1 resultado para Acyclic Permutation
em Universidade Federal do Pará
Resumo:
A malária é uma doença parasitária causada por protozoários do gênero Plasmodium que completam seu ciclo de desenvolvimento alternando entre hospedeiros humanos e mosquitos do gênero Anopheles. No contexto mundial, constitui um grave problema de saúde pública que afeta principalmente os países em desenvolvimento de clima tropical e subtropical. No Brasil, acredita-se que 99,5% dos casos registrados de malária encontram-se na Amazônia Legal. Muito do sucesso deste agravo nesta região deve-se a fatores biológicos e ambientais que favorecem níveis altos de vetores, além de fatores sociais que comprometem os esforços para controlar a doença. Assim, o objetivo deste trabalho foi estudar o perfil epidemiológico da malária no Pará, durante uma série histórica (1999 – 2003), analisando a influência de variáveis ambientais e socioeconômicas sobre a prevalência dos casos. Para tal foram calculados os índices parasitários anuais (IPA) de cada município e, através de um SIG, estes dados foram georreferenciados e estudados de forma temporal e espacial. Dados sobre o desmatamento no Estado foram analisados, através de uma regressão por permutação, para tentar explicar a variação temporal da malária. Para o estudo espacial foi testada (regressão múltipla) a influência das variáveis: temperatura, pluviosidade, altitude, educação, longevidade e renda, sobre a prevalência da malária. No estudo temporal a malária apresentou uma tendência decrescente no Estado, entretanto, apenas 31 municípios apresentaram a mesma tendência, não houve tendência crescente, os 112 municípios restantes apresentaram tendência estável. Além disso, muitos municípios alternaram aumento e diminuição dos casos ao longo da série, indicando uma boa ação de controle, mas uma fraca atuação da vigilância. Neste contexto o desmatamento parece influenciar a série temporal da malária, obteve-se resultados significativos em dois (2001 e 2002) dos três anos estudados. No estudo espacial o modelo final adotado, apesar de uma baixo poder explicativo (R²=0.31), apresentou três variáveis significativas: número de meses secos, renda e educação. No entanto, o resultado das duas primeiras não se apresenta de uma forma direta, sendo reflexo de outras atividades. Apesar da escala adotada e de problemas na agregação dos dados (só estão disponíveis por município), este trabalho apresenta resultados relevantes que podem auxiliar os gestores da saúde (ou de endemias) a direcionar ações de controle para as áreas apontadas como críticas, atuando nos fatores de maior significância, obtendo assim melhor aproveitamento dos recursos humanos e materiais disponíveis.