O objetivo foi analisar a difusão dos casos de febre amarela no tempo e no espaço, na epidemia de 2017, no Estado do Espírito Santo, Brasil. Estudo observacional ecológico, com análise espacial da difusão dos casos de febre amarela. Para o georreferenciamento das informações e a análise espacial, utilizou-se a malha digital do Estado do Espírito Santo, dividida em 78 municípios, por meio do software ArcGIS 10.3. Realizou-se uma análise de geoestatística utilizando a função krigagem ordinária. Nosso estudo mostrou uma incidência de 4,85/100 mil habitantes de febre amarela silvestre no Espírito Santo, no período de 2017, perfazendo uma letalidade de 29,74%. Os casos de febre amarela silvestre estão distribuídos em 34 municípios dos 78 que compõem o estado, representando 43% do território. A distribuição temporal dos casos de febre amarela registrados no presente estudo encontrava-se entre a 1ª e a 19ª Semana Epidemiológica (SE). Por meio da análise espacial de geoestatística por krigagem ordinária, foi possível demonstrar a difusão espacial por contágio da doença amarílica entre os municípios no Estado do Espírito Santo, com uma continuidade espacial. A doença surgiu no estado na SE 1 pelos municípios que realizam divisa com o Estado de Minas Gerais. O geoprocessamento demonstrou que a doença amarílica chegou ao Espírito Santo pelos municípios vizinhos ao Estado de Minas Gerais, seguindo em direção leste do estado, atingindo o litoral. Apresentou uma maior concentração de casos e tempo de permanência nas regiões Central e Metropolitana, que possuem áreas de Mata Atlântica, mostrando um padrão de continuidade da difusão por contágio.

The objective was to analyze the diffusion of cases of yellow fever in time and space in the epidemic of 2017 in the state of Espírito Santo, Brazil. An ecological observational study was performed with spatial analysis of yellow fever cases. Georeferencing of information and spatial analysis used the digital grid for the state of Espírito Santo, divided into 78 municipalities (counties), using the Arcgis software, 10.3. Geostatistical analysis was performed using the ordinary kriging function. The study found an incidence of 4.85/100,000 inhabitants of sylvatic yellow fever in Espírito Santo in 2017, with 29.74% case-fatality. Sylvatic yellow fever cases were distributed across 34 of the state’s 78 municipalities, representing 43% of its territory. The temporal distribution of reported yellow fever cases in the current study occurred from the 1st to the 19th Epidemiological Weeks (EW). The geostatistical spatial analysis via ordinary kriging demonstrated spatial diffusion by yellow fever contagion among the municipalities in the state of Espírito Santo, with spatial continuity. The disease emerged in the state in the EW 1 through municipalities bordering on the state of Minas Gerais. Geoprocessing showed that yellow fever reached the state of Espírito Santo through the municipalities bordering on the state of Minas Gerais, moving eastward in the state and reaching the Atlantic coastline. There was a higher concentration of cases and persistence in the state’s Central and Metropolitan regions, which have areas of Atlantic Forest, showing a pattern of diffusion continuity by contagion.

El objetivo fue analizar la difusión de los casos de fiebre amarilla en el tiempo y espacio, en la epidemia de 2017 en el estado de Espírito Santo, Brasil. Estudio observacional ecológico, con análisis espacial de la difusión de los casos de fiebre amarilla. Para la georreferencia de la información y análisis espacial se utilizó la red digital del estado de Espírito Santo, dividida en 78 municipios, a través del software Arcgis 10.3. Se realizó un análisis de geoestadístico, utilizando la función krigagem ordinaria. Nuestro estudio mostró una incidencia de 4,85/100 mil habitantes de fiebre amarilla silvestre en Espírito Santo durante el período de 2017, ocasionando una letalidad de 29,74%. Los casos de fiebre amarilla silvestre están distribuidos en 34 municipios, de los 78 en los que se compone el estado, representando un 43% del territorio. La distribución temporal de los casos de febre amarela registrados en el presente estudio se encontraba entre la 1ª y la 19ª Semana Epidemiológica (SE). A través del análisis espacial de geoestadística por krigagem ordinaria fue posible demostrar la difusión espacial por contagio de la enfermedad amarílica entre los municipios en el estado de Espírito Santo, con una continuidad espacial. La enfermedad surgió en el estado en la SE 1, a través de los municipios que tienen frontera con el estado de Minas Gerais. El geoprocesamiento demostró que la enfermedad amarílica llegó al estado de Espírito Santo a través de los municipios vecinos al estado de Minas Gerais, siguiendo en dirección al este del estado, alcanzando el litoral. Presentó una mayor concentración de casos y tiempo de permanencia en las regiones Central y Metropolitana, que poseen areas de mata atlántica, presentando un patrón de continuidad de la difusión por contagio.

