ABSTRACT Objective: To identify the spatial patterns of chikungunya fever (CHIKF) and the associated socioeconomic, demographic, and vector infestation factors in the 1st Health Region of Pernambuco (1st HRP). Methods: This ecological study used a spatial analysis of Mean Incidence Rates (MIR) of probable cases of CHIKF reported among residents of the 19 municipalities of the 1st HRP, in 2015–2021. The univariate and bivariate global Moran indexes (I) were estimated. From the significant associations (p<0.05), clusters were identified using the local Moran index and maps. Results: A predominance of the largest CHIKF rates was identified in the east. However, there was a heterogeneous distribution of rates across municipalities, which may have contributed to the absence of spatial autocorrelation of CHIKF (I=0.03; p=0.294) in univariate I. The bivariate I revealed a positive spatial correlation between CHIKF and the Municipal Human Development Index (MHDI) (I=0.245; p=0.038), but with a cluster of cities with low incidences and low MHDI in the west. There was no spatial correlation between CHIKF and the other variables analyzed: population density, Gini index, social vulnerability index, and building infestation index for Aedes aegypti. Conclusions: The results suggest that only the MHDI influenced the occurrence of CHIKF in the 1st HRP, so that municipalities in the west demonstrated spatial dependence between lower values of MHDI and MIR. However, this spatial correlation may have occurred due to possible underreporting in the area. These findings can assist in the (re)orientation of resources for surveillance and health care services. Objective (CHIKF socioeconomic demographic st HRP. HRP . HRP) Methods MIR (MIR 1 20152021 2015 2021 2015–2021 (I estimated p<0.05, p005 p p<0.05 , 0 05 (p<0.05) maps Results east However I=0.03 I003 03 (I=0.03 p=0.294 p0294 294 (MHDI I=0.245 I0245 245 (I=0.245 p=0.038, p0038 p=0.038 038 p=0.038) analyzed density aegypti Conclusions area reorientation re orientation services 2015202 201 202 2015–202 p00 p<0.0 (p<0.05 I=0.0 I00 (I=0.0 p=0.29 p029 29 I=0.24 I024 24 (I=0.24 p003 p=0.03 201520 20 2015–20 p0 p<0. (p<0.0 I=0. I0 (I=0. p=0.2 p02 2 I=0.2 I02 (I=0.2 p=0.0 20152 2015–2 p<0 (p<0. I=0 (I=0 p=0. 2015– p< (p<0 I= (I= p=0 (p< p= (p
RESUMO Objetivo: Identificar, na Iᵃ Região de Saúde de Pernambuco (Iᵃ RSP), os padrões espaciais da febre de Chikungunya (CHIKF) e os fatores socioeconômicos, demográficos e de infestação vetorial associados. Métodos: Este estudo ecológico utilizou a análise espacial das Taxas Médias de Incidência (TMI) de casos prováveis da CHIKF notificados entre os residentes dos 19 municípios da Iᵃ RSP no período de 2015–2021. Os índices de Moran global (I) univariados e bivariados foram estimados. Das associações significativas (p<0,05), clusters foram localizados por meio do Índice de Moran Local e de mapas. Resultados: Identificou-se predominância das maiores TMI da CHIKF no leste. Entretanto, houve distribuição heterogênea das taxas dos municípios, o que pode ter contribuído para a ausência de autocorrelação espacial da CHIKF (I=0,03; p=0,294) no I univariado. O I bivariado revelou correlação espacial positiva entre a CHIKF e o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM) (I=0,245; p=0,038), porém com um cluster de cidades com baixas incidências e baixo IDHM no oeste. Não houve correlação espacial entre a CHIKF e as demais variáveis analisadas: densidade demográfica, Índice de Gini, Índice de Vulnerabilidade Social e Índice de Infestação Predial de Aedes aegypti. Conclusões: Os resultados sugerem que somente o IDHM influenciou na ocorrência da CHIKF na Iᵃ RSP, de forma que municípios do oeste demonstraram dependência espacial entre menores valores de IDHM e TMI. No entanto, essa correlação espacial pode ter ocorrido devido às possíveis subnotificações na área. Tais achados podem auxiliar na (re)orientação de recursos dos serviços de vigilância e assistência à saúde. Objetivo Identificar , RSP) (CHIKF socioeconômicos associados Métodos (TMI 1 20152021 2015 2021 2015–2021 (I estimados p<0,05, p005 p p<0,05 0 05 (p<0,05) mapas Resultados Identificouse Identificou se leste Entretanto I=0,03 I003 03 (I=0,03 p=0,294 p0294 294 univariado (IDHM I=0,245 I0245 245 (I=0,245 p=0,038, p0038 p=0,038 038 p=0,038) analisadas demográfica Gini aegypti Conclusões entanto área reorientação re orientação saúde 2015202 201 202 2015–202 p00 p<0,0 (p<0,05 I=0,0 I00 (I=0,0 p=0,29 p029 29 I=0,24 I024 24 (I=0,24 p003 p=0,03 201520 20 2015–20 p0 p<0, (p<0,0 I=0, I0 (I=0, p=0,2 p02 2 I=0,2 I02 (I=0,2 p=0,0 20152 2015–2 p<0 (p<0, I=0 (I=0 p=0, 2015– p< (p<0 I= (I= p=0 (p< p= (p