FUNDAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DE RONDÔNIA
NÚCLEO DE SAÚDE
MESTRADO EM BIOLOGIA EXPERIMENTAL
Aline de Freitas Rodrigues
MALÁRIA EM RONDÔNIA:
Análise Temporal e Espacial, 1994 a 2005
Porto Velho
2007
Aline de Freitas Rodrigues
MALÁRIA EM RONDÔNIA:
Análise Temporal e Espacial, 1994 a 2005
Dissertação
apresentada
à
Fundação
Universidade Federal de Rondônia como
requisito parcial para obtenção do título de
mestre em Biologia Experimental.
Orientadora: Drª. Ana Lúcia Escobar
Co-Orientador: Dr. Reinaldo Souza Santos
Porto Velho
2007
Aline de Freitas Rodrigues
MALÁRIA EM RONDÔNIA:
Análise Temporal e Espacial, 1994 a 2005
Dissertação apresentada à Fundação
Universidade Federal de Rondônia como
requisito parcial para obtenção do título
de mestre em Biologia Experimental.
Aprovada em 30 de Abril de 2007.
BANCA EXAMINADORA
_________________________________
Drª. Ana Lúcia Escobar
Fundação Universidade Federal de Rondônia - UNIR
_________________________________
Ms. Rui Rafael Durlacher
Secretaria Estadual de Saúde – SESAU
_________________________________
Dr. Ari Miguel Teixeira Ott
Fundação Universidade Federal de Rondônia - UNIR
AGRADECIMENTOS
À minha orientadora, professora Ana Lúcia Escobar que com um voto de
confiança proporcionou-me a oportunidade de adentrar no mundo da pesquisa. Sou
lhe grata também pelo carinho, respeito e amizade.
Ao professor Reinaldo Souza Santos que mesmo distante fez-se presente em
momentos importantes, auxiliando-me com disposição e paciência.
À minha mãe, sempre presente, torcendo por minhas conquistas, amparandome nas dificuldades e cujo amor me dá a solidez interna necessária para superá-las.
À minha irmã Ariele pelo carinho e amizade.
Ao meu companheiro Alex e sua família pelo apoio e incentivo.
Às minhas amigas Marcia, Filomena, Raquel e Adriana pela amizade
incondicional durante o decorrer deste trabalho.
Às minhas amigas Aracelly e Edilene que mesmo não traçando junto a mim
este caminho sempre se fizeram presentes.
Ao meu colega Pedro pela disponibilização de preciosas informações.
Aos colegas de jornada Carlos, Alexandre e João pela compreensão e apoio.
Ao corpo docente do curso de Mestrado em Biologia Experimental da UNIR
pela honra de compartilhar momentos de intensa aprendizagem.
Às instituições UNIR, CNPq e CESIR pelo apoio à pesquisa e financiamento.
“Como poderei ver o próximo, se estiver ocupado apenas de
mim mesmo? Como poderia compreender o medo, a
tristeza, a solidão, a esperança, o amor – se eu também não
sentisse o meu medo, minha tristeza, solidão, esperança ou
amor? – “estar em” no mundo significa estar ligado à vida e
ao desenvolvimento de mim e de outros seres.”
(Erich Fromm)
RESUMO
Descreveu-se a evolução temporal e espacial de malária no Estado de
Rondônia de 1994 a 2005. O número de casos da doença decresceu até 2000,
entretanto, um acréscimo de 105,7% foi observado de 2001 a 2005, especialmente
na cidade de Porto Velho. Na análise espacial foram trabalhados os indicadores:
Índice Parasitário Anual (IPA), variação populacional, número de famílias
assentadas e percentuais da área total desmatada no município. Classificou-se o
IPA em períodos: período 1 (P1) de 1994 a 1996; período 2 (P2) de 1997 a 1999;
período 3 (P3) de 2000 a 2002 e período 4 (P4) de 2003 a 2005. O número de áreas
com risco de transmissão e o IPA decresceram do P1 (93,1) ao P3 (43,4), com
aumento no P4 (71,4). A distribuição espacial foi determinada através da construção
de mapas temáticos e uso de técnicas de estatística espacial: Índices de Moran
Global e Local (Box Map e Moran Map). O índice de Moran global do IPA foi igual a
0,52; 0,51; 0,54 e 0,71 com p-valor = 0,01 nos P1, P2, P3 e P4, respectivamente.
Estes valores indicam que o IPA está correlacionado no espaço. Pelo Box Map
identificaram-se áreas de maior, menor e intermediário risco. Em todos os períodos,
a área de maior risco apresentou também maior: crescimento populacional, número
de famílias assentadas (exceto no P3) e percentual do total de área desmatada em
relação às outras áreas de risco. Pelo Moran Map foram localizados os municípios
com autocorrelação estatisticamente significante (p ≤ 0,01). Os municípios da área
de maior risco Q1 (+/+) localizavam-se na região noroeste, nordeste de Rondônia.
Destacam-se os municípios de Alto Paraíso, Buritis, Candeias do Jamari, Cujubim,
Itapuã do Oeste, Machadinho D’Oeste e Rio Crespo que permaneceram nessa área
em todos os períodos, e com IPA acima de 100. A área de menor risco concentrouse nos municípios da região sudeste. A área de risco intermediário Q4 localizou-se
na fronteira com a Bolívia e Estado do Amazonas e entre os municípios da área de
maior risco. A análise apresentou evidências significativas de dependência espacial
em nível estadual e municipal, sugerindo que a localização geográfica associada
com fatores sócio-ambientais é importante como determinante da malária no Estado.
Palavras-chave: Malária. Rondônia. Análise espacial.
ABSTRACT
The spatial and temporal evolution of malaria was described in the state of
Rondônia from 1994 to 2005. The number people infected decreased until the year
2000; however, there was an increase of 105.7% from the year 2001 to 2005,
especially in the city of Porto Velho. The following indicators were used in the spatial
analysis: Annual Parasitic Indice (API), population variation, number of families
settled and percentage of deforested land in the municipality. The API was classified
in periods: period 1 (P1) from 1994 to 1996; period 2 (P2) from 1997 to 1999; period
3 (P3) from 2000 to 2002 and period 4 (P4) from 2003 to 2005. The number of areas
under the risk of transmission and the API decreased from P1 (93.1) to P3 (43.4),
with an increase in P4 (71.4). The spatial distribution was determined through the
making of thematic maps and the use of spatial strategy techniques: Local and
Global Moran Indices (Box Map and Moran Map). The global Moran indice of the API
was equal to 0.52; 0.51; 0.54 and 0.71 with p-value = 0.01 in P1, P2, P3 and P4,
respectively. These values indicate that the API is correlated in the space. Through
the Box Map we identified areas of higher, lower and medium risks. In all periods, the
area under a higher risk also presented a higher increase in population, in number of
families settled (except in P3), and in percentage of deforested land, when compared
to the other areas under risk. Municipalities with statistically significant
autocorrelation were localized through the Moran Map (p ≤ 0.05). The municipalities
in the area under the highest risk Q1 (+/+) were situated in the northwestern region,
northeast of Rondônia. Among them we highlight the municipalities of Alto Paraíso,
Buritis, Candeias do Jamari, Cujubim, Itapuã do Oeste, Machadinho D’Oeste and Rio
Crespo, which remained in this area in all periods, with an API above 100. The area
under the least risk was concentrated in the southeastern municipalities. The area
under the medium risk Q4 was situated in the border of Bolivia and the state of
Amazonas and in the municipalities of the area under the highest risk. The analysis
presented significant evidences of state and municipal spatial dependence,
suggesting that the geographical localization associated with socio-environmental
factors is important as determining malaria in the state.
Key-words: Malaria. Rondonia. Spatial analysis.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1 – Gráfico de espalhamento de Moran..................................................
32
Figura 2 – Distribuição do número de lâminas positivas para malária,
Rondônia, 1994 a 2005.......................................................................................
36
Figura 3 – Internações por espécie parasitária, Rondônia, 1998 a 2005...........
38
Figura 4 – Distribuição dos casos de malária segundo grupo etário, Rondônia,
2003 a 2005........................................................................................................
39
Figura 5 – Distribuição do Índice Parasitário Anual pelos municípios de
Rondônia, 1994 a 2005.......................................................................................
46
Figura 6 – Estratificação de áreas de risco para malária pautada no resultado
do gráfico de espalhamento de Moran (Box Map), Rondônia, 1994 a
2005....................................................................................................................
47
Figura 7 – Estratificação de áreas de risco para malária pautada no resultado
do
Índice
de
Moran
Local
(Moran
Map),
Rondônia,
1994
a
2005....................................................................................................................
48
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Alguns dados epidemiológicos para malária, Rondônia, 1994 a
2005....................................................................................................................
37
Tabela 2 – Áreas de maior e menor risco para ocorrência da malária geradas
pelo Box Map, 1994 a 2005................................................................................
44
Tabela 3 – Áreas de risco intermediário para ocorrência da malária geradas
pelo Box Map, 1994 a 2005................................................................................
45
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
CEM – Campanha de Erradicação da Malária
DDT – dicloro-difenil-tricloroetano
DENERu – Departamento Nacional de Endemias Rurais
ILP – Índice de Lâminas Positivas
INCRA – Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária
FUNASA – Fundação Nacional de Saúde
PCMAN – Programa de Controle da Malária na Bacia Amazônica
PIACM – Plano de Intensificação das Ações de Controle da Malária na Região
Amazônica
SIG – Sistemas de Informações Geográficas
SISMAL – Sistema Nacional de Informação para Malária
SIVEP-Malária – Sistema de Informação de Vigilância Epidemiológica de Malária
SNM – Serviço Nacional de Malária
SUCAM – Superintendência de Campanhas de Saúde Pública
SVS – Secretaria de Vigilância em Saúde
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO.................................................................................................... 11
2 OBJETIVOS........................................................................................................ 14
2.1 GERAL............................................................................................................. 14
2.2 ESPECÍFICOS................................................................................................. 14
3 REVISÃO DE LITERATURA.............................................................................. 15
3.1 MALÁRIA.......................................................................................................... 15
3.1.1 Epidemiologia.............................................................................................. 15
3.1.2 Índice Parasitário Anual (IPA).................................................................... 17
3.1.3 Controle da Malária no Brasil..................................................................... 18
3.1.4 Malária na Região Amazônica.................................................................... 23
3.1.5 Rondônia e a Malária................................................................................... 26
3.2 ANÁLISE ESPACIAL........................................................................................ 29
3.2.1 Dependência e Autocorrelação Espacial.................................................. 30
3.2.2 Indicadores Globais e Locais de Autocorrelação Espacial..................... 30
3.2.3 Diagrama de Espalhamento de Moran...................................................... 31
3.2.4 Box Map e Moran Map................................................................................. 32
4. METODOLOGIA................................................................................................ 33
4.1 INDICADORES E FONTE DE DADOS............................................................ 33
4.2 ANÁLISE ESPACIAL........................................................................................ 34
5 RESULTADOS.................................................................................................... 36
5.1 ANÁLISE TEMPORAL...................................................................................... 36
5.2 ANÁLISE ESPACIAL........................................................................................ 39
5.2.1 Área de Maior Risco de Transmissão: Q1 (+/+)........................................ 40
5.2.2 Área de Menor Risco de Transmissão: Q2 (-/-)......................................... 41
5.2.3 Áreas de Risco Intermediário de Transmissão: Q3 (+/-) e Q4 (-/+)......... 42
6 DISCUSSÃO....................................................................................................... 49
7 CONCLUSÕES................................................................................................... 54
REFERÊNCIAS...................................................................................................... 56
Apêndice A - Mapa do Estado de Rondônia...................................................... 62
FICHA CATALOGRÁFICA
Rodrigues, Aline de Freitas
R6961m
Malária em Rondônia: análise temporal e espacial, 1994 a
2005. / Aline de Freitas Rodrigues. Porto Velho, Rondônia, 2009.
62f.
Dissertação (Mestrado em Biologia Experimental) Fundação
Universidade Federal de Rondônia / UNIR.
Orientadora: Profª. Drª. Ana Lúcia Escobar.
1. Malária 2. Rondônia. 3. Análise espacial. I. Escobar, Ana
Lúcia. II. Título.
CDU: 616.936(811.1)
Ficha catalográfica elaborada pela Bibliotecária Ozelina Saldanha
Biblioteca Central / UNIR
11
1 INTRODUÇÃO
Apesar de muito antiga, a malária continua sendo um grande problema de
saúde pública em diferentes regiões do mundo. Ainda se faz presente em cerca de
100 países, especialmente Índia, Brasil, Afeganistão, países do sudeste asiático e
da África situados ao sul do Deserto do Saara (Camargo, 2003). Estes países
englobam zonas nas quais o controle da malária apresenta sérios obstáculos devido
a alterações ambientais e/ou sociais importantes, tais como implantação de projetos
agropecuários ou outro tipo de atividades envolvendo a remoção da floresta primária
(Escobar, 1994).
Estima-se que a malária cause anualmente cerca de um milhão de óbitos e
300 a 500 milhões de novos casos em decorrência da infecção. Nos países que
apresentam grandes epidemias, os gastos com o combate à doença chegam a
consumir até 40% do total destinado às despesas com saúde pública (Barata, 1995).
No Brasil, a transmissão da malária foi eliminada, ou reduzida drasticamente,
nas regiões Sul, Sudeste e Nordeste. Atualmente, sua incidência está concentrada
nos estados que compõem a Amazônia Legal (Acre, Amapá, Amazonas, Pará,
Rondônia, Roraima, Tocantins, Mato Grosso e Maranhão) com mais de 99% dos
casos registrados. A maioria dos casos ocorre em áreas rurais, mas há registro da
doença, também em áreas urbanas. Em 2001, do total de casos registrados na
região amazônica 11,9% corresponderam a infecções adquiridas na área urbana. A
malária em áreas indígenas continua sendo um sério problema a ser resolvido. Ao
final do ano de 2001 foram registrados 13.313 casos, em uma população de 358.493
habitantes indígenas, o que representou uma incidência parasitária anual de 37,1
casos por mil habitantes, bem superior à média da região amazônica (18,8)
(Ministério da Saúde, 2003).
Na região extra-amazônica são notificados apenas 1% do total de casos de
malária do Brasil. Destes, 92% são importados dos estados da área endêmica e
países da África. Casos autóctones esporádicos ocorrem em áreas focais restritas
desta região (Ministério da Saúde, 2003).
Devido à sua ampla incidência é a doença que mais debilita o homem
amazônico. Nesta região a malária não está homogeneamente distribuída, incidindo
12
prioritariamente em populações vivendo em condições insatisfatórias de habitação e
trabalho devido à ocupação desordenada de terras, à exploração manual de
minérios, a projetos de assentamento e colonização agrária e à intensa migração da
zona rural para a periferia de cidades (Silveira; Rezende, 2001).
Em 2005, dos 603.127 casos registrados para a região amazônica, 77,2%
foram verificados para os estados do Amazonas, Pará e Rondônia. Neste mesmo
ano, Rondônia registrou 118.611 casos correspondendo a 19,7% do total de casos
para esta mesma área.
O geoprocessamento, num país de dimensão continental como o Brasil, com
uma grande carência de informações adequadas para a tomada de decisões sobre
os problemas de saúde apresenta-se como uma ferramenta em potencial, pois os
Sistemas de Informações Geográficas (SIG) têm possibilitado uma melhor
compreensão do processo saúde-doença nas populações, além da descoberta de
padrões espaciais e relações entre os seus componentes, que incluem não só as
características da divisão territorial, mas também aquelas relacionadas ao ambiente
físico, proximidade e qualidade dos serviços de saúde e redes sociais das áreas de
estudo (Carvalho; Cruz, 1998).
Em estudos epidemiológicos, experiências usando técnicas de análise
espacial têm se acumulado nas áreas de mortalidade, doenças crônicas e de
notificação compulsória. A utilização dessas técnicas é útil no estabelecimento de
áreas de alto risco para doenças endêmicas, epidêmicas e eventos sob vigilância
epidemiológica sendo essenciais para planejar, implementar e avaliar intervenções
de saúde pública em áreas urbanas e periurbanas (Almeida et al., 2004; Leal;
Szwarcwald, 1997)
Nesse contexto, este trabalho resultará na elaboração de dois artigos para
publicação: o primeiro, intitulado “Comportamento epidemiológico da malária no
Estado de Rondônia, 1994 a 2005”, consiste na descrição da evolução temporal da
malária em Rondônia conduzindo-se a análise dos casos de malária por ano,
espécie parasitária, sexo, faixa etária, internações e índice parasitário anual, com o
objetivo de contribuir para o conhecimento da epidemiologia da malária nos
municípios do Estado de Rondônia. No segundo artigo, “Análise espacial de áreas
de risco para ocorrência de malária em Rondônia, 1994 a 2005”, trata-se do uso de
13
sistemas de informações geográficas como ferramenta na confecção de mapas de
risco para malária, com identificação de áreas com associação espacial
estatisticamente significante. Esta análise se configura como importante instrumento
na detecção de diferenciais municipais de risco epidemiológico para malária,
subsidiando desta forma ações de planejamento, organização e execução das ações
de saúde em Rondônia.
14
2 OBJETIVOS
2.1 GERAL
Analisar a distribuição temporal e espacial da malária no Estado de Rondônia.
2.2 ESPECÍFICOS

