Modelagem espacial dinâmica dos determinantes sociais e ambientais da malária e simulação de cenários 2020 para município de Porto Velho - Rondônia

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Jussara Rafael Angelo
• Orientador(a): Carlos Afonso Nobre
• Banca de defesa: Ana Paula Dutra de Aguiar, Luciano Medeiros de Toledo, Christovam de Castro Barcellos Netto
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Ciência do Sistema Terrestre
• País: BR
• Resumo em Inglês: According to the World Health Organization, in 2013, 132 million new cases were registered, mainly in peripheral countries particularly in Africa. In the Brazilian territory, malaria cases are concentrated in the Amazon region corresponding to 99\% of the cases. Spatial patterns of Malaria events in the Brazilian Amazon are described by environmental and socio-spatial factors, including vector density, land cover dynamics, population dynamics and economic activities such as mining, construction of hydroelectric dams and also to health services capacity disease control. This work focuses on the analysis of social and environmental determinants of malaria in the Porto Velho - RO municipality. The study analyses the 2010-2012 period and also seeks to build a dynamic spatial model that can simulate potential disease occurrence areas . For that, different datasets were obtained :number of Malaria Cases from the Malaria National Information System (Sistema de Informação da Malária -SIVEP-Malária); demographics datasets from the Brasilian Geography and Statistics Institute (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística -IBGE) and also environmental data from different sources were used. The relation between the Annual Parasite Index (API) and the social and environmental variables were established throughout a spatial regression model (Spatial Lag Model). The dynamic spatial model was adapted from a free-software land cover and land use platform (LuccME-CST/INPE) to describe endemic-epidemic processes. The LuccME platform made possible the simulation of transmission scenarios for Malaria until 2020 following three different approaches: Optimistic, Intermediate and Pessimist scenarios, which were described by the API reduction speed in the municipality and the health services effectiveness. Results showed that among the last years there has been a reduction of the API in the municipality of Porto Velho as well as in the Rondonia State. However, Malaria is still concernable due to number of cases. The IPA spatial distribution showed a higher risk in the proximities of the Jirau hydropower construction reservoir and in the around the Porto Velho urban area. Scenario analysis results showed the continuity of malaria cases in the UHE Jirau region and in the rural areas near the urban area of Porto Velho municipality. Results also highlighted important sociospatial process that are key factors for malaria transmission, like, the expansion of agribusiness and Hydroelectric dam industries, urbanization process and the increase of the population mobility specially commuting.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2015/02.27.19.05

Em pleno século XXI a malária continua sendo uma das endemias de maior magnitude no mundo. Segundo a Organização Mundial da Saúde, no ano de 2013 ocorreram 132 milhões de novos casos, concentrados em países periféricos, sobretudo, na África. No Brasil, a malária está concentrada na região Amazônica onde ocorrem 99\% dos casos. A malária é uma doença que envolve diversas dimensões da realidade apresentando uma distribuição espacial heterogênea, definida de forma geral por diversas características e processos territoriais que estão envolvidos na produção desta endemia, tais como densidade vetorial, dinâmica demográfica, processo de ocupação, implantação de projetos econômicos de mineração e de energia, mudanças de uso e cobertura da terra e a capacidade dos serviços de saúde em controlar a doença. Neste contexto, o objetivo deste trabalho foi analisar os determinantes sociais e ambientais da malária no município de Porto Velho, no período 2010-2012 e elaborar um modelo espacial dinâmico para essa endemia. Para isto, foram utilizados dados do Sistema de Informação da Malária (SIVEP-Malária), dados do Censo Demográfico do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e dados ambientais de diferentes fontes. A relação entre o Índice Parasitário Anual (IPA) e as variáveis socioambientais foi estabelecida através do modelo de regressão espacial (\emph{Spatial Lag}). Através da plataforma de modelagem de uso da terra, LuccME desenvolvida pelo CCST/INPE foi possível simular cenários de transmissão da malária para o ano 2020 segundo perspectivas diferentes. Foram elaborados três cenários: Cenário Otimista, Cenário Intermediário e Cenário pessimista, os quais foram definidos segundo a velocidade de redução do IPA no município e a intervenção dos serviços de saúde. Os resultados mostraram que o IPA vem apresentando redução no município de Porto Velho, bem como em todo o Estado de Rondônia. Entretanto, ainda assim se constitui em um grave problema de saúde pública pelo alto número de casos. A distribuição espacial do IPA mostrou maior risco nas proximidades da Usina Hidrelétrica de Jirau e no entorno da área urbana de Porto Velho. Em função da dimensão do território e das particularidades regionais às variáveis/indicadores relacionados ao IPA variaram segundo a região de saúde. O resultado dos cenários mostrou nas três simulações a permanência da malária na região da UHE de Jirau e na área periférica da área urbana de Porto Velho. O trabalho evidenciou processos socioespaciais importantes que tem contribuído tanto positivamente quanto negativamente na transmissão da malária, como a expansão do agronegócio, a expansão da indústria barrageira, o processo de urbanização e o aumento da mobilidade populacional, principalmente mobilidade pendular, relacionada ao trabalho e atividade de lazer na área rural.