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Tuberculosis is an infectious disease caused by Mycobacterium tuberculosis. Each year, more than 70 thousand new cases of the disease are registered in Brazil. The aim of this study was to analyze the tendency and the spatial distribution of tuberculosis in the state of Alagoas in the 2010-2015 period and to identify possible areas of under-reported cases or high risk of transmission. This was a mixed ecological study. Six indicators were analyzed: incidence of tuberculosis, incidence of bacilliferous pulmonary tuberculosis, mortality, HIV/TB coinfection, cure and treatment abandonment. In the temporal analysis, the regression model by inflection points (Joinpoint) was used to identify the APC (Annual Percentual Change) and the trends were classified as increasing, stationary and decreasing. In the spatial analysis, Local Empirical Bayesian Method and Global and Local Moran statistics were used. Significance adopted was 5% with a 95% confidence interval (CI 95%). There was a statistically significant tendency of reduction in the general rate of tuberculosis incidence (APC -5.6; p = 0.01) and the proportion of abandonment (APC -10.9; p = 0.048). However, the proportion of coinfection presented a growing tendency (APC 7.9; p = 0.01). The other indicators presented a stationary pattern. The Bayesian method reduced random data fluctuation. The Moran statistic showed a significant autocorrelation for the incidence of general and bacilliferous pulmonary tuberculosis, with a concentration in the Metropolitan Region of Maceió. Tuberculosis represents a major public health problem in Alagoas. The Mesoregion of the Alagoano Sertão (woodlands) appears as an area where under-reporting of cases occurs. The study demonstrated the need to strengthen actions to cope with the disease

A tuberculose é uma doença infectocontagiosa causada pelo Mycobacterium tuberculosis. A cada ano mais de 70 mil casos novos da doença são registrados no Brasil. Buscou-se analisar a tendência e a distribuição espacial da TB no estado de Alagoas no período de 2010 a 2015 e identificar áreas de possível subnotificação de casos ou de alto risco de transmissão. Trata-se de um estudo ecológico misto. Foram analisados seis indicadores: incidência de tuberculose, incidência de tuberculose pulmonar bacilífera, mortalidade, coinfecção HIV/TB, cura e abandono de tratamento. Na análise temporal, aplicou-se o modelo de regressão por pontos de inflexão (joinpoint) para a identificação do APC (Annual Percentual Change) e classificação da tendência em crescente, estacionária e decrescente. Na análise espacial, utilizou-se a Modelagem Bayesiana Empírica Local e a estatística de Moran Global e Local. Adotou-se significância de 5% e intervalo de confiança de 95% (IC 95%). Observou-se tendência estatisticamente significativa de redução da taxa de incidência de tuberculose geral (APC -5,6; p=0,01) e da proporção de abandono (APC -10,9; p=0,048). Por outro lado, a proporção de coinfecção apresentou tendência de crescimento (APC 7,9; p=0,01). Os demais indicadores apresentaram padrão estacionário. A modelagem bayesiana permitiu a redução da flutuação aleatória dos dados. A estatística de Moran mostrou auto correlação significativa para a incidência de tuberculose geral e pulmonar bacilífera, com concentração na Região Metropolitana de Maceió. A tuberculose representa um problema de saúde pública importante em Alagoas, uma vez que a Mesorregião do Sertão Alagoano se configurou como área de subnotificação de casos demonstrando-se, nesse sentido, a necessidade de fortalecimento das ações de enfrentamento à doença