Descrever a distribuição temporal e espacial da malária no Estado de
Rondônia, no período de 1994 a 2005;

Identificar a existência de conglomerados de municípios com maior risco para
malária;

Verificar evidências da dependência espacial da malária nos municípios de
Rondônia mediante técnicas de análise de dados espaciais;

Apontar macro fatores que atuam como determinantes de risco para malária
nos municípios.
15
3 REVISÃO DE LITERATURA
3.1 MALÁRIA
3.1.1 Epidemiologia
A malária, também conhecida como impaludismo, febre palustre, sezão e
maleita, é uma das enfermidades parasitárias mais importantes entre as que afetam
as populações dos países tropicais e subtropicais do mundo (Matsumoto et al.,
1998).
Os agentes etiológicos da doença são protozoários que pertencem ao filo
Apicomplexa, família Plasmodiidae e ao gênero Plasmodium. Atualmente são
conhecidas cerca de 150 espécies. No entanto, apenas quatro parasitam o homem:
P. vivax; P. falciparum, P. malariae, e P. ovale. Este último existe apenas na África
(Pedroni, 2005).
Os mosquitos da ordem dos dípteros, família Culicidae, gênero Anopheles,
popularmente conhecidos como carapanã, muriçoca, sovela, mosquito-prego ou
bicuda são os agentes transmissores da malária. As espécies Anopheles darlingi,
An. aquasalis, An. albitarsis, An. cruzii e An. bellator são os principais vetores da
doença no Brasil (Consoli; Oliveira, 1994). A transmissão natural se faz pela picada
da fêmea desses mosquitos infectados pelo plasmódio, mas também pode haver
contágio por meio de transfusão de sangue ou compartilhamento de seringas e
agulhas infectadas.
Os sinais e sintomas clínicos da malária são: febre, o acesso malárico
(calafrio, calor e suor, associados à lise das hemáceas parasitadas), anemia, além
de sintomas gerais, como cefaléia, mialgia, mal-estar, indisposição e, nos casos
graves, comprometimento visceral (esplenomegalia e hepatomegalia) (Rey, 2001).
Ainda não existe vacina contra a malária, por isso, a melhor forma de
prevenção é evitar o contato com o mosquito transmissor, utilizando repelentes,
mosquiteiros sobre as camas ou redes de dormir, telas nas janelas e portas e não
permanecer ao ar livre nos horários de maior concentração dos insetos (ao
amanhecer e ao anoitecer) (Ministério da Saúde, 2006).
16
O tratamento adequado e oportuno da malária ainda é o principal alicerce
para o controle da doença, pois, o parasito da malária mantém-se na cadeia
epidemiológica principalmente devido ao atraso e à inadequação do diagnóstico e do
tratamento, pela sua resistência às drogas e pela fragilidade da vigilância
epidemiológica (Ministério da Saúde, 2005).
O atraso no diagnóstico e no tratamento, por razões diversas, tem sido
decisivo para disseminação das espécies de plasmódio e manutenção da
transmissão, bem como, para aumentar o risco de quadros graves e de óbitos por
malária. Vários fatores são responsáveis por esse atraso e variam segundo o
contexto populacional, características de transmissão e o nível de estruturação dos
serviços de saúde, tais como: insuficiência de estrutura dos serviços locais de saúde
e de laboratórios ou até mesmo a falta dessas estruturas em áreas de difícil acesso
da população; insuficiência de recursos humanos capacitados no diagnóstico e
tratamento da malária; baixo controle de qualidade do diagnóstico laboratorial; falta
de métodos diagnósticos rápidos para populações de difícil acesso; interrupção no
abastecimento de medicamentos na instância local; presença de portadores
assintomáticos e pouco esclarecimento da população sobre a doença (Ministério da
Saúde, 2003).
A presença do vetor constitui outro determinante direto para a elevada
incidência de malária e dentre os fatores colaboradores encontram-se: a existência
de criadouros, baixa efetividade dos inseticidas, exposição ao vetor e pouca
integração entre medidas de controle e de prevenção (Ministério da Saúde, 2003).
O An. darlingi é a espécie de maior importância epidemiológica, pela sua
abundância, ampla distribuição no território nacional, alto grau de antropofilia e
endofagia e pela capacidade de transmitir diferentes espécies de Plasmodium. Tem
como criadouros preferenciais: água limpa, de baixo fluxo, quente e sombreada,
situação muito freqüente na região amazônica (Ministério da Saúde, 2005).
Incluem-se como medidas de proteção individual a utilização de repelentes e
mosquiteiros em áreas que contêm o mosquito vetor da doença e como medidas de
proteção coletiva o combate ao vetor alado, às larvas, medidas de saneamento
básico e medidas para melhorar as condições de vida da população.
17
3.1.2 Índice Parasitário Anual (IPA) de Malária
O índice parasitário anual (IPA) de malária mede o número de exames
positivos de malária, por mil habitantes. Esse indicador estima o risco de ocorrência
anual de casos de malária em determinado espaço geográfico servindo como proxy
da incidência desta doença (Mendonça, 2005; Ripsa, 2002).
O método de cálculo do IPA pode ser verificado a seguir:
número de exames positivos de malária
população total residente
X 1.000
Segundo o Ministério da Saúde, os graus de risco expressos em valores do
IPA podem ser classificados em três categorias: baixo (<10,0), médio (10,0 a 49,9) e
alto (≥50,0) casos por mil habitantes (Mendonça, 2005; Ripsa, 2002).
O IPA é utilizado em análises geográficas e temporais de áreas endêmicas
como parte do conjunto de ações de vigilância epidemiológica para prevenção e
controle da doença. É útil também para subsidiar processos de planejamento,
gestão e avaliação de políticas e ações de saúde direcionadas ao controle de
doenças de transmissão vetorial (Ripsa, 2002).
De acordo com a Rede Interagencial de Informações para a Saúde – Ripsa
(2002), o IPA apresenta algumas limitações:
 Expressa o número de exames positivos e não de casos de malária, o que pode
resultar em duplicidade de registro, quando o mesmo paciente é submetido a
mais de um exame (para verificações de cura, de recrudescências ou de
recaídas);
 Presta-se melhor à análise comparada de áreas endêmicas circunscritas, nas
quais toda a população está em risco de contrair malária. A sensibilidade do
indicador fica reduzida quando aplicado a grandes extensões geográficas, onde
existam populações não expostas;
 A estratificação de áreas de risco pode representar dificuldades para o cálculo
do indicador, pela eventual indisponibilidade de dados populacionais com a
desagregação requerida;
18
 A qualidade dos dados depende das condições técnico-operacionais do sistema
de vigilância epidemiológica, em cada área geográfica, para detectar, notificar,
investigar e realizar testes laboratoriais específicos para a confirmação
diagnóstica dos casos de malária;
 O indicador abrange o conjunto de formas clínicas de malária, sem identificar as
espécies de plasmódio circulantes, que têm significação distinta na dinâmica de
transmissão, no tratamento e na evolução da doença.
3.1.3 Controle da Malária no Brasil
Em 1880, o médico francês Charles Afonse Laveran observou e descreveu
parasitas da malária no interior de glóbulos vermelhos humanos. Em 1897, o
mecanismo natural de transmissão foi elucidado pelo médico britânico Ronald Ross,
ao encontrar formas do parasita da malária no interior de um mosquito que havia se
alimentado do sangue de um portador (Del Portillo, 2005).
Os pesquisadores italianos Amico Bignami, Giuseppe Bastianelli e Batista
Grassi em 1899 comprovaram experimentalmente, que a malária humana é
transmitida somente por anofelinos. A descoberta dos transmissores levou a
tentativas imediatas de seu controle. A primeira tentativa foi feita pelo italiano
Cláudio Fermi, através da aplicação de óleo nos criadouros para o combate ás
larvas. Ross, em 1899, recomendou o tratamento dos criadouros com querosene.
Em 1905, no litoral de São Paulo, Carlos Chagas observou que os anofelinos locais
picavam no intradomicílio, decidindo combatê-los queimando enxofre no interior das
habitações, isto é, dirigindo o combate aos anofelinos adultos (Deane, 1992).
O marco histórico de grande relevância para o controle da malária no Brasil
foi a identificação da espécie Anopheles gambiae em 1930 por um entomólogo da
Fundação Rockfeller em território nacional. Esse achado teve grande repercussão,
em função da grande capacidade vetorial da espécie e do risco de sua expansão
pelo continente americano. Entretanto, se passou quase uma década sem que o
problema fosse enfrentado com a energia e a prontidão que seriam necessárias
(Silveira; Rezende, 2001).
19
A decisão de se trabalhar na perspectiva da eliminação do An. gambiae deuse quando o governo brasileiro e a Fundação Rockefeller criaram o Serviço de
Malária do Nordeste (SMN). Essa operação mobilizou extraordinários recursos para
as ações de combate anti-larvário e contra o vetor alado. Passou-se a aplicar Verde
de Paris em todos os criadouros e a aspergir piretróide em todas as casas, além do
tratamento com atebrina e algumas vezes quinina de todo caso identificado. A
erradicação do An. gambiae foi obtida em um período inferior a dois anos, mesmo
antes do advento do inseticida DDT (dicloro-difenil-tricloroetano) (Escobar, 1994).
No início dos anos 40, o controle da malária passou a ter três instituições
atuando em diferentes espaços geográficos: o Serviço Especial de Saúde Pública
(SESP) na região amazônica, o Serviço Estadual de Malária de São Paulo e o
Serviço Nacional de Malária (SNM), que criado em 1941, cobria o restante do país.
A partir de 1950, o SNM passou a atuar também na Amazônia e de início, a
metodologia e o instrumental tecnológico utilizados eram aqueles mesmos adotados
e disponíveis pela campanha de erradicação do An. Gambiae. A malária era naquele
momento altamente prevalente e dispersa pelo país, com mais da metade dos casos
registrados na região extra-amazônica (Brito, 2003).
Em 1945, chegou ao país o DDT e com ele a expectativa do completo
controle da transmissão da malária. Este inseticida não apenas matava os insetos
por contato, mas tinha um prolongado efeito letal residual. A introdução do uso da
cloroquina no tratamento da malária também fortaleceu a crença de que se dispunha
naquele momento de instrumentos potentes para pretender a erradicação da malária
(Silveira; Rezende, 2001). Entretanto, isso não foi suficiente para interromper a
transmissão em áreas como a região amazônica onde as condições climáticas, o
padrão de ocupação do espaço, as características das habitações e o grau de
desenvolvimento socioeconômico representaram obstáculos para a efetividade
dessa estratégia (Ministério da Saúde, 2003).
Em 1956, foi criada a Campanha de Erradicação da Malária (CEM) que
substitui o SNM, a princípio como parte do Departamento Nacional de Endemias
Rurais (DENERu) e, a partir de 1965, como uma agência autônoma (Brito, 2003).
Empreendeu-se um extraordinário esforço no combate à malária, que resultou em
forte impacto na transmissão da doença, quando não na sua completa interrupção,
20
tal como ocorreu em extensas áreas das regiões sul, sudeste e nordeste. Em 1970,
havia-se alcançado os mais baixos níveis de registro de casos de malária no país
(Loiola; Silva; Tauil, 2002).
O chamado modelo “técnico-campanhista” se mostrava eficaz para aquelas
situações em que os pressupostos básicos da erradicação se confirmavam:
a) a transmissão é intradomiciliar;
b) a malária humana não tem outros reservatórios animais e, com isso, o
esgotamento da fonte de infecção humana pode ser obtido naturalmente ou pelo uso
da medicação específica;
c) o emprego de inseticida eficaz, por contato superficial, faz com que sejam
eliminados os mosquitos infectados.
Mas nem sempre esses pressupostos se mostraram verdadeiros, pois o
modelo encontrava seus limites não apenas na sua inadequação a determinados
padrões ou condições de transmissão, ou seja, nos seus pressupostos “técnicos”;
mas também, e especialmente, porque não admitia ajustes que adequassem a ação
ao que havia de particular em cada situação, desde que não deixava espaço para a
decisão técnica local, ou seja, pela sua organização “campanhista” (Silveira;
Rezende, 2001).
O reconhecimento de que o modelo não tinha aplicação universal levou o
Brasil no início dos anos 70, a considerar áreas de “erradicação a curto prazo” e de
“erradicação a longo prazo”, como se o cumprimento da meta fosse apenas “uma
questão de tempo”. Não se admitia ainda a necessidade de revisão dos objetivos, do
modelo de organização e das práticas seguidas. Houve nesse momento um
reordenamento institucional que incorporava a CEM a uma nova instituição, a
Superintendência de Campanhas de Saúde Pública (SUCAM), que reunia além da
CEM, a Campanha da Erradicação da Varíola (CEV) e o DENERu. Essa
incorporação, no entanto, não representou em verdade a instituição de uma nova
política no controle das chamadas “grandes endemias” no país, pois as “campanhas”
foram reunidas, mas não integradas (Brito, 2003).
Desde o início dos anos 80 buscavam-se novos caminhos e eram já
formalmente explicitados novos objetivos. Entretanto, pouca ou nenhuma mudança
de fato ocorria. As ações se mantinham as mesmas e a malária na região
21
amazônica seguia sendo um desafio, pela ocupação humana desordenada que
desde meados da década de 60 vinha se fazendo. Nesse mesmo momento, estava
em curso no país a “reforma sanitária”, que tinha como proposta fundamental a
reorganização do setor saúde pela construção de um sistema único e hierarquizado
e de um modelo integral de assistência com base no município. A execução direta
de ações pelo nível federal de governo, como fazia a SUCAM atuando de forma
independente e muitas vezes isolada, não era admitida pela nova ordem que se
pretendia instituir (Silveira; Rezende, 2001).
Em 1989, entrou em atividade o Programa de Controle da Malária na Bacia
Amazônica (PCMAN). Esse programa contribuiu para a implementação das
operações descentralizadas através de iniciativas diversas e melhorou a estrutura
das unidades de saúde, para o controle de doenças (Loiola; Silva; Tauil, 2002).