O objetivo foi analisar a difusão dos casos de febre amarela no tempo e no espaço, na epidemia de 2017, no Estado do Espírito Santo, Brasil. Estudo observacional ecológico, com análise espacial da difusão dos casos de febre amarela. Para o georreferenciamento das informações e a análise espacial, utilizou-se a malha digital do Estado do Espírito Santo, dividida em 78 municípios, por meio do software ArcGIS 10.3. Realizou-se uma análise de geoestatística utilizando a função krigagem ordinária. Nosso estudo mostrou uma incidência de 4,85/100 mil habitantes de febre amarela silvestre no Espírito Santo, no período de 2017, perfazendo uma letalidade de 29,74%. Os casos de febre amarela silvestre estão distribuídos em 34 municípios dos 78 que compõem o estado, representando 43% do território. A distribuição temporal dos casos de febre amarela registrados no presente estudo encontrava-se entre a 1ª e a 19ª Semana Epidemiológica (SE). Por meio da análise espacial de geoestatística por krigagem ordinária, foi possível demonstrar a difusão espacial por contágio da doença amarílica entre os municípios no Estado do Espírito Santo, com uma continuidade espacial. A doença surgiu no estado na SE 1 pelos municípios que realizam divisa com o Estado de Minas Gerais. O geoprocessamento demonstrou que a doença amarílica chegou ao Espírito Santo pelos municípios vizinhos ao Estado de Minas Gerais, seguindo em direção leste do estado, atingindo o litoral. Apresentou uma maior concentração de casos e tempo de permanência nas regiões Central e Metropolitana, que possuem áreas de Mata Atlântica, mostrando um padrão de continuidade da difusão por contágio.

The objective was to analyze the diffusion of cases of yellow fever in time and space in the epidemic of 2017 in the state of Espírito Santo, Brazil. An ecological observational study was performed with spatial analysis of yellow fever cases. Georeferencing of information and spatial analysis used the digital grid for the state of Espírito Santo, divided into 78 municipalities (counties), using the Arcgis software, 10.3. Geostatistical analysis was performed using the ordinary kriging function. The study found an incidence of 4.85/100,000 inhabitants of sylvatic yellow fever in Espírito Santo in 2017, with 29.74% case-fatality. Sylvatic yellow fever cases were distributed across 34 of the state’s 78 municipalities, representing 43% of its territory. The temporal distribution of reported yellow fever cases in the current study occurred from the 1st to the 19th Epidemiological Weeks (EW). The geostatistical spatial analysis via ordinary kriging demonstrated spatial diffusion by yellow fever contagion among the municipalities in the state of Espírito Santo, with spatial continuity. The disease emerged in the state in the EW 1 through municipalities bordering on the state of Minas Gerais. Geoprocessing showed that yellow fever reached the state of Espírito Santo through the municipalities bordering on the state of Minas Gerais, moving eastward in the state and reaching the Atlantic coastline. There was a higher concentration of cases and persistence in the state’s Central and Metropolitan regions, which have areas of Atlantic Forest, showing a pattern of diffusion continuity by contagion.

