| 1. Identificação | ||||||||||
| Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) | |||||||||
| Site | mtc-m21d.sid.inpe.br | |||||||||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||||||||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34T/45ENAQ5 | |||||||||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2021/09.17.17.38 | |||||||||
| Última Atualização | 2021:11.03.19.00.35 (UTC) simone | |||||||||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2021/09.17.17.38.02 | |||||||||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:04.03.22.30.01 (UTC) administrator | |||||||||
| Chave Secundária | INPE-18491-TDI/3138 | |||||||||
| Chave de Citação | Leal:2021:CoEsMa | |||||||||
| Título | Contribuição ao estudo e mapeamento do risco de transmissão do vírus da hepatite-a utilizando dados epidemiológicos, sociodemográficos e ambientais detectáveis por sensoriamento remoto  | |||||||||
| Título Alternativo | A contribution to the hepatitis-a transmission risk assessment by means of a multi factorial approach involving epidemiologic, sociodemographic and environmental remote sensing data | |||||||||
| Curso | SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR | |||||||||
| Ano | 2021 | |||||||||
| Data | 2021-07-28 | |||||||||
| Data de Acesso | 13 maio 2024 | |||||||||
| Tipo da Tese | Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto) | |||||||||
| Tipo Secundário | TDI | |||||||||
| Número de Páginas | 150 | |||||||||
| Número de Arquivos | 1 | |||||||||
| Tamanho | 5654 KiB | |||||||||
| 2. Contextualização | ||||||||||
| Autor | Leal, Philipe Riskalla | |||||||||
| Banca | Kampel, Silvana Amaral (presidente) Kampel, Milton (orientador) Guimarães, Ricardo José de Paula Souza e (orientador) Monteiro, Antônio Miguel Vieira Gurgel, Helen Enk, Martin Johannes | |||||||||
| Endereço de e-Mail | leal.philipe@gmail.com | |||||||||
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||||||||
| Cidade | São José dos Campos | |||||||||
| Histórico (UTC) | 2021-09-17 17:38:02 :: philipe.leal@inpe.br -> administrator :: 2021-09-19 13:20:37 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2021-09-19 13:21:10 :: pubtc@inpe.br -> administrator :: 2021-10-28 17:18:41 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2021-11-03 18:57:20 :: pubtc@inpe.br -> administrator :: 2021-11-03 18:58:38 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2021-11-03 18:59:36 :: pubtc@inpe.br -> administrator :: 2021-11-03 18:59:53 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2021-12-13 15:51:20 :: pubtc@inpe.br -> simone :: 2021-12-13 15:51:51 :: simone :: -> 2021 2021-12-13 15:51:51 :: simone -> administrator :: 2021 2022-04-03 22:30:01 :: administrator -> :: 2021 | |||||||||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||||||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||||||||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||||||||
| Transferível | 1 | |||||||||
| Palavras-Chave | epidemiologia espacial saúde pública hepatite-A geoprocessamento sensoriamento remoto spatial epidemiology public health hepatitis-A geoprocessing remote sensing | |||||||||
| Resumo | A hepatite-A é uma doença que acompanha a humanidade desde as mais remotas civilizações. Ela está relacionada à qualidade da água, às condições sociodemográficas, em especial à condição sanitária da população. O levantamento do perfil socioepidemiológico da hepatite-A é de grande importância para caracterização dos principais grupos sociais, culturais e econômicos acometidos pela doença. Na literatura, são poucos os trabalhos que envolvem o uso de dados ambientais detectáveis por sensoriamento remoto com a modelagem da transmissão de hepatite-A. À medida que surtos de doenças por veiculação hídrica podem ser influenciados por eventos climáticos e meteorológicos, espera-se que os eventos epidemiológicos se tornem cada vez mais frequentes como resultado de diversos fatores, em especial das mudanças climáticas. Uma vez que a hepatite-A é uma das doenças de maior incidência no Brasil, em especial nas macrorregiões Norte e Nordeste, englobando mais de 30% de todos os casos reportados do país, este trabalho se propôs a mapear as áreas de maior risco à transmissão da doença em uma área de estudo modelo (estado do Pará), e a analisar algumas das principais variáveis sociodemográficas e ambientais detectáveis por sensoriamento remoto relacionadas à sua transmissão. O período empregado neste estudo foi de dez anos (2008-2017). Os dados epidemiológicos do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) foram