Dengue em Presidente Prudente e suas correlações socioeconômicas

Abstract

A dengue representa um dos maiores problemas de saúde pública atualmente, especialmente no município de Presidente Prudente – SP, onde há uma significativa incidência da doença. Dado o histórico de surtos do município, torna-se essencial compreender como a doença se distribui espacialmente e quais fatores influenciam essa distribuição, especialmente os socioeconômicos, para embasar estratégias eficazes de prevenção e controle. Este estudo teve como objetivo investigar a relação entre a distribuição espacial da dengue e o perfil econômico dos residentes das áreas mais afetadas. Para isso, foram utilizadas técnicas de análise espacial, como o estimador de Kernel, para identificar áreas com maior concentração de casos, e o Índice de Moran, para avaliar padrões de autocorrelação espacial. Além disso, foram aplicados métodos de correlação para verificar associações entre a incidência de dengue e a presença de domicílios com rendimentos mensais nas faixas de mais de 1 até 2 salários-mínimos e mais de 5 até 10 salários-mínimos. Os resultados mostraram correlação significativa entre áreas de baixa renda e maior concentração de casos de dengue, evidenciando a vulnerabilidade socioeconômica como fator na propagação da doença. Observou-se que as regiões periféricas, onde há maior densidade de domicílios com rendimentos mais baixos, apresentaram maior incidência da dengue, enquanto as áreas centrais, com maior concentração de domicílios de alta renda, registraram menor impacto. Conclui-se que a análise espacial e socioeconômica contribuiu significativamente para o entendimento da dinâmica da dengue em Presidente Prudente, oferecendo subsídios valiosos para a formulação de estratégias mais equitativas e eficazes de enfrentamento da doença.

Dengue is one of the most significant public health challenges today, particularly in Presidente Prudente – SP, which faces a high incidence of the disease. Given the municipality's history of outbreaks, it is essential to understand how the disease is spatially distributed and what factors influence this distribution, especially socioeconomic ones, to inform effective prevention and control strategies. This study aimed to investigate the relationship between dengue's spatial distribution and the economic profile of residents in the most affected areas. Spatial analysis techniques, such as the Kernel density estimator, were used to identify areas with higher case concentrations, and the Moran's Index to assess spatial autocorrelation patterns. Additionally, correlation methods were applied to explore associations between dengue incidence and the presence of households with monthly incomes ranging from more than 1 to 2 minimum wages and from more than 5 to 10 minimum wages. The results revealed a significant correlation between low-income areas and higher concentrations of dengue cases, highlighting socioeconomic vulnerability as a factor in disease propagation. Peripheral regions, where low-income households are denser, showed higher dengue incidence, while central areas with a higher concentration of high-income households were less affected. It is concluded that spatial and socioeconomic analysis significantly contributed to understanding dengue dynamics in Presidente Prudente, offering valuable insights for the formulation of more equitable and effective strategies to combat the disease.