Epidemiologia e Epidemiologia Espacial

1. Epidemiologia e Epidemiologia Espacial Mariana Carballo Bacharela em Estatística - UFRGS Mestre em Epidemiologia – UFRGS CONRE - 8237

2. Conteúdo • Epidemiologia • SIG • Epidemiologia Espacial • Uma aplicação de Epidemiologia Espacial • Epidemiologia Espacial x Estatística Espacial

3. Epidemiologia

4. Histórico • Os estudos epidemiológicos iniciaram sendo aplicados em doenças que se apresentavam em forma de epidemias como cólera, peste, febre amarela entre outras; • Após foram sendo utilizados em diversos períodos e estágios da doença desde a doenças agudas a doenças infecciosas. • Hoje em dia é aplicado a qualquer estudo que investigue eventos de saúde na população.

5. Definição • A epidemiologia é aplicada para investigar a causa e controlar epidemias de todas as doenças inclusive as não-infecciosas. • Segundo Pereira “ Epidemiologia é o campo da ciência médica preocupado com o inter relacionamento de vários fatores e condições que determinam a freqüência e a distribuição de um processo infeccioso, uma doença ou um estado fisiológico em uma comunidade humana.”

6. Grupo 1 Grupo 2 Grupo 1 doente Grupo 2 sadio Fatores População População Premissas • Agravos à saúde não ocorrem ao acaso na população • Distribuição desigual dos agravos a saúde é produto da ação de fatores que se distribuem desigualmente na população • Conhecimento dos fatores determinantes das doenças permite aplicação de medidas preventivas

7. Tipos de estudos • A partir da observação de algumas pessoas pode-se inferir sobre a epidemiologia da doença • Dependendo dos objetivos do pesquisador, será utilizado um método para inferir os resultados da amostra para a população

8. Tipos de estudos • Os métodos (tipos de estudo) podem ser: • Descritivos: informam a freqüência e a distribuição de um evento. • Analíticos: analisam a associação entre dois eventos • Experimentais: apresentam uma intervenção aplicada pelo pesquisador para neutralizar as variáveis extrínsecas • Observacionais: situações que ocorrem naturalmente e o pesquisador apenas observa as pessoas ou grupos e compara suas características

9. Incidência ou Prevalência Probabilidades Estudos Descritivos • Objetivo: descrever um evento • Caracteriza-se pela ausência de grupo de comparação • População usada só de doentes, só sadios ou uma mistura dos dois grupos • Estudos chamados de Estudos de Casos • A distribuição de um evento na população é representada em termos quantitativos por Incidências ou Prevalências

10. Coorte Exposição (causa) Doença (efeito) Caso-Controle Transversal Estudos Analíticos • Objetivo: avaliar hipóteses que estabelecem uma relação de causa e efeito • Há um grupo controle formado simultaneamente com o grupo de estudo e que serve para comparação • A avaliação entre a causa e efeito classifica os estudos

11. Estudos Analíticos • Coorte: inicia-se o estudo pela causa (exposição) para investigar a doença • Caso-Controle: avalia-se a doença e de forma retrospectiva se identifica fatores casuais. Há formação de dois grupos desde o início, os doentes e os não doentes • Transversal: exposição e doença são analisadas simultaneamente

12. Estudos Experimentais • Nesse estudo parte-se da exposição em direção ao efeito. • Os participantes são colocados aleatoriamente para formar os grupos homogêneos (controle e o de estudo) • A intervenção é aplicada somente a um grupo

13. Ensaio Clínico Coorte Transversal (razão de prevalência) Caso-Controle Análise dos estudos analíticos e experimentais

14. Inferências Causais • Resultados mais seguros de se interpretar relações causais advêm de ensaios clínicos (estudos experimentais) • Outros métodos pode introduzir confusão • É preciso neutralizar e testar sempre que se suspeitar de uma variável de confundimento

15. Estudos Ecológicos • É um tipo de estudo observacional • A unidade de observação passa do indivíduo para o grupo • Nesse momento áreas geográficas são usadas como unidades de análise determinando uma área mais específica de análise denominada de Epidemiologia Espacial

16. SIG Sistema de Informação Geográfica

17. Definição • Conjunto de equipamentos e programas computacionais que integram mapas e gráficos a uma base de dados em um espaço geográfico • Coletam, armazenam, manejam, analisam e visualizam informações georeferenciadas na superfície terrestre representadas numa projeção cartográfica