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Justificativa e Objetivos: Alagoas configura-se como um estado brasileiro no qual a hanseníase encontra-se eliminada, todavia há evidências de que se trata de uma pseudo eliminação. Neste sentido o objetivo do estudo foi analisar a dinâmica temporal e espacial da Hanseníase no estado de Alagoas-Brasil, entre 2010-2015. Métodos: Foi realizado estudo ecológico incluindo seis indicadores de monitoramento da hanseníase obtidos a partir de dados secundários do Sistema Nacional de Agravos de Notificação Para a análise temporal, adotou-se joinpoint regression model. A tendência foi classificada em crescente, decrescente ou estacionária. Para a análise espacial, utilizou-se o Modelo Bayesiano Empírico Local e a Estatística de Moran Global e Local. Resultados: A análise por joinpoint mostrou tendência de redução do coeficiente de prevalência (APC=-11,2; p=0,008) e de aumento da proporção de contatos examinados (APC=7,0; p=0,015). O coeficiente de detecção geral e de indivíduos com grau II de incapacidade física, bem como a proporção de cura apresentaram padrão estacionário. O coeficiente de detecção em menores de 15 anos mostrou inversão da tendência a partir de 2013 (APC=7,8; p=0,011). A estatística de Moran mostrou autocorrelação espacial, com municípios mais prioritários no sertão do estado. Conclusão: Apesar de a hanseníase ser considerada eliminada em Alagoas, a elevada carga na população geral, a presença em menores de 15 anos e de indivíduos incapacitados, a frágil proporção de cura, a qualidade duvidosa do exame de contatos e a localização geográfica do estado constituem elementos que sustentam que a eliminação trata-se de um processo operacional e não real.(AU)

Background and Objectives: Alagoas is a Brazilian state in which leprosy is eliminated, but there is evidence that it is a pseudo-elimination. To analyze the temporal and spatial dynamics of leprosy in the state of Alagoas, Brazil, in between 2010 and 2015. Methods: Ecological study. Six indicators of leprosy monitoring were analyzed. Secondary data from the National System of Notifiable Diseases were used to calculate the indicators. For the temporal analysis we adopted joinpoint regression model. The trend has been ranked in increasing, decreasing or stationary. For the spatial analysis, the Local Empirical Bayesian Model and the Global and Local Moran Statistics were used. Significance was set at 5% and 95% CI. Results: The analysis by joinpoint showed a tendency to reduce the prevalence coefficient (APC=-11.2, p=0.008) and to increase the proportion of contacts examined (APC=7.0, p=0.015). The general detection coefficient, the coefficient of cases with degree II of physical incapacity and the proportion of cure showed a stationary pattern. The coefficient of detection in children under 15 years showed an inversion of the trend from 2013 (APC=7.8, p=0.011). The Moran statistic showed spatial autocorrelation, with municipalities more priority in the hinterland of the state. Conclusion: Althought being considered as eliminated in Alagoas, the high burden in the general population, the presence in children under 15 years of age and of incapacitated individuals, the fragile cure rate, the dubious quality of the contact survey and the geographical location of the state constitute the set of elements that maintain that elimination is a purely virtual process.(AU)

Justificación y Objetivos: Alagoas se configura como un estado brasileño en el cual la lepra se encuentra eliminada, sin embargo, hay evidencias de que se trata de una pseudo-eliminación. Analizar la dinámica temporal y espacial de la lepra en el estado de Alagoas-Brasil, entre 2010 y 2015. Métodos: Estudio ecológico mixto. Se analizaron seis indicadores de seguimiento de la lepra. Los datos secundarios del Sistema Nacional de Agravios de Notificación se utilizaron para el cálculo de los indicadores. Para el análisis temporal se adoptó joinpoint regresion model. La tendencia fue clasificada en creciente, decreciente o estacionaria. Para el análisis espacial, se utilizó el Modelo Bayesiano Empírico Local y la Estadística de Moran Global y Local. Se adoptó una significancia del 5% y el intervalo de confianza 95%. Resultados: El análisis por joinpoint mostró una tendencia de reducción del coeficiente de prevalencia (APC=-11,2, p=0,008) y del aumento de la proporción de contactos examinados (APC=7,0, p=0,015). El coeficiente de detección general, el coeficiente de casos con grado II de incapacidad física y la proporción de curado presentaron patrón estacionario. El coeficiente de detección en menores de 15 años mostró inversión de la tendencia a partir de 2013 (APC=7,8, p=0,011). La estadística de Moran mostró autocorrelación espacial, con municipios más prioritarios en el sertão del estado. Conclusiones: A pesar de ser tenida como eliminada en Alagoas, la elevada carga en la población general, la presencia en menores de 15 años, la presencia de individuos incapacitados, la frágil tasa de curación, la calidad dudosa del examen de contactos y la ubicación geográfica del estado constituyen el conjunto de elementos que sostienen que la eliminación se trata de un proceso meramente virtual.(AU)

