Analyse exploratoire de données spatiales de dengue dans l’état de São Paulo

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SILVA, José de Paula [1]

SILVA, José de Paula. Analyse exploratoire des données spatiales de dengue dans l’état de São Paulo au Brésil. Revue scientifique pluridisciplinaire de la base de connaissances. 03 ans, Ed. 06, vol. 01, p. 136-144, juin 2018. ISSN:2448-0959

Résumé

Objectif : Evaluer l’espace groupes dans l’incidence de la dengue dans l’état de São Paulo, entre les mois de janvier à mai 2015.

Méthodes : cette étude avec la population de cas de dengue confirmés notifications, autochtones, municipalité de l’état de São Paulo, entre les mois de janvier à mai 2015 2015.  La corrélation spatiale et ses groupes ont été évalués par les indices de globalité Moran et localité.

Résultats et discussion : la distribution du taux d’incidence de la Dengue dans les premiers mois de 2015 présenté le mode de répartition spatiale, c'est-à-dire la présence de groupes ou de grappes, dans des régions spécifiques de l’état de São Paulo au Brésil. Groupes à forte incidence taux ont été observés dans les régions de méso-d’assise, Araçatuba, São José do Rio Preto, Bauru, Araraquara et Campinas à Presidente Prudente.

Conclusions : le taux d’incidence et de leurs groupes respectifs ont montré qu’il existe un modèle de groupe de la Dengue. Ainsi, l’analyse exploratoire des données spatiales peut être un outil essentiel dans les interventions destinées à la prévention et la lutte contre la maladie.

Mots clés : Dengue, SIG, analyse de données exploratoire spatiale.

Introduction

La dengue est une aiguë fébrile, ce qui affecte l’homme, étant considéré comme un problème de santé publique dans le monde. Les Arbovirus est genre Flavivirus avec quatre sérotypes sont connus : DENV1, DENV3 et DENV2 DENV4.

Il est actuellement très répandu dans les pays tropicaux et subtropicaux, dont les conditions environnementales favorisent le développement et la prolifération des Aedes aegypti et Aedes albopictus (PENNA, 2010).

La fièvre dengue au Brésil a présenté les tendances temporelles en ce qui concerne la manifestation de votre transmission et conséquente, conduisant à l’apparition de pics épidémiques dans certains mois de l’année.

Donc variables météorologiques, notamment la température et précipitations influencent la dynamique du vecteur et, par conséquent, l’incidence de la maladie (VIANA et IGNOTTI, 2013).

Différentes stratégies de prévention de la Dengue ont été adoptés et recommandés, il s’agit de la fourniture des indicateurs épidémiologiques qui peut prendre en charge la définition des groupes et des secteurs prioritaires pour le contrôle (Brésil, C 2014).

Les données de la surveillance épidémiologique centre de Sao Paulo montre que ces dernières années (2013 et 2014) ont eu lieu plus de 200 000 notifications de Dengue dans l’État (2014).

Matériaux et méthodes

Cette étude écologique a analysé la distribution spatiale des taux d’incidence de la dengue. Les tarifs ont été déterminés selon les critères du ministère de la santé, déterminer le nombre de cas confirmés de fièvre dengue (dengue hémorragique et classique), pour 100 000 habitants à n’importe quel compte tenu de l’espace géographique, spécifiques à l’affaire de chacun municipalité de l’état de São Paulo (OPS, 2012)

Les données relatives à a confirmé des cas de dengue ont été obtenues depuis le centre de surveillance épidémiologique Prof. Alexander Vrandjac « soutenu par le gouvernement de l’état de São Paulo (CVE/SES-SP, 2015).

La requête a été exécutée de la répartition des cas de fièvre dengue signalés et confirmés (locaux et importés) dans l’état de São Paulo, selon la municipalité de résidence, par mois d’apparition des symptômes l’année 2015. Pour l’analyse des grappes, nous avons sélectionné les données relatives aux notifications confirmées par municipalité indigène dans l’état de São Paulo, entre les mois de janvier à mai 2015 2015.

Concernant le taux adopté comme estimation des données concernant la population IBGE population estime pour les municipalités brésiliennes en juin 2014, disponible sur le site de l’Institut (Brésil, 2014b).

Sur l’analyse spatiale initialement adopté la répartition par classes en multiples de 100 cas pour 100 000 habitants, étant la dernière classe, composée de 300 ou plus cas/100 000 habitants due la définition retenue de l’épidémie de fièvre dengue (plue de 300 cas/100 000) .

En ce qui concerne la corrélation spatiale, elle a été évaluée par l’indice de Moran.  L’hypothèse de nullité, dans ce cas, doit être égal à zéro. Des valeurs positives (entre 0 et + 1) montrent la corrélation inverse une corrélation directe et négative (entre 0 et-1). La validité statistique a été déterminée par l’importance estimée par le pseudo-significância pour 99 permutations qui permet la détermination d’une p-valeur.

