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		<secondarykey>INPE-18539-TDI/3184</secondarykey>
		<citationkey>Teixeira:2022:FaAmSo</citationkey>
		<title>Análise espaço-temporal da leptospirose: fatores ambientais e sociodemográficos em dois municípios do baixo Tocantins no Pará, Brasil</title>
		<alternatetitle>Space-temporal analysis of leptospirosis: environmental and socio-demographic factors in two municipalities of baixo Tocantins in Pará, Brazil</alternatetitle>
		<course>SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR</course>
		<year>2022</year>
		<date>2021-12-17</date>
		<thesistype>Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)</thesistype>
		<secondarytype>TDI</secondarytype>
		<numberofpages>86</numberofpages>
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		<size>5038 KiB</size>
		<author>Teixeira, Raíssa Caroline dos Santos,</author>
		<committee>Kampel, Silvana Amaral (presidente), ,</committee>
		<committee>Kampel, Milton (orientador), ,</committee>
		<committee>Guimarães, Ricardo José de Paula Souza e (orientador), ,</committee>
		<committee>Monteiro, Antonio Miguel Vieira ,</committee>
		<committee>Gurgel, Helen da Costa ,</committee>
		<committee>Leal, Philipe Riskalla,</committee>
		<e-mailaddress>raissa.teixeira@inpe.br, raissa.teixeira@hotmail.com</e-mailaddress>
		<university>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</university>
		<city>São José dos Campos</city>
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		<keywords>saúde pública, epidemiologia espacial, leptospirose, geoprocessamento, sensoriamento remoto, public health, spatial epidemiology, leptospirosis, geoprocessing, remote sensing.</keywords>
		<abstract>As doenças de veiculação hídrica estão presentes em todo o mundo e geralmente no Brasil são associadas a baixas condições socioeconômicas e de saneamento. O uso de dados ambientais detectáveis por sensoriamento remoto aliado a técnicas de geoprocessamento vem crescendo principalmente na área da epidemiologia espacial. A leptospirose é uma doença infecciosa que ainda apresenta desafios para seu controle, uma preocupação de saúde em países em desenvolvimento com infraestrutura sanitária deficiente, baixas condições socioeconômicas e acesso limitado à água limpa. Para melhor compreender os principais fatores associados à transmissão da leptospirose em uma região endêmica, este estudo aplicou técnicas estatísticas e de geoprocessamento em dois municípios do estado do Pará, Brasil - Abaetetuba e Barcarena - de 2007 a 2019. Os dados epidemiológicos foram extraídos do Sistema de Informações de Agravos de Notificação (SINAN). Os dados sociodemográficos e divisões geopolíticas foram obtidos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Os dados ambientais foram adquiridos por meio do Google Earth Engine e são de três fontes principais: NASA Shuttle Radar Topography Mission (SRTM); Japan Aerospace Exploration Agency's (JAXA) e European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). As variáveis incluíram escoamento superficial, temperatura do solo e do ar e volume de água do solo, e foram pré-processadas tanto no tempo, em média diária, quanto no domínio espacial, como a média em uma área circular com raio de 10km em torno de cada caso georreferenciado. Um total de 56 casos positivos de leptospirose foram estudados, sendo 51 georreferenciados. A análise descritiva caracterizou o perfil socioepidemiológico dos infectados pela leptospirose e as análises espaciais mostraram o comportamento da doença no espaço. As associações entre a incidência de leptospirose e fatores ambientais e sociodemográficos foram analisadas por meio de um modelo de regressão linear generalizado. Os resultados evidenciaram diferentes tendências anuais dos casos confirmados nos municípios, e um padrão ondulatório interanual com periodicidade aproximada de 4 anos. Os resultados indicaram áreas de risco principalmente nas áreas urbanas e uma autocorrelação espacial positiva com um Índice de Moran de 0,372. A caracterização socioepidemiológica mostrou que homens autodeclarados pardos de 30 a 59 anos foram os mais afetados. O diagnóstico laboratorial (62,50%) e internação (79,25%) confirmaram a alta necessidade de atendimento hospitalar. Locais com sinais de roedores (71%), enchentes (57,14%) e lixo (48,21%) foram os fatores ambientais mais correlacionados à doença. Dados de sensoriamento remoto e técnicas de geoprocessamento foram essenciais para identificar áreas de risco. A regressão estatística evidenciou a declividade e o lixo como as variáveis mais relacionadas. Este estudo reforça a importância da integração dos dados de sensoriamento remoto aos estudos epidemiológicos, e dos investimentos em saneamento e infraestrutura para prevenir surtos de doenças, especialmente as de veiculação hídrica. Estudos como este podem ser utilizados para apoio às tomadas de decisão na área da saúde e na distribuição de recursos. ABSTRACT: Waterborne diseases are present all over the world and are generally associated in Brazil with poor socioeconomic and sanitation conditions. The use of environmental remote sensing data combined with geoprocessing techniques has been growing especially in the spatial epidemiology. Leptospirosis is an infectious disease that still poses big challenges to its control; a health concern mainly in developing countries with deficient sanitary infrastructure, critical socioeconomic conditions and limited clear water accessibility. In an effort to better understand the main factors associated with leptospirosis transmission in an endemic region, this study applied statistical and geoprocessing techniques in two municipalities of Pará state, Brazil - Abaetetuba and Barcarena  from 2007 to 2019. The epidemiological data were acquired from the Information System for Notifiable Diseases (SINAN). The sociodemographic and geopolitical divisions datasets were obtained from the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). The environmental data were acquired by means of Google Earth Engine and derived from three main sources: NASA Shuttle Radar Topography Mission (SRTM); Japan Aerospace Exploration Agency's (JAXA), and European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Variables included surface runoff, soil temperature, air temperature and soil water volume. They were preprocessed both in time - daily averaged, and in spatial domain - 10km buffer radius averaged around each georeferenced case. A total of 56 leptospirosis cases were positively evaluated and 51 were georeferenced. Descriptive analysis characterized the socio-epidemiological profile of those infected with leptospirosis and spatial analyzes showed the behavior of the disease on the space. The associations between leptospirosis incidence and environmental and sociodemographic factors were analyzed via a generalized linear regression model. Results evidenced different annual trends of positive notifications for each municipality, and an inter-annual sigmoidal pattern with a periodicity of approximately 4 years, with greater values in the first semester. Results indicated hotspots primarily in urban areas, and a positive spatial autocorrelation with a Morans Index of 0.372. The socio-epidemiological characterization evidenced that self-declared brown men aging 30 to 59 were most affected. Laboratory diagnosis (62.50%) and hospitalization (79.25%) confirmed the high demand for hospital care. Locations with signs of rodents (71%), flooding (57.14%) and garbage (48.21%) were the most related environmental factors to the disease transmission. Remote sensing data and geoprocessing techniques were essential to identify leptospirosis hotspots. The statistical regression evidenced the surface gradient (slope) and garbage as the most correlated variables. This study reinforces the importance of integrating remote sensing data into epidemiological studies and the investment in sanitation and infrastructure in order to promote proper healthcare conditions and prevention towards diseases outbreaks in general. Studies like this can be used to support decision-making in the health area and in the resources distribution.</abstract>
		<area>SRE</area>
		<language>pt</language>
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		<usergroup>raissa.teixeira@inpe.br</usergroup>
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		<supervisor>Guimarães, Ricardo José de Paula Souza e ,,</supervisor>
		<supervisor>Kampel, Milton ,,</supervisor>
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