Em 1991, a Fundação Nacional de Saúde (FUNASA) passa a congregar
todas as instituições vinculadas ao Ministério da Saúde relacionadas com a
epidemiologia e o controle de doenças: Fundação Serviços de Saúde Pública
(FSESP), parte das Secretarias Nacionais de Ações Básicas de Saúde (SNABS) e
de Programas Especiais de Saúde (SNPES) e a SUCAM. Cada uma das antigas
instituições passou a ocupar um espaço próprio dentro daquela que havia sido
criada. A SUCAM passou a constituir uma “Coordenação de Controle de Doenças
Transmitidas por Vetores” (CCDTV), onde os programas individualizados por doença
foram mantidos na forma de gerências nacionais. Apesar da resistência inicial das
instituições que vieram a compor a FUNASA; e, ainda, apesar da longa prática
campanhista que fez com que a participação de estados e municípios fosse pouca
ou nenhuma no controle das doenças de transmissão vetorial, é inegável que houve
avanços na descentralização das ações (Silveira; Rezende, 2001).
Em 1992, iniciou-se a mudança de estratégia de erradicação para controle
integrado da malária, a partir da Conferência Interministerial, realizada em Amsterdã.
Essa nova estratégia consistiu na adoção do diagnóstico e tratamento dos casos
como prática geral do controle e na escolha seletiva de objetivos, estratégias e
métodos específicos de controle, ajustados às características particulares da
transmissão, existentes em cada localidade (Loiola; Silva; Tauil, 2002). Segundo a
OPAS (1992), citado por Escobar (1994), através dessa implementação foram
22
obtidos bons resultados, com decréscimo de 62% no número total de mortes por
malária para o Brasil de 1994 a 1998.
Em 1994, foi desenvolvido o Sistema Nacional de Informação para a Malária
(SISMAL), operante a partir de 1996. No nível nacional, a FUNASA procurava
também desenvolver instrumentos de predição, através de Sistema de Informações
Geográficas para a Malária (SIG-Malária) (Silveira; Rezende, 2001).
A mais recente intervenção para controle da malária no Brasil foi o Plano de
Intensificação das Ações de Controle da Malária na Região Amazônica (PIACM).
Este Plano, previsto para durar até dezembro de 2002, foi lançado pelo Ministério da
Saúde, no mês de julho de 2000, em parceria com estados e municípios, diante da
grave situação da doença no país, em 1999. A principal meta do PIACM era reduzir
em 50% os casos da doença até o final do ano de 2001. Diferentemente das outras
iniciativas, este teve uma característica muito mais clara, mais vigorosa e
transparente de parceria entre os níveis federal, estadual e municipal (Loiola; Silva;
Tauil, 2002).
Em 2003, a Secretaria de Vigilância em Saúde (SVS) implantou o Sistema de
Informação de Vigilância Epidemiológica de Malária (SIVEP-Malária), visando
melhorar o fluxo, a qualidade e a oportunidade de informações entre os municípios e
estados. Esse sistema permite a entrada e análise de dados por meio da Internet, o
que possibilita agilidade na análise das informações epidemiológicas para a adoção
de medidas de controle adequadas e oportunas. A SVS, em parceria com a
Organização Pan-Americana de Saúde (OPAS), na perspectiva de contribuir para a
efetividade das ações de controle, desenvolveu o Projeto da Rede Amazônica de
Vigilância da Resistência às Drogas Antimaláricas (RAVREDA), para subsidiar a
política de medicamentos do Ministério da Saúde (Ministério da Saúde, 2005).
23
3.1.4 Malária na Região Amazônica
O estabelecimento de doenças endêmicas, especialmente malária, em
regiões de floresta tropical como a Amazônia brasileira tem sido consistentemente
avaliado como resultante de processos interativos entre o homem e o meio ambiente
que levam à ruptura do equilíbrio ecológico existente (Sawyer, 1996). O
desmatamento, por exemplo, contribui para a substituição das florestas tropicais por
áreas degradadas, favorecendo a migração/adaptação de vetores (Vasconcelos;
Novo; Donalisio, 2006). Nesse sentido, definir e qualificar a malária como “doença
ambiental” inclui reconhecer os seus determinantes espaciais no que se refere às
formas de ocupação e uso do meio pelo homem (Barbieri, 2001).
A Amazônia brasileira é a região de maior transmissão de malária. Os
estados responsáveis pela maioria dos casos constituem duas “grandes fronteiras”.
A primeira é a mineral, com a presença dos garimpeiros que chegam a regiões
remotas da Amazônia em busca de ouro, cassiterita e outros minerais. A maioria
deles vive em condições precárias, dormindo sob abrigos com tetos improvisados e
paredes incompletas ou inexistentes. Nesta área, as atividades de controle são
deficientes devido à dificuldade de acesso. O fluxo migratório é intenso, com os
garimpeiros mudando de lugar constantemente (Escobar, 1994). Nos garimpos
abertos a incidência é alta, dadas as facilidades de exposição, uma vez que os
garimpeiros trabalham com pouca roupa e nos horários de maior atividade vetorial;
há multiplicidade de criadouros decorrente da forma como o espaço é alterado; e
existência de muitos portadores assintomáticos. Já nos garimpos fechados, onde
alguns fatores sociais e econômicos são controlados, a malária não é um problema
sério, sendo as medidas de controles desenvolvidas com relativa facilidade (Barata,
1995).
A segunda fronteira, onde a transmissão da malária continua aumentando, é
caracterizada pela atividade agropecuária. Nas etapas iniciais de ocupação há, o
estabelecimento de altos níveis de prevalência de malária, facilitado pela
abundância de vetores contaminados pelo Plasmodium, pela precariedade das
habitações e pela significativa contaminação por exposição extradomiciliar devido à
existência de atividades relacionadas à derrubada da floresta para o plantio ou
24
pastagem. Nota-se também que em novas áreas de ocupação a presença masculina
pode ser maior do que a feminina: dadas às especificidades da atividade nesse
estágio inicial e as suas precárias condições, a imigração da mulher e filhos pode
ocorrer em um período posterior à migração masculina (Barbieri, 2001).
Após a fase inicial de ocupação há uma estabilização dos assentamentos, e
com a presença de áreas desmatadas e melhoria nas condições habitacionais, criase um novo “equilíbrio ambiental” caracterizado por uma menor interação entre o
homem e os vetores transmissores, com redução nos níveis iniciais de prevalência
de malária e sua estabilidade em níveis baixos. Há também, nessa fase, uma maior
inserção de unidades familiares, com maior equilíbrio em termos de Razão de Sexo
e distribuição populacional entre grupos etários, definindo um perfil ocupacional
cujas características individuais e domiciliares relacionam-se a um perfil mais brando
de malária. A redução de malária em áreas de colonização e pecuária irá depender
também do tipo de interação com áreas vizinhas. A proximidade de uma área urbana
ou de colonização a um garimpo com alta prevalência de malária pode conferir aos
primeiros uma alta prevalência da doença, sobretudo quando houver uma
mobilidade considerável de pessoas entre as áreas (por exemplo, colono que
trabalha parcialmente no garimpo e mora em um sítio, ou um garimpeiro que reside
em um núcleo urbano) (Barbieri, 2001).
Na década de 60, foi promovida intensa migração para a região amazônica
em decorrência do projeto geopolítico de integração das regiões Norte e CentroOeste, através de diversas modalidades de assentamentos de colonos. Cidades
inteiras foram construídas em curto período de tempo, sendo que o custo desta
ocupação foi elevado, colaborando para isso a malária (Escobar, 1994).
Projetos desenvolvimentistas, implantados a partir da década de 70,
promoveram grandes investimentos e estimularam ainda mais o deslocamento de
grandes contingentes populacionais, sem contato prévio com a malária, para as
áreas endêmicas (Ministério da Saúde, 2005).
Os casos de malária vinham diminuindo desde 1989, em parte, graças à
estabilização da incidência nas áreas de colonização, passada a etapa inicial de
ocupação e, em parte, graças às mudanças adotadas na estratégia de controle, que
conferiram maior autonomia às direções locais, que buscaram adaptar os
25
instrumentos disponíveis às diversas situações epidemiológicas. Entretanto, esta
nova atitude encontrou seu limite na escassez de profissionais devidamente
capacitados para avaliação da estrutura epidemiológica e organização de uma
proposta coerente de intervenção. A padronização extrema das condutas, vigente
durante a fase campanhista, dificultou uma atitude mais flexível por parte dos
profissionais. Agregou-se a esta dificuldade a desorganização do aparelho do
Estado no nível federal e, em grande medida, também no nível estadual, e a
indefinição dos papéis desses dois níveis face às propostas de municipalização
(Barata, 1995).
Em 1990, todos os estados da Amazônia Legal apresentaram índice
parasitário anual acima de sete lâminas por 1.000 habitantes: Maranhão (7,2),
Amazonas (16,9) Pará (22,6), Mato Grosso (28,8), Acre (38,5), Amapá (43,2)
Rondônia (128,3) e Roraima (146,5). A enorme disparidade de risco entre os
estados fica ainda mais acentuada quando se analisa a situação dos municípios.
Verifica-se, assim, que a malária é um problema localizado e relacionado com a
exploração das riquezas minerais em garimpos abertos e com a ocupação agrícola
das terras da região norte, originalmente cobertas pela floresta amazônica.
Relativamente poucas localidades respondem pela produção da maioria dos casos.
São de grande importância para o controle da doença os deslocamentos freqüentes
de indivíduos que, por razões ocupacionais principalmente, se movimentam entre a
área endêmica e as diversas áreas indenes do país (Barata, 1995).
Observou-se queda na incidência de malária na região amazônica a partir de
1999, coincidindo com a implementação do Plano de Intensificação das Ações de
Controle da Malária (PIACM). Esse fenômeno acentuou-se após 2003, como
resultado do Programa Nacional de Controle da Malária (PNCM), que reduziu 63% a
incidência da doença na maioria dos estados desta região. Por outro lado, em
Rondônia, essa incidência se manteve alta em 2003, não acompanhando, portanto,
essa tendência (Reymão, 2005).
26
3.1.5 Rondônia e a Malária
Rondônia ocupa 243.044 km2 da parte sudoeste da Amazônia Brasileira,
correspondendo a 2,8% da área do país, predominando a floresta tropical úmida,
ricas bacias hidrográficas, alta pluviosidade, temperatura média anual elevada e
relevo acidentado (Simão, 2006).
A economia do Estado esteve relacionada com aspectos históricos que,
através de seus atores, buscaram penetrar, conhecer, ocupar e explorar as riquezas
da Amazônia Ocidental. No século XVII a economia estava relacionada com a
penetração das bandeiras, à procura da mão de obra indígena, do ouro e da prata
do Peru (Escobar, 1994).
No século XIX, houve o surgimento da demanda no mercado internacional de
borracha nativa, provocando um grande estímulo à sua produção, promovendo o
chamado “primeiro Ciclo da Borracha”, entre 1877 e 1880. Com a implementação da
produção da borracha na Malásia, como também a descoberta da borracha sintética
originada do petróleo, a economia extrativista da região passou por um período de
estagnação, entre 1910 e 1940, ressurgindo apenas em 1943, durante a segunda
Guerra Mundial (Fernandes; Guimarães, 2001).
Até 1970, os movimentos migratórios originados historicamente pelos ciclos
do ouro, borracha e cassiterita e pela construção da Estrada de Ferro MadeiraMamoré, não foram suficientemente consistentes para descaracterizar Rondônia
como uma região sub-povoada dentro do contexto nacional, apresentando em 1950,
1960 e 1970 densidades demográficas de 0,15, 0,28 e 1,46, respectivamente
(Ministério da Saúde, 1990).
A construção da BR-364, ligando Cuiabá a Porto Velho, a transferência da
fronteira agrícola do Centro-Sul para Rondônia e a implantação pelo Governo
Federal através do Instituto Nacional de Controle e Reforma Agrária (INCRA) de
projetos de colonização para pequenos agricultores foram instrumentos decisivos na
consolidação da ocupação desta área, que em 1980, atingiu uma densidade
demográfica de 2,02 hab/km2 e uma taxa geométrica de crescimento de 16% ao ano
entre 1970 e 1980. Essa transformação na área econômica apresentava as
seguintes conseqüências: expansão e diversificação da produção agrícola;
27
surgimento de novo padrão de crescimento, concentrado na estrutura agropecuária;
exploração do ouro e formação do garimpo (Escobar, 1994).
Rondônia é, portanto, dos estados da região norte, aquele que juntamente
com o Acre experimentou o mais intenso movimento migratório na década de 70,
com a instalação de muitos projetos de colonização agropecuária. A influência da
colonização em Rondônia foi tão marcada que mais de 90% de seus atuais
municípios são originários de Projetos Integrados de Colonização (PICs) (Silveira;
Rezende, 2001).
Martine (1991), citado por Ott (2002), relata que no caso específico de
Rondônia ocorreu um aumento populacional por deslocamento e não por
crescimento vegetativo. Trata-se, portanto, de uma redistribuição espacial da
população que "segue, grosso modo, a dinâmica espacial das atividades produtivas,
que se re-alocam no espaço em função de transformações no cenário econômico
nacional e internacional, determinando onde e como a população afetará e será
afetada pelo meio ambiente".
Segundo Cemin (1992), a massiva migração ocorrida em Rondônia afetou de
modo profundo o meio ambiente, dado que significou a transformação do modelo de
base extrativista vegetal e mineral para o modelo agropecuáriol. Se o primeiro
impactava relativamente pouco a floresta, o segundo somente poderia subsistir pela
derrubada da mata. Os colonos que recebiam lotes estavam obrigados a derrubar a
floresta para iniciar suas lavouras e para garantir a posse da terra, conforme
determinavam as normas do INCRA. No início, as derrubadas não foram extensas,
limitadas que estavam pela reduzida disponibilidade financeira dos pequenos
agricultores e pelo uso quase exclusivo da mão de obra familiar. À medida que, a
