UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS ESCOLA DE ENFERMAGEM PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO VICTOR MELO PEREIRA ASSOCIAÇÃO ENTRE DETERMINANTES EM SAÚDE E OCORRÊNCIA DE CASOS HUMANOS DE LEPTOSPIROSE EM MINAS GERAIS: UM ESTUDO ECOLÓGICO 2010-2019 Belo Horizonte 2023 VICTOR MELO PEREIRA ASSOCIAÇÃO ENTRE DETERMINANTES EM SAÚDE E OCORRÊNCIA DE CASOS HUMANOS DE LEPTOSPIROSE EM MINAS GERAIS: UM ESTUDO ECOLÓGICO 2010-2019 Dissertação de mestrado apresentado ao Programa de Pós-graduação em Enfermagem da Universidade Federal de Minas Gerais como requisito para obtenção do título de mestre em Enfermagem. Linha de Pesquisa: Saúde coletiva. Orientadora: Profa. Dra. Mery Natali Silva Abreu. Coorientadora: Dra. Mariana Gontijo de Brito. Belo Horizonte 2023 UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS ESCOLA DE ENFERMAGEM PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO Dissertação intitulada “Associação entre determinantes em saúde e ocorrência de casos humanos de leptospirose em minas gerais: um estudo ecológico 2010-2019”, do mestrando Victor Melo Pereira, avaliada pela banca examinadora constituída pelos seguintes professores: Profª Drª Mery Natali Silva Abreu Escola de Enfermagem/UFMG Orientadora Drª Mariana Gontijo de Brito SESMG Coorientadora Profª Dr Francisco Carlos Félix Lana Escola de Enfermagem/UFMG Examinador Profª Drª Isabela Farnezi Veloso Secretaria Municipal de Saúde - Betim Examinadora AGRADECIMENTOS Primeiramente agradeço a minha professora e orientadora Mery e minha coorientadora Mariana Gontijo, pelo carinho, paciência e acima de tudo os ensinamentos durante essa jornada, sem vocês eu não teria chegado até aqui! À minhas colegas e amigas Ludmila e Stefania da equipe da coordenação de zoonoses da SESMG, pelo apoio constante e palavras de conforto. Aos meus colegas de mestrado, por sempre me apoiarem e incentivarem a continuar, em especial Luane, Rafael, Alan, Daniela e Bárbara que compartilharam comigo as frustrações, os medos, mas também as vitórias e alegrias dessa caminhada. Ao meu companheiro Caio, que me apoiou em todos os momentos, entendeu meus sacrifícios para conclusão desse mestrado e sempre esteve ao meu lado em todo percurso inclusive nos momentos de estudo, o qual fazia questão de participar ativamente. À minha mãe, Silvia e meus irmãos Caroline e Vinícius que fizeram do seu orgulho uma força motriz para que eu continuasse. Também agradeço a Bete, por sempre estar ao meu lado trazendo acalanto para meu coração. Por fim agradeço a todos orixás, que me trouxeram a vida e me mostraram a direção para que eu pudesse propagar o caminho do bem. Pereira, Victor Melo, Associação entre determinantes em saúde e ocorrência de casos humanos de leptospirose em Minas Gerais: um estudo ecológico 2010-2019. 2023. Dissertação (Mestrado em enfermagem) - Escola de Enfermagem, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, 2023. RESUMO Introdução: A leptospirose é considerada um problema de saúde pública com grande impacto social e econômico. A doença foi citada como duplamente omissa, uma vez já classificada na literatura internacional como doença tropical negligenciada (DTN), ainda conta com a baixa atenção governamental. Tal fato, pode estar associado ao adoecimento por essa enfermidade atingir majoritariamente a porção pobre e marginalizada da sociedade. Objetivos: O presente estudo objetiva avaliar a associação entre determinantes em saúde e adoecimento por leptospirose nos municípios do estado de Minas Gerais no período de 2010 a 2019. Metodologia: Trata-se de um estudo ecológico, no qual as unidades de análise foram os 853 municípios do estado de Minas Gerais. Foram utilizados dados secundários agregados não nominais entre os anos de 2010 e 2019. Foi utilizado o Modelo Binomial Negativo com Inflação de Zeros como técnica de análise multivariada, considerando a incidência por leptospirose em 2016 como desfecho e os indicadores do Índice Mineiro de Responsabilidade Social de 2016 ou em data mais próxima disponível como variáveis explicativas Resultados: Os resultados do modelo múltiplo demonstraram que os fatores que permaneceram associados à incidência de leptospirose foram os índices de Saúde, Educação, Renda e Emprego e a variável Infraestrutura Urbana. Segundo os coeficientes estimados, o índice de saúde do IMRS foi associado a um aumento da incidência de leptospirose. Por outro lado, os demais fatores – índice de educação, renda e emprego e a variável infraestrutura urbana – estiveram associados a menores taxas da doença, agindo assim, como fatores de proteção ao adoecimento. Conclusão: Há uma forte associação da leptospirose com a pobreza no estado de Minas Gerais. O investimento em infraestrutura urbana e garantia de condições sanitárias favoráveis para a população, bem como melhora da propagação de informação e educação reduziria o impacto da doença na população pobre e desassistida. . Descritores: Determinantes Sociais da Saúde; Vigilância de Zoonoses; Leptospirose, Vulnerabilidade Social, Estudos Ecológicos. Pereira, Victor Melo, Association between health determinants and the occurrence of human cases of leptospirosis in Minas Gerais: an ecological study 2010-2019. 2023. Dissertation (Master in Nursing) - School of Nursing, Federal University of Minas Gerais, Belo Horizonte, 2023. ABSTRACT Introduction: Leptospirosis is considered a public health problem with great social and economic impact. The disease was cited as doubly omitted, since it is already classified in the international literature as a neglected tropical disease (NTD), it still has low government attention. This fact may be associated with the illness caused by this disease, which mostly affects the poor and marginalized portion of society. Objectives: This study aims to evaluate the association between health determinants and the illness from leptospirosis in the municipalities of the state of Minas Gerais from 2010 to 2019. Methodology: This is an ecological study and the units of analysis were the 853 municipalities in the state of Minas Gerais. Non-nominal aggregated secondary data between the years 2010 and 2019 were used. The Negative Binomial Model with Zero Inflation was used as a multivariate analysis technique, considering the incidence of leptospirosis in 2016 as the outcome and the IMRS indicators of 2016 or on a date closest available as explanatory variables Results: The results of the multiple model showed that the factors that remained associated with the incidence of leptospirosis were the Health, Education, Income and Employment indexes and the Urban Infrastructure variable. According to the estimated coefficients, the IMRS health index was associated with an increased incidence of leptospirosis. On the other hand, the other factors – education, income and employment index and the urban infrastructure variable – were associated with lower rates of the disease, thus acting as protective factors against illness. Conclusion: There is a strong association between leptospirosis and poverty in the state of Minas Gerais. Investment in urban infrastructure and guaranteeing favorable sanitary conditions for the population, as well as improving the dissemination of information and education would reduce the impact of the disease on the poor and underserved population. Descriptors: Social Determinants of Health; Zoonosis Surveillance; Leptospirosis, Social Vulnerability, Ecological Studies. LISTA DE FIGURAS Figura 1. Mapa de distribuição de casos confirmados para leptospirose no Brasil por UF de residência, 2010 a 2019.............................................................................................................16 Figura 2. Índices contidos no IMRS definidos como relevantes para a leptospirose no modelo teórico conceitual. Fonte: autoria própria.................................................................................21 Figura 3. Incidência de leptospirose para 100.000 hab, segundo o ano de início de sintomas, Minas Gerais, 2010 a 2019.......................................................................................................25 Figura 4. Gráfico Boxplot da incidência anual de leptospirose (por 100.000 hab.) por município no estado de Minas Gerais, 2010 a 2019 Fonte: SINANNET SESMG.....................................................................................................................................26 Figura 5. Prevalência de leptospirose (por 100.000 hab), segundo Unidade Regional de Saúde, Minas Gerais, 2010 a 2019 Fonte: SINANNET SESMG.....................................................................................................................................26 LISTA DE TABELAS Tabela 1. Correlação Spearman entre determinantes de saúde segundo do IMRS e incidências de leptospirose entre os anos de 2010 a 2019, Minas Gerais........................................................................................................................................27 Tabela 2. Modelo de Regressão Binomial Negativo simples, considerando a incidência de leptospirose em 2016 dos municípios de Minas Gerais como desfecho e os indicadores do IMRS como variáveis explicativas............................................................................................................................... 