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Análise Temporal da Incidência de Hanseníase e suas Reações em uma Região Hiperendêmica
Author(s) -
Bárbara Klein Bisinella Dias,
Denise da Costa Boamorte Cortela,
Thiago da Silva Cordeiro,
Bruna dos Santos Silva Azevedo,
Marcello Magri Amaral
Publication year - 2020
Publication title -
research society and development
Language(s) - Portuguese
Resource type - Journals
ISSN - 2525-3409
DOI - 10.33448/rsd-v9i10.9145
Subject(s) - geoprocessing , medicine , geography , cartography
A hanseníase é uma doença infectocontagiosa de alta prevalência em regiões de clima tropical e em países de baixa a média renda, sendo desigualdade social e pobreza fatores de risco importantes. Por se tratar de uma doença infectocontagiosa, de transmissão por contato prolongado,  a análise da distribuição espacial e espacial da doença e seus fatores determinantes nas populações são aspectos fundamentais para o estabelelcimento de politicas públicas de combate à doença. O objetivo deste trabalho foi realizar uma análise epidemiológica da hanseníase e suas reações, sua distribuição temporal e espacial, pelas técnicas de geoprocessamento, em uma região hiperendêmica desta doença. Trata-se de um estudo observacional retrospectiva com corte transversal. Os dados forma obtidos no Banco de Dados da Vigilância Sanitária, do Sistema Nacional de Atendimento Médico, do município de Cáceres. Foi considerado o período de 2008 a 2018, avaliando-se as sexo, idade, tipo de hanseníase (Paucibacilar ou Multibacilar), tipo de reação hansênica e localização do paciente notificado, para realização do geoprocessamento. Ao todo, 398 casos foram notificados no período, com média de idade de 44,7 ± 16,9 anos. Do total, 59,11 % dos casos reportados eram do sexo masculino. A forma clínica mais comum foi a Multibacilar (53,3 %), com maioria destes casos também do sexo masculino (58,80 %). Do total de casos, 12,56 % dos pacientes apresentaram reações hansênicas, sendo 46 % do tipo 1, 36 % do tipo 2 e 18 % apresentaram tanto reações do tipo 1 quanto do tipo 2. A partir da utilização de geoprocessamento, foi possível identificar Regições com maior densidade de casos, o que auxilia no direcionamento de futuras políticas públicas para tratamento e prevenção da doença na região.

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