agricultura de subsistência e de mercado foi sendo abandonada, instalou-se a
pecuária como atividade dominante e a derrubada de florestas atingiu o seu ápice
em meados dos anos oitenta (Ott, 2002).
Da mesma forma, o novo ambiente impactou fortemente as populações
migradas para Rondônia, que eram predominantemente do sul/sudeste brasileiro,
com pouco ou nenhum conhecimento sobre o novo ambiente. A derrubada da mata
e a presença do homem espantavam os mamíferos existentes na área, mas não
espantavam as fêmeas dos anofelinos que tinham o seu suprimento sangüíneo
28
assegurado involuntariamente pelo ser humano. A precariedade das habitações, que
não contavam com tela de proteção nas portas e janelas, e a exposição do homem
nos horários de pico de atividade anofélica, facilitaram sobremaneira a proliferação
da malária, que assumiu caráter epidêmico e foi causa de muitas mortes e abandono
puro e simples de muitos lotes (Ott, 2002).
A década de 80, entretanto, não significou apenas o ponto mais alto da
destruição ambiental e da ocupação desordenada em Rondônia. Segundo Márquez
(1987), citado por Brito (2003), esta década significou, também, a verificação do
maior número de casos (278.408) de malária, que em 1988 foi responsável por 50%
de todos os casos registrados no país (Ministério da Saúde, 1990).
Em 1991, o Estado de Rondônia estava dividido em 23 municípios, 16 dos
quais registraram mais de mil casos cada um e foram responsáveis por mais de 88%
de todos os casos de malária (Alvorada do Oeste, Ariquemes, Cerejeiras, Costa
Marques, Colorado do Oeste, Guajará-Mirim, Jaru, Ji-Paraná, Machadinho D’Oeste,
Ouro Preto do Oeste, Pimenta Bueno, Porto Velho, Rolim de Moura, São Miguel do
Guaporé, Vila Nova do Mamoré e Vilhena. Oito destes municípios tiveram um IPA
por mil habitantes acima de 100: Ariquemes (499,0), Cerejeiras (107,6), Costa
Marques (849,4), Jaru (203,7), Machadinho D’Oeste (798,1), Porto Velho (189,8),
São Miguel do Guaporé (202,3) e Vila Nova do Mamoré (748,4) (Escobar, 1994).
Ainda no ano de 1991, as atividades de garimpo foram as principais
responsáveis pela transmissão nos municípios de Guajará-Mirim e Vila Nova do
Mamoré. Nos municípios de Alvorada do Oeste, Cerejeiras, Colorado do Oeste,
Costa Marques, Ouro Preto do Oeste e São Miguel do Guaporé as atividades
ligadas à colonização foram as mais associadas à transmissão. No município de
Machadinho D’Oeste, tanto a mineração como a colonização estavam envolvidas.
Os municípios de Jaru, Ji-Paraná, Pimenta Bueno, Rolim de Moura e Vilhena foram
receptores de casos de malária de outras regiões do Estado. Malária peri-urbana e
casos de malária do garimpo de Bom Futuro representaram cada um, 10% dos
casos do município de Ariquemes, e 80% foram provenientes de projetos de
colonização. No município de Porto Velho, 25% dos casos foram de transmissão
peri-urbana, 10% de atividade garimpeira e os demais de áreas rurais. A
persistência da transmissão da malária na zona urbana de todos os municípios do
29
Estado, em maior e menor quantidade, certamente estavam relacionados com a
existência de criadouros, em especial igarapés e rios que margeiam ou cortam as
cidades, além das atividades desenvolvidas na mata pelos habitantes da zona
urbana (Escobar, 1994).
3.2 ANÁLISE ESPACIAL
As primeiras análises espaciais aplicadas a problemas epidemiológicos foram
realizadas pelo médico John Snow em 1854, que relacionou os casos de cólera em
Londres com a distribuição espacial dos poços de água. Nesse caso essa aplicação
serviu como instrumento para se conhecer o comportamento da epidemia de cólera
(Simão, 2006).
No Brasil, desde finais da década de 80 que na área da saúde vem se
discutindo e experimentando diversas abordagens, onde a localização espacial e os
Sistemas de Informações Geográficas (SIG) têm papel destacado (Carvalho; SouzaSantos, 2005).
Os SIG são ferramentas computacionais capazes de capturar, armazenar,
recuperar, analisar e apresentar dados espaciais. As partes componentes de um
SIG incluem um banco de dados, informação espacial ou cartográfica e um
mecanismo para relacionar todas as informações. Estabelecidas estas condições o
SIG é capaz de gerar um mapa permitindo a visualização do padrão espacial do
fenômeno (Câmara et al., 2004b).
Além da percepção visual da distribuição espacial do problema, é muito útil
traduzir os padrões existentes em considerações objetivas e mensuráveis, como no
caso dos epidemiologistas que procuram respostas para questões como: A
distribuição dos casos de uma doença forma um padrão no espaço? Existe
associação com alguma fonte de poluição? Evidência de contágio? Variou no
tempo? (Câmara et al., 2004b).
Em resumo, os métodos de análise espacial na saúde coletiva vêm sendo
utilizados principalmente em estudos ecológicos, na detecção de aglomerados
espaciais ou espaço-temporais, na avaliação e monitoramento ambiental e aplicados
ao planejamento e avaliação dos serviços de saúde (Bailey, 2001).
30
De acordo com Cressie (1991), citado por Carvalho e Souza-Santos (2005),
os principais objetivos dos estudos ecológicos são a identificação de regiões de
sobre-risco em relação à média global do processo estudado e a busca de fatores
potencialmente explicativos dos diferenciais de incidência encontrados, seja no
campo da análise exploratória, “mapeando” doenças, ou buscando modelos
explicativos, identificando diferenciais de risco e apontando medidas preventivas.
Portanto, a relação espacial entre os dados de malária contribuirá
significativamente para o avanço na compreensão desta doença.
3.2.1 Dependência e Autocorrelação Espacial
Um aspecto fundamental da análise espacial é a caracterização da
dependência espacial, que demostra como os valores estão correlacionados no
espaço. A autocorrelação é a expressão do conceito de dependência espacial e é
utilizada para estimar quanto o valor observado de um atributo numa região é
dependente dos valores desta mesma variável nas localizações vizinhas (Câmara et
al., 2004b). Portanto, a dependência espacial pode ser entendida como a tendência
de que o valor de uma ou mais variáveis associadas a uma determinada localização
assemelhe-se mais ao valor de suas amostras vizinhas do que ao restante das
localizações do conjunto amostral (Ramos, 2002).
3.2.2 Indicadores Globais e Locais de Autocorrelação Espacial
A dependência espacial pode ser medida de diferentes formas. O índice de
Moran é a estatística mais difundida e mede a autocorrelação espacial a partir do
produto dos desvios em relação à média. O índice global de Moran é a expressão da
autocorrelação considerando apenas o primeiro vizinho e fornece um único valor
como medida da associação espacial para todo o conjunto de dados, o que é útil na
caracterização da região de estudo como um todo. No entanto, quando lidamos com
grande número de áreas, é muito provável que ocorram diferentes regimes de
associação espacial e que apareçam máximos locais de autocorrelação espacial,
onde a dependência espacial é ainda mais pronunciada. Assim, muitas vezes é
31
desejável examinar padrões em maior detalhe. Para tanto, é preciso utilizar os
indicadores locais que produzem um valor específico para cada área, permitindo
assim a identificação de agrupamentos (Câmara et al., 2004a).
A estatística espacial local foi desenvolvida para quantificar o grau de
associação espacial a que cada localização do conjunto amostral está submetida em
função de um modelo de vizinhança pré-estabelecido. Convencionou-se chamar de
Indicadores Locais de Associação Espacial (LISA) os operadores estatísticos com
esta finalidade (Ramos, 2002). Anselin (1995), citado por Ramos (2002), aponta que
existe uma proporcionalidade direta entre o valor da autocorrelação global e os
valores das autocorrelações locais. Ele demonstra que os LISAs permitem a
decomposição dos indicadores globais em contribuições individuais, indicando
porções
territoriais
de
não
estacionariedade
e
identificando
aglomerados
significativos de valores semelhantes em torno de determinadas localizações.
A significância estatística do uso do índice de Moran local é computada de
forma similar ao caso do índice global. Para cada área, calcula-se o índice local, e
depois se permuta aleatoriamente o valor das demais áreas, até obter uma pseudodistribuição para a qual possamos computar os parâmetros de significância. Uma
vez determinada a significância estatística do índice local de Moran, é útil gerar um
mapa indicando as regiões que apresentam correlação local significativamente
diferente do resto dos dados. Estas regiões são áreas com dinâmica espacial própria
e que merecem análise detalhada (Câmara et al., 2004a).
3.2.3 Diagrama de Espalhamento de Moran
Outra ferramenta utilizada na exploração de padrões de associação espacial
é o diagrama de espalhamento de Moran, uma maneira adicional de visualizar a
dependência espacial. Construído com base nos valores normalizados (valores de
atributos subtraídos de sua média e divididos pelo desvio padrão), permite analisar o
comportamento da variabilidade espacial. A idéia é comparar os valores
normalizados do atributo numa área com a média dos seus vizinhos, construindo um
gráfico bidimensional de z (valores normalizados) por wz (média dos vizinhos), que é
dividido em quatro quadrantes, exemplificado na Figura 1. Os quadrantes podem ser
32
interpretados como: Q1 (valores positivos, médias positivas) e Q2 (valores
negativos, médias negativas): indicam pontos de associação espacial positiva, no
sentido que uma localização possui vizinhos com valores semelhantes. Q3 (valores
positivos, médias negativas) e Q4 (valores negativos, médias positivas): indicam
pontos de associação espacial negativa, no sentido que uma localização possui
vizinhos com valores distintos (Câmara et al., 2004a).
Figura 1 – Gráfico de espalhamento de Moran
3.2.4 Box Map e Moran Map
O Box Map e o Moran Map são dispositivos gráficos de visualização
baseados nos resultados obtidos para os indicadores locais e para o gráfico de
espalhamento de Moran.
No Box Map, os valores variam de 1 a 4, sendo cada objeto classificado
conforme sua posição em relação aos quadrantes do gráfico de espalhamento de
Moran: 1 (Q1), 2 (Q2), 3 (Q3) e 4 (Q4), recebendo uma cor correspondente no mapa
gerado.
No Moran Map, somente os objetos para os quais os valores de LISA foram
considerados significantes (p ≤ 0,01) aparecem classificados no quadrante do
gráfico de espalhamento de Moran. Os demais objetos ficam classificados como
sem significância (Neves et al., 2002). Neste caso os valores são os seguintes: 0
(não significante), 1 (Q1), 2 (Q2), 3 (Q3) e 4 (Q4).
33
4 METODOLOGIA
4.1 INDICADORES E FONTE DE DADOS
Foi realizado estudo ecológico descritivo da malária no Estado de Rondônia
no período de 1994 a 2005, pautado em dados secundários. Os dados de 1994 a
2002 foram disponibilizados pela FUNASA armazenados no SISMAL; os de 2003 a
2005 foram obtidos no SIVEP-Malária da SVS do Ministério da Saúde.
Para aqueles municípios criados em 1994 e 1995 os registros de casos de
malária somente constam a partir do ano de 1996. Para Chupinguaia e Pimenteiras
do Oeste as notificações só foram verificadas a partir de 1997. Os dados obtidos
encontram-se distribuídos por lâminas positivas, sexo, faixa etária, tipo de malária e
internações.
Para a representação gráfica (histograma) da faixa etária houve necessidade
de ajuste das freqüências, para que as áreas das barras (colunas) se tornassem
proporcionais às freqüências, em virtude da existência de intervalos de classes
diferentes. O ajuste foi feito dividindo-se o número de casos de cada classe pela
amplitude da respectiva classe, obtendo-se como resultado o “número de casos por
unidade de intervalo” (Berquó; Souza; Gotlieb, 1981).
As estimativas populacionais utilizadas para calcular a variação populacional
em cada período por município e como denominador no cálculo do Índice Parasitário
Anual (IPA) foram obtidas no site do Banco de Dados do Sistema Único de Saúde
(DATASUS) tendo como fonte o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
(IBGE). No entanto, estas informações não estavam disponíveis nos anos de 1994,
1995 e 1996 para os municípios criados em 1994 e 1995, sendo utilizado para esses
municípios no ano de 1996 os dados populacionais constantes na base de dados do
SISMAL. A malha digital do Estado de Rondônia com os 52 municípios atuais foi
obtida no site do DATASUS.
Os dados referentes ao número de famílias assentadas pelos programas
oficiais de acordo com o município de assentamento foram disponibilizados pelo
INCRA. Obteve-se o percentual de área desmatada de 2002 a 2005, com base nos
registros obtidos da Secretaria de Estado do Desenvolvimento Ambiental (SEDAM).
34
Para cada período foi considerada a média do número de famílias assentadas e do
percentual de área total desmatada nos municípios. A variação populacional foi
expressa pelo percentual da diferença entre a estimativa da população do município
no início e do final de cada período.
Foram calculados o IPA, Índice de Lâminas Positivas (ILP) e Índice de
Lâminas Positivas para Plasmodium falciparum (ILPF). Para o IPA adotou-se as
seguintes agregações: a) Sem registro; b) 0 a 9,9; c) 10 a 49,9; d) 50 a 99,9; e) 100
a 399,9; f) 400 a 699,9 e g) 700 a 1399,9 casos/mil habitantes. A organização dos
dados e a construção dos indicadores foram desenvolvidos no programa Excel.
4.2 ANÁLISE ESPACIAL
Os critérios para definição da metodologia da análise espacial foram definidos
conforme proposta de Atanaka-Santos, et al., 2007. Para a construção dos mapas
recorreu-se ao artifício de agregar o IPA de malária em período de três anos. Os
períodos adotados foram: período 1 (P1) de 1994 a 1996; período 2 (P2) de 1997 a
1999; período 3 (P3) de 2000 a 2002 e período 4 (P4) de 2003 a 2005. O IPA de
cada período foi calculado a partir da média dos IPAs anuais. Em relação aos
municípios criados no período estudado calculou-se a média do IPA considerando