28 Tabela 3. Modelo de Regressão Binomial Negativa múltiplo considerando a incidência de leptospirose em 2016 nos municípios de Minas Gerais como desfecho e os indicadores do IMRS como variáveis explicativas................................................................................................................................29 LISTA DE QUADROS Quadro 1. Fatores determinantes em saúde abordados na literatura referente à morbimortalidade da leptospirose no Brasil, 2017 a 2022...........................................................................................................................................20 Quadro 2. Fatores determinantes em saúde do IMRS selecionados por grau de relevância por meio do levantamento bibliográfico.........................................................................................23 LISTA DE SIGLAS DTN ……………………. Doença Tropical Negligenciada MS ………………………. Ministério da Saúde LPI ………………………. Local Provável de Infecção SINAN…………………… Sistema de Informação de Agravo de Notificação IBGE ……………………. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IMRS ……………………. Índice Mineiro de Responsabilidade Social FUNED …………………... Fundação Ezequiel Dias PCR ……………………… Reação em Cadeia Polimerase (Polymerase chain reaction) SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO ............................................................................................................... 14 1.1. Objetivos ......................................................................................................... 16 1.1.1. Objetivo Geral .......................................................................................... 16 1.1.2. Objetivos Específicos ............................................................................... 16 2. REFERENCIAL TEÓRICO .......................................................................................... 17 2.1. Aspectos epidemiológicos da leptospirose ..................................................... 17 2.2. A Leptospirose no Mundo .............................................................................. 18 2.3. A Leptospirose no Brasil ................................................................................ 18 2.4. A Leptospirose em Minas Gerais.................................................................... 19 2.5. A vigilância epidemiológica da leptospirose. ................................................. 20 2.6. Fatores determinantes em saúde e Leptospirose ............................................. 22 2.7. Índice Mineiro de Responsabilidade Social. ................................................... 22 2.8. Construção do modelo teórico conceitual ....................................................... 22 3. METODOLOGIA ........................................................................................................... 24 3.1. Fonte de dados e variáveis analisadas............................................................. 25 3.2. Análise dos dados ........................................................................................... 26 3.3. Questões éticas ................................................................................................ 28 4. RESULTADOS ................................................................................................................ 29 5. DISCUSSÃO .................................................................................................................... 33 5.1. Limitações e potencialidades do estudo.......................................................... 37 6. CONCLUSÃO E RECOMENDAÇÕES ....................................................................... 37 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................................. 40 APÊNDICE.. ........................................................................................................................... 45 ANEXO....................................................................................................................................78 14 1. INTRODUÇÃO A leptospirose é considerada um problema de saúde pública com grande impacto social e econômico em razão do seu alto índice de hospitalização. Essas hospitalizações podem ocorrer tanto na fase precoce, caracterizada por sintomas leves a moderados (85 a 90% dos casos), quanto nas fases tardias ou graves, classicamente apresentada como síndrome de Weil, sendo presente a tríade icterícia, insuficiência renal e hemorragia (10 a 15% dos casos). A fase tardia ainda é agravada por sua mortalidade, cuja taxa é de cerca de 40% e pode ultrapassar 50% quando atrelada a hemorragia pulmonar. Essa fase gera elevados custos hospitalares com internações e perdas de dias de trabalho em função do adoecimento (BRASIL, 2022). A doença, no país, foi citada como duplamente omissa, já classificada na literatura internacional como doença tropical negligenciada (DTN), ainda conta com a baixa atenção governamental por não ser considerada sequer uma DTN em termos de investimento governamental, não sendo contemplada com edital conjunto ou específico para vigilância e tratamento (MARTINS, SPINK. 2020). As populações pobres já contam com a desatenção estatal fomentada pelo racismo de estado, sendo conceituado por Foucault (1976) como um racismo não puramente étnico, mas evolucionista e biológico, o qual fomenta ideologias de regimentos eugenistas que, por políticas públicas ou negligência, decidem qual população deve viver e qual deve morrer. O racismo de estado age sobre o direito da vida e da morte e transforma esses direitos em “deixar viver e fazer morrer” dentro da vontade soberana, o estado (MARTINS, SPINK. 2020; FOUCAULT 1976). Hipócrates, em uma de suas obras - “Ares, Água e Lugares” (CAIRUS, 2005) - elucida a associação do ambiente, solo, clima, água, alimentação e estilo de vida como fatores causais à morbidade. Desta forma, estrutura-se o conceito de endemia, teorizando a relação entre a manutenção da doença na população predita pela decadência dos elementos do meio (MIRANDA 2008). O espaço é associado à morbidade em virtude de sua mutação em favor da manutenção de algum dos elementos preditivos ao adoecimento, presentes nas variáveis da tríade ecológica (agente, meio, hospedeiro), tornando-se um fator de risco ao adoecimento da população naquele território (LEAVELL; CLARCK, 1976). Sendo assim, o meio define uma suscetibilidade natural à doença e se divide entre dois fatores condicionantes: fatores sociais e ambientais. Tal associação elucida para além da investigação dos casos e óbitos, a 15 necessidade da implementação da vigilância ambiental de doenças transmissíveis (ARAÚJO et al. 2013; GUIMARÃES et al. 2014). De acordo com as normativas preconizadas pelo Ministério da Saúde (MS), a atenção à leptospirose consiste desde ação no meio ambiente, com o conhecimento do local provável de infecção (LPI) e histórico epidemiológico do ambiente, bem como fatores favoráveis à transmissão e a vigilância epidemiológica, que atua na atenção ao indivíduo. Essa atua na identificação dos fatores epidemiológicos, na diferenciação dos sorovares circulantes, traçando a cronologia de transmissão e definindo fatores de risco, bem como medidas de prevenção e controle para a população. Desta forma, ações “in loco”, como ações de manejo da população de roedores, tratamento e sanitização de solo, identificação e avaliação de áreas endêmicas e intensificação de ações de educação em saúde da população são implementadas para evitar novos casos (BRASIL, 2022). Estima-se que o número total de casos notificados para leptospirose é subestimado em cerca de 26 a 49 vezes. As hipóteses para essa disparidade das notificações com o real número de casos são multifatoriais, relacionadas tanto à negligência da vigilância do agravo, quanto à baixa detecção diagnóstica clínica e laboratorial, ou baixa acessibilidade à atenção à saúde (FONTES; 2015). Neste sentido, analisar as relações entre o perfil sociodemográfico da população e área de ocorrência dos casos de leptospirose é de fundamental importância para entender a dinâmica desta doença no território. Isso pode favorecer o fomento de ações e investimentos para controle dessa doença nas populações de risco. Estudos demonstram que as populações possuidoras de maior qualidade de assistência à saúde são as mais igualitárias e não necessariamente representam as sociedades mais ricas (BUSS; FILHO; 2007). Em razão disso, as pautas sociais e a alta morbimortalidade da doença, em concomitância com a escassez de publicações acerca do assunto, colocam em evidência a relevância desta pesquisa, que busca avaliar a associação entre determinantes em saúde, e o adoecimento por leptospirose. Urge, portanto, atos científicos que coloquem em evidência e estimulem a discussão destes temas em agendas políticas e científicas. Sendo assim, o estudo tem a seguinte pergunta norteadora: “qual seria a força de associação entre os fatores determinantes em saúde e o adoecimento por leptospirose nos municípios de Minas Gerais, entre os anos de 2010 e 2019? ” 16 1.1. Objetivos 1.1.1. Objetivo Geral Avaliar a associação entre determinantes em saúde e adoecimento por leptospirose nos municípios do estado de Minas Gerais no período de 2010 a 2019. 1.1.2. Objetivos Específicos ● Estimar a taxa de incidência de casos confirmados de leptospirose no estado de Minas Gerais no período avaliado ● Avaliar a distribuição espacial de casos confirmados de leptospirose no território mineiro. ● Identificar fatores associados ao risco e proteção para leptospirose no estado de Minas Gerais. 