RESUMO Objetivo: Identificar a variabilidade espacial da mortalidade por câncer de mama e colo do útero e avaliar fatores associados à mortalidade por esses cânceres no município de São Paulo. Métodos: Entre 2009 e 2016 foram registrados, no Sistema de Informações sobre Mortalidade, 10.124 óbitos por câncer de mama e 2.116 óbitos por câncer do colo do útero em mulheres com 20 anos e mais. Os registros foram geocodificados por endereço de residência e agregados segundo território adstrito. Foram realizadas modelagens de regressão espacial utilizando-se a abordagem bayesiana com estrutura de Besag-York-Mollié para verificar a associação dos óbitos com indicadores selecionados. Resultados: As taxas de mortalidade por esses cânceres apresentaram padrões espaciais inversos. As variáveis associadas à mortalidade por câncer de mama foram: tempo de deslocamento para o trabalho entre uma e duas horas (risco relativo — RR 0,97; intervalo de credibilidade — IC95% 0,93–1,00); mulheres responsáveis pelo domicílio (RR 0,97; IC95% 0,94–0,99) e óbitos por câncer de mama ocorridos em estabelecimentos privados (RR 1,04; IC95% 1,00–1,07). À mortalidade por câncer do colo do útero, estiveram associados: tempo de deslocamento para o trabalho entre meia e uma hora (RR 0,92; IC95% 0,87–0,98); rendimento domiciliar até três salários-mínimos (RR 1,27; IC95% 1,18–1,37); e razão de menores de um ano em relação à população feminina de 15 a 49 anos (RR 1,09; IC95% 1,01–1,18). Conclusão: Foram calculados os RR preditos para a mortalidade por esses cânceres, que estiveram associados às condições socioeconômicas das áreas de abrangência.

ABSTRACT Objective: To identify spatial variability of mortality from breast and cervical cancer and to assess factors associated in the city of São Paulo. Methods: Between 2009 and 2016, 10,124 deaths from breast cancer and 2,116 deaths from cervical cancer were recorded in the Mortality Information System among women aged 20 years and over. The records were geocoded by address of residence and grouped according to Primary Health Care coverage areas. A spatial regression modeling was put together using the Bayesian approach with a Besag-York-Mollié structure to verify the association of deaths with selected indicators. Results: Mortality rates from these types of cancer showed inverse spatial patterns. These variables were associated with breast cancer mortality: travel time between one and two hours to work (RR – relative risk: 0.97; 95%CI – credible interval: 0.93–1.00); women being the head of the household (RR 0.97; 95%CI 0.94–0.99) and deaths from breast cancer in private health institutions (RR 1.04; 95%CI 1.00–1.07). The following variables were associated with mortality from cervical cancer: travel time to work between half an hour and one hour (RR 0.92; 95%CI 0.87–0.98); per capita household income of up to 3 minimum wages (RR 1.27; 95%CI 1.18–1.37) and ratio of children under one year of age related to the female population aged 15 to 49 years (RR 1.09; 95%CI 1.01–1.18). Conclusion: The predicted RR for mortality from these cancers were calculated and associated with the socioeconomic conditions of the areas covered.

ABSTRACT Objective: To identify spatial variability of mortality from breast and cervical cancer and to assess factors associated in the city of São Paulo. Methods: Between 2009 and 2016, 10,124 deaths from breast cancer and 2,116 deaths from cervical cancer were recorded in the Mortality Information System among women aged 20 years and over. The records were geocoded by address of residence and grouped according to Primary Health Care coverage areas. A spatial regression modeling was put together using the Bayesian approach with a Besag-York-Mollié structure to verify the association of deaths with selected indicators. Results: Mortality rates from these types of cancer showed inverse spatial patterns. These variables were associated with breast cancer mortality: travel time between one and two hours to work (RR – relative risk: 0.97; 95%CI – credible interval: 0.93–1.00); women being the head of the household (RR 0.97; 95%CI 0.94–0.99) and deaths from breast cancer in private health institutions (RR 1.04; 95%CI 1.00–1.07). The following variables were associated with mortality from cervical cancer: travel time to work between half an hour and one hour (RR 0.92; 95%CI 0.87–0.98); per capita household income of up to 3 minimum wages (RR 1.27; 95%CI 1.18–1.37) and ratio of children under one year of age related to the female population aged 15 to 49 years (RR 1.09; 95%CI 1.01–1.18). Conclusion: The predicted RR for mortality from these cancers were calculated and associated with the socioeconomic conditions of the areas covered.