como denominador o número de anos após a criação do município. Os mapas foram
gerados no programa Terra View fazendo-se a relação da malha digital do município
com risco para malária por meio dos valores do IPA.
Para o estudo exploratório do padrão espacial foram utilizados os índices de
Moran global e local (LISA). O índice global que fornece uma medida geral da
associação espacial existente no conjunto de dados mediu o grau de correlação
espacial entre os pares de vizinhança, ponderado pela proximidade geográfica.
O índice de Moran local produziu um valor específico para cada área,
permitindo a identificação de aglomerados de áreas com padrões significativos de
associação espacial. Os valores produzidos correspondem aos verificados para os
quatro quadrantes do diagrama de espalhamento de Moran, onde:
No quadrante I (+/+) se localizavam os municípios com alto IPA e estavam no
entorno de municípios vizinhos que também tinham um alto IPA; no quadrante II (-/-),
35
pelo contrário, encontravam-se os municípios com baixo IPA e no entorno de
municípios que também tinham baixo IPA. Nesses quadrantes o estatístico de Moran
teve valor positivo e apresentou uma idéia da possível associação do
comportamento da malária. No caso em que os valores no diagrama prevaleceram
nos quadrantes III (+/-) e IV (-/+) o valor do estatístico de Moran foi negativo,
indicando que as relações que prevalecem são aquelas onde os municípios tinham
alto IPA e estavam rodeados de outros com baixo IPA quadrante (III). O contrário
verifica-se para o quadrante IV, onde os municípios tinham baixo IPA e estavam
rodeados de outros com alto IPA.
Para determinação das áreas de maior, menor e intermediário risco para
malária, elaborou-se mapas representativos do índice de Moran Local para o IPA
denominado Box Map. Para visualização das áreas com autocorrelação espacial
estatisticamente significantes (p ≤ 0,01) foram utilizados mapas representativos para
o IPA do Moran Map.
36
5. RESULTADOS
5.1 ANÁLISE TEMPORAL
No período de 1994 a 2005 o comportamento da malária em Rondônia
passou por dois momentos distintos. O primeiro compreendido entre os anos de
1994 e 2000 revelava um Estado com expressiva redução do número de casos, que
de 133.838 caiu para 54.239 num período de sete anos, correspondendo a um
percentual de redução de 59,5%. O segundo entre 2001 e 2005 contraditoriamente
demonstra uma ascensão gradativa e representativa do número de casos que de
57.666 aumentou para 118.636 em cinco anos demonstrando aumento de 105,7%
(Figura 2).
160.000
140.000
Lâminas Positivas
120.000
100.000
80.000
60.000
40.000
20.000
0
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
Figura 2 – Distribuição do número de lâminas positivas para malária, Rondônia,
1994 a 2005.
O IPA no período apresentou comportamento similar ao observado para
lâminas positivas, onde nos anos de 1994 a 2000 ocorreu um decréscimo
considerável do IPA de 103,7 para 39,3 casos/mil habitantes fazendo com que o
Estado de Rondônia, considerado de alto risco até 1998, passasse a ser
37
considerado de médio risco. Esta tendência começou a mudar e verificou-se um
aumento gradativo do IPA de 41,0 em 2001 para 77,3 casos/mil habitantes em 2005
fazendo com que o Estado retornasse à situação de alto risco (Tabela 1).
Tabela 1 – Alguns dados epidemiológicos para malária, Rondônia, 1994 a 2005.
Ano
IPA
ILP (%)
ILPF (%)
1994
103,7
26,0
34,6
1995
100,4
23,3
40,1
1996
75,2
19,9
28,3
1997
55,2
18,3
21,4
1998
61,0
19,6
22,5
1999
48,8
18,3
23,6
2000
39,3
16,2
25,2
2001
41,0
17,9
25,8
2002
49,8
20,6
29,7
2003
64,5
26,3
30,8
2004
72,4
27,3
26,9
2005
77,3
28,0
22,1
No período o ILP para malária variou de 16,2% a 28,0% do total de exames
positivos. Este índice sofreu redução até 2000 quando o percentual observado foi de
16,2%, a partir de então, verificou-se uma tendência ascendente deste índice que de
17,9% em 2001 passou para 28,0% em 2005 (Tabela 1).
O índice de lâminas positivas para P. falciparum (ILPF) apresentou variação
descendente de 1994 (34,6%) a 1997 (21,4%), sofrendo acréscimo contínuo até
2003 (30,8%). De 2003 a 2005, observou-se diminuição do ILPF para 22,1% (Tabela
1).
Verificou-se no período (1998 a 2005) redução no percentual de internações
hospitalares por malária de 1998 (14,1%) a 2005 (9,4%) resultando na diminuição de
32,9% desse indicador.
38
No período, o percentual de internações hospitalares decorrentes de
infecções pelos protozoários P. vivax e P. falciparum foi de 27,3 e 22,8
respectivamente. Observou-se aumento gradativo das internações ocasionadas por
essas duas espécies de 1998 a 2005. Opostamente, verificou-se redução da
notificação de outras formas de malária e malária não especificada (Figura 3).
70
60
% de internações
50
40
30
20
10
0
1998
1999
P. falciparum
2000
P. vivax
2001
P. malariae
2002
2003
Malária não especificada
2004
2005
Outras formas
Figura 3 – Internações por espécie parasitária, Rondônia, 1998 a 2005.
No período de 2001 a 2005 verificou-se diferença acentuada na distribuição
dos casos de malária entre os sexos, onde o percentual encontrado para o sexo
masculino foi de 67,4%.
Analisado o período de 2003 a 2005 verificou-se que o número de casos de
malária é maior nas faixas etárias intermediárias, sendo mais incidente nas faixas de
10 a 19 e 20 a 39 anos. Nas faixas extremas de menor de 1 ano e de 80 a 99 anos,
o número de casos se reduz de forma representativa (Figura 4).
39
Figura 4 – Distribuição dos casos de malária segundo grupo etário, Rondônia, 2003
a 2005.
5.2 ANÁLISE ESPACIAL
O IPA em Rondônia decresceu do primeiro (93,1) ao terceiro (43,4) período,
entretanto, no quarto (71,4) este índice sofreu considerável aumento.
Os mapas da Figura 5 demonstram a variação dos municípios segundo risco
de transmissão para malária, de acordo com classificação adotada pela Secretaria
de Vigilância em Saúde (SVS):
- Alto risco (IPA maior que 49,9 casos/mil habitantes): 25 (50,0%) municípios
no período 1 (P1), 19 (36,5%) no período 2 (P2), 14 (26,9%) no período 3 (P3) e 16
(30,8%) no período 4 (P4).
- Médio risco (IPA entre 10 e 49,9 casos/mil habitantes): 12 (24,0%)
municípios no P1, 6 (11,5%) no P2, 10 (19,2%) no P3 e 16 (30,8%) no P4.
- Baixo risco (IPA menor que 9,9 casos mil/habitantes): 13 (26,0%)
municípios no P1, 27 (51,9%) no P2, 28 (53,8%) no P3 e 20 (38,5%) no P4.
No período 1 (P1) em 2 municípios (Chupinguaia e Pimenteiras do Oeste) não
houve registro de casos.
40
A medida de autocorrelação espacial traduzida pelo índice de Moran global do
IPA foi igual 0,52; 0,51; 0,54 e 0,71 com p = 0,01 de 1994 a 1996 (P1), de 1997 a
1999 (P2), de 2000 a 2002 (P3) e de 2003 a 2005 (P4) respectivamente. Estes
valores indicam que o IPA está correlacionado no espaço.
Observou-se dependência espacial, isto é, semelhança do IPA entre seus
municípios vizinhos e com menor dispersão de casos. A força de correlação
aumentou do primeiro ao quarto período. Esta variação, em comparação com o
mapeamento dos valores do IPA (Figura 5), indicou a existência de uma dinâmica
específica de transmissão no Estado que foi passível de verificação por meio de
análise de áreas de risco visualizadas nos mapas gerados pelo Box Map (Figura 6).
Através da visualização dos mapas gerados pelo Moran Map foi possível
identificar áreas, ou seja, agrupamentos de municípios de alto e baixo valor de IPA
com autocorrelação espacial estatisticamente significante (p ≤ 0,01) (Figura 7).
5.2.1 Área de Maior Risco de Transmissão: Q1 (+/+)
Os municípios localizados na área considerada como de maior risco
apresentaram redução expressiva do IPA. Entretanto, apesar da redução, os IPAs
médios foram de 600,7; 336,9 e 203,0 nos períodos P1, P2 e P3, respectivamente,
com aumento deste índice no P4 (242,5).
A área homogênea de maior risco para malária identificadas pelo Box Map
apresentou 15 municípios no P1, 13 no P2, 11 no P3 e 13 no P4. Esta área sofreu
nítido processo de espalhamento, para a região norte/noroeste/nordeste do Estado.
Vale ressaltar que permaneceram nessa área em todos os períodos 11 municípios
(Alto Paraíso, Buritis, Campo Novo de Rondônia, Candeias do Jamari, Cujubim,
Itapuã do Oeste, Machadinho D’Oeste, Monte Negro, Nova Mamoré, Rio Crespo e
Vale do Anari) (Figura 6).
Verificou-se nessa área que a proporção de agrupamentos de municípios com
autocorrelação estatisticamente significante, com 95% de intervalo de confiança,
aumentou de 9 no P1 para 10 no P2, retornando a 9 no P3 e 10 no P4. Destes
municípios, 8 (Alto Paraíso, Buritis, Candeias do Jamari, Cujubim, Itapuã do Oeste,
Machadinho D’Oeste, Nova Mamoré e Rio Crespo) permaneceram nessa área em
41
todos os períodos. Estes municípios com IPA pronunciado em relação aos
municípios vizinhos, localizavam-se predominantemente na região fronteiriça a
Bolívia e aos estados do Amazonas e Mato Grosso (Figura 7).
Outra variação importante nesta área de maior risco foi o intenso crescimento
populacional no P1 (45,4%), passando a crescer em taxas expressivamente
menores nos períodos subseqüentes. A média de famílias assentadas sofreu
redução expressiva do P1 (426,7) para o P2 (193,9), a redução continuou de forma
gradativa até atingir média de 66,8 famílias assentadas no P4. O percentual de área
desmatada analisada para os períodos P3 (2,7%) e P4 (2,6%) não sofreu variação
expressiva (Tabela 2).
5.2.2 Área de Menor Risco de Transmissão: Q2 (-/-)
Verificou-se redução gradativa do IPA de 28,1 lâminas positivas/mil habitantes
no P1 para 7,0 no P3 com aumento para 12,7 no P4.
Identificou-se nos mapas da Figura 6, gerados com base no Box Map, maior
número de municípios agrupados em áreas consideradas como de menor risco.
Observou-se aumento do número desses municípios do P1 (32) ao P4 (37). Um
grande agrupamento geográfico de IPA reduzido nos quatro períodos estava
localizado predominantemente na região sul/sudeste do Estado
Entre os municípios localizados na área de menor risco de transmissão de
malária não houve variação considerável no número de municípios com
autocorrelação estatisticamente significante com 95% de intervalo de confiança
sendo verificados 20 municípios no P1; 16 no P2 e 19 no P3 e P4. Destes
municípios, 11 (Cacoal, Castanheiras, Chupinguaia, Espigão D’Oeste, Parecis,
Pimenta Bueno, Presidente Médici, Rolim de Moura, Santa Luzia D’Oeste, São
Felipe D’Oeste e Urupá) permaneceram na área de menor risco em todos os
períodos. Observou-se o município de Cerejeiras isolado no P2 e Ouro Preto do
Oeste isolado no P3 (Figura 7).
Essa área teve diminuição populacional no P1 (-12,1%) aumentando nos
períodos seguintes, de 2,0% no P2 para 3,0% no P4. Este crescimento foi
expressivamente menor que a média apresentada pelos municípios que constituíram
42
a área de maior risco. Houve aumento na média de famílias assentadas por
município do P1 (79,2) para ao P3 (207,4), não sendo verificado famílias assentadas
no P4. Quanto ao percentual da área total desmatada nos municípios, constatou-se
redução do P3 (1,7%) para o P4 (1,2%), percentuais estes também inferiores ao
apresentado pela área de maior risco (Tabela 2).
5.2.3 Área de Risco Intermediário de Transmissão: Q3 (+/-) e Q4 (-/+)
Na área de risco intermediário, observam-se duas situações: (1) os
municípios que foram enquadrados como Q3, isto é, municípios com o IPA acima da
média e seus vizinhos abaixo da média, e (2) os municípios que foram enquadrados
como Q4, isto é, municípios com IPA abaixo da média e seus vizinhos acima da
média. Os municípios localizados em ambas as áreas apresentaram comportamento
semelhante às áreas de maior e menor risco com reduções do IPA do P1 ao P3 e
aumento no P4 (Tabela 3).
Nos mapas gerados com base no Box Map para área de risco intermediário,
classificada como Q3 apenas o município de Theobroma esteve enquadrado nesta
área no P1, São Francisco do Guaporé no P2 e Costa Marques no P4. No P3
constaram 2 municípios (São Francisco e Costa Marques). O município localizado
nesta área no P1 encontra-se no nordeste do Estado, no P2, P3 e P4 fazem limite
com o país da Bolívia no sudoeste do Estado (Figura 6). Nesta área nenhum
município apresentou correlação espacial estatisticamente significante pelo Moran
Map (Figura 7).
Nos mapas gerados com base no Box Map para área de risco intermediário,
classificada como Q4 observou-se redução do número de municípios localizados
nessa área de 4 no P1 e P2 para 1 no P4. Dos 5 municípios desta área no P3, 2
(Governador Jorge Teixeira e Seringueiras) mudaram para a área de menor risco
(Q2) no P4, enquanto que, outros 2 (Ariquemes e Porto Velho) passaram para área
de maior risco (Q1), permanecendo nessa área apenas o município de GuajaráMirim no P4 (Figura 6).
Na análise dos mapas gerados pelo Moran Map, dos municípios considerados
Q4,
Guajará-Mirim
e
Porto
Velho
apresentaram
autocorrelação
espacial
43
estatisticamente significante no P1, enquanto que, Ariquemes e Porto Velho
estiveram presentes nessa área no P2 e P3. Estes dois últimos localizados na região
noroeste do Estado passaram para área de maior risco (Q1) no P4 (Figura 7).
A variação populacional nas áreas de risco intermediário Q3 e Q4 não sofreu
variação representativa. Esta variação foi menor nos municípios da área de risco
intermediário Q3. Nos municípios Q3 foi observada média de famílias assentadas
apenas nos P1 (78,2) e P3 (197,4). Já nos municípios Q4, média de famílias
assentadas foi observada no P1 (204,7), P2 (172,6) e P3 (206,6). Quanto ao
percentual da área total desmatada nos municípios, constatou-se um aumento do P3
(2,6%) para o P4 (3,1%) nos municípios do Q3. Foi verificada redução do percentual
da área total desmatada do P3 (1,3) para o P4 (0,2) nos municípios do Q4. Os
percentuais dessas duas áreas foram maiores em relação à área de menor risco nos
períodos considerados (Tabela 3).
44
Tabela 2 – Áreas de maior e menor risco para ocorrência da malária geradas pelo
Box Map, 1994 a 2005.
Período
Área de risco -
Área
características
Número de Municípios
IPA (lâm+/mil hab)
Variação
populacional (%)
Maior
risco
Nº de famílias
Q1 (+/+)
