A leishmaniose visceral (LV) é um problema de saúde pública nas cidades brasileiras. Por mais que haja um planejamento de políticas públicas para LV no Estado de São Paulo, Brasil, novos casos têm sido notificados e se disseminado. O artigo objetiva discutir como o Centro de Controle de Zoonoses realiza suas atividades espacialmente em uma cidade endêmica, Presidente Prudente, no Estado de São Paulo. Os dados são da Secretaria Municipal de Saúde de Presidente Prudente, Instituto Adolfo Lutz e Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Estimamos espacialmente a população canina por setor censitário e utilizamos ferramentas de geoprocessamento para produzir mapas coropléticos, tendências espaciais e autocorrelação espacial. Encontramos um padrão espacial de maior prevalência na periferia da cidade e uma autocorrelação espacial positiva estatisticamente significativa (I = 0,2; p < 0,000) com clusters de relação alta-alta no noroeste da cidade. Além disso, identificamos uma direção diferente no caminho dos inquéritos sorológicos realizados versus a tendência na LV canina, o que enfatiza a fragilidade das medidas de controle do Centro de Controle de Zoonoses para controlar casos da doença. O Centro de Controle de Zoonoses parece estar sempre correndo atrás da doença. A análise espacial pode ser útil para repensar o funcionamento do serviço e auxiliar as políticas públicas.
Visceral leishmaniasis (VL) is a public health problem in Brazilian municipalities. As much as there is a planning of public policies regards VL in São Paulo State, new cases have been reported and spread. This paper aims to discuss how the Center for Zoonoses Control conducts its actions spatially in endemic city of Presidente Prudente, São Paulo State. Data are from the Municipal Health Department of Presidente Prudente, Adolfo Lutz Institute, and Brazilian Institute of Geography and Statistics. We spatially estimated the dog population per census tract and used geoprocessing tools to perform choropleth maps, spatial trends, and spatial autocorrelation. We found a spatial pattern of higher prevalence in the city’s outskirt and a positive statistically significant spatial autocorrelation (I = 0.2, p-value < 0.000) with clusters of high-high relationships in the Northwest part of the city. Moreover, we identified a different direction in the path of the conducted serosurveys versus the canine VL trend, which stresses the fragility of the Center for Zoonoses Control actions to control the disease. The Center for Zoonoses Control always seems to chase the disease. The spatial analysis may be useful for rethinking how the service works and helps in public policies.
La leishmaniasis visceral (LV) es un problema de salud pública en las ciudades brasileñas. Aunque hay políticas públicas de planificación relacionadas con la LV en el estado de São Paulo, Brasil, se han informado de nuevos casos, además de su propagación. El objetivo de este trabajo es discutir cómo el Centro de Control de Zoonosis dirige sus acciones espacialmente en una ciudad endémica del estado de São Paulo, Presidente Prudente. Los datos proceden de la Secretaría Municipal de Salud de Presidente Prudente, del Instituto Adolfo Lutz, y del Instituto Brasileño de Geografía y Estadística. Estimamos espacialmente la población de perros por sector censal y utilizamos herramientas de geoprocesamiento para elaborar mapas de coropletas, tendencias espaciales, y autocorrelación espacial. Encontramos un patrón espacial de más alta prevalencia en la periferia de la ciudad, además de una autocorrelación espacial positiva y estadísticamente significativa (I = 0,2; valor de p < 0,000) con clústeres de relaciones alto-alto en la parte noroccidental de la ciudad. Además, identificamos una dirección diferente en la trayectoria de las encuestas serológicas llevadas a cabo, frente a la tendencia de LV canina, que enfatiza la debilidad de acciones del Centro de Control de Zoonosis para controlar casos de la enfermedad. El Centro de Control de Zoonosis parece siempre estar tras la enfermedad. El análisis espacial podría ser útil para repensar cómo está funcionando el servicio, además de ayudar a políticas públicas.