El objetivo fue analizar la difusión de los casos de fiebre amarilla en el tiempo y espacio, en la epidemia de 2017 en el estado de Espírito Santo, Brasil. Estudio observacional ecológico, con análisis espacial de la difusión de los casos de fiebre amarilla. Para la georreferencia de la información y análisis espacial se utilizó la red digital del estado de Espírito Santo, dividida en 78 municipios, a través del software Arcgis 10.3. Se realizó un análisis de geoestadístico, utilizando la función krigagem ordinaria. Nuestro estudio mostró una incidencia de 4,85/100 mil habitantes de fiebre amarilla silvestre en Espírito Santo durante el período de 2017, ocasionando una letalidad de 29,74%. Los casos de fiebre amarilla silvestre están distribuidos en 34 municipios, de los 78 en los que se compone el estado, representando un 43% del territorio. La distribución temporal de los casos de febre amarela registrados en el presente estudio se encontraba entre la 1ª y la 19ª Semana Epidemiológica (SE). A través del análisis espacial de geoestadística por krigagem ordinaria fue posible demostrar la difusión espacial por contagio de la enfermedad amarílica entre los municipios en el estado de Espírito Santo, con una continuidad espacial. La enfermedad surgió en el estado en la SE 1, a través de los municipios que tienen frontera con el estado de Minas Gerais. El geoprocesamiento demostró que la enfermedad amarílica llegó al estado de Espírito Santo a través de los municipios vecinos al estado de Minas Gerais, siguiendo en dirección al este del estado, alcanzando el litoral. Presentó una mayor concentración de casos y tiempo de permanencia en las regiones Central y Metropolitana, que poseen areas de mata atlántica, presentando un patrón de continuidad de la difusión por contagio.

RESUMO Para compreender como a Covid-19 se distribui pelo espaço brasileiro, os geógrafos utilizam-se do raciocínio geográfico apoiados em técnicas de mapeamento e representações espaciais. Nesse sentido, propomos aqui uma série de procedimentos para compreender a doença no espaço, primeiramente com a exploração e descrição dos dados, a análise espacial e a síntese por meio da modelização gráfica, partindo em seguida para a comunicação cartográfica. Como efeito, esperamos que esse caminho teórico e metodológico possa balizar a criação de uma imagem de mundo capaz de responder a demandas mais urgentes postas pela pandemia, ao mesmo tempo criar reflexões sobre como a produção do espaço atual cria vulnerabilidades nesta globalização perversa.

ABSTRACT To understand how covid-19 is distributed in Brazil, geographers use geographical reasoning supported by mapping techniques and spatial representation. We thus propose here a series of procedures to understand the disease in the geographic space, first with an exploration and descriptive analysis of the data, a spatial analysis and a synthesis through graphical modeling, followed by a cartographic communication. As a result, we hope that this theoretical and methodological path may guide the creation of a world image capable of responding to the most urgent demands posed by the pandemic, and concomitantly create reflections on how the production of geographical space creates vulnerabilities in this perverse globalization.

Resumo Objetivo descrever a completude de dados das fichas de notificação de febre amarela nos municípios do estado do Espírito Santo, Brasil, em 2017. Métodos trata-se de um estudo ecológico descritivo, com dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (Sinan); a completude no preenchimento da ficha foi classificada como ruim (<70,0%), regular (70-89,9%) ou ótima (≥90,0%); foram elaborados mapas temáticos. Resultados 53,1% dos municípios enquadraram-se na classificação ruim ou regular, para muitas variáveis da ficha de notificação dos casos de febre amarela, especialmente Classificação Final (57,1%), Critério de Confirmação/Descarte (63,2%) e Data do Encerramento (26,5%), campos de preenchimento obrigatório. Conclusão a completude no preenchimento foi ruim ou regular para diversas variáveis, apontando a necessidade de uma avaliação sistemática das informações sobre febre amarela no Sinan.

Abstract Objective to describe the completeness of data on yellow fever notification forms in the municipalities of the state of Espírito Santo, Brazil, in 2017. Methods this is a descriptive ecological study with data from the Notifiable Health Conditions Information System (SINAN); form completeness was categorized as poor (<70.0%), regular (70-89.9%) or excellent (≥90.0%); thematic maps were prepared. Results 53.1% of the municipalities had poor or regular classification for many notification form variables, especially case Final Classification (57.1%), Confirmation/Dismissal Criterion (63.2%) and Closure Date (26.5%), which are required fields. Conclusion completeness was poor or regular for several variables, pointing to the need for a systematic assessment of information on yellow fever held on SINAN.

