Análise espacial do risco de leptospirose canina na Vila Pantanal, Curitiba, Paraná

Abstract

A leptospirose é uma grave zoonose associada às áreas de baixa renda dos centros urbanos. Embora roedores urbanos sejam considerados como principal reservatório para a leptospirose, o cão também pode desenvolver a doença e se tornar carreador assintomático. O objetivo do presente trabalho foi utilizar a metodologia estatística baseada na teoria de processos pontuais espaciais, buscando identificar a forma como se distribuem os cães sororreagentes para a leptospirose e seus determinantes de risco em uma vila na cidade de Curitiba. A análise do modelo possibilitou identificar as regiões de sobre-risco, onde o risco de soropositividade canina à leptospirose é significativamente maior. A relação significativa do efeito espacial no desenvolvimento da doença, além das variáveis estudadas, revela 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 resultado da análise indica claramente 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.

Leptospirosis is a serious zoonotic disease associated to low income areas of urban settings. Although rodents are considered the main reservoir for urban leptospirosis, dogs may also develop the disease and become asymptomatic carriers. The objective of this study was to apply a statistical method based on the spatial point processes theory for canine leptospirosis to identify how seroreagents dogs are spatially distributed and their risk determinants in a village of Curitiba city. The model analysis allowed the identification of over-risk regions, where seropositivity risk for canine leptospirosis was significantly higher, revealing that not just one, but the combination of animal, owner and environment factors influenced the disease risk within areas with greater spatial effect. Analysis of results clearly identified the highest risk areas in the Pantanal Village, allowing the establishment of more specific preventive actions and focused on risk areas as priority for public health surveillance.