Il a été décidé également la diffusion de diagramme Moran pour chaque mois, indiquant également l’indice de Moran. Le diagramme est construit selon des valeurs normalisées (soustraite de votre moyenne et divisé par l’écart-type des valeurs d’attribut) étant un graphique bidimensionnel de z (valeurs indicatives) par wz (moyenne des voisins) et divisée en quadrants.

Groupes (clusters), ont été évalués par l’indice I de Moran (Local indicateurs d’emplacement Association spatiale – LISA. L’indice de Moran peut trouver la corrélation spatiale de l’emplacement entre les domaines et être locale permet d’identifier des groupes (clusters) de ces deux domaines comme les valeurs aberrantes.

Pour identifier la dépendance spatiale a reçu la carte Moran pour chaque mois, dont l’Index Global indiqué autocorrélation spatiale. Les valeurs obtenues sont les suivantes : 0 (non significatif), 1-Q1 (haute-haute), 2-Q2 (bass-bass), 3-Q3 (haut/bas) et 4-Q4 (basse-haute).

Pour l’identification des régions de l’État, la Division de l’état de São Paulo, selon l’Institut brésilien de géographie et de statistique (IBGE) dans les 15 régions méso (Brésil, 2014a).

Analyse spatiale programmes utilisés étaient le Terraview®, la version 4.22 et la GeoDa®, bases de 1,67 et cartographiques version utilisées ont été obtenues sur le site de l’IBGE.

Résultats et discussion

De la fièvre Dengue confirmés dans la période de janvier à mai 2015 de notifications, la coropléticos des cartes du mois janvier 2015 caractéristique deux méso-régions de l’État, avec la confirmation de cas de dengue, la Mésorégion d’assise et la méso-la région de Campinas. (Figure 1). Progressivement les régions un manquement possible montrent expansion dont le point culminant apparent se produit en mars 2015. Commence alors un processus de dégradation des notifications via le mois de mai.

Cette fonctionnalité peut être observée avec les données contenues dans le tableau 1, par l’intermédiaire du grand nombre de notifications de la Dengue pour atteindre le maximum de valeur votre en mars avec la réduction de deux mois.

Une autre note sont les régions avec un taux faible de fièvre Dengue, en particulier les régions de Itapetininga et Ribeirão Preto.

Figure 1-répartition des taux de cas confirmés de fièvre Dengue pour 100 000 habitants des municipalités de l’état de São Paulo, Brésil, dans la période de janvier à mai 2015.
Figure 1-répartition des taux de cas confirmés de fièvre Dengue pour 100 000 habitants des municipalités de l’état de São Paulo, Brésil, dans la période de janvier à mai 2015.

Tableau 1-nombre de notifications et de la confirmation de cas de fièvre Dengue dans l’état de São Paulo au cours des mois de janvier à mai 2015 selon la surveillance Center Epidemiologica (CVE-SP).

Confirmé
Mois (2015) Notifiées Autochtone Importé
Janvier 55036 36659 2059
Février 132075 85478 3473
Mars 244864 149042 4808
Avril 139810 79900 2902
Mai 35466 16807 600
Total 607251 367886 13842

 

Il confirme l’existence d’autocorrélation spatiale du taux variable de cas de dengue par 100 000 habitants a été déterminé par des valeurs positives et significatives des index de Moran pendant les mois de février à Global mars 2015. Taux de Moran au cours de cette période varient de 0.214092 (février) et 0.156389 (avril) étant significatives avec des valeurs de p = 0,01. Les mois de janvier et ne fourniront pas d’autocorrélation spatiale (Figure 2).

Figure 2-schéma de la diffusion de Moran de taux de confirmation de la dengue par 100 000 en valeurs normalisées z (montants soustraits de la moyenne et divisé par l’écart-type), représenté dans l’abscisse et wz (moyenne des voisins) dans l’ordre, au cours de la les mois de janvier à mai 2015.
Figure 2-schéma de la diffusion de Moran de taux de confirmation de la dengue par 100 000 en valeurs normalisées z (montants soustraits de la moyenne et divisé par l’écart-type), représenté dans l’abscisse et wz (moyenne des voisins) dans l’ordre, au cours de la les mois de janvier à mai 2015.

L’indice de Moran Global, dont les valeurs ont montré signification a cherché à identifier les groupes locaux des mois de février, mars et avril grâce à des indicateurs locaux de l’Association spatiale (LISA) pour la construction de cartes de Moran.