assentadas (*)
1994-1996
n = 15
1997-1999
2000-2002
n = 13
n = 11
2003-2005
n = 13
Média
600,7
336,9
203,0
242,5
Min e máx
234,9 e 1364,2
125,8 e 655,2
67,3 e 381,9
87,2 e 524,4
Média
45,4
9,3
10,9
12,8
Min e máx
2,5 e 211,2
-30,5 e 29,2
6,4 e 18,9
5,6 e 22,4
Nº de mun
3
9
4
4
Média
426,7
193,9
124,2
66,8
Min e máx
63 e 1287
37 e 428
33 e 233
31 e 119
% do total de área
Média
-
-
2,7
2,6
desmatada (**)
Min e máx
-
-
0,5 e 6,4
0,9 e 4,3
9
10
9
10
MoranMap
(nº municípios)
p
0,01
Não Sign.
Número de Municípios
IPA (lâm+/mil hab)
Variação
populacional (%)
Menor
risco
Nº de famílias
Q2 (-/-)
assentadas (*)
6
3
2
3
n = 32
n = 34
n = 34
n = 37
Média
28,1
7,5
7,0
12,7
Min e máx
0,4 e 163,4
0,2 e 73,46
0,5 e 47,47
0,2 e 50,0
Média
-12,1
2,0
1,5
3,0
Min e máx
-21,5 e 13,7
-3,95 e 29,5
-4,6 e 8,7
-7,5 e 16,6
Nº de mun
5
10
4
0
Média
79,2
95,6
207,4
0,0
Min e máx
29 e 316
21 e 252
39 e 686
0e0
% do total de área
Média
-
-
1,7
1,2
desmatada (**)
Min e máx
MoranMap
(nº municípios)
p
0,01
Não Sign.
-
-
0,3 e 5,4
0,4 e 3,2
20
16
19
19
14
19
15
18
(*) Para cálculo da média foram considerados apenas os municípios com famílias assentadas pelos programas oficiais
(**) Corresponde a % total de área desmatada nos municípios no ano de 2002, 2003, 2004 e 2005.
45
Tabela 3 – Áreas de risco intermediário para ocorrência da malária geradas pelo Box
Map, de 1994 a 2005.
Área
características
1994-1996
1997-1999
2000-2002
2003-2005
Número de Municípios
n=1
n=1
n=2
n=1
Média
227,9
126,3
87,9
118,7
Min e máx
227,9 e 227,9
126,3 e 126,3
68,8 e 107,1
118,7 e 118,7
Média
9,9
3,4
10,7
10,7
Min e máx
9,9 e 9,9
-3,4 e -3,4
7,9 e 13,6
10,7 e 10,7
Nº de mun
1
0
2
0
IPA (lâm+/mil hab)
Variação
Área a de
risco
intermediário
Q3 (+/-)
Período
Área de risco -
populacional (%)
Nº de famílias
Média
78,2
0,0
197,4
0,0
Min e máx
22 e 176
0e0
99 e 361
0e0
% do total de área
Média
-
-
2,6
3,1
desmatada (**)
Min e máx
-
-
2,2 e 2,9
3,1 e 3,1
0
0
0
0
assentadas (*)
MoranMap
(nº municípios)
p
0,01
Não Sign.
1
1
2
1
n=4
n=4
n=5
n=1
Média
114,4
53,8
32,1
53,6
Min e máx
80,4 e 157,2
51,9 e 57,6
8,9 e 50,1
53,6 e 53,6
Média
6,4
6,4
6,7
4,4
Número de Municípios
IPA (lâm+/mil hab)
Variação
populacional (%)
Área de risco
intermediário
Nº de famílias
Q4 (-/+)
assentadas (*)
Min e máx
-4,7 e 29,2
3,2 e 13,5
3,0 e 11,0
4,4 e 4,4
Nº de mun
2
2
4
0
Média
204,7
172,6
206,6
0,0
Min e máx
141 e 678
23 e 401
22 e 468
0e0
% do total de área
Média
-
-
1,3
0,2
desmatada (**)
Min e máx
MoranMap
(nº municípios)
p
0,01
Não Sign.
-
-
0,1 e 2,9
0,2 e 0,2
3
0
2
0
1
4
3
1
(*) Para cálculo da média foram considerados apenas os municípios com famílias assentadas pelos programas oficiais.
(**) Corresponde a % total de área desmatada nos municípios nos anos de 2002, 2003, 2004 e 2005.
46
5a. IPA de 1994 a 1996 (P1)
5c. IPA de 2000 a 2002 (P3)
5b. IPA de 1997 a 1999 (P2)
5d. IPA de 2003 a 2005 (P4)
Figura 5 – Distribuição do Índice Parasitário Anual pelos municípios de Rondônia,
1994 a 2005.
47
6a. 1994 a 1996 (P1)
6b. 1997 a 1999 (P2)
6c. 2000 a 2002 (P3)
6d. 2003 a 2005 (P4)
Figura 6 – Estratificação de áreas de risco para malária pautada no resultado do
gráfico de espalhamento de Moran (Box Map), Rondônia, 1994 a 2005.
48
7a. 1994 a 1996 (P1)
7b. 1997 a 1999 (P2)
7c. 2000 a 2002 (P3)
7d. 2003 a 2005 (P4)
Figura 7 – Estratificação de áreas de risco para malária pautada no resultado do
Índice de Moran Local (Moran Map), Rondônia, 1994 a 2005.
49
6. DISCUSSÃO
O padrão de redução apresentado pelo IPA entre 1994 e 2000 deve-se em
grande parte à instituição do controle integrado no país a partir de 1992. Naquele
momento houve uma grande expansão da rede de diagnóstico e atendimento aos
casos de malária, assim como a incorporação de muitos recursos localmente
disponíveis para atenção ao doente. Ao lado disso outros eventos e condições
estiveram presentes, como um novo arsenal terapêutico no tratamento da malária
por P. falciparum, e a introdução de testes imunoenzimáticos para rápido diagnóstico
(Silveira; Rezende, 2001). Estes fatores, associados a investimentos financeiros
importantes, como do PCMAN (1989 a 1996), diminuição da migração desordenada
de outras regiões e melhoria das condições de vida da população residente,
certamente contribuíram para a tendência de redução da malária observada em
Rondônia.
Entretanto, um aumento de 105,7% do número de casos de 2001 a 2005
compromete o cumprimento da meta estabelecida pelo programa de controle
integrado. As razões para isso certamente não são aquelas que nas décadas de 70
e 80 serviram à explicação dos altos níveis de transmissão na região, pela ocupação
desordenada e predatória de novos espaços por população altamente suscetível. É
possível que as razões para o recrudescimento que agora se observa se encontrem
na incompleta, e às vezes equivocada, implementação do controle integrado, onde o
controle seletivo do vetor não foi além da intenção, o controle químico que se fazia
deixou de ser feito, o monitoramento das condições de risco é precário, senão
inexistente, a transferência da execução para os níveis regionais e locais é ainda
parcial, e vem gerando dificuldades de natureza organizacional e administrativa
(Silveira; Rezende, 2001).
A redução no ILP observada de 1994 a 2000 refletiu o melhor acesso dos
doentes aos exames, bem como a melhoria do diagnóstico e tratamento, que
proporcionaram
redução
importante
do
número
de
doentes
como
fontes
disseminadoras do plasmódio. Entretanto, a partir de 2001, este índice sofreu
aumento, revelando a necessidade de intensificação das ações dos serviços de
saúde.
50
A incidência de malária no período de 1994 a 2005 decorreu de infecções por
P. vivax e P. falciparum, apesar da diminuição da proporção de malária por P.
falciparum. O declínio da proporção por P. falciparum está vinculado à melhoria do
manejo de casos por meio de diagnóstico precoce e tratamento imediato, a uma
diminuição da atividade extrativa mineral descontrolada e a um menor deslocamento
de população em virtude da estabilização dos projetos de colonização agrícola.
O aumento das internações hospitalares por P. vivax e P. falciparum ocorreu
como conseqüência da redução das notificações de outras formas de malária e
malária não especificada. Entretanto, apesar da redução destas notificações, esta
última ainda representa grande parte dos casos.
Sawyer (1995) apresenta evidências de que fatores como o perfil etário jovem
e predominância de população masculina constituem importantes fatores de risco da
prevalência de malária. Essas características populacionais definem um perfil
ocupacional com clara divisão do trabalho, em que normalmente aos homens na
faixa etária economicamente ativa são facultadas atividades ligadas à produção. Os
indivíduos das faixas etárias extremas, crianças menores de 1 ano e idosos acima
de 80 anos, tradicionalmente sempre estiveram menos expostos à infecção.
Distintos
padrões
de
transmissão
e
intensidade
de
malária
foram
evidenciados ao se destacar os municípios por períodos. Observou-se redução do
IPA e do número de municípios de alto risco do P1 ao P4, com considerável
aumento do número de municípios de baixo e médio risco na região sudeste e uma
pequena fração em direção ao nordeste do Estado (Figura 5).
A dependência espacial calculada estatisticamente pelo Índice de Moran
Global revelou que os valores do IPA nos municípios de Rondônia estão
correlacionados no espaço. Entretanto, por ser esta uma medida geral, ao produzir
um único valor para todo o conjunto de dados de área, foi útil apenas na
caracterização da região de estudo como um todo (Câmara; Monteiro, 2001).
No entanto, através do cálculo do índice de Moran Local, que gera um valor
específico para cada área levando em consideração os municípios vizinhos, foi
possível classificar áreas de risco diferenciado para malária, descartando-se a
aleatoriedade espacial na distribuição da doença.
51
Pelo índice de Moran Local pautado no gráfico de espalhamento de Moran
(Box Map) revelou áreas com associação espacial positiva (municípios vizinhos com
valores semelhantes) e negativa (municípios vizinhos com valores distintos). A
associação espacial positiva foi verificada para áreas de maior risco Q1 (+/+), com
alta incidência de malária e áreas de menor risco Q2 (-/-), com nenhuma ou baixa
incidência. Já a associação espacial negativa foi observada para áreas de risco
intermediário Q3 (+/-) e Q4 (-/+), com diferença pronunciada do IPA entre o
município e seus vizinhos (Figura 6). A identificação destes agrupamentos aponta
diferentes riscos na transmissão da doença que, na prática, não se restringem aos
limites de um município.
Em cada área com associação espacial, positiva ou negativa, estavam
localizados municípios com autocorrelação espacial estatisticamente significante (p
0,01). Esta autocorrelação é visualizada pelo índice de Moran Local (Moran Map)
(Figura 7). As áreas de maior risco com autocorrelação espacial significante podem
ser consideradas críticas, onde possivelmente agregam-se municípios em pleno
processo epidêmico de malária.
No P1, dos 9 municípios existentes na área de maior risco geradas pelo
Moran Map, 7 (Alto Paraíso, Buritis, Candeias do Jamari, Cujubim, Itapuã do Oeste,
Machadinho D’Oeste e Monte Negro) foram criados no período de 1992 a 1995 e
desmembrados dos municípios de Ariquemes, Machadinho D’Oeste e Porto Velho,
considerados de alto risco em 1991. Portanto, os municípios que constituem a área
de maior risco são de urbanização mais recente, verificado a partir do
desmembramento de municípios com elevado risco no início da década de 90 e
caracterizada pela proliferação de loteamentos irregulares, desprovidos de infraestrutura básica e destinados à população de baixa renda, oriunda, em grande parte,
da mobilidade intra-urbana e da migração.
As particularidades observadas nos municípios em 1991 determinaram de
forma importante o comportamento de risco elevado da malária no P1. Nos períodos
subseqüentes, com suavização das atividades de garimpo e colonização, e com a
expansão da rede de diagnóstico e tratamento observou-se redução do número de
áreas e da intensidade de transmissão de malária.
52
Nas tabelas 2 e 3 verificam-se as diferenças apresentadas entre as áreas de
maior, menor e risco intermediário para malária, levando em consideração
indicadores como variação populacional, número de famílias assentadas e
percentual de área total desmatada. Estes determinantes, além de evidenciarem
distintos processos da ocorrência de malária, também auxiliam na compreensão dos
diferentes padrões apresentados pela doença.
No P1, houve intenso fluxo migratório (crescimento populacional de 45,4%),
aliado à intensa mobilidade populacional provocada pela atividade garimpeira, e
ocupação estimulada pelos programas de colonização e assentamento, com média
426,7 famílias assentadas por município. Tal fato indicou uma dinâmica específica
da malária que se apresentou de forma epidêmica, com IPA médio de 600,7
casos/por mil habitantes nesse período (Tabela 2).
Nos períodos 2, 3 e 4 observou-se uma fase de transição entre processo
epidêmico e endêmico, com visível redução do IPA. Houve mudanças nas
características de uso da terra, o que significou também mudanças demográficas,
com importante redução da variação populacional e do número de famílias
assentadas (Tabela 2).
Mesmo considerando as evidências de uma drástica redução do IPA a partir
do P2, a malária ainda persistiu como problema no Estado, que permaneceu com
considerável número de municípios na área de maior risco, visível pelo Moran Map
no P4. Além disso, identificou-se na área de maior risco, um único aglomerado
geográfico, cuja dinâmica expressa o espalhamento dessa área em direção ao
noroeste do Estado (Figura 7d).
Nas áreas de menor risco vale ressaltar que no P1 metade dos municípios de
menor risco foram criados, a partir de 1992, sendo desmembrados principalmente de
municípios de baixo e médio risco. Do P1 ao P4 houve aumento no número de
municípios de menor risco (Tabela 2), o que sugere maior estabilidade no processo
de ocupação indicado por: expressivo aumento do número de municípios com baixo
IPA; crescimento populacional menor; menor área desmatada; média de famílias
assentadas menor. Nesta região, possivelmente os casos notificados sofreram
grande influência do fluxo populacional de casos importados de outra região ou outro
estado.
53
A área de risco intermediário pressupõe situação de transitoriedade entre
área de maior e menor risco, fato observado na dinâmica apresentada pelos
municípios de Porto Velho e Ariquemes que, no P1, P2 e P3 foram enquadrados
como de área de risco intermediário Q4 e, no P4, estavam localizados em área de
maior risco. Situação inversa foi verificada para o município de Governador Jorge
Teixeira que presente na área de risco intermediário Q3 no P1, P2 e P3 evoluiu para
área de menor risco no P4. Outro exemplo pode ser verificado para o município de
Theobroma que no P1 estava enquadrado na área de risco intermediário Q3 evoluiu
para Q1 no P2 e para Q2 no P3 e P4 (Figura 6).
A influência exercida pelos municípios vizinhos na dinâmica da distribuição de
casos de malária em Rondônia provocou a mudança observada na classificação de
risco de alguns municípios entre os períodos. Esta ocorrência está relacionada
principalmente às diferentes etapas do processo de ocupação e/ou organização dos
serviços de saúde.
No P3, a configuração dos municípios de risco intermediário Q3 e Q4 que
fazem fronteira com a Bolívia e Estado do Amazonas, possivelmente seriam
modificada ao se incluir os registros de casos de malária dessas duas localizações.
Desta forma, interpretar a situação dos municípios de transição requer cautela, dada
a complexidade de fatores internos e externos envolvidos.
Os municípios localizados na área de risco intermediário Q3 são mais
vulneráveis que os do Q4, por apresentarem nos quatro períodos valores superiores
do IPA, de crescimento populacional e de área total desmatada (Tabela 3).
54
7. CONCLUSÕES