18. Introdução • A distribuição geográfica de eventos relacionados a saúde humana tem uma longa tradição na epidemiologia e o mapeamento de incidências de eventos ou doenças juntamente com outras variáveis tem recebido considerável desenvolvido • Objetivo: entender e descrever variações espaciais no risco de um determinado evento de saúde descrevendo seu padrão geográfico ou sua distribuição espacial

19. Funcionamento • Armazenamento de informações num mapa • Atribui-se a esse mapa uma coordenada geográfica • Com funções analíticas gera duas saídas: uma tabela de dados e um mapa cartográfico

20. Escala • Rasters – pixels de imagens de um satélite usados no sensoriamento remoto • Vetores – pontos, linhas ou polígonos baseados na geometria contínua do espaço

21. Epidemiologia Espacial

22. Introdução • Nesse tipo de estudo a localização espacial do evento é a principal informação a ser investigada • Espera-se que pontos próximos se assemelham mais do que os mais afastados • Quando a localização de um fenômeno modifica sua distribuição de probabilidade, propiciando que pontos vizinhos apresentem probabilidade semelhante, ocorre um caso especial de um processo estocástico: Processo Estocástico Espacial

23. 1 Probabilidade semelhantes • Qual probabilidade Atribuir ? A do grupo 1 ou a do grupo 2? • Quem é mais próximo? 2 • Na epidemiologia espacial através da avaliação da distribuição geográfica e de informações relativas ao padrão de proximidades, pretende-se descrever e explicar as variações em taxas.

24. Exemplo • Estudo histórico sobre a epidemia decólera por John Snow (1849-1854). • Nesse estudo a epidemia de cólera foi melhor compreendida depois que relacionou em um mapa o local da residência de óbitos ocasionados pela doença com bombas de abastecimento de água na cidade.

25. Tipos de dados - Pontos • Localização espacial através do endereço Questão: Será que a distribuição espacial dos pontos é aleatória? Figura 1: casos de adolescentes grávidas no ano de 2003 cidade de Porto Alegre

26. Tipos de dados - áreas • bairros, municípios, cidades Questão: Uma vez controlada a variabilidade, qual a área que apresenta maior prevalência de casos? Figura 2: Taxa de fecundidade específica por idade de 10 a 19 anos por bairros de POA

27. Tipos de dados – contínuos - Geostatística A amostra será formada por alguns pontos no espaço Desejo é inferir sobre toda a região Figura 3: Peso de folhas em uma plantação de soja na área experimental da agronômica da UFRGS

28. Epidemiologia Espacial Dividida em: • Mapeamento de doenças • Estudos de Correlação Geográfica • Detecção de Clusters • Referências • Lawson A.B. Statistical Methods in Spatial Epidemiology • Elliot P. Spatial Epidemiology: current approches and future challenges

29. Mapeamento de Doença • Objetivo: descrever a distribuição geográfica de um evento, controlar áreas de risco elevado, e identificar cuidados espaciais • Os modelos estatísticos são usados para gerar mapas livres de perturbações, buscando-se descobrir a verdadeira distribuição espacial • Os dados normalmente são apresentados em forma de taxas construídas através de contagem de casos pela população em risco de cada área • É preciso definir a população alvo adequadamente

30. Representação estatística • Forma mais simples de se representar a distribuição espacial é colocar os pontos num mapa • Entretanto o mapa não revela corretamente a variação espacial do risco, pois as variações na densidade populacional não são controladas • A melhor representação será quando o efeito da população for considerado através da criação de uma taxa

31. Yi: Número de eventos na área i Ni: população em risco Taxa bruta • Taxa Bruta não controla variabilidade populacional de uma área para outra SMR – Razão Padronizada do risco sendo interpretada como RR Representação

32. Razão Padronizada do Risco • Serve para controlar variabilidade populacional • SMR é instável frente a pequenos valores observados ou para populações pequenas • Agregação de áreas para controlar população pequena nem sempre é adequada, pois perde-se informação sobre o local do evento. • SMR não considera dependência de vizinhos

33. Métodos de Suavização • Métodos de suavização são mais estáveis nesses casos pois eliminam a variabilidade das taxas causada por flutuações aleatória (valores extremos) • Métodos de suavização utilizados: • Não paramétrico – Kernel • Estimador Bayesiano Empírico Local de Marshall • Modelagem hierárquica bayesiana