Figure 3-répartition des groupes (clusters) de Confirmation de la Dengue pour 100 000 habitants du Local des indicateurs de liaison spatiale (LISA) statistiquement significative (carte de Moran) entre les mois de février et avril 2015.
Figure 3-répartition des groupes (clusters) de Confirmation de la Dengue pour 100 000 habitants du Local des indicateurs de liaison spatiale (LISA) statistiquement significative (carte de Moran) entre les mois de février et avril 2015.

Ces derniers mois a été possible d’identifier des groupements les présentés dans Q1 (haute-haute), c'est-à-dire, hautes et moyennes des valeurs élevées. Les groupes se trouvaient dans les méso-régions d’Assisi, Marilia, Araçatuba, San Jose do Rio Preto, Campinas Araraquara en février.

Autres groupements importants et significatifs sont observés en Q2 (très bas), c'est-à-dire, basse et moyenne des valeurs basses. Ces amas sont trouvaient dans la région de Itapetininga et une partie des régions de la côte sud, Bauru et métropolitains, Macro aussi bien à partir de groupes situés dans la région de Ribeirão Preto, la vallée de Paraíba, metropolitan et de Presidente Prudente.

Pendant les mois de mars et avril se produire changements en groupements présentés au 1er trimestre.  Vous pouvez voir le groupe situé dans la région de Campinas n’apparaît pas dans le mois d’avril, le groupe déjà situé dans la région de São José do Rio Preto devient plus évident dans le mois d’avril.

Ainsi, il était possible de dire avec confiance de 95 % qu’il y a Association spatiale positive, c'est-à-dire existe municipalités ayant un taux élevé de confirmation de la Dengue, entourée des municipalités ayant le même caractère, tout comme il y ont des municipalités avec des taux bas de confirmation de la Dengue, entourée par les municipalités avec la même fonctionnalité. Les municipalités dans les quadrants (basse-haute) Q3 et Q4 (haut/bas) apparaît, mais ne sont pas considérés comme importants en raison du faible nombre de municipalités.

Conclusions

Cet article montre que la fièvre Dengue dans l’état de São Paulo, au cours de l’année 2015 présenté une période caractéristique entre les mois de février à avril. Renforce le concept de l’autocorrélation spatiale, ce qui démontre que le chaos de la Dengue ne se produisent pas au hasard, mais oui, il y a une dépendance spatiale vérifié par index Moran et général Local.

Les méso-régions d’Assisi, Marilia, Araçatuba, salmia, Araraquara et les Prairies ont été les plus importantes, dont les municipalités avec des valeurs élevées dans l’incidence de la dengue avaient leurs voisins avec des moyennes élevées.  Cette conclusion doit être considérée dans le processus de prévention et de lutte contre le virus. Depuis le début des événements il est une grande chance que les municipalités avoisinantes de présenter aussi la maladie dans un processus d’expansion.

Lutte contre la Dengue devrait envisager que, une fois lancé l’éclosion dans un endroit, autres municipalités de la région ont tendance à être touchés.

Brésil. Découpage Territorial brésilien. Brasilia, 2014a.  Disponible à : < http://www.ibge.gov.br/home/geociencias/cartografia/default_dtb_int.shtm >. Accès au : 02/02/2015.

______. Estimations de la population des municipalités brésiliennes.  2014b.  Disponible à : < http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/populacao/estimativa2014/default.shtm >. Accès au : 02/02/2015.

______. Guide pour la surveillance de la santé.  Brasilia : surveillance de santé Secrétariat, 2014c. 812.

CVE/SSE-SP. Répartition des cas de fièvre dengue signalés et confirmés (autochtones et importés) dans l’Etat de São Paulo.  2015.  Disponible à : < http://www.cve.saude.sp.gov.br/htm/zoo/dengue_dados.html >. Accès au : 06/05/2015.

OPS. Indicateurs de base pour la santé au Brésil : concepts et applications. Pan American Health Organization, 2012.  ISBN 9788587943651. Disponible à : < https://books.google.com.br/books?id=p9eiQwAACAAJ >.

PENNA, g. infectieuses et maladies parasitaires : Guide de poche.   Ministère de la santé, la surveillance de la santé Secrétariat, 2010.  ISBN 9788533416574. Disponible à : < https://books.google.com.br/books?id=OLLAkQEACAAJ >.

SÃO PAULO. Plan de surveillance, de prévention et de contrôle de la fièvre dengue dans l’état de São Paulo 2014-2015.  São Paulo : Commission de la santé, 2014. 24.

VIANA, D. V. ; IGNOTTI, E. La présence de variations de la dengue et la météo au Brésil : examen systématique. Brazilian Journal of epidemiology, v. 16, p. 240-256, 2013. ISSN 1415-790 x.

[1] Prof. Dr.  Universidade Estado de Minas Gerais – étapes

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