Em Rondônia, ocorreu redução da intensidade de transmissão de malária nas
áreas expostas ao risco, com redução importante do número de áreas com
elevado risco de transmissão no período de 1994 a 2005.

A tendência observada para a fórmula parasitária foi, como em todo o país,
de acentuada queda na proporção de infecções por P. falciparum.

A evolução do IPA, do ILP e do número de lâminas positivas, mostrou
similaridades, com tendências de redução entre 1994 e 2000, e de aumento de
2001 a 2005.

Verificou-se que os indivíduos do sexo masculino no período de 2001 a 2005
e da faixa etária de 10 a 19 e 20 a 39 anos no período de 2003 a 2005 foram os
mais acometidos pela malária. Este perfil populacional indica a relação da
ocorrência desta endemia com o comportamento ocupacional desses grupos.

Os resultados encontrados apresentaram evidências significativas de
dependência espacial tanto em nível estadual como municipal, sugerindo que a
localização geográfica é importante como determinante da malária no Estado.

Correlacionando-se o padrão espacial do IPA em Rondônia pode-se afirmar
que os municípios que constituem a área de maior risco são os de urbanização
mais recente caracterizada em todos os períodos por maior: crescimento
populacional, número de famílias assentadas (exceto no P3) e percentual do
total de área desmatada em relação às outras áreas de risco.

A maioria dos municípios de Rondônia apresentou associação espacial
positiva estando, portanto, localizados no Q1 e Q2. Pela visualização gerada
pelo Moran Map observou-se claramente que os agregados com valores
elevados de IPA (Q1) sofreram processo de espalhamento para a região
55
noroeste e nordeste do Estado. Já nos municípios com baixos valores de IPA
(Q2) este processo se deu em direção ao sudeste.

As ferramentas de análise espacial aumentaram a compreensão da dinâmica
espacial dos dados, pois contribuíram na identificação de agrupamentos
contínuos, de altos e baixos valores de IPA, e áreas de transição, determinando
áreas de risco para além dos limites político administrativos ao detectar
situações de risco diferenciado para malária.

Também foi possível avaliar os agrupamentos de acordo com o nível de
significância da associação espacial, selecionando os agrupamentos mais
importantes. Tal avaliação pode ser útil na definição de municípios prioritários
para desenvolvimento de ações estratégicas de vigilância e distribuição de
recursos, considerando os diversos fatores envolvidos na transmissão de
malária dos municípios e seus vizinhos.

