investigados e 24 casos (43%) considerados falhas vacinais. A probabilidade estimada de febre amarela foi de 1:1000 vacinados entre 15 a 59 anos. Porém, a definição de caso suspeito de febre amarela adotada no Brasil desconsidera pessoas com histórico de vacina prévia, promovendo o subdiagnóstico e subdimensionamento de falhas vacinais, o que pode comprometer a avaliação da efetividade das ações de controle da doença. Dentre os fatores relacionados à ecoepidemiologia da febre amarela, o tipo de bioma e a diversidade de espécies de primatas não humanos foram significativos para a ocorrência de epizootias, enquanto o registro de epizootia aumentou a incidência de febre amarela em até 72%. Apesar da incerteza na avaliação dos dados e das limitações a despeito do uso do estudo ecológico, os achados foram consistentes com a literatura e sinalizam para a importância de ações proativas de vigilância em saúde em períodos de baixa incidência. Em especial, sugere-se a revisão da definição de casos suspeitos, a intensificação da vigilância de epizootias e a detecção de bolsões de suscetíveis que deve ser intensificada e articulada com a de outras vacinas, que também registram baixas coberturas.
Resumo em Inglês
The sylvatic yellow fever epidemic recorded in Brazil between 2016 and 2018 has brought concerns, some lessons and many challenges. In view of the spread of the virus to areas that are considered to be indifferent and others where a safe and effective vaccine was available, it is timely to evaluate the role of factors in the spread of the disease. With this in mind, this study investigated and modeled the risk of yellow fever based on the association of spatiotemporal factors and disease prevention measures. Using an ecological approach, we used secondary data on yellow fever cases reported between 2016 and 2018 in residents of Minas Gerais. Based on the exponential growth curve of cases for each of the state's 13 Health Macro- Regions, the effective reproduction number (Re) was estimated, making it possible to characterize the intensity of the outbreak according to geographical space and period. In a second approach, in order to assess possible vaccine failures, the probability of recording cases among previously vaccinated people was estimated by applying Bayes' Theorem, whose parameters deal with the probability of a case being vaccinated, according to sex and age, the incidence of cases calculated for each municipality and vaccination coverage, also according to municipality. Finally, the occurrence of epizootics in non-human primates was modeled for each municipality in the state of Minas Gerais, considering environmental factors as predictors in a binomial logistic regression model. A Poisson model was used to estimate the incidence of yellow fever in humans, by municipality, according to sex, age and records of epizootics. Two epidemic waves occurred from December 2016 to June 2017 and December 2017 to June 2018 in Minas Gerais. The estimated effective reproduction number ranged from 4.9 (2.4 - 8.1) to 7.2 (CI 4.4 - 10.9) among the Health Macro-Regions. Lower Re values were estimated when second wave cases were used and when Haemagogus parameters were employed. The Re values and the temporal pattern show the intensity of the epidemic in the Health Macro-Regions of Minas Gerais and suggest a path of virus dispersion. The epidemic began in the municipalities of the Northeast, East and Southeast Health Macroregions on the border between Minas Gerais and Espírito Santo and Rio de Janeiro, moving towards the South Macroregion, on the border with the state of São Paulo. Vaccination coverage against yellow fever was quite heterogeneous and ranged from 60 to 94% in most of the 853 municipalities. Although routine vaccination has been recommended since 2008 in Minas Gerais, 30% of the cases reported in Brazil in the 2016- 2018 period occurred in the state. At least 300 cases were recorded in people with previous vaccination information, of which 56 cases were investigated and 24 cases (43%) were considered vaccine failures. The estimated probability of yellow fever was 1:1000 vaccinated people aged between 15 and 59. However, the definition of a suspected case of yellow fever adopted in Brazil disregards people with a history of previous vaccination, promoting underdiagnosis and underestimation of vaccine failures, which can compromise the evaluation of the effectiveness of disease control actions. Among the factors related to the eco-epidemiology of yellow fever, the type of biome and the diversity of non-human primate species were significant for the occurrence of epizootics, while the recording of epizootics increased the incidence of yellow fever by up to 72%. Despite the uncertainty in evaluating the data and the limitations of using an ecological study, the findings were consistent with the literature and point to the importance of proactive health surveillance actions during periods of low incidence. In particular, we suggest revising the definition of suspected cases, intensifying surveillance of epizootic diseases and detecting pockets of susceptible individuals, which should be intensified and coordinated with other vaccines, which also record low coverage.
Palavras-chave
Falhas VacinaisEcoepidemiologia da Febre Amarela
Febre Amarela
Número Efetivo de Reprodução
Vacina Febre Amarela
Palavras-chave em inglês
Yellow FeverEffective Reproduction Number
Vaccine Failures
Yellow Fever Vaccine
Yellow Fever Ecoepidemiology
DeCS
Febre AmarelaVacina contra Febre Amarela
Número Efetivo de Reprodução
Cobertura Vacinal
Soroconversão
Monitoramento Ambiental
Controle de Vetores de Doenças
Conglomerados Espaço-Temporais
Estudos Transversais
Estudos Ecológicos
Yellow Fever
Effective Reproduction Number
Yellow Fever Vaccine
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