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https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/7420
ANÁLISE ESPACIAL COMO FERRAMENTA PARA DEFINIÇÃO DE ÁREAS DE RISCO DE EMERGÊNCIA DE SURTOS DE DOENÇA DE CHAGAS AGUDA NO ESTADO DO PARÁ
Xavier, Samanta Cristina das Chagas | Date Issued:
2013
Advisor
Comittee Member
Affilliation
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Rio de Janeiro, RJ, Brasil
Abstract in Portuguese
Atualmente, os casos de doença de Chagas aguda (DCA) vêm sendo devidos à ingestão de alimento contaminado por formas infectivas do vetor, as formas metacíclicas, e/ou devido à invasão de domicílios por triatomíneos silvestres infectados atraídos pela luz. O novo perfil epidemiológico que a doença de Chagas vem adquirindo, exige um novo olhar e o delineamento de novas ferramentas na definição de medidas de vigilância e controle. O carater recorrente dos surtos de DCA demonstra que ainda não se encontrou medidas de controle efetivas dentro deste novo perfil epidemiológico. Trypanosoma cruzi é um táxon extremamente heterogêneo, inclui 6 genótipos que infectam centenas de espécies de mamíferos e vetores em ciclos de transmissão complexos com características e particularidades locais e temporais. Nosso objetivo foi avaliar a aplicação da análise geoespacial por Lógica Fuzzy, como ferramenta a ser utilizada para reconhecer áreas de risco e fornecer elementos para definição de ações sustentáveis de vigilância epidemiológica na região Amazônica. Para tanto, inicialmente geramos dados referentes à distribuição das DTUs TcIII e TcIV, descritas como típicas da Amazônia, nos biomas brasileiros
Observamos que estas DTUs não estão restritas à Amazônia e sim estão amplamente dispersas na natureza tendo sido encontradas infectando seis ordens de mamíferos e distribuidas por cinco biomas. Em seguida geramos dados sobre as variáveis envolvidas no ciclo enzóotico de T. cruzi em três localidades de Abaetetuba/Pará, onde são registrados casos recorrentes de DCA. Este estudo mostrou distintos perfis enzóoticos em cada localidade sendo a infecção de cães por T. cruzi a única característica comum às áreas e sinalizadora da existência de um ciclo silvestre de transmissão em áreas de atividade humana. Esses dados nos levaram a avaliar e validar o uso de cães como sentinela de áreas de risco e a sua detecção como medida de vigilância epidemiológica. Assim, concluímos como ponto de corte para definir uma área de risco epidemiológico e a implementação de programas de sensibilização e educação a soroprevalência de cães deve ser >=30%. O conjunto destes resultados nos permitiu concluir que o ciclo enzóotico de transmissão de T. cruzi é dinâmico, sazonal, multifatorial e modifica-se conforme as condições ambientais naturais e conseqüentemente com a utilização da paisagem pelo homem
Com o conjunto de variáveis gerados por nós e obtidos referentes as variáveis entomológicas, ambientais, meteorológicos (CEPETEC) e dados de casos de doença de Chagas (SINAN e SESPA). Após iniciou-se a construção de mapas protótipos de áreas de risco como forma de consolidar critérios de definição de áreas estratégicas de ação e assim prevenir novos casos de DCA. Foi testada a abordagem geoespacial por interpolação e álgebra de mapas como uma ferramenta do diagnóstico ambiental das variáveis reguladoras da transmissão de T. cruzi na natureza. O conjunto das variáveis primárias e secundárias foi tratado pelo método fuzzy de inferência espacial na construção de um modelo de integração. O modelo demonstrou a possibilidade de usar essa nova abordagem na identificação de áreas com diferentes graus de risco, permitindo uma representação contínua e integrada das variáveis envolvidas na transmissão de T. cruzi na natureza
Abstract
Currently, cases of Acute Chagas Disease (ACD) have occurred due to the ingestion of food contaminated with infective forms of the vector, me tacyclic forms, and or due to the household invasion by infected triatomines attracte d by artificial light. This new Chagas disease epidemiological profile, requires a new loo k and the design of new tools for the definition of surveillance and control strategies. The character recurrent ACD outbreaks demonstrate that we still haven ́t found effective c ontrol measures for this new epidemiological profile. Trypanosoma cruzi is an extremely heterogeneous taxon that includes 6 genotypes, which infect hundreds of mamm als and vectors species within complex transmission cycles with local and temporal peculiarities.. Our objective was to evaluate the application of geospatial analysis by Fuzzy Logic as a tool to be used to recognize risk areas and provide elements for defin ing sustainable epidemiological surveillance in the Amazon region. Therefore, we in itially generated data regarding the distribution of DTUs TcIII and TcIV, described as t ypical of the Amazon, throughout other Brazilian biomes. We observed that these DTUs are n ot restricted to the Amazon but they are widely dispersed in nature as they were found i nfecting six mammalian orders and were distributed in five biomes. Then, we generated data on the variables involved in the T. cruzi enzootic cycles in three different localities of th e municipality of Abaetetuba, Pará State, where recurrent cases of ACD are registered. This s tudy revealed distinct enzootic profiles in each location. Dogs’ infection by T. cruzi was the only common feature among those areas, thus they signaling the existence of a sylvatic tra nsmission cycle in areas of human activity. These results led us to evaluate and validate the u se of dogs as sentinel of risk areas and its use as a surveillance tool. We defined that dogs’ s eroprevalence of ≥ 30% is the cut off to define an area of epidemiological risk and thus can didate to the implementation of surveillance and education programs. Altogether, th ese results allowed us to conclude that the T. cruzi enzootic transmission cycle is dynamic, seasonal, multifunctional and modifies itself according to the environmental conditions an d, consequently, with the human landscape modification. Putting together the set of variables generated by us, the assembled entomological, environmental and meteorological (CE PETEC) variables, and the data on Chagas disease cases (SINAN and SESPA), we began to build prototypes of risk maps as an approach to consolidate criteria for the demarca tion of strategic areas for the implementation of actions to prevent further ACD ca ses. We tested the geospatial interpolation and map algebra approach as a diagnos tic tool of the environmental variables which regulate the T. cruzi transmission in nature. The set of primary and sec ondary variables were treated by the fuzzy method of spati al inference in order to build an integrated model. This model demonstrated the possibility to u se this novel approach in order to identify areas with different degrees of risk, thus allowing a continuous and integrated representation of the variables involved in the T. cruzi transmission in nature
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