Resumo Este trabalho analisa o padrão espacial da tuberculose no período de 2005 a 2008 identificando variáveis socioeconômicas relevantes para a ocorrência da doença através de modelos estatísticos espaciais. É um estudo ecológico realizado no Rio de Janeiro com casos novos. Utilizou-se o setor censitário como unidade de análise. Foram calculadas as taxas de incidência e usado o método Bayesiano Empírico Local. Foi constatada a autocorrelação espacial com Índice de Moran e LISA. Usando teste de Spearman, as variáveis com correlação estatisticamente significativas a 5% foram utilizadas nos modelos. No modelo de regressão multivariado clássico as variáveis Proporção de responsável com renda entre 1 e 2 salários-mínimos, Proporção de analfabetos, Proporção de domicílios com pessoas que moram sozinhas e Renda média do responsável se ajustaram melhor. Essas variáveis foram inseridas nos modelos Spatial Lag e Spatial Error e os resultados comparados. O primeiro apresentou os melhores parâmetros: R2 = 0,3215, Log da Verossimilhança = -9228, AIC = 18468 e SBC = 18512. Os métodos estatísticos apresentaram-se eficientes na identificação de padrões espaciais e definição de determinantes da doença dando uma visão da heterogeneidade no espaço, possibilitando uma atuação mais direcionada a populações específicas.

Abstract The present study analyses the spatial pattern of tuberculosis (TB) from 2005 to 2008 by identifying relevant socioeconomic variables for the occurrence of the disease through spatial statistical models. This ecological study was performed in Rio de Janeiro using new cases. The census sector was used as the unit of analysis. Incidence rates were calculated, and the Local Empirical Bayesian method was used. The spatial autocorrelation was verified with Moran’s Index and local indicators of spatial association (LISA). Using Spearman’s test, variables with significant correlation at 5% were used in the models. In the classic multivariate regression model, the variables that fitted better to the model were proportion of head of family with an income between 1 and 2 minimum wages, proportion of illiterate people, proportion of households with people living alone and mean income of the head of family. These variables were inserted in the Spatial Lag and Spatial Error models, and the results were compared. The former exhibited the best parameters: R2 = 0.3215, Log-Likelihood = -9228, Akaike Information Criterion (AIC) = 18,468 and Schwarz Bayesian Criterion (SBC) = 18,512. The statistical methods were effective in the identification of spatial patterns and in the definition of determinants of the disease providing a view of the heterogeneity in space, allowing actions aimed more at specific populations.

Resumo Este trabalho analisa o padrão espacial da tuberculose no período de 2005 a 2008 identificando variáveis socioeconômicas relevantes para a ocorrência da doença através de modelos estatísticos espaciais. É um estudo ecológico realizado no Rio de Janeiro com casos novos. Utilizou-se o setor censitário como unidade de análise. Foram calculadas as taxas de incidência e usado o método Bayesiano Empírico Local. Foi constatada a autocorrelação espacial com Índice de Moran e LISA. Usando teste de Spearman, as variáveis com correlação estatisticamente significativas a 5% foram utilizadas nos modelos. No modelo de regressão multivariado clássico as variáveis Proporção de responsável com renda entre 1 e 2 salários-mínimos, Proporção de analfabetos, Proporção de domicílios com pessoas que moram sozinhas e Renda média do responsável se ajustaram melhor. Essas variáveis foram inseridas nos modelos Spatial Lag e Spatial Error e os resultados comparados. O primeiro apresentou os melhores parâmetros: R2 = 0,3215, Log da Verossimilhança = -9228, AIC = 18468 e SBC = 18512. Os métodos estatísticos apresentaram-se eficientes na identificação de padrões espaciais e definição de determinantes da doença dando uma visão da heterogeneidade no espaço, possibilitando uma atuação mais direcionada a populações específicas.