17 2. REFERENCIAL TEÓRICO 2.1. Aspectos epidemiológicos da leptospirose A Leptospirose é uma zoonose de grande importância global que afeta milhões de pessoas por ano em todo o mundo. A etimologia da palavra é originária do grego léptos (fino ou delgado) e spira (espiral) e se refere ao formato de espiroqueta do agente etiológico da doença, a bactéria helicoidal do gênero Leptospira (SANTOS; LANDI; CRUZ et al. 2017). As Leptospira sp. são categorizadas por meios fenópticos mais convencionais e também por meio genóptico. Conta com as unidades taxonômicas espécie, sorogrupo e por fim sorovar. Todas as leptospiras patogênicas pertencem a espécie Leptospira interrogans sensu latu (VALVERDE, 2008). O sorovar é a unidade taxonômica mais comumente utilizada para identificação de leptospiras na vigilância epidemiológica e conta com um amplo espectro de sorotipos, sendo mais de trezentos catalogados, os quais podem ser espécie específicos, infectando preferencialmente um hospedeiro, também podem contar com transmissibilidade não específica o que explica o fato de um animal poder albergar um ou mais sorovar não específico (BRASIL, 2022). Sua transmissão para o homem pode ser de forma direta por meio do contato da bactéria presente na urina ou secreções de animais infectados, em mucosas, pele não íntegra ou soluções de continuidade. Também ocorre por interação do indivíduo de forma indireta com a Leptospira, quando exposto à água, lama, ou superfícies contaminadas. O período de incubação ocorre desde o contato com o agente até o aparecimento dos primeiros sintomas, de um a trinta dias, com uma média de cinco a quatorze dias (BARCELLOS, SABROZA, 2001; BRASIL, 2022). A disseminação da doença está associada a roedores urbanos, como por exemplo o Rattus norvegicus (rato-de-esgoto), porém, é uma zoonose não exclusivamente transmitida por estes. Outros mamíferos também participam da sua manutenção e transmissão, tais como, bovinos, suínos, equinos e até caninos (BRASIL, 2022; COSTA et al. 2021). Possui maior ocorrência em territórios urbanos concentrado em áreas socioeconomicamente vulneráveis, as quais se caracterizam por serem locais com maior acúmulo de dejetos, áreas sem ou com baixa coleta de lixo, maior propensão a enchentes e escassez do saneamento ambiental. A doença também pode estar atrelada a fatores comportamentais (BARCELLOS; SABROZA 2001; GUIMARÃES et al. 2014). 18 É considerado um desafio para a vigilância epidemiológica reconhecer a real carga da doença. A baixa notificação em períodos não epidêmicos dificulta seu diagnóstico e mensuração de impacto, ainda conta com falha diagnóstica que perdura no período prodrômico, devido aos sintomas de espectro muito amplo, o que culmina na confusão com outras doenças tropicais e febres hemorrágicas (BRASIL, 2014; RODRIGUES, 2017). A subnotificação dos casos de leptospirose em períodos não epidêmicos, como os períodos de seca, é maior. Por outro lado, ocorre um aumento da gravidade da enfermidade nesses períodos. Pires (2006), questiona se há uma falsa correlação no aumento de casos de leptospirose com ocorrência de enchentes e períodos chuvosos, em hipótese ainda não provada. O autor indaga que a sensibilidade diagnóstica para o agravo é notavelmente maior quando presente o critério clínico epidemiológico bem estabelecido, e por isso, há um expressivo aumento de casos notificados e confirmados, por critério laboratorial e ou clínico epidemiológico, durante o período chuvoso. Já em situações em que este critério não é bem estabelecido, raramente é levantada a hipótese diagnóstica para o agravo, reforçando a evidência de subnotificação em períodos de secas. 2.2. A Leptospirose no Mundo Mundialmente os casos de leptospirose são amplamente distribuídos e somados em torno de 1,03 milhões (IC 95% 434.000 – 1.750.000) sendo destes, 58.900 mortes (IC 95% 23.800 – 95.900) com uma letalidade média aproximada de 5,7% (COSTA et al. 2015). Há uma grande variação de sazonalidade, criticidade e características de infecção quando avaliados e comparados territórios atingidos com diferentes características socioeconômicas. Em países desenvolvidos, a transmissão da leptospirose está relacionada à atividade laboral e de lazer, por exposição acidental pela cadeia de transmissão indireta. Já em países emergentes ou em desenvolvimento, a transmissão é mais comum e menos acidental, conta com a vulnerabilidade social, deficiência no saneamento básico e baixa infraestrutura urbana, que podem levar ao aumento da transmissão indireta e direta. (COSTA et al. 2015; BRASIL, 2022). 2.3. A Leptospirose no Brasil É uma zoonose endêmica no Brasil e se torna epidêmica em períodos chuvosos em razão da maior ocorrência de enchentes, migração de ratos urbanos do peridomicílio para o intradomicílio e maior contato com lama potencialmente contaminada. A baixa estrutura 19 urbana pode potencializar estes fatores e pode ser um agravante para o adoecimento da população inserida no meio (BRASIL, 2022). A distribuição da leptospirose apresentou maior prevalência nas Regiões Norte e Sul no período de 2007 a 2017, e no mesmo período, constatou-se a média de 3.846 casos anuais confirmados, sendo destes, 375 óbitos ao ano, com uma letalidade média aproximada de 9,7% (MARTELLI et al. 2020). Ao avaliar a frequência de casos no Brasil por meio da base de dados do SINAN, no período de 2010 a 2019, observa-se uma maior concentração de casos nas regiões sul e estado do Acre, conforme demonstrado na Figura 1, sendo a doença endêmica em todo território brasileiro. Figura 1 – Mapa de distribuição de casos confirmados para leptospirose no Brasil por UF de residência, 2010 a 2019; Fonte: SINANNET Ministério da Saúde. 2.4. A Leptospirose em Minas Gerais Em Minas Gerais, ocorrem uma média de 198 casos confirmados de leptospirose por ano, sendo que em média há 17 óbitos confirmados pelo agravo notificado, que perfazem uma letalidade aproximada de 8,58% (MINAS GERAIS, 2021). A doença no estado mineiro se comporta de maneira similar ao território nacional, em razão do estado apresentar heterogeneidade econômica, territorial e climática conforme o território brasileiro. O acompanhamento de casos e investigação de óbitos é realizado através da vigilância epidemiológica, orientada e gerida pelo MS (PALES, SANTOS, RODRIGUES, 2014; MINAS GERAIS, 2021; CIRINO, GONZALES, 2011). 20 2.5. A vigilância epidemiológica da leptospirose. Por si, a vigilância epidemiológica da leptospirose objetiva a redução da letalidade por meio do diagnóstico ágil e ações de bloqueio com a finalidade de prevenção de novos casos e surtos. Para preencher o critério de investigação os casos são definidos como suspeitos ou confirmados. São suspeitos aqueles casos com febre, cefaleia e mialgia, que esteja associado a ao menos um dos critérios a seguir: exposição a qualquer agente contaminante, seja lixo, enchente, manejo de animai; vínculo epidemiológico com caso confirmado laboratorialmente ou em área de risco potencial para leptospirose; residência ou local de trabalho em área de risco para leptospirose;, atividade laboral que ofereça risco. Também há suspeição em casos de febre hemorrágica com aparição de um dos sintomas clássicos da leptospirose: sufusão conjuntival, icterícia, bilirrubinemia, sinais de insuficiência renal aguda ou qualquer fenômeno hemorrágico. Para diagnóstico diferencial das febres hemorrágicas, a Secretaria de Estado de Saúde de Minas Gerais SESMG juntamente a Fundação Ezequiel Dias FUNED instauraram o protocolo de febres hemorrágicas que ao momento de suspeição diagnóstica percorrem análise laboratorial para dengue, febre amarela, hepatites, febre maculosa, hantavírus, leptospirose e podem também acrescer pesquisas de acordo com as informações levantadas sobre aquele paciente (BRASIL, 2022). Os casos podem ser confirmados por critério clínico laboratorial por meio do fluxograma anteriormente descrito, e o padrão ouro para detecção é a soroconversão na microaglutinação (MAT) associada ao Elisa-IgM reagente. Para confirmação se faz necessária à coleta de duas amostras com os seguintes critérios: primeira amostra não reagente e segunda amostra (14 a 60 dias após o início de sintomas) com titulação de 1/200 ou maior, bem como o aumento de titulação igual ou superior a quatro vezes em comparação da primeira e segunda amostra no mesmo intervalo. Também pode ser confirmada com uma amostra quando não há possibilidade de coleta de duas amostras, avaliando a titulação de soroconversão igual ou maior que 1/800 na MAT, isolamento bacteriano ou detecção de DNA por técnica PCR coletada em até dez dias de início de sintomas, o diagnóstico laboratorial é moroso e muitas vezes tardio (BRASIL, 2022; BRASIL 2014). As técnicas de amostragem única são utilizadas para fechamento de óbitos por febres hemorrágicas em caso de não possibilidade de segunda coleta juntamente a imunohistoquímica de tecidos e outras análises anátomo-patológicas. Alguns casos, por impossibilidade de coleta, são confirmados por meio do critério clínico epidemiológico, que é definido de acordo com critério médico em avaliação dos sintomas sendo elencados casos 21 suspeitos que apresentem febre e alterações nas funções hepática, renal ou vascular e histórico de contato desse paciente com áreas ou meios de risco para o adoecimento anteriormente descritos (BRASIL, 2022; BRASIL 2014). Os casos são considerados descartados com duas amostras de Elisa-IgM e MAT não reagentes, ou com Elisa-IgM não reagente coletado após o sétimo dia de início de sintomas, salvo populações rurais, nas quais se deve considerar também critérios epidemiológicos para encerramento do caso (BRASIL, 2022; BRASIL 2014). É uma doença de notificação compulsória conforme portaria Nº 217 do MS, sendo obrigatória a comunicação no momento de suspeição diagnóstica por meio do preenchimento e inserção da intitulada ficha de investigação da leptospirose no Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) (BRASIL, 2023). Quanto às fontes de infecção, são implementadas diversas ações que permeiam o controle de roedores com ciclos de desratização (controle de população por extermínio) e antirratização (controle de acesso de roedores a locais com comida, vias de transmissão e habitações humanas). Também deve ser feita orientação de tratamento de resíduos sólidos, da criação e tratamento de animais bem como a sanitização do solo potencialmente contaminado, quando assim avaliado. Em relação às fontes de exposição é levado em consideração a distribuição espacial e temporal de casos e com isso a definição de prioridade de ações. Recorre-se corriqueiramente ao geoprocessamento de casos para exatidão dessa análise, levando em consideração variações climáticas, territoriais, e articulação com outros órgãos atuantes no controle de desastres e enchentes, como o corpo de bombeiros, defesa civil, polícia ambiental dentre outros (BRASIL, 2022). Já as ações nas vias de transmissão são pautadas no cuidado com água para consumo humano, limpeza residual de lama e sanitização de residências em caso de enchentes, orientação, limpeza de reservatórios domésticos de água e cuidado com alimentos de consumo humano. O M.S. cita que o saneamento ambiental e habitação estão atrelados ao sucesso do efetivo controle de roedores e da leptospirose. Dessa forma, preconiza ações de limpeza, drenagem, construção de galerias pluviais e tratamento de esgotos como medidas preventivas, bem como o manejo correto de resíduos sólidos e investimento em infraestrutura urbana (BRASIL, 2022). 