Análise espacial sobre incidência de dengue no Distrito Federal: impacto de determinantes sociais e estruturais

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dc.contributor.authorConceição, Cássio Henrique Oliveira da
dc.date.accessioned2025-10-30T13:16:58Z
dc.date.available2025-10-30T13:16:58Z
dc.date.issued2025-10-30
dc.description.abstractA Dengue é uma arbovirose transmitida pelo mosquito Aedes aegypt, mas de natureza multifatorial. No Distrito Federal, a doença possui sazonalidade específica (janeiro a maio) com alta taxa de incidência e epidemias recorrentes. Neste cenário, verifica-se a carência de estudos que investiguem o contexto destas epidemias, a distribuição dos casos entre as Regiões Administrativas (RA) do Distrito Federal ou os fatores que influenciam esta distribuição, como a correlação de casos com níveis de escolaridade, renda, esgotamento sanitário e outros. Este trabalho buscou investigar a influência de condições sociodemográficas, ambientais e espaciais sobre a taxa de incidência de Dengue no Distrito Federal, em 2024. Trata-se de estudo epidemiológico observacional do tipo ecológico. Para tanto, utilizou-se das taxas de incidência mensal acumulada de 2024, apresentada pela Secretaria de Estado de Saúde do Distrito Federal (SESDF) e dos respectivos percentuais de domicílio com acesso a água encanada por RA, distribuição da população por raça/cor da pele; escolaridade de pessoas com 25 anos ou mais; rendimento bruto domiciliar por faixa de salário-mínimo obtidos a partir da Pesquisa Distrital Por Amostra de Domicílios de 2021 (PDAD 2021). Para estimar a autocorrelação espacial, empregou-se técnicas estatísticas do Índice de Moran Global e os Indicadores Locais de Associação Espacial (LISA). A estimativa da correlação entre os indicadores sociais e ambientais e a incidência da doença foram obtidos pelo coeficiente de correlação linear de Pearson. Os resultados do Moran Global foram não significativos (p-valor = 0.071). No entanto, a análise local (LISA) identificou padrões de autocorrelação espacial em algumas regiões administrativas: Por do Sol apresentou padrão Alto-Alto (mLISA = 2.506, p-valor = 0.01), enquanto Lago Sul (mLISA = 1.96, p-valor = 0.04), Guará (mLISA = 2.81, p-valor < 0.01) e Cruzeiro (mLISA = 2.15, p-valor = 0.03) apresentaram padrão Baixo-Baixo. A Candangolândia (mLISA = -2.12, p-valor = 0.03) destacou-se como Alto-Baixo. Houve correlação significativa para os grupos de indicadores acesso à água, gestão de resíduos, educação, raça/cor da pele e renda. Os resultados apresentam coerência com a literatura, que aponta correlações entre fatores ambientais e sociais. Por outro lado, a cobertura de esgotamento sanitário não apresentou correlação significativa.
dc.identifier.urihttps://dspace.unila.edu.br/handle/123456789/9401
dc.subjectvírus da dengue
dc.subjectindicadores
dc.subjectDistrito Federal
dc.subjectEpidemiologia
dc.titleAnálise espacial sobre incidência de dengue no Distrito Federal: impacto de determinantes sociais e estruturais
dcterms.abstractDengue is an arboviral disease transmitted by the Aedes aegypti mosquito, with a multifactorial nature. In the Federal District (FD), the disease has a specific seasonality (January to May) with high incidence rate and recurrent epidemics. In this scenario, there is a lack of studies investigating the circumstances of these epidemics, the distribution of cases among the Administrative Regions (RA) of the FD, or the factors that influence this distribution, such as the correlation of cases with levels of education, income, sanitation, and others. This study sought to investigate the influence of social, environmental, and spatial conditions on the incidence rate of Dengue in the FD, in 2024. It is an observational epidemiological study of ecological design. For this purpose, monthly cumulative incidence rates for 2024, provided by the State Department of Health of the Federal District (SESDF), were used, along with data from the 2021 Household Sample Survey of the Federal District (PDAD 2021), including the percentage of households with access to piped water by AR, population distribution by race/skin color, educational attainment of individuals aged 25 years or older, and gross household income by minimum-wage. To estimate spatial autocorrelation, statistical techniques including Global Moran’s I and Local Indicators of Spatial Association (LISA) were employed. Correlations between social and environmental indicators and disease incidence were assessed using Pearson’s linear correlation coefficient. Global Moran’s I results were not statistically significant (p = 0.071). However, local analysis (LISA) identified spatial autocorrelation patterns in certain administrative regions: Por do Sol exhibited a High-High pattern (mLISA = 2.506, p = 0.01), while Lago Sul (mLISA = 1.96, p = 0.04), Guará (mLISA = 2.81, p < 0.01), and Cruzeiro (mLISA = 2.15, p = 0.03) displayed a Low-Low pattern. Candangolândia stood out as High-Low (mLISA = -2.12, p = 0.03). Significant correlations were observed for groups of indicators related to water access, waste management, education, race/skin color, and income. The findings are consistent with the literature, which highlights associations between environmental and social factors. On the other hand, sewerage coverage did not show a significant correlation.

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