RESUMO Objetivo: Identificar a variabilidade espacial da mortalidade por câncer de mama e colo do útero e avaliar fatores associados à mortalidade por esses cânceres no município de São Paulo. Métodos: Entre 2009 e 2016 foram registrados, no Sistema de Informações sobre Mortalidade, 10.124 óbitos por câncer de mama e 2.116 óbitos por câncer do colo do útero em mulheres com 20 anos e mais. Os registros foram geocodificados por endereço de residência e agregados segundo território adstrito. Foram realizadas modelagens de regressão espacial utilizando-se a abordagem bayesiana com estrutura de Besag-York-Mollié para verificar a associação dos óbitos com indicadores selecionados. Resultados: As taxas de mortalidade por esses cânceres apresentaram padrões espaciais inversos. As variáveis associadas à mortalidade por câncer de mama foram: tempo de deslocamento para o trabalho entre uma e duas horas (risco relativo — RR 0,97; intervalo de credibilidade — IC95% 0,93–1,00); mulheres responsáveis pelo domicílio (RR 0,97; IC95% 0,94–0,99) e óbitos por câncer de mama ocorridos em estabelecimentos privados (RR 1,04; IC95% 1,00–1,07). À mortalidade por câncer do colo do útero, estiveram associados: tempo de deslocamento para o trabalho entre meia e uma hora (RR 0,92; IC95% 0,87–0,98); rendimento domiciliar até três salários-mínimos (RR 1,27; IC95% 1,18–1,37); e razão de menores de um ano em relação à população feminina de 15 a 49 anos (RR 1,09; IC95% 1,01–1,18). Conclusão: Foram calculados os RR preditos para a mortalidade por esses cânceres, que estiveram associados às condições socioeconômicas das áreas de abrangência.

RESUMO: Objetivo: Medir os atrasos na suspeita e no diagnóstico de tuberculose (TB) e identificar fatores relacionados. Métodos: O atraso na suspeita foi definido como o tempo entre a percepção, pelo doente, dos sintomas até a procura pelo primeiro atendimento e no diagnóstico, como o tempo entre o primeiro atendimento até a realização do diagnóstico. Foram entrevistados 100 doentes, diagnosticados e notificados em 2008 e 2009, atendidos em serviços de saúde (SSs) de São José do Rio Preto, para os quais foram quantificados os atrasos. As possíveis variáveis explicativas foram obtidas das entrevistas e de informações secundárias disponíveis no sistema de vigilância. Os endereços dos casos e dos serviços de saúde foram geocodificados. As variáveis foram analisadas por regressão linear múltipla e, quando da identificação de dependência espacial dos seus resíduos, por regressão espacial. Resultados: As medianas, tanto para o atraso na suspeita como no diagnóstico, foram 15 dias. O atraso na suspeita foi modelado por regressão linear e mostrou-se associado positivamente com as distâncias percorridas pelos doentes para obter o primeiro atendimento e negativamente com a religião (não cristã). O atraso no diagnóstico foi modelado por regressão espacial e mostrou-se associado positivamente com idade e número de vezes que o doente procurou o SS e negativamente com a classificação do caso (TB pulmonar). Conclusão: O estudo revelou lacunas nas ações de controle da TB relacionadas aos doentes e à organização dos serviços e mostrou a importância de se levar em conta a dependência espacial dos fenômenos analisados.

ABSTRACT: Objective: To measure the delays in tuberculosis (TB) suspicion and diagnosis and to identify factors related. Methods: We defined the delay in TB suspicion as the time between the perception of the symptoms by the patient and the search for health-care service and the diagnosis, as the time between the first visit to the health-care service and the diagnosis. We interviewed 100 patients treated at the health services in São José do Rio Preto that were diagnosed and reported/notified in 2008 and 2009, and the delays were quantified. We obtained the possible explanatory variables from interviews and secondary information available in the surveillance system. The addresses of TB patients and health-care services were geocoded. Variables were assessed by multiple linear regression analysis and, when spatial dependency was detected, by spatial regression. Results: The median values for the delays in TB suspicion and diagnosis were both 15 days. The first was modeled by linear regression and a positive relationship was found with the distances covered by the patients in order to get primary health-care service. The last was modeled by spatial regression and a positive relationship was found with the age and the frequency with the patients sought health-care services and a negative relationship with the pulmonary clinical form. Conclusion: The study revealed the existence of gaps in TB control activities related to the patients and the organization of the health-care services and showed the importance of taking into account the spatial dependence of the phenomena analyzed.

