Análise espacial dos casos de leishmaniose viscera na região de Presidente Prudente no período de 2018 a 2023

Abstract

Este trabalho visa analisar a ocorrência e evolução de casos de leishmaniose visceral humana e canina entre 2018 e 2023 nos municípios prioritários para vigilância e controle da doença na região de saúde do Departamento Regional de Saúde 11 de Presidente Prudente. Inicialmente focado em Panorama, Dracena e Junqueirópolis, o estudo agora também inclui os municípios de Presidente Prudente, Teodoro Sampaio e Nova Guataporanga, mantendo todos na análise. Utilizando técnicas como kernel, LISA, Estimador do Vizinho Mais Próximo, a pesquisa localizará focos recorrentes e estratificará áreas de risco epidemiológico com o Índice de Moran. Alinhado à ODS 3 da Agenda 2030, o projeto contribuirá para a redução de casos e a promoção da saúde e bem-estar. Dados fornecidos pelo Serviço de Zoonose e Vigilância Epidemiológica serão analisados com ArcGIS e técnicas de estatística espacial para identificar e quantificar agrupamentos de casos, auxiliando no planejamento e na tomada de decisões para prevenção futura. Este projeto continua o estudo iniciado por Beatriz Lourenção sobre casos de leishmaniose de 2018 a 2020, permitindo uma análise da evolução da doença ao longo dos anos.

This work aims to analyze the occurrence and progression of human and canine visceral leishmaniasis cases from 2018 to 2023 in priority municipalities for disease surveillance and control in the health region of the Regional Health Department 11 of Presidente Prudente. Initially focused on Panorama, Dracena, and Junqueirópolis, the study now also includes the municipalities of Presidente Prudente, Teodoro Sampaio, and Nova Guataporanga, keeping all in the analysis. Using techniques such as Kernel, LISA, and Nearest Neighbor Estimator, the research will identify recurring hotspots and stratify epidemiological risk areas with the Moran's Index. Aligned with SDG 3 of the 2030 Agenda, the project will contribute to reducing cases and promoting health and well-being. Data provided by the Zoonosis Service and Epidemiological Surveillance will be analyzed with ArcGIS and spatial statistics techniques to identify and quantify clusters of cases, assisting in planning and decision-making for future prevention. This project continues the study initiated by Beatriz Lourenção on leishmaniasis cases from 2018 to 2020, enabling an analysis of the disease's progression over the years.