disponibilizados pela Secretaria Estadual de Saúde do estado do Pará SESPA. As variáveis sociodemográficas analisadas foram adquiridas de diferentes bases de dados: do levantamento do censo de 2010, disponibilizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE); do Ministério da Saúde (MS), pela plataforma DATASUS; do Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS); do Governo Federal, pelo portal de transparência de investimentos em saúde (http://aplicacao.saude.gov.br). Os dados ambientais foram adquiridos de diferentes bases de dados, todos os quais foram acessados e processados pela plataforma Google Earth Engine (GEE). Os indicadores de Moran global e local foram utilizados para detecção das áreas de maior risco (hotspots) dos casos notificados confirmados (CNCs) para cada ano analisado; a técnica de varredura espaço-temporal (scan) foi empregada para detecção de hotspots no espaçotempo. Os resultados destas análises indicaram que os CNCs se adensaram principalmente nas mesorregiões mais ao norte da área de estudo, próximos a comunidades ribeirinhas, centros urbanos e aglomerados subnormais. A fim de se avaliar a relação das variáveis sociodemográficas e ambientais de sensoriamento remoto com a transmissão da hepatite-A, foram testadas diferentes abordagens estatísticas de regressão (e.g., lineares e não lineares). A técnica Histogram-Gradient Boost regression (HGB) foi a que apresentou melhores resultados: menores resíduos e bias (𝑅𝑀𝑆𝐸= 2,36 e 𝑅2 = 0,95). As análises Partial Dependence Analysis (PDA) e Permutation Feature Importance analysis (PFI) foram empregadas para avaliar, respectivamente, os efeitos de dependência parcial e importâncias relativas das variáveis explicativas do modelo; os resultados indicaram uma relação complexa entre a transmissão da doença e os parâmetros explicativos do modelo (sociodemográficos e ambientais). O tamanho populacional, a falta de saneamento, a aglomeração urbana, o ano de notificação, a insuficiência de cobertura de vacinação, a proximidade de residências à locais de despejo de lixo e à bueiros e bocas de lobo, além da dificuldade ao acesso a estabelecimentos de saúde foram as variáveis sociodemográficas mais correlacionadas com a transmissão da hepatite-A; já as variáveis ambientais de maior importância para o modelo foram: turbidez dos corpos hídricos, temperatura de superfície noturna, Enhanced vegetation index ( 𝐸𝑉𝐼 ), Normalized Difference Vegetation Index ( 𝑁𝐷𝑉𝐼 ) e precipitação acumulada. A partir do modelo HGB, foi desenvolvido um mapa de risco à transmissão da hepatite-A, de forma a facilitar a detecção de áreas prioritárias para planejamento e adoção de políticas de saúde pelos órgãos e agentes de saúde. A partir desta pesquisa, reforçou-se o entendimento de que o estado do Pará ainda carece de maiores esforços no setor de infraestrutura e saúde pública (saneamento, descarte e manejo de resíduos, acessibilidade a água potável, educação, etc.). Dada a aplicabilidade do sensoriamento remoto no mapeamento de fatores sociais e ambientais de relevância epidemiológica, este trabalho reforça a necessidade de sua inclusão em estudos epidemiológicos. Ressalta-se que os mesmos métodos empregados nesta pesquisa poderão ser aplicados em trabalhos futuros, não se restringindo apenas à hepatite-A, mas também a outras doenças por veiculação hídrica (e.g.: leptospirose, intoxicação por floração algal, diarreia, etc.). Este trabalho vem a contribuir com a instrumentalização da vigilancia por meio da construção e efetivação de planos de controle e políticas públicas de maior eficácia para combate à dispersão de doenças por veiculação hídrica. ABSTRACT: The hepatitis-A is a disease which has been accompanying human-kind since old civilizations. The disease is intimately related to water quality and accessibility, sanitation and sociodemographic conditions. The profiling of hepatitis-A transmission is of major importance for evidencing the sociodemographic groups mostly affected by the disease. According to the scientific literature, most of the epidemiological studies involve spatial, temporal, or spatial-temporal analysis; nonetheless, little has been done regarding how environmental factors can be related to the hepatitis-A transmission. Since waterborne diseases can be influenced by climatic and meteorological events (especially extreme events), diseases as hepatitis-A are expected to become even more frequent in the future due to the climate change. Specifically, the case of Brazil is a potential candidate for hepatitis-A studies. The