Análise espacial da leishmaniose visceral canina no município de Panorama, São Paulo, Brasil

A leishmaniose visceral é uma zoonose de grande importância para a saúde pública, com ampla distribuição geográfica e epidemiologia complexa. Apesar de diversas estratégias de controle, a doença continua se expandindo, tendo o cão como principal reservatório. Levando em consideração que análises espaciais são úteis para compreender melhor a dinâmica da doença, avaliar fatores de risco e complementar os programas de prevenção e controle, o presente estudo teve como objetivo caracterizar a distribuição da leishmaniose visceral canina e relacionar sua dinâmica com características ou feições espaciais no município de Panorama (SP). A partir de dados secundários coletados em um inquérito sorológico entre agosto de 2012 e janeiro de 2013, 986 cães foram classificados como positivos e negativos de acordo com o protocolo oficial do Ministério da Saúde. Posteriormente uma análise espacial foi conduzida, compreendendo desde a visualização dos dados até a elaboração de um mapa de risco relativo, passando por análises de cluster global (função K) e local (varredura espacial). Para avaliar uma possível relação entre o cluster detectado com a vegetação na área de estudo, calculou-se o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI). A prevalência da doença encontrada na população de cães estudada foi de 20,3% (200/986). A visualização espacial demonstrou que tanto animais positivos quanto negativos estavam distribuídos por toda a área de estudo. O mapa de intensidade dos animais positivos apontou duas localidades de possíveis clusters, quando comparado ao mapa de intensidade dos animais negativos. As análises de cluster confirmaram a presença de um aglomerado e um cluster foi detectado na região central do município, com um risco relativo de 2,63 (p=0,01). A variação espacial do risco relativo na área de estudo foi mapeada e também identificou a mesma região como área significativa de alto risco (p<0,05). Não foram observadas diferenças no padrão de vegetação comparando as áreas interna e externa ao cluster. Sendo assim, novos estudos devem ser realizados com o intuito de compreender outros fatores de risco que possam ter levado à ocorrência do cluster descrito. A prevalência, a localização do cluster espacial e o mapa de risco relativo fornecem subsídios para direcionamento de esforços do Setor de Vigilância Epidemiológica de Panorama para áreas de alto risco, o que pode poupar recursos e aperfeiçoar o controle da leishmaniose visceral no município.

Competitividade em clusters de alta tecnologia: estudo comparativo de clusters de ciências da saúde no Brasil e na Inglaterra

Este trabalho teve como objetivo desenvolver um modelo específico para analisar a competitividade de clusters de alta tecnologia. Foi realizado um estudo de casos múltiplos em que foram analisados os clusters de ciências da saúde de Ribeirão Preto, no Brasil, e de Oxfordshire, na Inglaterra. Coletaram-se dados primários e secundários. Os dados primários foram coletados por meio de entrevistas em ambos os clusters e os dados secundários por meio de relatórios, papers, websites, além de coleta realizada nos bancos de dados Fame e Orbis. O modelo Zaccarelli et al. (2008), utilizado como ponto de partida para o desenvolvimento do modelo, foi aprimorado de três maneiras: i. Por meio do ajustamento das métricas utilizadas para avaliar cada fundamento, o que incluiu, dentre outras coisas, uma adaptação do modelo para mapeamento de clusters desenvolvido por Todeva (2008); ii. Pela verificação da aderência de seus fundamentos aos clusters de alta tecnologia analisados; e iii. Pela identificação de fatores emergentes, importantes para competitividade de clusters de alta tecnologia. Os resultados mostram evidências de que entre os onze fundamentos do modelo original, nove se mostraram relevantes aos clusters de alta tecnologia, ratificando sua importância para a análise da competitividade de clusters. Além dos fundamentos originais, os resultados sugerem a inclusão de dois fundamentos emergentes: \"Inserção em cadeias globais\" e \"Disponibilidade de investimentos financeiros\", até então ignorados pelo modelo Zaccarelli et al. (2008). A pesquisa traz como contribuição teórica o desenvolvimento de um modelo específico para clusters de alta tecnologia; como contribuição metodológica as novas métricas, incluindo a incorporação da adaptação da metodologia de Todeva (2008); como contribuição empírica traz a comparação entre clusters de ciências da saúde reconhecidamente competitivos, mas pertencentes a países de realidades culturais e econômicas distintas; e como contribuição gerencial um modelo que pode ser utilizado por empresários e instituições pertencentes a clusters e que desejam analisar fatores que influenciam a sua competitividade.