RESUMO Objetivo. Determinar e caracterizar as áreas de risco de ocorrência de leishmaniose cutânea na América Latina. Método. Estudo observacional ecológico com unidades de observação definidas por municípios com transmissão de leishmaniose cutânea entre 2014 e 2018. Foram usadas as variáveis ambientais e socioeconômicas disponíveis em 85% ou mais dos municípios, reunidas em uma única base de dados com o uso do software R. A metodologia de análise de componentes principais foi combinada a uma análise de conglomerados com agrupamento hierárquico para formar conglomerados de municípios por semelhança. O teste V foi usado para estabelecer a associação (positiva ou negativa) das variáveis com os conglomerados e uma separação por divisões naturais foi usada para determinar as variáveis que mais contribuíram em cada conglomerado. Os casos foram incluídos para avaliar o risco de leishmaniose cutânea em cada conglomerado. Resultados. A amostra do estudo compreendeu 4.951 municípios com transmissão de leishmaniose cutânea (36,5% do total na América Latina). Foram definidos sete conglomerados por apresentarem associação com 18 variáveis ambientais e socioeconômicas. Foi observada associação positiva e decrescente do risco histórico de leishmaniose cutânea com os conglomerados Amazônico, Andino e Savana e negativa com os conglomerados Mata/perene, Mata/cultivo e Mata/povoado. O conglomerado Agrícola não demonstrou associação com casos de leishmaniose cutânea. Conclusões. Este estudo permitiu identificar e caracterizar o risco de leishmaniose cutânea por conglomerados de municípios e conhecer o padrão epidemiológico de distribuição da transmissão da doença, oferecendo às autoridades dados melhores para subsidiar as intervenções intersetoriais para o controle da leishmaniose cutânea.
ABSTRACT Objective. Determine and characterize potential risk areas for the occurrence of cutaneous leishmaniasis (CL) in Latin America (LA). Method. Ecological observational study with observation units defined by municipalities with CL transmission between 2014-2018. Environmental and socioeconomic variables available for at least 85% of the municipalities were used, combined in a single database, utilizing the R software. The principal component analysis methodology was combined with a hierarchical cluster analysis to group clusters of municipalities based on their similarity. The V-test was estimated to define the positive or negative association of the variables with the clusters and separation by natural breaks was used to determine which ones contributed the most to each cluster. Information on cases was also incorporated in the analyses to attribute CL risk for each cluster. Results. This study included 4,951 municipalities with CL transmission (36.5% of the total in LA) and seven clusters were defined by their association with 18 environmental and socioeconomic variables. The historical risk of CL is positively associated with the Amazonian, Andean and Savannah clusters in a decreasingly manner; and negatively associated with the Forest evergreen, Forest/crop and Forest/populated clusters. The Agricultural cluster did not reveal any association with the CL cases. Conclusions. The study made it possible to identify and characterize the CL risk by clusters of municipalities and to recognize the epidemiological distribution pattern of transmission, which provides managers with better information for intersectoral interventions to control CL.
RESUMEN Objetivo. Determinar y caracterizar áreas de riesgo potencial de la ocurrencia de leishmaniasis cutánea (LC) en América Latina (AL). Método. Estudio observacional ecológico con unidades de observación definidas por municipios con transmisión de LC entre 2014-2018. Se utilizaron variables medioambientales y socioeconómicas disponibles para al menos 85% de los municipios, combinados en una sola base de datos, a través del software R. Se combinó la metodología de análisis de componentes principales con un análisis de conglomerados jerárquicos para la formación de conglomerados de municipios en función de su similitud. Se estimó el V-test para definir la asociación positiva o negativa de las variables con los conglomerados y separación por divisiones naturales para determinar cuáles contribuyeron más a cada conglomerado. Se incorporaron los casos para atribuir el riesgo de LC para cada conglomerado. Resultados. Se incluyeron en el estudio 4 951 municipios con transmisión de LC (36,5% del total en AL) y se definieron siete conglomerados por su asociación con 18 variables medioambientales y socioeconómicas. El riesgo histórico de LC se asocia de manera positiva y en forma decreciente con los conglomerados Amazónico, Andino y Sabana; y de manera negativa con los conglomerados Boscoso/perenne, Boscoso/cultivo y Boscoso/poblado. El conglomerado Agrícola no reveló ninguna asociación con los casos de LC. Conclusiones. El estudio permitió identificar y caracterizar el riesgo de LC por conglomerados de municipios y conocer el patrón propio epidemiológico de distribución de la transmisión, lo que proporciona a los gestores una mejor información para las intervenciones intersectoriales para el control de la LC.
