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2023_RafaelDaSilvaFaria_DISSERT.pdf4,72 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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dc.contributor.advisorRamalho, Walter Massa-
dc.contributor.authorFaria, Rafael da Silva-
dc.date.accessioned2024-07-25T11:23:36Z-
dc.date.available2024-07-25T11:23:36Z-
dc.date.issued2024-07-25-
dc.date.submitted2023-06-07-
dc.identifier.citationFARIA, Rafael da Silva. Análise da distribuição espacial da soroprevalência de SARS-CoV-2 em uma população socioeconomicamente vulnerável do Distrito Federal, Brasil. 2023. 128 f., il. Dissertação (Mestrado em Medicina Tropical) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/49163-
dc.descriptionDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Medicina, Programa de Pós-Graduação em Medicina Tropical, 2023.pt_BR
dc.description.abstractO vírus SARS-COV-2 se espalhou pelo Distrito Federal, atingindo a Região Administrativa SCIA/Estrutural, uma região socioeconomicamente vulnerável. A maioria das pessoas acometidas pelo SARS-CoV-2 são assintomáticas, e devido à falta de sintomas aparentes não procuram por assistência médica. Assim, uma quantidade considerável de assintomáticos não são detectados, levando à subnotificação. Nesse contexto, é de extrema relevância a utilização de inquéritos de soroprevalência para detectar a presença de anticorpos contra o vírus na população, visando estimar o número de pessoas que foram infectadas. De forma geral a pesquisa objetiva determinar a soroprevalência de SARS-CoV-2 e estratificar o risco de infecção na população da Estrutural. Métodos: Inquérito soroepidemiológico realizado na Estrutural entre 27 de maio e 19 de setembro de 2021, aplicando questionários e coletando amostras de sangue para realização da testagem sorológica de anticorpos IgG para o SARS-CoV-2. A amostra consiste em 1057 participantes para a estimativa de prevalência e análise estatística, e 1054 participantes para a análise espacial. Os locais de coleta foram previamente sorteados de forma aleatória. Na residência, a seleção do participante foi definida aleatoriamente utilizando uma tabela de números aleatórios. A prevalência na população foi estimada, e foi aplicado um modelo de regressão logística binária. A análise da distribuição espacial dos casos foi realizada com a confecção de um mapa de densidade de Kernel, e foi aplicado a estatística de varredura espacial Scan. Resultados: Dos 1057 participantes 202 apresentaram resultado sorológico positivo para SARS-CoV-2. A prevalência estimada foi de 19,11% (IC 95%; 16,85% a 21,59%). Ao considerar uma possível influência da vacina CoronaVac, a prevalência foi estimada em 17,03% (IC 95%; 14,83% a 19,46%). No modelo de regressão logística, uma associação negativa foi encontrada entre os casos positivos e ter uma renda de até um salário mínimo mensal (OR = 0,46; IC95% 0,25 a 0,83), sendo a única categoria estatisticamente significativa em todos os modelos (p = 0,01). A análise espacial com o estimador de densidade de Kernel mostra que a Chácara Santa Luzia é a região de maior densidade de infecção pelo SARS-CoV-2. A estatística espacial Scan mostrou um cluster na região de Santa Luzia, mas não foi estatísticamente significativo (p = 0,5). No entanto, a estatística Scan mostrou uma razão de prevalência de 5,33, indicando que dentro do cluster há uma maior probabilidade de infecção. Conclusão: O estudo mostra a existência de uma alta prevalência de infecção pelo vírus SARS-CoV-2 na Região Administrativa SCIA/Estrutural, O resultado é preocupante por se tratar de uma RA de alta vulnerabilidade socioeconômica. O efeito protetor apresentado pela renda mais baixa levanta a discussão sobre a relação entre baixa renda e isolamento social. A análise espacial mostra uma região de maior densidade de casos e, também, um cluster de maior probabilidade de infecção pelo SARS-CoV-2 na região de Santa Luzia. Esse achado vai de encontro com nossa hipótese principal, de que a distribuição dos casos positivos de infecção por SARS-CoV-2 na Região Administrativa Estrutural não é homogênea e não é ao acaso.pt_BR
dc.description.sponsorshipFundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal (FAPDF).pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleAnálise da distribuição espacial da soroprevalência de SARS-CoV-2 em uma população socioeconomicamente vulnerável do Distrito Federal, Brasilpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordDistrito Federal (DF)pt_BR
dc.subject.keywordInfecçãopt_BR
dc.subject.keywordSARS-CoV-2pt_BR
dc.subject.keywordSorologiapt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.pt_BR
dc.contributor.advisorcoBrito, Raíssa Nogueira de-
dc.description.abstract1The SARS-COV-2 virus spread throughout the Federal District, reaching the SCIA/Estrutural Administrative Region, a socioeconomically vulnerable region. The majority of individuals affected by SARS-CoV-2 are asymptomatic, and due to the lack of apparent symptoms, they do not seek medical assistance. As a result, a considerable amount of asymptomatic individuals are not detected, leading to underreporting. In this context, the use of seroprevalence surveys to detect the presence of antibodies against the virus in the population is extremely relevant, aiming to estimate the number of people who have been infected. In general, the research aims to determine the seroprevalence of SARS-CoV-2 and stratify the risk of infection in the Estrutural population. Methods: A seroepidemiological survey was conducted in Estrutural between May 27th and September 19th, 2021, applying questionnaires and collecting blood samples for serological testing of IgG antibodies for SARS-CoV-2. The sample consisted of 1057 participants for prevalence estimation and statistical analysis, and 1054 participants for spatial analysis. The collection locations were previously randomly selected. At the residence, participant selection was randomly defined using a table of random numbers. The prevalence in the population was estimated, and a binary logistic regression model was applied. The spatial distribution analysis of cases was performed with the creation of a Kernel density map, and the spatial Scan statistic was applied. Results: Of the 1057 participants, 202 had a positive serological result for SARS-CoV-2. The estimated prevalence was 19.11% (95% CI; 16.85% to 21.59%). When considering a possible influence of the CoronaVac vaccine, the prevalence was estimated at 17.03% (95% CI; 14.83% to 19.46%). In the logistic regression model, a negative association was found between positive cases and having a monthly income of up to one minimum wage (OR = 0.46; 95% CI 0.25 to 0.83), being the only statistically significant category in all models (p = 0.01). The spatial analysis with the Kernel density estimator shows that Chácara Santa Luzia is the region with the highest density of SARS-CoV-2 infection. The Scan spatial statistic showed a cluster in the Santa Luzia region, but it was not statistically significant (p = 0.5). However, the Scan statistic showed a prevalence ratio of 5.33, indicating that within the cluster there is a greater probability of infection. Conclusion: The study shows the existence of a high prevalence of SARS-CoV-2 virus infection in the SCIA/Estrutural Administrative Region. The result is concerning because it is a region of high socioeconomic vulnerability. The protective effect presented by lower income raises the discussion about the relationship between low income and social isolation. The spatial analysis shows a region with a higher density of cases and also a cluster of higher probability of SARS-CoV-2 infection in the Santa Luzia region. This finding goes against our main hypothesis, that the distribution of positive cases of SARS-CoV-2 infection in the Estrutural Administrative Region is not homogeneous and not random.pt_BR
dc.description.unidadeFaculdade de Medicina (FM)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Medicina Tropicalpt_BR
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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