Esta análise, portanto, demonstrou que a combinação de informações de
saúde com as técnicas de análise espacial, uma vez mais, contribui para o
entendimento
da
epidemiologia
da
malária
em
Rondônia,
sobretudo
contextualizando geograficamente os eventos com seus determinantes sócioambientais.

As técnicas de análise espacial, Box Map e Moran Map merecem ser
avaliadas e comparadas com a atual metodologia utilizada pela SVS na
determinação de áreas de risco e repasse financeiro para controle da malária.
56
REFERÊNCIAS
ALMEIDA, M. C. M; CAIAFFA, W. T; ASSUNÇÃO, R. M; PROIETTI, F. A. Dinâmica
intra-urbana das epidemias de Dengue em Belo Horizonte, MG, 1996-2002. In:
VI Congresso Brasileiro de Epidemiologia. Recife: ABRASCO, 2004.
ANSELIN, L. Local Indicators of Spatial Association-LISA. Geographical Analysis, 27,
n.2, 93/115, 1995. Apud RAMOS, F. R. Análise espacial de estruturas intraurbanas: o caso de São Paulo. Dissertação de Mestrado em Sensoriamento
Remoto. INPE, São José dos Campos, 2002.
ATANAKA-SANTOS, M.; SOUZA-SANTOS, R.; CZERESNIA, D. Análise espacial na
estratificação de áreas prioritárias para o controle da malária no Estado de Mato
Grosso, Brasil. Cadernos de Saúde Pública, 2007; 23(5): 1099-1112.
BAILEY, T. Spatial Statistics Methods in Health. Cadernos de Saúde Pública, v.,
17, n.5, 2001.
BARATA, R. C. Malária no Brasil: Panorama Epidemiológico na Última Década.
Cadernos de Saúde Pública. Rio de Janeiro, v.11, n.1, p. 128-136, jan/mar, 1995.
BARBIERI, A. F. População, saúde e uso da terra: avaliação da prevalência de
malária em uma região da Amazônia brasileira. 23rd. General Conference of
IUSSP, 2001.
BERQUÓ, E. S.; SOUZA, J. M. P.; GOTLIEB, S. L. D. Bioestatística. 1.ed. São
Paulo: EPU, 1981.
BRITO, J. S. Análise da descentralização das ações de controle da malária no
Estado de Rondônia: Dois estudos de caso. Rio de Janeiro: 2003. Dissertação
(Mestrado em Saúde Pública), FIOCRUZ/ENSP.
57
CÂMARA, G; MONTEIRO, A. M. Técnicas de geocomputação para análise espacial:
é o caso para dados de saúde? Cadernos de Saúde Pública, v 17, p.1059-1071,
2001.
CÂMARA, G.; CARVALHO; CRUZ; CORREA. Análise de dados de área. In:
DRUCK, S.; CARVALHO, M. S.; CÂMARA, G.; MONTEIRO, A. M. V (eds). Análise
Espacial de Dados Geográficos. Brasília: EMBRAPA, 2004a.
CÂMARA, G.; MONTEIRO, A. M.; FUCKS, S. D.; CARVALHO, M. S. Análise
Espacial e Geoprocessamento. In: DRUCK, S.; CARVALHO, M. S.; CÂMARA, G.;
MONTEIRO, A. M. V (eds). Análise Espacial de Dados Geográficos. Brasília:
EMBRAPA, 2004b.
CAMARGO, E. P. Malária, maleita, paludismo. In: Ciência e Cultura, v. 55, n. 1, p.
26-29, 2003.
CARVALHO, M. S.; SOUZA-SANTOS, R. Análise de dados espaciais em saúde
pública: métodos, problemas, perspectivas. Cadernos de Saúde Pública, Rio de
Janeiro, v.21(2), p.361-378, 2005.
CARVALHO, M. S.; CRUZ, O. G. Análise espacial por microáreas: métodos e
experiências. In: VERAS, R. P.; BARRETO, M. B.; ALMEIDA, F. N.; BARATA, R. B.
(Orgs.). Epidemiologia: contextos e pluralidade. Rio de Janeiro: Fiocruz, 1998.
CEMIN, A. B. Colonização e Natureza. Análise da relação social do homem com
a natureza na colonização agrícola em Rondônia. Porto Alegre, 1992.
Dissertação (Mestrado em Sociologia). Universidade Federal do Rio Grande do Sul.
CONSOLI, R. A. G. C. B.; OLIVEIRA, R. L. (1994). Principais Mosquitos de
Importância Sanitária no Brasil. Rio de Janeiro: FIOCRUZ, p. 255.
58
CRESSIE, N. Statistics for spatial data. New York: Wiley; 1991. Apud CARVALHO,
M. S.; SOUZA-SANTOS, R. Análise de dados espaciais em saúde pública: métodos,
problemas, perspectivas. Cadernos de Saúde Pública, Rio de Janeiro, v.21(2),
p.361-378, 2005.
DEANE, L. M., 1992. Os grandes marcos na história do controle da malária Revista
da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical, 25 (supl.2): 12-22.
DEL PORTILLO, H. Sequenciamento do DNA do protozoárip Plasmodium vivax.
http://inventabrasilnet.t5.com.br. Acesso em 26 abr. 2005.
ESCOBAR, A. L. Malária no Sudoeste da Amazônia: Uma Meta Análise. Rio de
Janeiro: 1994. Dissertação (Mestrado em Saúde Pública), FIOCRUZ/ENSP.
FERNANDES, L. C.; GUIMARÃES, S. C. P (Coord.). Atlas geoambiental de
Rondônia. Porto Velho: SEDAM, 2001.
LEAL, M. C; SZWARCWALD, C. L. Características da mortalidade neonatal no
Estado do Rio de Janeiro na década de 80: uma visão espaço-temporal. Cadernos
de Saúde Pública, v. 31, p. 457-465, 1997.
LOIOLA, C. C. P.; SILVA, C. J. M.; TAUIL, P. L. Controle da Malária no Brasil: 1965
a 2001. Revista Panamericana de Saúde Pública, v. 11, n.4, p. 235-243, 2002.
MARTINE, G. Desenvolvimento, dinâmica demográfica e meio ambiente:
repensando a agenda ambiental brasileira. Brasília: Instituto Sociedade,
População e Natureza, Documento de Trabalho nº 16 1, 1991. Apud OTT, A. M. T.
Dos Projetos de Desenvolvimento, ao Desenvolvimento dos Projetos: o
Planafloro
em
Rondônia.
Florianópolis.
UFSC,
2002.
Tese
(Doutorado
Interdisciplinar em Ciências Humanas), Centro de Filosofia e Ciências Humanas.
59
MATSUMOTO, W. K.; VICENTE, M. G.; SILVA, M. A.; CASTRO, L. L. C.
Comportamento epidemiológico da malária nos municípios que compõem a Bacia do
Alto Paraguai, Mato Grosso do Sul, no período de 1990 a 1996. Cadernos de
Saúde Pública, Rio de Janeiro, v. 14 p. 797-802, 1998.
MENDONÇA, R. Em Direção as Metas de Desenvolvimento do Milênio: uma
análise Regional. Universidade Federal Fluminense, 2005.
MINISTÉRIO
DA
SAÚDE.
Tópicos
de
Saúde
–
http://portal.saude.gov.br/portal/aplicacoes/busca/buscar.cfm.
M.
Disponível
Brasília-DF,
em:
2006.
Acesso 28 de abr. 2007.
MINISTÉRIO DA SAÚDE. Situação Epidemiológica da Malária no Brasil 2005.
Secretaria de Vigilância em Saúde. Disponível em http://www.saude.gov.br/svs.
Acesso em 13 set. 2005.
MINISTÉRIO DA SAÚDE. Programa Nacional de Prevenção e Controle da
Malária – PNCM. Secretaria de Vigilância em Saúde. Série C. Projetos, Programas
e Relatórios, Brasília-DF, 2003. Disponível em http://www.saude.gov.br/svs. Acesso
em 13 set. 2005.
MINISTÉRIO DA SAÚDE. Planejamento Técnico Operacional. Superintendência
de Campanha de Saúde Pública, Departamento de Erradicação e Controle de
Endemias, Diretoria Regional de Rondônia, 1990.
NEVES, M. C.; RAMOS, F. R.; CAMARGO, E. C. G.; CÂMARA, G. MONTEIRO, A.
M. Análise exploratória espacial de dados Sócio-econômicos de São Paulo.
EMBRAPA/INPE, 2002.
60
OPAS, 1992. Situacion de los programas de malaria em las Américas. Washington:
XL informe. Apud ESCOBAR, A. L. Malária no Sudoeste da Amazônia: Uma Meta
Análise. Rio de Janeiro: 1994. Dissertação (Mestrado em Saúde Pública),
FIOCRUZ/ENSP.
OTT, A. M. T. Dos Projetos de Desenvolvimento, ao Desenvolvimento dos
Projetos: o Planafloro em Rondônia. Florianópolis. UFSC, 2002. Tese (Doutorado
Interdisciplinar em Ciências Humanas), Centro de Filosofia e Ciências Humanas.
PEDRONI, H. C. Desenvolvimento de modelo de malária experimental em ratos
Wistar e avaliação da influência da infecção no perfil farmacocinético e na
distribuição tecidual da quinina, Porto Alegre: UFRGS, 2005.
REDE INTERAGENCIAL DE INFORMAÇÕES PARA A SAÚDE
– Ripsa.
Indicadores básicos para a saúde no Brasil: conceitos e aplicações. Brasília:
Organização Pan-Americana da Saúde, 2002.
REY, l. (2001). Parasitologia: parasitos e doenças parasitárias do homem nas
Américas e África. 3ª Ed. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, p. 856.
REYMÃO, A. E. Objetivo 6: Combater o HIV / AIDS, malária e outras doenças.
Instituto de Desenvolvimento Humano Sustentável, 2005.
RAMOS, F. R. Análise espacial de estruturas intra-urbanas: o caso de São
Paulo. Dissertação de Mestrado em Sensoriamento Remoto. INPE, São José dos
Campos, 2002.
SAWYER, D. R. População e meio ambiente na Amazônia brasileira. In: MARTINE,
G. (org.). População, meio ambiente e desenvolvimento sustentável: verdades
e contradições. 2.ed. Campinas: UNICAMP, 1996, P.149-170.
61
SAWYER, D. O. O papel da malária na mortalidade das áreas endêmicas no
Brasil. Belo Horizonte: UFMG/Cedeplar, 1995 (Tese de Professor Titular).
SILVEIRA, A. C.; REZENDE, D. F. Avaliação da estratégia global de controle
integrado da malária no Brasil – Brasília: Organização Pan-Americana da Saúde,
2001.
SIMÃO, F. B. A endemia da malária em Porto Velho (RO) e suas
condicionantes: estudo baseado na análise das correspondências múltiplas.
Rio Claro. UEP, 2006. Tese (Curso de Pós-Graduação em Geociências), Instituto de
Geociência e Ciências Exatas.
VASCONCELOS, C. H.; NOVO, E. M. L. M.; DONALISIO, M. R. Uso do
sensoriamento remoto para estudar a influência de alterações ambientais na
distribuição da malária na Amazônia brasileira. Cadernos de Saúde Pública, Rio de
Janeiro, 22(3): 517-526, mar, 2006.
População residente - Rondônia. Disponível em:
<http://w3.datasus.gov.br/datasus/datasus.php>. Acesso em: 04 de mai. 2006.
Mapas para o TabWin. Disponível em:
<http://w3.datasus.gov.br/DATASUS/datasus.php?area=361A3B372C2D3690EFG16
HIJd3L1M0N&VAba=14&VInclude=../site/din_sist.php&VSis=1&VCoit=3690&VI=Map
as%20para%20o%20TabWin>. Acesso em: 03 de jan. 2006.
62
Apêndice A - Mapa do Estado de Rondônia
1. Alta Floresta do
2. Alto Alegre dos
Oeste
3. Alto Paraíso
Parecis
4. Alvorada do Oeste
5. Ariquemes
6. Buritis
7. Cabixi
8. Cacaulândia
9. Cacoal
10. Campo Novo de
11.
Candeias do
Rondônia
12.
Castanheiras
Jamari
13. Cerejeiras
14. Chupinguaia
15. Colorado do
16.
Corumbiara
Oeste
17. Costa Marques
18. Cujubim
19. Espigão D'Oeste
20. Governador Jorge
21. Guajará-Mirim
Teixeira
22. Itapuã do Oeste
23. Jaru
24. Ji-Paraná
25. Machadinho
26.
Ministro
D'Oeste
27. Mirante da Serra
Andreazza
28. Monte Negro
29. Nova Brasilândia
30.
Nova Mamoré
D'Oeste
31. Nova União
32. Novo Horizonte
33.Oeste
Ouro Preto do
do
34. Parecis
Oeste
35. Pimenta Bueno
36. Pimenteiras do
37.
Porto Velho
Oeste
38. Presidente Médici
39. Primavera de
40. Rio Crespo
Rondônia
41. Rolim de Moura
42. Santa Luzia
43.
São Felipe
D’Oeste
44.
São Francisco do
D'Oeste
45. São Miguel do
Guaporé
46. Seringueiras
Guaporé
47. Teixeirópolis
48. Theobroma
49. Urupá
50. Vale do Anari
51. Vale do Paraíso
52. Vilhena