Identification of spatial patterns in the distribution of meningitis in the State of Mato Grosso Brazil, from 2007 to 2019 / Identificação de padrões espaciais na distribuição da meningite no estado de Mato Grosso Brasil, no período de 2007 a 2019
Rev. Ciênc. Méd. Biol. (Impr.)
; 21(2): 252-258, out.2022. tab, fig
Article
em En
| LILACS
| ID: biblio-1400155
Biblioteca responsável:
BR342.1
ABSTRACT
Objective:
to analyze the underreporting of meningitis records in the state of Mato Grosso, under conditions of vulnerability, based on spatial analysis.Methodology:
Meningitis cases and estimated population were collected from DataSUS, organized by municipality of residence in the state of Mato Grosso and year of notification. Incidence rates were calculated by dividing the number of cases by the population, multiplying the result by 100,000. For spatial autocorrelation analysis, mean rates were used for the entire period, in addition to the variables percentage of poor, percentage of the population living in households with toilets and running water, and Municipal Human Development Index Income (MHDI Income), obtained from the Atlas of Human Development in Brazil.Results:
in general, inverse autocorrelation was observed for the percentage variable of the population living in households with toilets and running water, with municipalities in the center and southeast of the state under high-high autocorrelation and municipalities in the northwest and northeast under low -low. As for the MHDI Income, cities in the center presented high-high autocorrelation and cities in the south and northwest, low-low.Conclusion:
the scenario suggests that there is underreporting of meningitis cases in Mato Grosso, as situations marked by less privileged socioeconomic conditions are risk factors for disease transmission. Improvement of health services is suggested, seeking equitable public policies that aim to reduce the existing inequalities in this country.RESUMO
Objetivo:
analisar a subnotificação dos registros de meningite no estado de Mato Grosso, analisado sob condições de vulnerabilidade, a partir de análise espacial.Metodologia:
casos de meningite e população estimada foram coletados no DataSUS, sendo organizados por município de residência no estado de Mato Grosso e ano de notificação. Taxas de incidência foram calculadas a partir da divisão do número de casos pela população, multiplicando o resultado por 100.000. Para análise de autocorrelação espacial, foram utilizadas taxas médias para todo o período, além das variáveis percentual de pobres, percentual da população que vive em domicílios com banheiro e água encanada e Índice de Desenvolvimento Humano Municipal Renda (IDHM Renda), obtidas junto ao Atlas de Desenvolvimento Humano no Brasil.Resultados:
de uma forma geral, observou-se autocorrelação inversa quanto à variável percentual da população que vive em domicílios com banheiro e água encanada, com municípios do centro e do sudeste do estado sob autocorrelação alto-alto e municípios do noroeste e do nordeste, sob baixo-baixo. Quanto ao IDHM Renda, municípios do centro apresentaram autocorrelação alto-alto e municípios do sul e noroeste, baixo-baixo.Conclusão:
o cenário sugere que há subnotificação de casos de meningite em Mato Grosso, pois situações marcadas por condições socioeconômicas menos privilegiadas são fatores de risco para transmissão da doença. Sugere-se aprimoramento de serviços de saúde, buscando políticas públicas equânimes que visem reduzir as desigualdades existentes neste paAssuntos
Palavras-chave
Texto completo:
1
Coleções:
01-internacional
Base de dados:
LILACS
Assunto principal:
Vulnerabilidade a Desastres
/
Análise Espacial
/
Serviços de Saúde
/
Meningite
Tipo de estudo:
Diagnostic_studies
/
Prognostic_studies
/
Risk_factors_studies
Aspecto:
Determinantes_sociais_saude
Limite:
Child
/
Child, preschool
/
Female
/
Humans
/
Male
País/Região como assunto:
America do sul
/
Brasil
Idioma:
En
Revista:
Rev. Ciênc. Méd. Biol. (Impr.)
Assunto da revista:
BIOLOGIA
/
MEDICINA
Ano de publicação:
2022
Tipo de documento:
Article
País de afiliação:
Brasil
País de publicação:
Brasil