Abstract The present study analyses the spatial pattern of tuberculosis (TB) from 2005 to 2008 by identifying relevant socioeconomic variables for the occurrence of the disease through spatial statistical models. This ecological study was performed in Rio de Janeiro using new cases. The census sector was used as the unit of analysis. Incidence rates were calculated, and the Local Empirical Bayesian method was used. The spatial autocorrelation was verified with Moran’s Index and local indicators of spatial association (LISA). Using Spearman’s test, variables with significant correlation at 5% were used in the models. In the classic multivariate regression model, the variables that fitted better to the model were proportion of head of family with an income between 1 and 2 minimum wages, proportion of illiterate people, proportion of households with people living alone and mean income of the head of family. These variables were inserted in the Spatial Lag and Spatial Error models, and the results were compared. The former exhibited the best parameters: R2 = 0.3215, Log-Likelihood = -9228, Akaike Information Criterion (AIC) = 18,468 and Schwarz Bayesian Criterion (SBC) = 18,512. The statistical methods were effective in the identification of spatial patterns and in the definition of determinants of the disease providing a view of the heterogeneity in space, allowing actions aimed more at specific populations.

A ocorrência de desastres muitas vezes é associada a processos naturais imprevisíveis. No entanto, a análise de grandes bases de dados permite mostrar tendências sazonais e de longo prazo, bem como padrões e áreas onde se concentram riscos. Neste trabalho é descrito o processo de aquisição e organização de dados sobre desastres, coletados pelos órgãos de defesa civil, e disponibilizados pelo Observatório Nacional de Clima e Saúde. As análises preliminares mostram a concentração de eventos desastres causados por chuvas intensas ao longo da costa brasileira, principalmente durante o verão. As secas apresentam maior duração e extensão, atingindo grande parte do sul e nordeste do país. Estes dados podem ser usados para analisar e monitorar o impacto de eventos climáticos extremos sobre a saúde, bem como seus determinantes de vulnerabilidade e clima.

The occurrence of disasters is often related to unforeseeable able natural processes. However, the analysis of major databases may highlight seasonal and long-term trends, as well as some spatial patterns where risks are concentrated. In this paper the process of acquiring and organizing climate-related disaster data collected by civil protection institutions and made available by the Brazilian Climate and Health Observatory is described. Preliminary analyses show the concentration of disasters caused by heavy rainfall events along the Brazilian coastline especially during the summer. Droughts have longer duration and extent, affecting large areas of the south and northeast regions of the country. These data can be used to analyze and monitor the impact of extreme climatic events on health, as well as identify the vulnerability and climate deteminants.

A ocorrência de desastres muitas vezes é associada a processos naturais imprevisíveis. No entanto, a análise de grandes bases de dados permite mostrar tendências sazonais e de longo prazo, bem como padrões e áreas onde se concentram riscos. Neste trabalho é descrito o processo de aquisição e organização de dados sobre desastres, coletados pelos órgãos de defesa civil, e disponibilizados pelo Observatório Nacional de Clima e Saúde. As análises preliminares mostram a concentração de eventos desastres causados por chuvas intensas ao longo da costa brasileira, principalmente durante o verão. As secas apresentam maior duração e extensão, atingindo grande parte do sul e nordeste do país. Estes dados podem ser usados para analisar e monitorar o impacto de eventos climáticos extremos sobre a saúde, bem como seus determinantes de vulnerabilidade e clima.

The occurrence of disasters is often related to unforeseeable able natural processes. However, the analysis of major databases may highlight seasonal and long-term trends, as well as some spatial patterns where risks are concentrated. In this paper the process of acquiring and organizing climate-related disaster data collected by civil protection institutions and made available by the Brazilian Climate and Health Observatory is described. Preliminary analyses show the concentration of disasters caused by heavy rainfall events along the Brazilian coastline especially during the summer. Droughts have longer duration and extent, affecting large areas of the south and northeast regions of the country. These data can be used to analyze and monitor the impact of extreme climatic events on health, as well as identify the vulnerability and climate deteminants.