22 2.6. Fatores determinantes em saúde e Leptospirose Os fatores determinantes em saúde foram constantemente atrelados ao adoecimento por leptospirose no estado mineiro e no Brasil pela literatura abordada. A heterogeneidade econômica do estado de Minas Gerais, bem como sua grande variação climática ambiental, fez emergir uma necessária avaliação do objeto de pesquisa por meio de ferramentas de dados que contemplassem essa variabilidade. Em Minas Gerais, há um índice que mensura essa variabilidade, denominado Índice Mineiro De Responsabilidade Social (IMRS) (FJP, 2019). 2.7. Índice Mineiro de Responsabilidade Social. Por emergir uma necessidade da seguridade social, econômica e avaliação dos meios de acesso igualitários da população aos bens e serviços básicos assegurados no direito do cidadão, surge o IMRS estruturado pela Fundação João Pinheiro (agência governamental de apoio técnico de Minas Gerais FJP) por meio do decreto disposto na Lei 15011 (FJP, 2019). O IMRS trata-se de um conjunto de informações dos programas sociais da gestão pública, contemplando os anos de 2000 a 2019 e de livre acesso para toda população. O banco de dados permite a avaliação dos programas de gestão pública estadual, como a assistência social, educação, serviços de saúde, emprego, alimentação, segurança pública, saneamento, transporte e lazer. Esses dados permitem avaliar quais municípios se encontram em estado de vulnerabilidade em diversos parâmetros sociais, econômicos, acesso e assistência à saúde (FJP, 2019). 2.8. Construção do modelo teórico conceitual O levantamento bibliográfico para construção do modelo teórico-conceitual da presente dissertação objetivou elucidar a relação entre determinantes em saúde associados à ocorrência de leptospirose a partir de achados da literatura. Esse levantamento resultou no primeiro artigo da dissertação apresentado no Apêndice 4, a ser submetido. Desta forma, os fatores determinantes em saúde, relacionados a leptospirose humana no Brasil, identificados com maior frequência nos estudos abordados foram: o saneamento básico em 9 artigos (81,82%); a moradia a coleta de lixo/meio ambiente em 7 artigos (63,64%); a estrutura urbana em 6 (54,55%); e o nível educacional em 3 artigos (27,27%), respectivamente. Entre os anos de 2017 a 2022 foram descritas relações da leptospirose para além da pobreza, concatenando outros 23 fatores determinantes em saúde que permeiam o conceito de vulnerabilidade social, conforme demonstrado no Quadro 1. Quadro 1 – Fatores determinantes em saúde abordados na literatura referente à morbimortalidade da leptospirose no Brasil, 2017 a 2022. Fator determinante em saúde (risco) Referências Frequência (%) Saneamento básico precário (MARTINS, SPINK 2020); (KHALIL et al. 2021); (COSTA et al. 2021); (BAQUERO, MACHADO, 2018); (SANTOS et al. 2018); (LARA et al 2019); (PELLIZZARO et al. 2019); (SUGUIURA 2019); (CHAIBLICH 2017). 81,82 Moradia precária (KHALIL et al. 2021); (COSTA et al. 2021); (BAQUERO, MACHADO, 2018); (MAGALHÃES et al. 2019); (PELLIZZARO et al. 2019); (SUGUIURA 2019); (CHAIBLICH 2017). 63,64 Coleta de lixo deficitária (MARTINS, SPINK 2020); (KHALIL et al. 2021); (MAGALHÃES et al. 2019); (DUARTE, GIATTI 2019); (LARA et al 2019); (PELLIZZARO et al. 2019); (CHAIBLICH 2017). 63,64 Riscos relacionados ao meio ambiente (KHALIL et al. 2021) ;(COSTA et al. 2021); (BAQUERO, MACHADO, 2018); (MAGALHÃES et al. 2019); (DUARTE, GIATTI 2019); (PELLIZZARO et al. 2019); (CHAIBLICH 2017). 63,64 Baixa renda e/ou desemprego (MARTINS, SPINK 2020); (KHALIL et al. 2021); (BAQUERO, MACHADO, 2018); (SANTOS et al. 2018); (MAGALHÃES et al. 2019); (SUGUIURA 2019); (CHAIBLICH 2017) 63,64 Estrutura urbana deficitária (KHALIL et al. 2021) ;(COSTA et al. 2021); (BAQUERO, MACHADO, 2018); (DUARTE, GIATTI 2019); (PELLIZZARO et al. 2019); (CHAIBLICH 2017). 54,55 Baixo nível de educação (MARTINS, SPINK 2020); (MAGALHÃES et al. 2019); (LARA et al 2019); 27,27 Fonte: Autoria própria. 24 Em soma do norteamento de principais fatores determinantes em saúde, presentes na literatura, em paralelo com a análise exploratória dos indicadores disponíveis do IMRS (apêndice 5), construiu-se um modelo teórico conceitual de determinantes em saúde relevante para a análise de morbidade de leptospirose no estado de Minas Gerais, conforme apresentado na figura 2. Figura 2 – Índices contidos no IMRS definidos como relevantes para a leptospirose no modelo teórico conceitual. Fonte: autoria própria. 3. METODOLOGIA Trata-se de um estudo ecológico, cuja condução foi realizada em 5 etapas: 1) elaboração da questão de pesquisa; 2) levantamento bibliográfico; 3) avaliação dos determinantes em 25 saúde levantados na revisão; 4) análise exploratória dos dados conforme levantamento da revisão; 5) Síntese dos resultados e discussão. As unidades de análise foram os 853 municípios do estado de Minas Gerais por meio do levantamento de dados secundários agregados não nominais entre os anos de 2010 e 2019. 3.1. Fonte de dados e variáveis analisadas Os dados utilizados na pesquisa, para cálculo dos desfechos considerados no estudo, foram dados secundários dos casos confirmados de leptospirose por município de residência provenientes das fichas de notificação e investigação de casos humanos no período compreendido entre os anos de 2010 a 2019 do banco de dados do SINANNET. Para representar o denominador dessas taxas foram considerados dados da população municipal obtidos por meio do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). As variáveis explicativas foram extraídas do IMRS e selecionadas segundo referencial teórico apresentado na Figura 2. Os indicadores que compõem o IMRS foram utilizados na análise do presente estudo no período temporal de 2016, escolhido como marco temporal por apresentar menor variância de incidência bem como maior completitude de dados no IMRS. Os indicadores que não apresentavam dados dispostos atualizados para o cluster de análise foram substituídos por indicadores em datas mais próximas a 2016. Os índices compostos pelo ano de 2010 são provenientes do censo do IBGE, em vista do atraso do censo de 2020 em razão da pandemia de Covid-19. Quadro 2 – Fatores determinantes em saúde do IMRS selecionados por grau de relevância por meio do levantamento bibliográfico¹. INDICADOR RAMIFICAÇÃO DO INDICADOR IMRS Educação Meio Ambiente Saneamento e Habitação Saúde Vulnerabilidade Renda e emprego Saúde 2014 Proporção de internações por doenças de veiculação hídrica 26 Proporção de internações por doenças relacionadas ao saneamento ambiental inadequado Proporção de internações por condições sensíveis à atenção básica (metodologia do Ministério da Saúde) Gasto per capita com atividades de saúde Educação 2016 Gasto per capita com atividades de educação Assistência Social 2016 Percentual de pessoas pertencentes às famílias beneficiárias do Bolsa Família Saneamento Básico e Habitação 2010 Percentual de pessoas em situação de vulnerabilidade pelas condições de saneamento básico Percentual da população urbana atendida com coleta direta de lixo Percentual da população urbana em domicílios com esgotamento sanitário (rede) Déficit habitacional relativo Gasto per capita com habitação Gasto per capita com saneamento Meio Ambiente 2010 Cobertura por Infraestrutura urbana Gasto per capita com meio ambiente Renda e emprego 2014 Renda per capita Percentual da população pobre ou extremamente pobre no Cadastro Único em relação a população total do município Taxa de emprego no setor formal Gasto per capita com infraestrutura População e área 2016 Taxa de urbanização Fonte: Autoria própria ¹ O marco temporal para escolha dos dados foi o ano de 2016 ou datas mais próximas ao ano de acordo com a disponibilidade de dados, algumas variáveis estavam apenas presentes no censo do ano de 2010. 