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dc.contributor.authorBier, Danielept_BR
dc.contributor.otherMolento, Marcelo Beltrãopt_BR
dc.contributor.otherBiondo, Alexandre Welkerpt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Agrárias. Programa de Pós-Graduação em Ciências Veterináriaspt_BR
dc.date.accessioned2018-08-31T17:27:57Z
dc.date.available2018-08-31T17:27:57Z
dc.date.issued2012pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/32631
dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Marcelo Beltrão Molentopt_BR
dc.descriptionCoorientador: Prof. Dr. Alexandre W. Biondopt_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Ciencias Veterinárias. Defesa: Curitiba, 05/03/2012pt_BR
dc.descriptionBibliografia: fls. 125-127pt_BR
dc.description.abstractResumo: A leptospirose é uma doença zoonótica bacteriana de importância global, causada por bactérias espiroquetas do gênero Leptospira. Embora roedores sejam considerados como o principal reservatório para a leptospirose urbana, a apresentação clínica do cão e a capacidade em eliminar o agente pela urina por vários meses, assumindo a condição de reservatório, podem fornecer um melhor entendimento de sua epidemiologia. A leptospirose tornou-se uma das causas de epidemias em comunidades carentes dos países em desenvolvimento, assumindo grande importância como problema de saúde pública. A ampla disseminação das doenças infecciosas demanda novos desafios para os sistemas de saúde, principalmente em relação ao seu controle, tornando indispensável o desenvolvimento de novas ferramentas para a vigilância epidemiológica, capazes de incorporar aspectos ambientais e fatores de risco, através de métodos rápidos e automatizados. Uma das formas de alcançar tais objetivos está na identificação e delimitação das áreas de risco para a doença, podendo ser obtidas através da realização de análises espaço-temporais e de mineração de dados, como as técnicas de análise espacial e árvore de decisão. Inicialmente, apresenta-se um capítulo de revisão sobre a leptospirose abordando a utilização de ferramentas de análise espacial e de mineração de dados em trabalhos da saúde e da leptospirose. Em seguida, relatam-se três trabalhos realizados na Vila Pantanal, uma comunidade urbana carente no município de Curitiba, Paraná, área de ocupação irregular, com carência em saneamento básico, sujeita a ocorrência de enchentes e com histórico da doença em pessoas nos últimos cinco anos. O primeiro estudo estabeleceu a soroprevalência da leptospirose canina, verificando a associação entre os cães sororreagentes com algumas variáveis. Amostras de sangue foram coletadas de cães de proprietários para realização do teste de Soroaglutinação Microscópica (SAM) com 12 sorovares, obtendo o total de 105/378 (27,8%) amostras reagentes para, pelo menos, dez sorovares. Os sorovares mais prevalentes foram o Canicola (48,8%), Bratislava (10,6%) e Icterohaemorrhagiae (10,2%). Em relação aos fatores de risco, foi encontrada uma associação significativa apenas entre animais sororreagentes para leptospirose e a variável entulho (p<0,05). No segundo estudo, é mostrado o trabalho em que se utilizou uma metodologia estatística baseada na teoria de processos pontuais espaciais. A análise do modelo possibilitou identificar as regiões de sobre-risco, onde o risco de soropositividade canina à leptospirose foi significativamente maior, revelando que não apenas um, mas a ação conjunta dos fatores relacionados ao animal, ao proprietário e ao ambiente influencia o risco maior da doença nos locais de maior efeito espacial. O terceiro estudo descreveu a aplicação de uma a técnica de mineração de dados para avaliar os fatores de risco para leptospirose canina. O método de árvore de decisão revelou um uso significativo no descarte diagnóstico para a leptospirose canina, embora tenha obtido uma classificação com baixo índice de acerto no diagnóstico de animais positivos. Em conclusão, a integração dos dados com base nos sistemas de informações geográficas (SIG) e os resultados epidemiológicos da sorologia evidenciaram o carácter multifatorial da leptospirose canina e revelaram os territórios em maior risco na região da Vila Pantanal, possibilitando o planejamento de ações mais específicas e dirigidas a essas áreas em um contexto de vigilância da saúde.pt_BR
dc.description.abstractAbstract: Leptospirosis is a bacterial zoonotic disease of global importance caused by Leptospira spp. Although rodents are considered the main reservoir for urban leptospirosis, the dog clinical presentation and ability to eliminate the agent in the urine for several months may provide a unique opportunity to better understand the disease epidemiology. Besides, leptospirosis has become an important public health problem in slums and poor communities of developing countries. The disease has widely reemerged, demanding new approaches of public health systems, particularly regarding to its monitor, control and prevention. In addition, epidemiological surveillance requires rapid, reliable and automated methods for early detection of human, animal and environmental leptospiras and their respective risk factors. Identification and delimitation of disease risk areas may be an effective way of reaching such goals and may be obtained by performing space-time analysis and data mining as spatial analysis and decision tree. In this study, a review on leptospirosis is initially presented to address the use of spatial analysis tools and data mining in studies of health and leptospirosis. Next, three studies conducted in the Pantanal Village, located in Curitiba City, Parana State are reported. Pantanal Village is an urban illegal settlement characterized by a low-income community, lacking basic sanitation, flood occurrence and history of human leptospirosis cases. The first study aimed to establish the prevalence of canine leptospirosis, verifying the association between seropositive dogs and some selected variables. Blood samples were collected from owned dogs and microagglutination test (MAT) was performed for 12 serovars, resulting in a prevalence of 105/378 (27.8%) samples reagent for at least one of 10 serovars. The most prevalent serovars were Canicola (48.8%), Bratislava (10.6%) and Icterohaemorrhagiae (10.2%). Regarding risk factors, a significant association between seropositive dogs for leptospirosis and the variable rubble was found (p<0.05). In the second study, a statistical methodology based on the spatial point processes theory was applied. The model analysis allowed the identification of over-risk regions, where seropositivity risk for canine leptospirosis was significantly higher, revealing not just one, but the combination role of animal, owner and environment related factors influenced the disease risk in within areas with greater spatial effect. The third study described the application of a data mining technique to evaluate the risk factors for canine leptospirosis. The decision tree method revealed significant use for ruling-out dog leptospirosis but low success rate in diagnosing positive animals. In conclusion, the integration of serological and GIS-based epidemiological results revealed a multi-factorial nature of canine leptospirosis with identification of the highest risk areas at the Pantanal Village, allowing more specific and focused planning actions for public health surveillance on these areas.pt_BR
dc.format.extent141f. : il [algumas color.], grafs., tabs.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.relationDisponível em formato digitalpt_BR
dc.subjectTesespt_BR
dc.subjectLeptospirose em animaispt_BR
dc.subjectCão - Leptospirosept_BR
dc.subjectMedicina veterináriapt_BR
dc.titleDistribuição espacial e fatores de risco para leptospirose canina na Vila Pantanal, Curitiba, Paraná, Brasilpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR


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