34. Método não-paramétrico de kernel • Freqüentemente utilizado em processos pontuais • Considera o risco como uma medida contínua • Método: cálculo de taxas médias ponderada pelos pontos vizinhos com base numa determinada distância • Pode ser usado em locais sem observação

35. Bayesiano Empírico de Marshall • Método: gera estimativas modais para a distribuição a posteriori do risco relativo com base na informação das áreas vizinhas • Está implementado no pacote R dentro da função Spded sendo chamado de EBlocal

36. Bayesiano Empírico x kernel

37. Inferência Bayesiana Combina • informações dos dados (verossimilhança) • Distribuição a priori do risco relativo contendo a informação de como o risco em cada área se relaciona com os das outras • Distribuição a posteriori do risco relativo cuja média é usada como estimação final do risco de cada área

38. Modelo Bayesiano • Deseja-se estimar o risco subjacente ao invés de testar hipóteses • Considera a distribuição de Poisson como sendo a distribuição da variável resposta • A vizinhança é considerada no modelo através de um efeito aleatório • Pressuposições: • O risco é heterogêneo ao longo da região • Processo não apresenta média constante, pois outras variáveis o afetam

39. Modelo Hierárquico Bayesiano • Modelo será formado por duas componentes: • Efeito Não-espacial (ui): representa as diferenças dentro dos bairros, modelados como efeitos aleatórios independentes • Efeito espacial (bi): descreve relação entre bairros de modo a estimar áreas vizinhas semelhantes

40. Correlação Geográfica (Estudos Ecológicos) • Objetivos:examinar correlações geográficas em grupos populacionais expostos a variáveis ambientais, sócio-econômicas, demográficas e de estilo de vida • Modelos de regressão serão usados para explicar variações no risco da doença através de covariáveis definidas no grupo geográfico

41. Avaliação de Clusters Espaciais • Existe uma fonte causadora (agente) ou um fator de risco não medido que está gerando um aumento excessivo de casos em alguma região • Objetivo: avaliar a distribuição do padrão espacial dos dados, verificando se o aumento é aleatório ou não • Variação espacial no risco é causada pela presença do cluster

42. Epidemiologia EspacialXEstatística Espacial

43. Estatística Espacial Avalia a completa aleatoriedade espacial Suposições Homogeneidade Estacionariedade de primeira ordem Epidemiologia Espacial Populações são heterogêneas Não há estacionariedade de primeira ordem Há covariáveis interferindo no processo espacial Probabilidade de casos é independente do lugar

44. Métodos Bayesianos em Epidemiologia Espacial: Avaliando a Taxa de fecundidade em mulheres de 10 a 19 anos em Porto Alegre

45. Objetivos Principal • Apresentar métodos de Epidemiologia Espacial utilizando-se como exemplo a representação espacial da taxa de fecundidade específica na adolescência para Porto Alegre ano de 2003

46. Objetivos Específicos • Correlacionar alguns fatores sócio-econômicos com a incidência de maternidade na adolescência

47. Metodologia • Delineamento: estudo transversal • Desfecho principal: maternidade na adolescência • Utilizou-se o SIG que conta com as bases cartográficas de logradouros, setores censitários, malha de bairros e limites de POA fornecido pela Equipe de Informação em Saúde da Coordenadoria Geral de Vigilância em Saúde da Secretaria Municipal de Saúde (EI/SMS) • Registros de nascidos vivos de mães com idade <20 foram selecionados do SINASC

48. Metodologia • Caso: nascidos vivos de mãe adolescente (base de dados SINASC, 2003) • População em risco: adolescentes do sexo feminino em cada bairro da cidade obtidas no Censo 2000 • Tipo de dado utilizado: • Ponto – localização dos casos através do endereço • Área –número de casos em cada bairro de Porto Alegre

49. Controle de qualidade dos dados • Comparação da base de dados com todas declarações de nascimento fornecidas pelos 3 maiores hospitais de POA (55% dos registros) • Erros de digitação em apenas 1% dos dados • Georeferenciamento comparação do endereço na declaração de nascimento com os logradouros de Porto Alegre

50. 3537 elegíveis Exclusões = 308 289 mal identificação do endereço 19 gêmeos Análise = 3229 Amostra