3.2. Análise dos dados Em vista da distribuição não normal dos dados avaliada por meio do teste de Shapiro- Wilk, a avaliação da associação entre a ocorrência de leptospirose entre os anos de 2010 e 27 2019 e os indicadores de vulnerabilidade social do IMRS foi calculada pelo coeficiente de correlação de Spearman. Os cálculos de incidência e prevalência foram elaborados por meio de taxas, conforme demonstrado abaixo: 𝑇𝑎𝑥𝑎 𝑑𝑒 𝐼𝑛𝑐𝑖𝑑ê𝑛𝑐𝑖𝑎 = 𝐶𝑎𝑠𝑜𝑠 𝑛𝑜𝑣𝑜𝑠 𝑎𝑛𝑢𝑎𝑖𝑠 𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎çã𝑜 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑜 𝑚𝑒𝑠𝑚𝑜 𝑎𝑛𝑜 X 100.000 𝑇𝑎𝑥𝑎 𝑑𝑒 𝑃𝑟𝑒𝑣𝑎𝑙ê𝑛𝑐𝑖𝑎 = ∑𝐶𝑎𝑠𝑜𝑠 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑟𝑚𝑎𝑑𝑜𝑠 2010−2019 𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎çã𝑜 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑜 𝑚𝑒𝑖𝑜 𝑑𝑜 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 X 100.000 A análise exploratória dos dados foi realizada por meio do gráfico box-plot e a análise de tendência pelo gráfico de linhas. Essas análises nortearam a escolha da incidência a ser utilizada como variável resposta no modelo. Para construção dos mapas foi utilizado o programa TABWIN versão 4.15 e para elaboração dos gráficos o Microsoft Excel. Para analisar os fatores associados à incidência de leptospirose foi considerado apenas o ano de 2016. A escolha do ano de 2016 como marco temporal foi em razão da distribuição de casos no ano ter menor variabilidade (conforme pode ser observado na Figura 4), maior completitude de dados no IMRS e por representar o meio do período. Foi utilizado o Modelo Binomial Negativo com Inflação de Zeros como técnica de análise multivariada, considerando a incidência por leptospirose em 2016 como desfecho e os indicadores do IMRS de 2016 ou em data mais próxima disponível como variáveis explicativas. Esse modelo permitiu avaliar a força de associação dos indicadores sociais com a ocorrência de leptospirose mesmo em municípios que não possuem casos notificados. A escolha do modelo foi devido a superdispersão da incidência por leptospirose no período analisado. (BÖHNING; SCHLATTMANN; 1997) (FADDY; 1997). Foram realizados modelos simples e múltiplos. Para a entrada das variáveis no modelo múltiplo, considerou-se, por conseguinte, os índices do IMRS, uma vez que as demais variáveis provenientes deles apresentavam colinearidade quando avaliados seus coeficientes de correlação. Alguns índices não apresentaram correlação significante, e para estes foram escolhidos seus subíndices. Dentro destes indicadores, foi levado em consideração para a inserção também, o valor-p menor que 0,20, sendo assim utilizado o método backward para retirada das variáveis do modelo conforme demonstrado no Apêndice 3. Foram consideradas, no modelo final, apenas as variáveis explicativas significativas ao nível de 5%. Posteriormente estimados os coeficientes e respectivos Intervalos de Confiança de 95% para 28 os modelos simples e múltiplos. Em todas as análises foi considerado o nível de significância de 5% e utilizados os softwares IBM SPSS 21.0 e STATA 14.0. 3.3. Questões éticas Os dados analisados são de domínio público disponíveis nas bases do SINANNET e IMRS respectivamente alocados nos sites do MS e FJP. Desta forma, excluem a necessidade de submissão ao comitê de ética e pesquisa, respeitando as diretrizes estabelecidas na Resolução 466/12 do Conselho Nacional de Saúde (BRASIL, 2012). 29 4. RESULTADOS Foi observada uma tendência de aumento na incidência por leptospirose no estado de Minas Gerais (por 100.000 habitantes) entre os anos de 2010 e 2019, partindo de 0,47 casos a cada 100.000 habitantes em 2010 e chegando a 0,81 casos (por 100.000) em 2019. O maior pico foi registrado no ano de 2018, com incidência de 0,82 casos a cada 100.00 habitantes (Figura 3). Figura 3 – Incidência de leptospirose para 100.000 hab., segundo o ano de início de sintomas, Minas Gerais, 2010 a 2019. Fonte: SINANNET SESMG Ao se analisar a incidência anual da leptospirose em cada município mineiro, observou- se maior variabilidade nos dados nos anos de 2011 e 2018, conforme pode ser observado na Figura 4. Por outro lado, o ano de 2016 foi aquele com menor dispersão. Considerando as medianas, foi observado um maior número de casos em relação à população dos municípios no ano de 2018 e menor em 2014. 30 Figura 4 – Gráfico Boxplot da incidência anual de leptospirose (por 100.000 hab.) por município no estado de Minas Gerais, 2010 a 2019 Fonte: SINANNET SESMG. Avaliando a soma dos casos entre 2010 e 2019, o estado de Minas Gerais apresentou maiores prevalências de leptospirose nas regiões do Sul e Zona da Mata (Figura 5). Figura 5 –Prevalência de leptospirose (por 100.000 hab.), segundo Unidade Regional de Saúde, Minas Gerais, 2010 a 2019 Fonte: SINANNET SESMG. 31 Tabela 1 – Correlação Spearman entre determinantes de saúde segundo do IMRS e incidências de leptospirose entre os anos de 2010 a 2019, Minas Gerais CORRELAÇÃO SPEARMAN INCIDÊNCIA 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 IMRS Saúde 0,58* 0,67* 0,51* 0,58* 0,51* 0,38* 0,68* 0,49* 0,56* 0,60* IMRS Educação -0,58* -0,23* -0,59* -0,47* -0,54* -0,55* -0,52* -0,50* -0,47* -0,55* IMRS Meio Ambiente -0,09 -0,34* -0,38* -0,16 -0,30* -0,14 -0,09 -0,29* -0,14 -0,25* IMRS san. e habitação 0,01 0,27 0,16 0,10 0,10 0,14 0,21 0,14 0,07 0,21* IMRS Renda e Emprego -0,57* -0,48* -0,54* -0,54* -0,56* -0,54* -0,60* -0,53* -0,55* -0,50* Doenças hídricas 0,04 0,16 0,18 0,01 -0,14 -0,09 0.00 -0,09 -0,06 -0,09 Doenças san. ambiental -0,02 -0,01 0,09 -0,06 -0,10 -0,05 -0,05 -0,15 -0,13 -0,12 Atenção básica -0,10 0,11 -0,13 0,08 -0,11 0,12 0,02 -0,01 0,11 0,14 Gasto per cap. Saúde -0,09 -0,08 -0,08 0,00 0,03 0,01 0,03 -0,09 0,10 0,05 Gasto per cap. Educação 0,33* 0,28* 0,12 0,23* 0,38* 0,30* 0,36* 0,14 0,30* 0,38* Bolsa Família 0,59* 0,39* 0,62* 0,57* 0,60* 0,60* 0,53* 0,51* 0,64* 0,53* Vulnerabilidade san. básico 0,03 -0,03 -0,01 -0,1 -0,18 -0,14 -0,22* -0,01 -0,11 -0,08 Coleta lixo 0,04 0,16 0,15 0,22 -0,15 0,13 0,00 0,23 0,02 0,05 Esgotamento sanitário -0,07 0,14 0,11 0,14 0,04 0,03 0,27 0,15 0,09 0,14 Déficit habitacional -0,58* -0,63* -0,70* -0,59* -0,66* -0,67* -0,68* -0,61* -0,63* -0,64* Gasto per cap. Habitação -0,54* -0,24 -0,18 -0,24* -0,21 0,02 -0,31* -0,31* -0,23* -0,29* Gasto per cap. san. básico -0,21 -0,03 -0,18 -0,05 -0,20 -0,15 -0,12 -0,22* -0,24* -0,05 Infraestrutura urbana -0,75* -0,64* -0,74* -0,70* -0,78* -0,68* -0,69* -0,78* -0,72* -0,75* Gasto per cap. meio ambiente -0,27* -0,38* -0,41* -0,36* -0,42* -0,34* -0,16 -0,47* -0,34* -0,36* Renda per capita -0,67* -0,53* -0,59* -0,61* -0,65* -0,67* -0,66* -0,62* -0,66* -0,62* CadÚnico 0,57* 0,38* 0,64* 0,56* 0,59* 0,59* 0,50* 0,48* 0,63* 0,53* Taxa de emprego -0,57* -0,49* -0,49* -0,57* -0,57* -0,56* -0,61* -0,52* -0,62* -0,47* Gasto per cap. Infraestrutura 0,24 0,25 0,21 0,23 0,36* 0,23 0,30* 0,27* 0,24* 0,28* Urbanização -0,19 -0,05 0,04 0,03 -0,10 -0,09 0,09 -0,01 -0,12 -0,01 N. Amostral 54 53 64 74 78 65 93 84 100 109 * Correlação significativa ao nível 0,05 32 Na análise preliminar considerando cada ano, as taxas de incidência apresentaram correlação significativa (p<0,05) (Tabela 1) com as seguintes variáveis: IMRS saúde (índice), gasto per capita com educação, famílias pertencentes ao bolsa família e percentual de população pertencente ao CADúnico. Nesses casos houve uma correlação positiva, mostrando esses indicadores como fatores de risco, ou seja, quanto maior o valor do indicador maior o risco sobre o adoecimento por leptospirose para a população. Já as variáveis educação (índice), renda e emprego (índice) déficit habitacional relativo, cobertura por infraestrutura urbana, gasto per capita com o meio ambiente, renda per capita e taxa de emprego assumiram comportamento inversamente proporcional, sendo consideradas fatores de proteção para o adoecimento por leptospirose. Tabela 2 – Modelo de Regressão Binomial Negativo simples, considerando a incidência de leptospirose em 2016 dos municípios de Minas Gerais como desfecho e os indicadores do IMRS como variáveis explicativas. INDICADOR COEFICIENTE VALOR DE P IC 95% IMRS Saúde 2014 10,440 <0,01 7,94 12,95 IMRS Educação 2016 -10,620 <0,01 -14,97 -6,27 IMRS Renda e Emprego 2014 -6,550 <0,01 -8,48 -4,63 Déficit Habitacional 2010 -0,290 <0,01 -0,37 -0,21 Infraestrutura Urbana 2010 -0,080 <0,01 -0,13 -0,04 CADÚnico Município 2016 0,040 <0,01 0,02 0,05 Gasto per capita com infraestrutura 2016 0,003 <0,01 0,00 0,00 Gasto com educação 2016 0,002 0,01 0,00 0,00 IMRS Saneamento e Habitação 2014 4,120 0,04 0,11 8,12 Fonte: Autoria própria Segundo resultados da análise simples ou univariada, apresentada na Tabela 2, os fatores associados ao aumento da incidência de leptospirose foram CADúnico, gasto per capita com 33 infraestrutura, gasto com educação e índice de saneamento e habitação (coeficiente positivo e valor-p<0,05). Por outro lado, os fatores associados a uma diminuição na incidência de leptospirose nos municípios foram: IMRS Saúde, educação, renda e emprego, déficit habitacional relativo, infraestrutura urbana, gasto com educação e saneamento e habitação (coeficiente positivo e valor-p<0,05). Tabela 3 – Modelo de Regressão Binomial Negativa múltiplo considerando a incidência de leptospirose em 2016 nos municípios de Minas Gerais como desfecho e os indicadores do IMRS como variáveis explicativas. INDICADOR COEFICIENTE VALOR-P IC 95% PARA COEFICIENTE IMRS Saúde 2014 7,21 <0,01 5,02 9,40 IMRS Educação 2016 -6,52 <0,01 -9,57 -3,47 IMRS Renda e Emprego 2014 -2,96 <0,01 -4,58 -1,34 Infraestrutura Urbana 2010 -0,04 0,02 -0,07 -0,01 Fonte: Autoria própria Os resultados do modelo múltiplo demonstraram que os fatores que permaneceram associados à incidência de leptospirose foram os índices de Saúde, Educação, Renda e Emprego e a variável Infraestrutura Urbana (Tabela 3). Segundo os coeficientes estimados, o índice de saúde do IMRS foi associado a um aumento da incidência de leptospirose. Por outro lado, os demais fatores – índice de educação, renda e emprego e a variável infraestrutura urbana – estiveram associados a menores taxas da doença, agindo assim, como fatores de proteção ao adoecimento. 