Os mapas e os procedimentos de mapeamento são ferramentas úteis para sistematização, interpretação e comunicação de resultados para a gestão e avaliação. Aplicados à Estratégia de Saúde da Família (ESF), estes mapas permitiriam a apropriação do território e o estabelecimento de vínculos entre este território, sua população e os serviços de saúde. Neste trabalho é estudada a utilização de mapas pela ESF em 17 municípios das regiões norte e nordeste do Brasil e é descrito o processo de delimitação e digitalização das áreas de atuação, com a participação das equipes. O levantamento realizado por questionários e a discussão em oficinas demonstraram que ainda persistem dificuldades de compatibilização de mapas (croquis) produzidos no nível local com mapas produzidos por outros setores de governo. Os mapas usados no nível local empregam, em geral, sintaxes próprias, o que impede a troca de informações com outros documentos cartográficos e sua plena utilização como instrumento de avaliação e gestão. A combinação de instrumentos de mapeamento participativo, associados às aplicações de Sistemas de Informações Geográficas (SIG), proposta neste trabalho, representa uma alternativa para o mapeamento do território de atuação das equipes da ESF, bem como a reflexão sobre o conceito de território e sua operacionalização pela ESF.

Maps and mapping procedures are useful tools for systematic interpretation and evaluation and for reporting of results to management. Applied to the Family Health Strategy (FHS), these maps permit the demarcation of the territory and the establishment of links between the territory, its population and health services. In this paper the use of maps by the FHS in 17 municipalities in northern and northeastern Brazil is studied and the process of demarcation and digitization of areas with the participation of teams is described. The survey conducted using questionnaires and discussion workshops showed that difficulties still prevail in reconciling the map (drawing) produced at the local level with maps produced by other government sectors. In general, the maps used at local level employ their own references, which prevent the interplay of information with other cartographic documents and their full use as a tool for evaluation and management. The combination of participatory mapping tools, associated with Geographic Information Systems (GIS) applications proposed in this paper, represents an alternative to mapping the territory of operations of FHS teams, as well as a reflection on the concept of territory and operation by the FHS.

Os mapas e os procedimentos de mapeamento são ferramentas úteis para sistematização, interpretação e comunicação de resultados para a gestão e avaliação. Aplicados à Estratégia de Saúde da Família (ESF), estes mapas permitiriam a apropriação do território e o estabelecimento de vínculos entre este território, sua população e os serviços de saúde. Neste trabalho é estudada a utilização de mapas pela ESF em 17 municípios das regiões norte e nordeste do Brasil e é descrito o processo de delimitação e digitalização das áreas de atuação, com a participação das equipes. O levantamento realizado por questionários e a discussão em oficinas demonstraram que ainda persistem dificuldades de compatibilização de mapas (croquis) produzidos no nível local com mapas produzidos por outros setores de governo. Os mapas usados no nível local empregam, em geral, sintaxes próprias, o que impede a troca de informações com outros documentos cartográficos e sua plena utilização como instrumento de avaliação e gestão. A combinação de instrumentos de mapeamento participativo, associados às aplicações de Sistemas de Informações Geográficas (SIG), proposta neste trabalho, representa uma alternativa para o mapeamento do território de atuação das equipes da ESF, bem como a reflexão sobre o conceito de território e sua operacionalização pela ESF.

Maps and mapping procedures are useful tools for systematic interpretation and evaluation and for reporting of results to management. Applied to the Family Health Strategy (FHS), these maps permit the demarcation of the territory and the establishment of links between the territory, its population and health services. In this paper the use of maps by the FHS in 17 municipalities in northern and northeastern Brazil is studied and the process of demarcation and digitization of areas with the participation of teams is described. The survey conducted using questionnaires and discussion workshops showed that difficulties still prevail in reconciling the map (drawing) produced at the local level with maps produced by other government sectors. In general, the maps used at local level employ their own references, which prevent the interplay of information with other cartographic documents and their full use as a tool for evaluation and management. The combination of participatory mapping tools, associated with Geographic Information Systems (GIS) applications proposed in this paper, represents an alternative to mapping the territory of operations of FHS teams, as well as a reflection on the concept of territory and operation by the FHS.