RESUMO: Objetivo: Medir os atrasos na suspeita e no diagnóstico de tuberculose (TB) e identificar fatores relacionados. Métodos: O atraso na suspeita foi definido como o tempo entre a percepção, pelo doente, dos sintomas até a procura pelo primeiro atendimento e no diagnóstico, como o tempo entre o primeiro atendimento até a realização do diagnóstico. Foram entrevistados 100 doentes, diagnosticados e notificados em 2008 e 2009, atendidos em serviços de saúde (SSs) de São José do Rio Preto, para os quais foram quantificados os atrasos. As possíveis variáveis explicativas foram obtidas das entrevistas e de informações secundárias disponíveis no sistema de vigilância. Os endereços dos casos e dos serviços de saúde foram geocodificados. As variáveis foram analisadas por regressão linear múltipla e, quando da identificação de dependência espacial dos seus resíduos, por regressão espacial. Resultados: As medianas, tanto para o atraso na suspeita como no diagnóstico, foram 15 dias. O atraso na suspeita foi modelado por regressão linear e mostrou-se associado positivamente com as distâncias percorridas pelos doentes para obter o primeiro atendimento e negativamente com a religião (não cristã). O atraso no diagnóstico foi modelado por regressão espacial e mostrou-se associado positivamente com idade e número de vezes que o doente procurou o SS e negativamente com a classificação do caso (TB pulmonar). Conclusão: O estudo revelou lacunas nas ações de controle da TB relacionadas aos doentes e à organização dos serviços e mostrou a importância de se levar em conta a dependência espacial dos fenômenos analisados.

ABSTRACT: Objective: To measure the delays in tuberculosis (TB) suspicion and diagnosis and to identify factors related. Methods: We defined the delay in TB suspicion as the time between the perception of the symptoms by the patient and the search for health-care service and the diagnosis, as the time between the first visit to the health-care service and the diagnosis. We interviewed 100 patients treated at the health services in São José do Rio Preto that were diagnosed and reported/notified in 2008 and 2009, and the delays were quantified. We obtained the possible explanatory variables from interviews and secondary information available in the surveillance system. The addresses of TB patients and health-care services were geocoded. Variables were assessed by multiple linear regression analysis and, when spatial dependency was detected, by spatial regression. Results: The median values for the delays in TB suspicion and diagnosis were both 15 days. The first was modeled by linear regression and a positive relationship was found with the distances covered by the patients in order to get primary health-care service. The last was modeled by spatial regression and a positive relationship was found with the age and the frequency with the patients sought health-care services and a negative relationship with the pulmonary clinical form. Conclusion: The study revealed the existence of gaps in TB control activities related to the patients and the organization of the health-care services and showed the importance of taking into account the spatial dependence of the phenomena analyzed.

Objetivo: Examinar en los artículos científicos que se ocupan de la tuberculosis el uso de sistemas de información geográfica (SIG) y herramientas de análisis espacial. Material y métodos: Revisión bibliográfica, cuya fuente de busqueda fue la Biblioteca Virtual en Salud (BVS), Scopus y Web of Knowledge (ISI) a través del portal de datos de la Coordenação de aperfeiçoamento de pessoal de nivel superior (CAPES). Los descriptores utilizados fueron: tuberculosis y análisis espacial, tuberculosis y sistema de información geográfica, tuberculosis y características de residencia. Se llevó a cabo la planificación y análisis de la literatura científica con el fin de evaluar y discutir aspectos relacionados con el uso de técnicas de análisis espacial para el control de la tuberculosis. Resultados: En relación al enfoque dirigido/discutido las principales categorías fueron: "situación epidemiológica" (51,0%) y "zona de riesgo de transmisión" (21,6%). Los principales hallazgos se refieren a alta incidencia de tuberculosis en áreas de pobreza, grupo de casos asociados a superpoblación, identificación del bacilo por genotipo, asociación con niveles demográficos y socioeconómicos, uso de sistemas de información geográfica para mejorar la accesibilidad a acciones de atención primaria de salud. Conclusiones: El análisis espacial ayuda a resaltar el subregistro de lesiones y obtener tasas más fiables mediante la asignación de casos, contribuyendo al avance en la gestión pública y la reducción de inequidades en salud, y permite la optimización de los recursos materiales, financieros y humanos. Los SIG y herramientas de análisis espacial representan un gran avance para el tratamiento de la tuberculosis.

Objective: To evaluate in scientific articles addressing tuberculosis about using geographic information systems (GIS) and spatial analysis tools. Method: Literature review, whose search source was the Virtual Health Library (VHL), Scopus and Web of Knowledge (ISI) through the data portal of the Coordenação pessoal aperfeiçoamento de pessoal de nivel superior (CAPES). Key search terms, tuberculosis and spatial analysis, geographic information system and tuberculosis and characteristics of residence were used in combination with the MeSH search terms. Planning and analysis of the scientific literature in order to evaluate and discuss issues related to the use of spatial analysis techniques for the control of tuberculosis, were conducted. Results: Concerning the approach addressed/discussed, the main categories were "epidemiological situation" (51.0%) and "area with risk of tuberculosis transmission" (21.6%). The main findings are related to the high incidence of tuberculosis in areas of poverty, cluster of cases, association with overpopulation, identification of bacillus by genotyping, association with demographic and socioeconomic levels, and use of geographic information systems (GIS) to improve accessibility of actions of primary health care. Conclusions: We concluded that the spatial analysis helps to highlight the underreporting on health damages and to obtain more reliable rates through the mapping of cases. It also contributes to improve public management and reduction of inequities in health, and allows the optimization of material, financial and human resources in health. The geographic information systems and the spatial analysis tools represent a considerable improvement in the management of tuberculosis.

