Notícias


Prêmio Jovem Pesquisador: Acesso a unidades de saúde influencia notificações de casos de dengue, diz estudo Young Researcher Award: Access to health units impact notifications of dengue fever cases, says study

Pesquisa só identificaria um quarto de casos da doença em comunidade carente se dependesse do sistema de notificação oficialResearch would only identify ¼ of the disease cases in a poor community depending on the official notification system

12/11/2014

Estudos

Estudos com este tipo de abordagem metodológica devem considerar que a distribuição dos casos é fortemente associada às condições de acesso às unidades de saúde

Uma mesma comunidade em situação de vulnerabilidade social pode ter diferentes áreas de risco para dengue. Essa foi a conclusão de um trabalho feito no bairro Pau da Lima, em Salvador (BA), e que serviu de base para a dissertação de mestrado em Saúde Coletiva de Mariana Kikuti, defendida este ano na Universidade Federal da Bahia (UFBA). A pesquisa foi reconhecida com o terceiro lugar no Prêmio Jovem Pesquisador 2014, concedido durante o 50º Congresso da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical (MEDTROP), que ocorreu entre os dias 26 e 29 de agosto, em Rio Branco (AC).

“A gente imagina que em áreas em situação de vulnerabilidade social as pessoas estão expostas a situações de risco de forma homogênea, mas não é assim”, explica a pesquisadora. De acordo com ela, existe um gradiente de risco dentro da comunidade carente de Pau da Lima, onde pessoas que vivem na região mais baixa e pobre do bairro tem maior probabilidade de buscarem atendimento médico por dengue e outras doenças febris agudas.

O trabalho foi feito conjuntamente com uma equipe que atua na comunidade soteropolitana desde 2009. A proposta era analisar unidades territoriais da localidade estabelecidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), conhecidas como setores censitários. Foram verificadas se características ambientais, socioeconômicas ou demográficas poderiam justificar a diferença de risco para dengue.

O dado mais interessante do estudo mostra que os setores censitários mais próximos à unidade de saúde estão entre os de maior risco. “Quando a gente ajusta um modelo estatístico que leva em consideração a correlação espacial, a proximidade do setor censitário de residência à unidade de saúde é a variável mais fortemente associada à detecção de casos de dengue”, complementa a pesquisadora. No entanto, ela acrescenta que essa variável pode representar a dificuldade de acesso da população à unidade de saúde. Ou seja: quanto mais longe a pessoa mora da unidade de saúde, mais ela demora a buscar atendimento médico, acarretando em subnotificação de casos. “Como a dengue é uma doença que geralmente tem evolução benigna, uma febre que infrequentemente evolui para casos graves, o paciente melhora antes atendimento médico”, diz.

O diagnóstico, de maneira geral, é feito por suspeita clínica – quando a pessoa apresenta sintomas, principalmente em períodos de epidemia. Mas mesmo a verificação laboratorial pelo sistema de notificação oficial será feita apenas em parte desses pacientes. “A diferença do nosso estudo é que testamos todos os pacientes, independente de ter suspeita clínica ou não. Então tivemos uma possibilidade um pouco melhor de identificar os casos”, destaca.

Kikuti observa que seriam identificados apenas um quarto dos casos em Pau da Lima se o trabalho dependesse apenas dos registros no sistema de notificação oficial. Ela ressalta que estudos com este tipo de abordagem metodológica devem considerar que a distribuição dos casos é fortemente associada às condições de acesso às unidades de saúde.

Studies

Studies with this kind of approach should consider that the distribution of the cases is strongly associated to the access conditions to health units

A single community in vulnerable conditions can present different risk areas for dengue fever. This was the conclusion of a work conducted in the Pau da Lima neighborhood in Salvador, Bahia, and that was base to the Master’s thesis in Collective Health by Mariana Kikuti, defended this year at the Federal University of Bahia (UFBA). The research was granted with the third place in the 2014 Young Researcher Award, given during the 50th Congress of the Brazilian Society of Tropical Medicine (MEDTROP 2014), that took place from August 26 to 29 in Rio Branco, Acre.

“We tend to think that in socially vulnerable areas, people are uniformly exposed to risk situations, but it is not that way”, explains the researcher. According to her, there is a risk gradient within the poor community of Pau da Lima, where people living in the lower portions of the neighborhood have greater probability of seeking medical assistance for dengue and other acute fever diseases.

The work was conducted along with a team that works in the Salvador area since 2009. The proposal was to analyze territorial units in the city established by the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE), known as census sectors. Along the study, environmental, social economical or demographic features were verified if they could explain the difference of the dengue fever risk.

The most interesting data of the study shows that census sectors closer to the health units are among those with greater risk. “When we adjust a statistical model that considers the spatial correlation, the proximity of those residential census sectors to the health unit is the variable most strongly linked to dengue fever detection”, complements the researcher. However, she adds that this variable could mean the difficulty accessing the health units. This means, how far the person lives from the health unit, how long this person takes before seeking medical attention, leading to an under-reporting of these cases. “Since dengue is usually a disease with benign development, a fever that rarely evolves to sever cases, the patient recovers before seeking medical attention”, says.

The diagnostic, in general, is made by clinical suspicion – when the person presents the symptoms, usually in outbreak times. However, the laboratorial verification through the official notification system is only made in part of these patients. “the difference of our study is that we tested all patients, whether they presented clinical suspicion of not. This way we had a greater possibility to identify the cases”, highlights.

Kikuti observes that only ¼ of the Pau da Lima cases would be identified if the work relied only on the official notification system. She stresses that studies with this kind of methodological approach should consider the fact that the cases distribution is strongly associated to access conditions to the health units.