Resumen Objetivo describir la completitud de los datos en los formularios de notificación de fiebre amarilla en los municipios del Estado de Espírito Santo, Brasil, en 2017. Métodos este es un estudio ecológico descriptivo con datos del Sistema de Información de Agravamientos de Notificación (Sinan); las proporciones de la completitud se clasificaron como pobres (<70,0%), regulares (70-89,9%) o excelentes (≥90,0%); se prepararon mapas temáticos. Resultados 53,1% de los municipios tenía una clasificación pobre o regular para muchas variables en el formulario de notificación, como la Clasificación final de casos (57,1%), Criterios de confirmación/Descarte (63,2%) y la Fecha de cierre (26,5%), considerados campos obligatorios. Conclusión la finalización fue pobre o regular para diversas variables, lo que indica la necesidad de una evaluación sistemática de la información sobre la fiebre amarilla en Sinan.

Resumo Objetivo descrever a completude de dados das fichas de notificação de febre amarela nos municípios do estado do Espírito Santo, Brasil, em 2017. Métodos trata-se de um estudo ecológico descritivo, com dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (Sinan); a completude no preenchimento da ficha foi classificada como ruim (<70,0%), regular (70-89,9%) ou ótima (≥90,0%); foram elaborados mapas temáticos. Resultados 53,1% dos municípios enquadraram-se na classificação ruim ou regular, para muitas variáveis da ficha de notificação dos casos de febre amarela, especialmente Classificação Final (57,1%), Critério de Confirmação/Descarte (63,2%) e Data do Encerramento (26,5%), campos de preenchimento obrigatório. Conclusão a completude no preenchimento foi ruim ou regular para diversas variáveis, apontando a necessidade de uma avaliação sistemática das informações sobre febre amarela no Sinan.

Abstract Objective to describe the completeness of data on yellow fever notification forms in the municipalities of the state of Espírito Santo, Brazil, in 2017. Methods this is a descriptive ecological study with data from the Notifiable Health Conditions Information System (SINAN); form completeness was categorized as poor (<70.0%), regular (70-89.9%) or excellent (≥90.0%); thematic maps were prepared. Results 53.1% of the municipalities had poor or regular classification for many notification form variables, especially case Final Classification (57.1%), Confirmation/Dismissal Criterion (63.2%) and Closure Date (26.5%), which are required fields. Conclusion completeness was poor or regular for several variables, pointing to the need for a systematic assessment of information on yellow fever held on SINAN.

Resumen Objetivo describir la completitud de los datos en los formularios de notificación de fiebre amarilla en los municipios del Estado de Espírito Santo, Brasil, en 2017. Métodos este es un estudio ecológico descriptivo con datos del Sistema de Información de Agravamientos de Notificación (Sinan); las proporciones de la completitud se clasificaron como pobres (<70,0%), regulares (70-89,9%) o excelentes (≥90,0%); se prepararon mapas temáticos. Resultados 53,1% de los municipios tenía una clasificación pobre o regular para muchas variables en el formulario de notificación, como la Clasificación final de casos (57,1%), Criterios de confirmación/Descarte (63,2%) y la Fecha de cierre (26,5%), considerados campos obligatorios. Conclusión la finalización fue pobre o regular para diversas variables, lo que indica la necesidad de una evaluación sistemática de la información sobre la fiebre amarilla en Sinan.

Abstract INTRODUCTION: Monitoring coronavirus disease (COVID-19)-related infections and deaths in Brazil is controversial, with increasing pressure to ease social distance measures. However, no evidence of a sustained, widespread fall in cases exists. METHODS We used segmented (joinpoint) regression analysis to describe the behavior of COVID-19 infections in Brazilian capital cities. RESULTS All capitals showed an exponential or a near-exponential increase in cases through May. A decline in reported cases was subsequently noted in 20 cities but was only significant for 8 (29.6%) and was followed in two by a renewed increase. CONCLUSIONS Caution is warranted when considering the relaxation of restrictions.