Objetivo: Analisar no meio científico os artigos que abordem a tuberculose com o uso de ferramentas de sistema de informação geográfica (SIG) e a análise espacial. Método: Trata-se de um estudo de revisão bibliográfica, cuja fonte de busca foi o portal eletrônico da Biblioteca Virtual em Saúde (BVS), as bases de dados Scopus e Web of Knowledge (ISI) pelo portal da Coordenação de aperfeiçoamento de pessoal de nivel superior (CAPES). Os descritores utilizados foram tuberculose e análise espacial, tuberculose e sistema de informação geográfica e, tuberculose e características de residência. Realizou-se o ordenamento e a análise da bibliografia científica, de modo a avaliar e discutir aspectos relacionados ao uso das técnicas de análise especial para o controle da tuberculose. Resultados: Em relação ao enfoque abordado/discutido, as principais categorias foram: "Situação epidemiológica" (51,0%) e "área de risco de transmissão" (21,6%). As principais conclusões referem-se às incidências elevadas de tuberculose em áreas de pobreza, aglomerado de casos, associação com superlotação, identificação de bacilo por genotipagem, associação com níveis socioeconómicos e demográficos, utilização de sistemas de informação geográfica (SIG) para melhoria da acessibilidade as ações de atenção primária a saúde. Conclusões: Análise espacial ajuda a evidenciar a subnotificação de agravos e obter taxas mais fidedignas por meio do mapeamento dos casos, contribuindo para o avanço na gestão pública e diminuição das iniquidades em saúde, além de permitir a otimização dos recursos materiais, financeiros e humanos. Os SIG e ferramentas de análise espacial representam grande avanço para o gerenciamento da tuberculose.

INTRODUÇÃO: Analisar espacialmente a co-infecção tuberculose/vírus da imunodeficiência humana e associá-la com variáveis socioeconômicos, São José do Rio Preto, SP, 1998-2006. MÉTODOS: Foram geocodificados casos novos de TB/HIV e calculados coeficientes de incidência segundo unidades espaciais. Utilizou-se o índice de Moran para avaliar a dependência espacial das incidências. Regressões múltiplas foram realizadas para selecionar variáveis com maior poder de explicação da dependência espacial. O indicador local de associação espacial foi utilizado para identificação de agrupamentos espaciais significantes. RESULTADOS: O índice de Moran foi de 0,0635 (p = 0,0000), indicando ocorrência de dependência espacial. A variável que apresentou maior poder de explicação da dependência espacial da incidência foi a porcentagem de chefes de família com até três anos de instrução. O LISA cluster map para os coeficientes de incidência de co-infecção TB/HIV evidenciou aglomerados de alta incidência na região norte e baixa incidência na sul e oeste do município. CONCLUSÕES: O estudo possibilitou a compreensão da distribuição geográfica espacial da co-infecção TB/HIV no município e apontou a sua associação com variáveis socioeconômicas dando subsídios para o planejamento orientado para a priorização das regiões com maior carência social e consequentemente maiores incidências da doença.

INTRODUCTION: Spatial analysis of the distribution of tuberculosis/HIV coinfection was performed and associated with socioeconomic indicators in São José do Rio Preto, from 1998 to 2006. METHODS: New TB/HIV coinfection cases were georeferenced and incidence coefficients were calculated for spatial units. Moran's index was used to evaluate spatial associations of incidences. Multiple regressions selected variables that could best explain the spatial association of incidences. The local indicator of spatial association was used to identify significant spatial groupings. RESULTS: Moran's index was 0.0635 (p=0.0000) indicating that the incidence association occurred. The variable that best explained the spatial association of incidence was the percentage of heads of families with up to three years of education. The LISA cluster map for TB/HIV coinfection incidence coefficients showed groups with high incidence rates in the North and low incidence in the South and West regions of the municipality. CONCLUSIONS: The study elucidated the spatial geographic distribution of TB/HIV coinfection and determined its association with socioeconomic variables, thus providing data for oriented planning, prioritizing socially disadvantaged regions that present a higher incidence of the disease.