@PHDTHESIS{ 2019:618393254,
 	title = {ANÁLISE ESPACIAL DE CASOS PROVÁVEIS DE DENGUE, CHIKUNGUNYA E ZIKA NO MARANHÃO, BRASIL.},
 	year = {2019},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/2946",
 	abstract = "Dengue, chikungunya e zika são arboviroses de extrema relevância para a saúde pública
 mundial, tendo em vista os danos que causam para a população e impactos econômicos e sociais
 nos países atingidos. Este estudo ecológico utilizou análise espacial de casos prováveis de
 dengue, chikungunya e zika notificados no Sistema de Informação de Agravos de Notificação
 (SINAN) no Estado do Maranhão, Brasil, no período de 2015 a 2016. No primeiro artigo,
 analisou-se espacialmente a distribuição dos casos prováveis de dengue, chikungunya e zika no
 Maranhão, relacionando-a com fatores sociodemográficos, econômicos, Índice de Desempenho
 do Sistema Único de Saúde (IDSUS) e infestação vetorial. Considerou-se como unidade de
 análise os municípios. Utilizou-se o software Geoda versão 1.10 para cálculo dos índices de
 Moran Global e Local. Na análise univariada o índice de Moran Global identificou uma
 autocorrelação significativa das taxas de incidência de dengue (I=0,10; p=0,009) e zika (I=0,07;
 p=0,03). Na análise bivariada houve correlação espacial positiva entre dengue e densidade
 populacional (I=0,31; p<0,001) e correlação negativa com o IDSUS pela cobertura de atenção
 básica (I=-0,08; p=0,01). Em relação a chikungunya, houve correlações espaciais positivas com
 densidade populacional (I=0,06; p=0,03) e o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal
 (IDHM) (I=0,10; p=0,002) e correlação negativa com o índice de Gini (I=-0,01; p<0,001) e o
 IDSUS pela cobertura de atenção básica (I=-0,18; p<0,001). Por fim, identificou-se correlações
 espaciais positivas entre zika e a densidade populacional (I=0,13; p=0,005) e o IDHM (I=0,12;
 p<0,001), assim como correlação negativa com o índice de Gini (I=-0,11; p<0,001) e o IDSUS
 por cobertura de atenção básica (I=-0,05; p=0,03). No segundo artigo, analisou-se a distribuição
 espacial dos casos das três doenças georreferenciados no município de São Luís, Maranhão, no
 período de 2015 a 2016, relacionando-a com fatores socioambientais, econômicos e com pontos
 estratégicos. A unidade de análise foi o setor censitário. Utilizou-se os softwares Arcgis versão
 10.4.1 para georreferenciamento dos casos das doenças, QGIS versão 3.6.0 para agregar os
 casos por setor censitário, GeoDa 1.10 para o índice de Moran Global e Local e os modelos
 espaciais e para o modelo clássico o software Stata® 14.0. A partir do índice de Moran Global,
 identificou-se autocorrelação espacial significativa da incidência das três arboviroses (I=0,55;
 p=0,001). O modelo que apresentou melhor desempenho foi o Spatial Lag, com maior valor do
 Log da Verossimilhança, ampliação do poder explicativo (R2=0,508) e redução dos valores do critério de informação de Akaike (2059,28) e do critério bayesiano Schwarz (2099,46). Nesse
 modelo apenas a variável percentual de lixo acumulado no entorno permaneceu com correlação
 positiva estatisticamente significativa (p=0,03). Os achados sugerem que fatores
 sociodemográficos influenciaram na ocorrência de dengue, chikungunya e zika no estado do
 Maranhão. Em São Luís o descarte inadequado dos resíduos sólidos teve impacto na ocorrência
 das três arboviroses.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SAÚDE COLETIVA/CCBS},
 	note = {DEPARTAMENTO DE PATOLOGIA/CCBS}
}