O artigo Associations Between Environmental and Sociodemographic Data and Hepatitis-A Transmission in Pará State (Brazil) foi recentemente publicado no periódico GeoHealth pelos pesquisadores Philipe Riskalla Leal (doutorando da PGSER), Ricardo José de Paula Souza e Guimarães (orientador do IEC, MS) e Milton Kampel (orientador, INPE/CGCT/DIOTG). O artigo aborda como as características ambientais e sociodemográficas influenciam na transmissão da hepatite-A no estado do Pará, reforçando a aplicabilidade do sensoriamento remoto em estudos epidemiológicos, em especial envolvendo doenças por veiculação hídrica.

O artigo está disponível em: https://doi.org/10.1029/2020GH000327

Segue abaixo o resumo apresentado pelos autores:

Highlights

• Hepatite-A é uma doença de veiculação hídrica responsável por mais de 70 mil mortes ao ano em todo o mundo.
• Neste estudo, parâmetros sociodemográficos e ambientais detectáveis por sensoriamento remoto foram relacionados à transmissão da hepatite-A no estado do Pará – Brasil, para o período entre 2008 e 2017.
• Este estudo reforça a necessidade de se incorporar dados e técnicas de sensoriamento remoto nos estudos epidemiológicos, em especial nas políticas de prevenção, mitigação e vigilância sanitária.

A Hepatite-A é uma doença de veiculação hídrica causada pela transmissão de seu vírus epônimo (vírus da hepatite-A - HAV). Em função da doença ser relacionada às características sociodemográficas e ambientais de cada ambiente, este estudo aplicou dados do levantamento do censo do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), do Sistema Único de Saúde (DATASUS) e dados ambientais detectáveis por sensoriamento remoto a fim de avaliar os principais fatores relacionados à transmissão dessa doença. O estado do Pará foi utilizado como área de estudo. Os dados analisados envolveram o período entre 2008 e 2017. Modelos generalizados lineares e não-lineares foram avaliados como potenciais preditores do problema. O modelo regressor Histogram Gradient Boost (HGB) apresentou o melhor ajuste (= 2,36 e = 0,95) entre os modelos analisados. As análises de dependência parcial (Partial dependence analysis - PDA) e de permutação de variáveis (Permutation Feature Importance analysis - PFI) foram aplicadas a fim de se analisar as dependências e importâncias relativas das covariáveis do modelo HGB ajustado. Essas análises revelaram uma relação complexa (não linear) entre a transmissão da hepatite-A e as variáveis explicativas consideradas. Com base no modelo ajustado, foi desenvolvido um mapa de risco de transmissão da hepatite-A para a área de estudo, identificando as regiões de maior relevância epidemiológica. O presente trabalho reforça a necessidade de se incorporar as técnicas e dados de sensoriamento remoto em estudos epidemiológicos, assim como nas políticas de gestão e controle de saúde, não se restringindo apenas à hepatite-A, mas sendo também aplicável às demais doenças por veiculação hídrica.