Estudo sobre a distribuição da malária no Pará e sua correlação com fatores ambientais e socioeconômicos

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.

Allelic frequencies and statistical data obtained from 12 codis STR loci in an admixed population of the Brazilian Amazon

The allelic frequencies of 12 short tandem repeat loci were obtained from a sample of 307 unrelated individuals living in Macapá, a city in the northern Amazon region, Brazil. These loci are the most commonly used in forensics and paternity testing. Based on the allele frequency obtained for the population of Macapá, we estimated an interethnic admixture for the three parental groups (European, Native American and African) of, respectively, 46%, 35% and 19%. Comparing these allele frequencies with those of other Brazilian populations and of the Iberian Peninsula population, no significant distances were observed. The interpopulation genetic distances (F_ST coefficients) to the present database ranged from F_ST = 0.0016 between Macapá and Belém to F_ST = 0.0036 between Macapá and the Iberian Peninsula.

Simultaneous spectrometric determination of Cu2+, Mn2+ and Zn2+ in polivitaminic/polimineral drug using SPA and GA algorithms for variable selection

Este artigo apresenta uma aplicação do método para determinação espectrofotométrica simultânea dos íons divalentes de cobre, manganês e zinco à análise de medicamento polivitamínico/polimineral. O método usa 4-(2-piridilazo) resorcinol (PAR), calibração multivariada e técnicas de seleção de variáveis e foi otimizado o empregando-se o algoritmo das projeções sucessivas (APS) e o algoritmo genético (AG), para escolha dos comprimentos de onda mais informativos para a análise. Com essas técnicas, foi possível construir modelos de calibração por regressão linear múltipla (RLM-APS e RLM-AG). Os resultados obtidos foram comparados com modelos de regressão em componentes principais (PCR) e nos mínimos quadrados parciais (PLS). Demonstra-se a partir do erro médio quadrático de previsão (RMSEP) que os modelos apresentam desempenhos semelhantes ao prever as concentrações dos três analitos no medicamento. Todavia os modelos RLM são mais simples pois requerem um número muito menor de comprimentos de onda e são mais fáceis de interpretar que os baseados em variáveis latentes.