5. DISCUSSÃO Os achados deste estudo apontam associação direta entre o adoecimento por leptospirose e o índice de saúde, sendo esse índice um preditor de risco para o adoecimento. Por outro lado, os índices de educação, renda e emprego e infraestrutura urbana se mostraram como fatores de proteção para o agravo, evidenciando assim uma importante conjuntura da leptospirose com 34 fatores socioeconômicos no estado de Minas Gerais no período analisado. Além disso, um gradativo aumento da incidência da leptospirose pode ser observado no estado de Minas Gerais ao longo dos anos de 2010 a 2019, com maiores prevalências nas regiões do Sul e Zona da Mata. Chama atenção o fato de melhores condições de saúde estarem associadas a detecção de leptospirose nos municípios de Minas Gerais. As incidências mensuradas apresentaram uma elevação de 41,98% quando comparado entre 2010 e 2019. A melhoria gradativa do atendimento de saúde nos municípios sugere um impacto na detecção diagnóstica do agravo, consequentemente um aumento dessas investigações e incidência anual da doença. Outro fator que pode justificar essa elevação é o aumento da população urbana, que, por conseguinte, gerou o aumento de moradias precárias em áreas com favelização. Duarte e Giatti (2019) encontraram incidência de leptospirose com ascensão anuais similares. Dados epidemiológicos do ano de 2010 demonstram uma grande epidemia de dengue. Temporão, Penna e Carmo (2011) descrevem 21 surtos em todo o Brasil, sendo Minas Gerais um estado atingido no período. O dado corrobora com o aumento dos casos de leptospirose, fato que pode estar associado a maior procura de serviços de saúde em caso de aparição de sintomas febris/hemorrágicos, inespecíficos na fase prodrômica da doença. O fator decisivo para essa associação pode ser a maior destinação de verba para propagação de informação e educação em saúde sobre a dengue com a população, principalmente veiculada em períodos epidêmicos. Todos estes fatores incentivam a procura compulsória dos serviços de saúde para o tratamento da principal suspeita e por fim ao diagnóstico diferencial para leptospirose, assim contribuindo ativamente para sua detecção. Minas Gerais é um dos estados mais heterogêneos do Brasil e suas regiões possuem um amplo espectro de variáveis socioeconômicas. A favelização e precário acesso a direitos básicos são fenômenos comuns no estado. A região metropolitana de Belo Horizonte, por exemplo, conta com indicadores sociais e econômicos da capital mineira, que superestimam seu desenvolvimento e, consequentemente, é considerada a mais desenvolvida do estado (CIRINO, GONZÁLEZ, 2011; QUEIROZ 2001). Apesar dessa posição, algumas cidades da região possuem baixos indicadores socioeconômicos e condições limitadas, sendo considerada uma heterogeneidade interna da mesorregião (CIRINO, GONZÁLEZ, 2011; QUEIROZ 2001). A economia brasileira é caracterizada pela desigualdade entre territórios. Quando comparada ao cenário internacional, nota-se uma disparidade e comportamento anormal para condições de trabalho, acesso a serviços básicos, aquisição de bens, meios estruturados de produção e 35 condição de vida (NETO, 1997). Essas diferenças regionais somadas à grande heterogeneidade territorial de Minas Gerais poderiam justificar as diferentes prevalências de leptospirose observadas no estado de Minas Gerais (Apêndice 1). No que se refere aos determinantes da ocorrência de leptospirose no estudo, um resultado importante foi o índice de saúde se apresentar como um fator de risco ao adoecimento. Esse achado pode ser explicado pela melhoria da qualidade de assistência à saúde no estado, bem como do diagnóstico laboratorial, o que pode gerar maior atenção aos sinais clínicos e epidemiológicos da doença, necessários para diferenciação da leptospirose de outras doenças febris hemorrágicas no período prodrômico da doença. Consequentemente, há um aumento das notificações e detecção de casos nos territórios com melhores índices de saúde (BRASIL, 2022). O índice de educação se mostrou um forte fator de proteção para o adoecimento por leptospirose, sendo um resultado importante do estudo, já que pelo pesquisado até o presente momento foi o único estudo brasileiro a medir tal associação. Outro ponto importante a ser destacado nesse caso, é a utilização de dados com variáveis sobre o nível educacional confiáveis e completas, o que difere da utilização do banco de dados do SINAN, que conta com baixo preenchimento do campo de escolaridade. Lara et al. (2019) apontam não ser possível, em seu estudo, definir com exatidão o nível de escolaridade médio da população em risco para leptospirose por grande lacuna desse dado. Magalhães et al. (2019) demonstram resultados de frequência de nível educacional, mas não mensuram uma associação entre as variáveis, pois também contam com uma omissão sistêmica do preenchimento dos bancos analisados em suas pesquisas. Barcellos e Sabroza (2001) descrevem ainda fatores de risco comportamentais para o adoecimento por leptospirose, comportamentos esses, que teriam a possibilidade de serem modificados com acesso à educação, fator que fomenta o nível educacional como fator de proteção. A educação é atrelada diretamente ao desenvolvimento socioeconômico da população. Sendo assim, é entendido que uma população com maior desenvolvimento econômico possui acesso a bens e serviços básicos e por conseguinte, educação de qualidade, resultado que pode ter impacto direto no não adoecimento e acesso aos serviços de saúde no meio que esses habitantes vivem. Além disso, locais com maiores índices de escolaridade, contam com conhecimento necessário para alertar a urgência da procura das equipes de saúde, levando a uma menor gravidade dos agravos e contribuindo também para a proteção dos indivíduos ali inseridos (MARTINS, SPINK, 2021) 36 O índice renda e emprego apresentou também uma relação inversa com a incidência de leptospirose, sendo um fator de proteção que reforça a forte associação entre pobreza e a doença, ou seja, quanto maior a renda e acesso a emprego da população menor a chance de adoecimento. Resultados similares foram encontrados em outros estudos que atrelaram a leptospirose a condições de baixa renda e implicam em relações multifatoriais sociopolíticas e econômicas (BARCELOS, SABROZA 2001; KHALIL et al. 2021; BAQUERO, MACHADO, 2018; SANTOS et al. 2018; MAGALHÃES et al. 2019; SUGUIURA 2019; CHAIBLICH 2017). Rodrigues (2017) qualifica o ciclo vicioso da negligência da leptospirose como um fluxo cíclico de falha diagnóstica ou de diagnóstico tardio, associado a subnotificação e desconhecimento da carga global. O autor reitera que o Ministério da Saúde prioriza outras doenças negligenciadas, tais como a Dengue, Doença de Chagas, Esquistossomose e Tuberculose (BRASIL, 2010). Martins e Spink (2021) elucidam a relação entre a pobreza e desatenção governamental. A leptospirose é posta nas agendas governamentais de forma camuflada, priorizando outras pautas, desassistindo de forma sistêmica e automática suas demandas. Isso resulta em uma vulnerabilidade sistêmica e estruturada, diferente do que ocorre, por exemplo, com o controle da Dengue. Nesse segundo caso há uma maior atenção do estado, tendo em vista que o agente transmissor da dengue não se restringe às camadas marginalizadas e atinge também as elites. Também afetado diretamente pelas características socioeconômicas do território, a infraestrutura urbana agiu como um fator de proteção para o adoecimento de leptospirose. Pelizzaro et al. (2019) encontrou resultados similares e elencou riscos ambientais e estruturais atrelados a infraestrutura urbana, tais como esgotamento sanitário adequado, coleta de lixo e lixo a céu aberto, ruas pavimentadas, e áreas de inundação com o adoecimento para leptospirose. Pesquisas demonstram a favelização da transmissão, que é mais presente em assentamentos precários ou em funções laborais que exercem contato direto com lama ou água potencialmente contaminada com urina de roedores ou outros animais (HAGAN et al. 2016; MARTINS, SPINK 2021; GONÇALVES et al. 2016; FIGUEIREDO et al. 2001; KHALIL et al. 2021). Jesus (2020) conceitua os déficits estruturais em periferias como consequência de uma herança do continuum colonial que busca segregar as populações pobres em vivências sanitárias insalubres nas comunidades e favelas. O não acesso de alguns segmentos sociais a moradia digna e saneamento básico fomentam quadros epidemiológicos para aqueles destituídos de capital e define, portanto, o racismo de estado como um determinante em saúde que contribui 37 ativamente para o genocídio da população marginalizada. Há estimativa de morte de uma pessoa a cada uma hora e meia por doenças relacionadas ao saneamento básico inadequado. (JESUS 2020; WERNECK, 2016). 5.1. Limitações e potencialidades do estudo O estudo demonstrou potencialidades com a construção de um modelo estatístico não antes usado para mensurar associação entre determinantes em saúde e a incidência da leptospirose. Contou também com um banco de dados muito completo no que se refere aos determinantes em saúde, trazendo resultados promissores. O modelo binomial negativo permitiu abarcar a relação de risco e proteção em municípios com zero notificações de caso e assumiu um bom ajuste no banco que contava com uma superdispersão de dados. Foi demonstrada associação com a variável de nível educacional, trazendo uma mensuração não encontrada na literatura atual da leptospirose no Brasil. Outro ganho para a comunidade científica foi o estímulo à discussão sobre um assunto pouco atualizado na literatura, para que se promovam mais produções científicas acerca do tema. Por outro lado, as dificuldades encontradas na execução do estudo foram o passível de viés de informação por escolha de bancos de dados secundário para construção dos modelos de análise, nos quais não há controle sobre seu preenchimento correto ou completo, escasso o referencial teórico atualizado acerca do assunto, o que dificultou estabelecer relações de causalidades observadas nas análises confrontadas a literaturas atuais e dados obsoletos de algumas variáveis do IMRS. 6. CONCLUSÃO E RECOMENDAÇÕES Há uma forte associação da leptospirose com a pobreza no estado de Minas Gerais conforme apontado pelos resultados do estudo. O investimento em infraestrutura urbana e garantia de condições sanitárias favoráveis para a população, bem como melhora da propagação de informação e educação reduziria o impacto da doença na população pobre e desassistida. Não é possível mensurar com exatidão a real carga da doença em razão de sua subnotificação sistêmica, o que acarreta uma análise de