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OBJECTIVE: to compare the temporal evolution and spatial distribution of epidemiological indicators of leprosy, both crude and also corrected using the empirical Bayesian model, Bahia, Brazil, 2001-2012. METHODS: this was an ecological study using data from the Notifiable Diseases Information System; all 417 municipalities in Bahia were included and the following indicators per 100,000 inhabitants were analyzed - detection rate of new cases in the general population, in those <15 years old, and in those with grade 2 physical disability -; the local empirical Bayesian model was used to smoothen the indicators, and Student's t-test was used to compare means. RESULTS: indicators estimated by the model were higher than crude indicators; estimated detection rates in the general population and in those <15 years old were higher than crude rates in 253 (60.7%) and 209 (50.1%) municipalities, respectively; areas of greatest risk were concentrated in the northwestern and southern regions of the state. CONCLUSION: spatial distribution of the disease was heterogeneous and there was possible underreporting of cases.

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Objetivo: comparar a evolução temporal e a distribuição espacial dos indicadores epidemiológicos de hanseníase brutos e corrigidos pelo modelo bayesiano empírico, Bahia, Brasil, 2001-2012. Métodos: estudo ecológico com dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação; foram incluídos todos os 417 municípios baianos e analisados os indicadores/100 mil habitantes - taxa de detecção de casos novos na população geral, em <15 anos e de grau 2 de incapacidade física -; utilizou-se o modelo bayesiano empírico local para suavização dos indicadores, e o teste t de Student, para comparação das médias. Resultados: os indicadores estimados pelo modelo foram superiores aos observados; as taxas de detecção geral e em <15 anos estimadas foram superiores às observadas em 253 (60,7%) e 209 (50,1%) municípios, respectivamente; as áreas de maior risco concentraram-se no eixo Norte-Oeste e na região Sul do estado. Conclusão: distribuição espacial heterogênea da doença e existência de possível subnotificação de casos.

Objetivo: comparar la evolución temporal y la distribución espacial de los indicadores epidemiológicos de la lepra brutos y corregidos por el modelo bayesiano empírico, Bahia, 2001-2012. Métodos: estudio ecológico con datos del Sistema de Información de Agravamientos de Notificación; se incluyeron todos los 417 municipios baianos y se analizaron los indicadores/100 mil habitantes - tasa de detección de casos nuevos en la población general, en <15 años y de grado 2 de incapacidad física -; se utilizó el modelo bayesiano empírico local para suavizar los indicadores, y la prueba t de Student, para la comparación de los promedios. Resultados: los indicadores estimados por el modelo fueron superiores a los observados; las tasas de detección general y en <15 años estimadas fueron superiores a las observados en 253 (60,7%) y 209 (50,1%) municipios; las áreas de mayor riesgo se concentraron en el eje Norte-Oeste y en la región sur del estado. Conclusión: distribución espacial heterogénea de la enfermedad y existencia de posible subnotificación.

Objective: to compare the temporal evolution and spatial distribution of epidemiological indicators of leprosy, both crude and also corrected using the empirical Bayesian model, Bahia, Brazil, 2001-2012. Methods: this was an ecological study using data from the Notifiable Diseases Information System; all 417 municipalities in Bahia were included and the following indicators per 100,000 inhabitants were analyzed - detection rate of new cases in the general population, in those <15 years old, and in those with grade 2 physical disability -; the local empirical Bayesian model was used to smoothen the indicators, and Student's t-test was used to compare means. Results: indicators estimated by the model were higher than crude indicators; estimated detection rates in the general population and in those <15 years old were higher than crude rates in 253 (60.7%) and 209 (50.1%) municipalities, respectively; areas of greatest risk were concentrated in the northwestern and southern regions of the state. Conclusion: spatial distribution of the disease was heterogeneous and there was possible underreporting of cases.

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