diseases incidence is both spatial and temporal variable around the country; the Norte and Nordeste Brazilian macroregions are deemed most susceptible to the disease, as a consequence of their poor sanitation infrastructure and socioeconomic conditions. In light of such reality, this research focused at evaluating the cluster areas of epidemiological risk for hepatitis-A, and the sociodemographic and remote sensing environmental variables more closely related to the disease transmission in a study area (the state of Pará), for a period of ten years (2008-2017). Epidemiological data involved the notification reports for hepatitis-A, which was provided by the Secretaria Estadual de Saúde do estado do Pará (SESPA) by means of the Brazilian Notifiable Disease Information System (SINAN) of the Brazilian Ministry of Health. The sociodemographic variables were acquired from: a) the national census of 2010 by means of the Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE); b) the Ministério da Saúde (MS) of Brazil by means of the DATASUS platform; c) the Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS); d) the Brazilian federal government, by means of the healthcare investment financial support (transparência de investimentos em saúde) portal (http://aplicacao.saude.gov.br). The environmental variables were acquired from different databases, all of which were accessed and processed by means of the Google Earth Engine (GEE) platform. The cluster analyses of the municipalities hepatitis-A incidences were evaluated by means of two approaches: a) the first approach was on an annual basis, in which the Global and Local Moran indicators were applied; b) the second approach involved the space-time scan statistics, which allowed to evaluate the epidemiological clusters both in time and space. Regarding the second scope of this research, generalized linear and non-linear models were evaluated as alternative predictors for hepatitis-A transmission in the study area. The cluster analyses (space and space-time ones) indicated that the disease mostly affects the northern mesoregions of Pará; regions that encompass several riverine communities, urban centers and subnormal conglomerates. Regarding the regression analyses, the Histogram Gradient- Boos (HGB) was deemed the best approach, with lowest residue and bias ( 𝑅𝑀𝑆𝐸 = 2.36 and 𝑅2 = 0.95). Partial Dependence Analysis (PDA) and Permutation Feature Importance analysis (PFI) were applied to investigate the partial dependence and the relative importance values of the explanatory variables from the disease transmission prediction model. Results indicated a complex relationship between the disease transmission and the sociodemographic and environmental characteristics of the study area. Population size, lack of sanitation, urban clustering, year of notification, insufficient public vaccination programs, household proximity to open-air dumpsites and storm-drains, and lack of access to healthcare facilities and hospitals were sociodemographic parameters more closely related to HAV transmission. Turbidity and precipitation were the environmental parameters closest related to disease transmission. Based on HGB model, a hepatitis-A risk map was developed for Pará state. This risk map can be seen as an auxiliary tool for public health strategy planning and policy making. This study reinforces the need to incorporate remote sensing data in epidemiological modelling and surveillance plans for the development of early prevention strategies for hepatitis- A. | |||||||||
| Área | SRE | |||||||||
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Contribuição ao estudo... | |||||||||
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Contribuição ao estudo... | |||||||||
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| 4. Condições de acesso e uso | ||||||||||
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| Arquivo Alvo | publicacao.pdf | |||||||||
| Grupo de Usuários | philipe.leal@inpe.br simone | |||||||||
| Visibilidade | shown | |||||||||
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.15 | |||||||||
| Permissão de Leitura | allow from all | |||||||||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||||||||
| 5. Fontes relacionadas | ||||||||||
| Repositório Espelho | urlib.net/www/2021/06.04.03.40.25 | |||||||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S 8JMKD3MGPCW/46KUATE | |||||||||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 | |||||||||
| 6. Notas | ||||||||||
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