um segmento irrisório do problema social causado pela doença no território mineiro. O índice de saúde se comportou como um fator de risco para o município, evidenciando assim uma possível subnotificação nos demais territórios, concluindo desta forma, a relação entre a melhor a saúde do município e melhor 38 notificação/detecção de casos. Estudos transversais em acompanhamento prospectivo, com base de dados primária, obtêm dados mais fidedignos para essa mensuração. Devido às características do território mineiro em população, meio ambiente, economia e clima serem similares ao território nacional é possível inferir que o comportamento da leptospirose também seja, podendo assim ter um impacto de abrangência nacional para os resultados do estudo. Os resultados destacam um assunto antes oculto das pautas científicas e políticas atuais, não mensurado anteriormente por falta de informações concisas nos bancos de dados, a associação da leptospirose com o determinante em saúde educação. Esse achado reforça a necessidade de pesquisas de metodologias e pautas políticas centradas em melhoria educacional para redução do impacto de doenças transmissíveis. Uma fragilidade na vigilância da leptospirose é a notificação do caso suspeito ou confirmado com completo preenchimento da ficha. A vigilância epidemiológica depende da definição de um perfil assertivo para agir preventivamente. Por isso, entender a disseminação da doença dentro da população do território alvo é imprescindível para pautar ações. Essa falha sistêmica, constante, que perdura toda a trajetória do combate à leptospirose no país, pauta a necessidade da revisão de campos obrigatórios de preenchimento da ficha de notificação e redução de campos essenciais. Outro ponto crítico é a avaliação de necessidade da variável 9 (ignorado) presente nos campos de preenchimento obrigatório, variável que muitas vezes precede a omissão de informações obrigatórias da investigação (Anexo 1). Pontos críticos relacionados ao preenchimento da ficha de investigação de casos suspeitos/confirmados, que impactam na elucidação e direcionamento da diligência de casos suspeitos e confirmados, são campos de preenchimento essencial, ou seja, que não são obrigatórios. São eles os campos 13 - raça cor, campo 14- escolaridade (que o presente estudo aponta como fator de proteção ao adoecimento), campo 29 - zona de residência (Urbana, rural, periurbana), campo 33 - Situação de Risco Ocorrida nos 30 dias que Antecederam os Primeiros Sintomas, campo 34 - Assinalar a ocorrência ou não ocorrência de casos anteriores de leptospirose, nos últimos dois meses (60 dias) em humanos e em animais, no mesmo Local Provável de Infecção do paciente, campo 69 - Característica do Local Provável de Infecção, campo 71 - Assinalar se é doença é relacionada ao trabalho. Em razão disso, faz-se necessária a discussão da manutenção ou alteração de obrigatoriedade de preenchimento dos campos, levando em consideração a viabilidade dessas ações na vertente assistencial, principal responsável pelo preenchimento das fichas. 39 As doenças infecciosas precisam recobrar seu espaço nas pautas de discussão da atenção primária à saúde, muito focada em doenças crônicas não transmissíveis tais como hipertensão, diabetes e tabagismo que também possuem grandes impactos na saúde pública. No entanto, se faz necessária a discussão concomitante das pautas, não provocando estagnação de nenhum segmento de atenção em detrimento de outro. Assim, estudos como este se fazem cada vez mais necessários, com a finalidade de munir em evidências pautas fundamentadas, e provocar atos científicos populistas e protecionistas, de forma a abarcar e proteger populações vulneráveis ao genocídio político fomentado pela negligência e aversão à sua existência. Desta forma a equidade, integralidade e acessibilidade à saúde dentro da prática da vigilância epidemiológica são postas em discussão, uma vez que são pilares do Sistema Único de Saúde (SUS) devem ser asseguradas a toda população (Lei 8080/90 e Decreto 7508/2011). 40 7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ARAÚJO WN, FINKMOORE B, RIBEIRO GS, REIS RB, FELZEMBURGH, RD, HAGAN JE, REIS MG, KO AI, COSTA F. Knowledge, Attitudes, and Practices Related to Leptospirosis among Urban Slum Residents in Brazil. Am J Trop Med Hyg 2013; 88(2):359- 363. BAQUERO OS, MACHADO G Spatiotemporal dynamics and risk factors for human Leptospirosis in Brazil, Rev. Scietific reports 2018. Disponível em < DOI:10.1038/s41598- 018-33381-3>. Acesso em maio de 2022. BARCELLOS C. & SABROZA P.C. The place behind the case: leptospirosis risk and associated environmental conditions in a flood-related outbreak in Rio de Janeiro. Cad Saúde Pública, (17):59–67, 2001. Disponível em . Acesso em Junho de 2021. 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REGIONAL DE SAÚDE CASOS CONFIRMADOS NOTIFICADOS 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Total Alfenas 1 2 1 1 4 4 6 0 0 3 22 Barbacena 0 1 1 5 3 4 3 1 5 3 26 Belo Horizonte 32 46 38 35 22 33 21 35 40 40 342 Coronel Fabriciano 2 7 6 4 14 3 10 2 7 6 61 Diamantina 0 4 0 3 0 6 3 2 0 1 19 Divinópolis 3 6 4 3 5 7 10 9 9 10 66 Governador Valadares 2 4 8 8 3 2 1 4 2 3 37 Itabira 2 1 1 0 4 0 3 2 2 5 20 Ituiutaba 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 2 Januária 0 2 2 1 2 0 1 2 0 2 12 Juiz de Fora 2 2 3 0 2 4 4 7 9 7 40 Leopoldina 5 2 4 7 5 0 4 3 3 3 36 Manhuaçu 1 3 7 10 4 4 12 6 4 7 58 Montes Claros 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 11 Passos 2 5 1 4 4 2 10 3 4 3 38 Patos de Minas 2 3 2 4 3 1 3 2 4 3 27 Pedra Azul 0 0 0 0 0 0 0 2 3 2 7 Pirapora 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ponte Nova 2 2 2 2 2 2 3 2 7 7 31 Pouso Alegre 13 4 11 22 14 13 26 22 30 20 175 São João Del Rei 0 0 0 2 0 1 1 1 2 3 10 Sete Lagoas 0 2 1 4 2 1 1 0 0 7 18 Teófilo Otoni 5 3 4 3 3 1 2 3 7 5 36 Ubá 7 4 14 5 5 4 4 0 11 5 59 46 Uberaba 3 1 6 6 2 3 3 3 3 4 34 Uberlândia 4 0 2 7 7 8 4 4 4 2 42 Unaí 1 0 0 0 1 1 3 0 0 1 7 Varginha 3 5 4 9 9 9 18 15 14 17 103 Total Geral 93 110 123 146 121 114 157 131 173 171 1339 47 APÊNDICE 2 -Prevalência de leptospirose no estado de Minas Gerais por regional de Saúde 2010-2019 (dados utilizados para construção do mapa de prevalências). Regional Casos 2010-2019 População 2016 Prevalência 2010-2019 100.000 Hab. Alfenas 22 407.151 5,40 Barbacena 26 521.190 4,99 Belo Horizonte 347 5.272.084 6,58 Coronel Fabriciano 62 835.028 7,42 Diamantina 19 449.552 4,23 Divinópolis 67 1.258.096 5,33 Governador Valadares 37 696.824 5,31 Itabira 20 448.836 4,46 Ituiutaba 2 193.309 1,03 Januária 12 486.599 2,47 Juiz de Fora 40 797.098 5,02 Leopoldina 37 239.269 15,46 Manhuaçu 58 404.847 14,33 Montes Claros 11 1.141.720 0,96 Passos 38 451.155 8,42 Patos de Minas 27 427.501 6,32 Pedra Azul 7 325.113 2,15 Pirapora 0 145.298 0,00 Ponte Nova 31 351.592 8,82 Pouso Alegre 176 1.002.776 17,55 48 São João Del Rei 10 270.576 3,70 Sete Lagoas 18 628.670 2,86 Teófilo Otoni 36 539.713 6,67 Ubá 60 482.670 12,43 Uberaba 34 760.814 4,47 Uberlândia 42 1.075.409 3,91 Unaí 7 268.570 2,61 Varginha 103 898.785 11,46 Total 1349 20.780.245 6,23 49 APÊNDICE 3 – PASSO A PASSO DA ANÁLISE MULTIVARIADA DE BINOMIAL NEGATIVA INFLACIONADA DE ZEROS. Análise 1 - Modelo de regressão linear multivariada inflacionada de zeros binomial negativa ajuste “Backward” contendo onze variáveis. Zero-inflated negative binomial regression Number of obs = 853 Nonzero obs = 93 Zero obs = 760 Inflation model = logit LR chi2(7) = 111.17 Log likelihood = -249.5353 Prob > chi2 = 0.0000 -------------------------------------------------------------------------------- Incidência2016 | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---------------+---------------------------------------------------------------- Incidência2016 | SAUDE_2014 | 5.284253 1.204672 4.39 0.000 2.923139 7.645368 EDC_2016 | -5.044065 1.684668 -2.99 0.003 -8.345954 -1.742177 REEMP_2014 | -3.056277 1.104168 -2.77 0.006 -5.220406 -.8921481 SANHAB_2014 | 3.187027 1.57956 2.02 0.044 .091146 6.282907 DHR_2010 | -.0487567 .0451686 -1.08 0.280 -.1372856 .0397721 CIURB_2010 | -.0310234 .015271 -2.03 0.042 -.0609541 -.0010928 PPPRP_2016 | -.006161 .0072017 -0.86 0.392 -.0202761 .007954 GCAI_2016 | .0012743 .0006021 2.12 0.034 .0000943 .0024543 GCAED_2016 | .0006996 .0007451 0.94 0.348 -.0007607 .0021599 PPVSAB_2016 | .0092411 .0132693 0.70 0.486 -.0167661 .0352484 GCAS_2010_A | -.0024589 .00179 -1.37 0.170 -.0059673 .0010495 _cons | 1.645253 2.026177 0.81 0.417 -2.325981 5.616488 ---------------+---------------------------------------------------------------- inflate | Incidencia0 | -51.20526 31729.46 -0.00 0.999 -62239.8 62137.39 _cons | 26.54577 21353.01 0.00 0.999 -41824.59 41877.68 ---------------+---------------------------------------------------------------- /lnalpha | -1.456758 .2348435 -6.20 0.000 -1.917042 -.9964729 ---------------+---------------------------------------------------------------- alpha | .2329905 .0547163 .1470412 .3691793 -------------------------------------------------------------------------------- 50 Análise 2 - Modelo de regressão linear multivariada inflacionada de zeros binomial negativa ajuste “Backward” contendo dez variáveis, retirada do modelo a variável “percentual de pessoas em situação de vulnerabilidade pelas condições de saneamento básico”. Zero-inflated negative binomial regression Number of obs = 853 Nonzero obs = 93 Zero obs = 760 Inflation model = logit LR chi2(7) = 111.17 Log likelihood = -249.5353 Prob > chi2 = 0.0000 -------------------------------------------------------------------------------- Incidência2016 | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---------------+---------------------------------------------------------------- Incidência2016 | SAUDE_2014 | 5.2987 1.211568 4.37 0.000 2.924071 7.67333 EDC_2016 | -4.712062 1.617573 -2.91 0.004 -7.882447 -1.541676 REEMP_2014 | -3.130816 1.1036 -2.84 0.005 -5.293833 -.9677992 SANHAB_2014 | 3.584059 1.47837 2.42 0.015 .6865074 6.481611 DHR_2010 | -.0470769 .045479 -1.04 0.301 -.1362141 .0420602 CIURB_2010 | -.0301788 .0150818 -2.00 0.045 -.0597387 -.0006189 PPPRP_2016 | -.0048467 .0069819 -0.69 0.488 -.0185311 .0088376 GCAI_2016 | .0011857 .0005902 2.01 0.045 .0000288 .0023425 GCAED_2016 | .0008667 .0007092 1.22 0.222 -.0005234 .0022567 GCAS_2010_A | -.0027388 .0017539 -1.56 0.118 -.0061764 .0006988 _cons | 1.203672 1.933492 0.62 0.534 -2.585901 4.993246 ---------------+---------------------------------------------------------------- inflate | Incidencia0 | -48.36692 15671.79 -0.00 0.998 -30764.5 30667.77 _cons | 25.06187 10170.88 0.00 0.998 -19909.5 19959.62 ---------------+---------------------------------------------------------------- /lnalpha | -1.444062 .2334249 -6.19 0.000 -1.901567 -.9865576 ---------------+---------------------------------------------------------------- alpha | .2359673 .0550807 .1493345 .372858 -------------------------------------------------------------------------------- 51 Análise 3 - Modelo de regressão linear multivariada inflacionada de zeros binomial negativa ajuste “Backward” contendo nove variáveis, retirada do modelo a variável “percentual da população pobre ou extremamente pobre no Cadastro Único em relação a população total do município”. Zero-inflated negative binomial regression Number of obs = 853 Nonzero obs = 93 Zero obs = 760 Inflation model = logit LR chi2(7) = 111.17 Log likelihood = -249.5353 Prob > chi2 = 0.0000 -------------------------------------------------------------------------------- Incidência2016 | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---------------+---------------------------------------------------------------- Incidência2016 | SAUDE_2014 | 5.361444 1.208699 4.44 0.000 2.992438 7.73045 EDC_2016 | -4.543242 1.605084 -2.83 0.005 -7.689149 -1.397336 REEMP_2014 | -2.777948 .9828305 -2.83 0.005 -4.704261 -.851636 SANHAB_2014 | 3.561251 1.491642 2.39 0.017 .6376871 6.484815 DHR_2010 | -.0417723 .0451273 -0.93 0.355 -.1302201 .0466755 CIURB_2010 | -.0302525 .0150162 -2.01 0.044 -.0596836 -.0008213 GCAI_2016 | .001135 .0005876 1.93 0.053 -.0000166 .0022867 GCAED_2016 | .0008366 .0007092 1.18 0.238 -.0005534 .0022267 GCAS_2010_A | -.0027105 .0017618 -1.54 0.124 -.0061635 .0007426 _cons | .7011054 1.799362 0.39 0.697 -2.82558 4.227791 ---------------+---------------------------------------------------------------- inflate | Incidencia0 | -49.21445 19393.43 -0.00 0.998 -38059.64 37961.21 _cons | 25.46797 12452.25 0.00 0.998 -24380.49 24431.43 ---------------+---------------------------------------------------------------- /lnalpha | -1.433005 .2326307 -6.16 0.000 -1.888953 -.9770575 ---------------+---------------------------------------------------------------- alpha | .2385908 .0555035 .1512301 .3764171 -------------------------------------------------------------------------------- 52 Análise 4 - Modelo de regressão linear multivariada inflacionada de zeros binomial negativa ajuste “Backward” contendo oito variáveis, retirada do modelo a variável “déficit habitacional relativo”. Zero-inflated negative binomial regression Number of obs = 853 Nonzero obs = 93 Zero obs = 760 Inflation model = logit LR chi2(7) = 111.17 Log likelihood = -249.5353 Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------- Incidência2016 | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---------------+---------------------------------------------------------------- Incidência2016 | SAUDE_2014 | 5.701391 1.161256 4.91 0.000 3.42537 7.977412 EDC_2016 | -4.287699 1.592141 -2.69 0.007 -7.408238 -1.16716 REEMP_2014 | -3.314544 .8012392 -4.14 0.000 -4.884945 -1.744144 SANHAB_2014 | 3.838099 1.468807 2.61 0.009 .9592911 6.716907 CIURB_2010 | -.0317413 .0151889 -2.09 0.037 -.0615109 -.0019716 GCAI_2016 | .0011553 .0005904 1.96 0.050 -1.83e-06 .0023124 GCAED_2016 | .0010107 .0006904 1.46 0.143 -.0003425 .0023639 GCAS_2010_A | -.0030266 .0017369 -1.74 0.081 -.0064309 .0003777 _cons | .1045615 1.693487 0.06 0.951 -3.214612 3.423735 ---------------+---------------------------------------------------------------- inflate | Incidencia0 | -49.4778 21838.68 -0.00 0.998 -42852.51 42753.56 _cons | 25.27305 11286.29 0.00 0.998 -22095.46 22146 ---------------+---------------------------------------------------------------- /lnalpha | -1.41844 .2317112 -6.12 0.000 -1.872585 -.9642941 ---------------+---------------------------------------------------------------- alpha | .2420914 .0560953 .1537257 .3812522 -------------------------------------------------------------------------------- 53 Análise 4 - Modelo de regressão linear multivariada inflacionada de zeros binomial negativa ajuste “Backward” contendo sete variáveis, retirada do modelo a variável “gasto per capita com atividades de educação”. Zero-inflated negative binomial regression Number of obs = 853 Nonzero obs = 93 Zero obs = 760 Inflation model = logit LR chi2(7) = 111.17 Log likelihood = -249.5353 Prob > chi2 = 0.0000 -------------------------------------------------------------------------------- Incidência2016 | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---------------+---------------------------------------------------------------- Incidência2016 | SAUDE_2014 | 6.172141 1.128093 5.47 0.000 3.961119 8.383162 EDC_2016 | -5.007594 1.507133 -3.32 0.001 -7.96152 -2.053667 REEMP_2014 | -3.250955 .8023417 -4.05 0.000 -4.823516 -1.678395 SANHAB_2014 | 2.885093 1.326459 2.18 0.030 .285281 5.484904 CIURB_2010 | -.0342682 .0156723 -2.19 0.029 -.0649855 -.003551 GCAI_2016 | .0013689 .0005751 2.38 0.017 .0002417 .0024962 GCAS_2010_A | -.0020463 .0016026 -1.28 0.202 -.0051874 .0010948 _cons | 1.068889 1.546136 0.69 0.489 -1.961483 4.09926 ---------------+---------------------------------------------------------------- inflate | Incidencia0 | -59.00753 236993.1 -0.00 1.000 -464556.9 464438.9 _cons | 30.03131 122011.6 0.00 1.000 -239108.4 239168.4 ---------------+---------------------------------------------------------------- /lnalpha | -1.397976 .2316466 -6.03 0.000 -1.851995 -.9439569 ---------------+---------------------------------------------------------------- alpha | .2470966 .0572391 .1569238 .3890852 -------------------------------------------------------------------------------- 54 Análise 5 - Modelo de regressão linear multivariada inflacionada de zeros binomial negativa ajuste “Backward” contendo seis variáveis, retirada do modelo a variável “gasto per capita com saneamento”. Zero-inflated negative binomial regression Number of obs = 853 Nonzero obs = 93 Zero obs = 760 Inflation model = logit LR chi2(6) = 109.55 Log likelihood = -250.345 Prob > chi2 = 0.0000 -------------------------------------------------------------------------------- Incidência2016 | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---------------+---------------------------------------------------------------- Incidência2016 | SAUDE_2014 | 6.160459 1.125437 5.47 0.000 3.954643 8.366275 EDC_2016 | -5.29069 1.511062 -3.50 0.000 -8.252318 -2.329063 REEMP_2014 | -3.391395 .7941619 -4.27 0.000 -4.947924 -1.834867 SANHAB_2014 | 2.192033 1.19706 1.83 0.067 -.1541621 4.538229 CIURB_2010 | -.0347566 .0156131 -2.23 0.026 -.0653577 -.0041556 GCAI_2016 | .0013543 .0005762 2.35 0.019 .000225 .0024836 _cons | 1.615432 1.501698 1.08 0.282 -1.327841 4.558706 ---------------+---------------------------------------------------------------- inflate | Incidencia0 | -55.14355 90882.29 -0.00 1.000 -178181.2 178070.9 _cons | 28.06811 45720.35 0.00 1.000 -89582.16 89638.3 ---------------+---------------------------------------------------------------- /lnalpha | -1.38775 .232237 -5.98 0.000 -1.842926 -.9325733 ---------------+---------------------------------------------------------------- alpha | .2496365 .0579748 .1583534 .3935397 -------------------------------------------------------------------------------- 55 Análise 6- Modelo de regressão linear multivariada inflacionada de zeros binomial negativa ajuste “Backward” contendo cinco variáveis, retirada do modelo a variável “Saneamento e Habitação”. Zero-inflated negative binomial regression Number of obs = 853 Nonzero obs = 93 Zero obs = 760 Inflation model = logit LR chi2(5) = 106.24 Log likelihood = -251.9971 Prob > chi2 = 0.0000 -------------------------------------------------------------------------------- Incidência2016 | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ---------------+---------------------------------------------------------------- Incidência2016 | SAUDE_2014 | 6.200257 1.159416 5.35 0.000 3.927843 8.472671 EDC_2016 | -5.597534 1.539199 -3.64 0.000 -8.614309 -2.580759 REEMP_2014 | -3.286054 .808735 -4.06 0.000 -4.871146 -1.700963 CIURB_2010 | -.0393591 .0162137 -2.43 0.015 -.0711373 -.0075809 GCAI_2016 | .0013776 .0005998 2.30 0.022 .0002019 .0025533 _cons | 2.815294 1.399528 2.01 0.044 .072269 5.55832 ---------------+---------------------------------------------------------------- inflate | Incidencia0 | -49.35674 21437.35 -0.00 0.998 -42065.79 41967.07 _cons | 25.16447 10693.33 0.00 0.998 -20933.37 20983.7 ---------------+---------------------------------------------------------------- /lnalpha | -1.320189 .2254566 -5.86 0.000 -1.762076 -.8783024 ---------------+---------------------------------------------------------------- alpha | .2670848 .060216 .1716881 .4154877 -------------------------------------------------------------------------------- 56 Análise 7- Modelo de regressão linear multivariada inflacionada de zeros binomial negativa ajuste “Backward” contendo quatro variáveis, retirada do modelo a variável “gasto per capita com infraestrutura”. Zero-inflated negative binomial regression Number of obs = 853 Nonzero