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PROGRAMA DE
PÓS-GRADUAÇÃO
EM GEOCIÊNCIAS
E MEIO AMBIENTE
Instituto de Geociências e Ciências Exatas
Campus de Rio Claro
A ENDEMIA DA MALÁRIA EM PORTO VELHO (RO):
UM ESTUDO BASEADO NA ANÁLISE ESTATÍSTICA ESPACIAL
DE DADOS MULTIVARIADOS
Flávio Batista Simão
2006
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UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA
Instituto de Geociência e Ciências Exatas
Campus Rio Claro
A ENDEMIA DA MALÁRIA EM PORTO VELHO (RO): UM
ESTUDO BASEADO NA ANÁLISE ESTATÍSTICA ESPACIAL DE
DADOS MULTIVARIADOS.
Flávio Batista Simão
Orientador: Prof. Dr. Paulo Milton Barbosa Landim
Tese de Doutorado apresentada ao Curso de Pós-
Graduação em Geociências e Meio Ambiente / UNESP-
Rio Claro, para obtenção do título de Doutor em
Geociências e Meio Ambiente.
Rio Claro(SP)
Novembro - 2006
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614 Simão, Flávio Batista
S588e A endemia da malária em Porto Velho (RO) : um estudo
baseado na análise estatística espacial de dados
multivariados / Flávio Batista Simão. – Rio Claro : [s.n.],
2006
97 f. : il., tabs.
Tese (doutorado) – Universidade Estadual Paulista,
Instituto de Geociências e Ciências Exatas
Orientador: Paulo Milton Barbosa Landim
1. Saúde pública. 2. Vetor transmissor. 3. Malária. 4.
Análise de correspondência múltipla. I. Título.
Ficha Catalográfica elaborada pela STATI – Biblioteca da UNESP
Campus de Rio Claro/SP
BANCA EXAMINADORA
Tese de Doutorado defendida em 28/Novembro/2006,
Pela comissão examinadora.
_________________________________________________________________________
Prof. Dr. Paulo Milton Barbosa Landim
Universidade Estadual Paulista – UNESP / Rio Claro - SP
_________________________________________________________________________
Prof. Dr. Ene Glória da Silveira
Universidade Federal de Rondônia – UNIR / Porto Velho - RO
_________________________________________________________________________
Profa. Dra. Luzia Aparecida Trinca
Universidade Estadual Paulista – UNESP / Botucatu - SP
_________________________________________________________________________
Prof. Dr. Roberto Wagner Lourenço
Universidade Estadual Paulista – UNESP / Sorocaba - SP
_________________________________________________________________________
Prof. Dr. Antonio Carlos Simões Pião
Universidade Estadual Paulista – UNESP / Rio Claro - SP
Resultado:_________________________________________________________
A minha família (Solange e Sávio),
sempre ao meu lado.
Ofereço.
AGRADECIMENTOS
Ao Prof. Dr. Paulo Miltom Barbosa Landim pela orientação, amizade e
constante apoio.
Ao Prof. Dr. Ene Glória da Silveira, pelo empenho e realização deste convênio
interinstitucional UNIR-UNESP.
Ao curso de Pós-graduação em Geociências do Instituto de Geociências e
Ciências exatas da UNESP, pela oportunidade da realização do convênio UNIR-
UNESP.
Aos professores do programa que nos motivaram, com novos conhecimentos
na área de Geociências.
A todos os colegas da turma de Pós-graduação.
Aos meus irmãos pela compreensão de não estar presente aos fins semana.
Aos meus tios, João e Aluízio Balbino do Nascimento, pela saudade das tardes
de domingo.
A minha tia Ana Simões e Maria José de Lima Silva, que sempre acreditaram
na minha vida profissional.
A Elizeu e Benedita Christofoletti amigos, pela atenção de um pai.
A todos os funcionários da Fundação Riomar, pela compreensão dos
momentos difíceis que passamos juntos, em especial ao Alberto, Juciana, Charlles,
Emmanoel, Eder e Tatiana.
Sumário
Índice i
Lista de Figuras ii
Lista de Tabelas iii
Resumo iv
Abstract v
1. Introdução 1
2. Revisão Bibliográfica 5
3. Revisão Metodológica 24
4. Material e Métodos 45
5. Resultados 50
6. Conclusões 76
7. Referências 78
Índice
1. Introdução 1
2. Revisão Bibliográfica 5
2.1. Contextualização da Malária 5
2.2. Análise de Correspondência 13
2.3. Análise Espacial 19
3. Revisão Metodológica 24
3.1. Análise de Correspondência 24
3.2. Análise de Correspondência Simples 25
3.3. Análise de Correspondência Múltipla 27
3.3.1. Caso particular para duas questões 31
3.3.2. Primeira Equivalência (entre 1 e 2) 31
3.3.3. Segunda Equivalência (entre 1 e 3) 33
3.3.4. Terceira Equivalência (entre 3 e 4) 36
3.3.5. Generalização da análise para mais de duas questões 38
3.3.6. Propriedades da Análise de Correspondência Múltipla 41
3.3.7. Componentes Centradas (
q
ϕ
) 42
3.3.8. Proporção da Variação - Para uma questão e uma categoria 43
4. Material e Métodos 45
4.1. Área de Estudo 45
4.2. Metodologia 46
4.3. Tratamento da Análise de Correspondência Múltiplas dos Dados 47
5. Resultados 50
6. Conclusões 76
7. Referências 78
i
Lista de Figura
Figura 1. Mapa de Rondônia em destaque município de Porto Velho. 3
Figura 2. Mapa das áreas de risco para malária segundo índice parasitário anual
(IPA), Brasil, 2001. 10
Figura 3. Modelo de matrizes : Z e R Lebert (1984). 30
Figura 4. Projeção dos operadores,
q
ν
e
'q
ν
, Lebart (1984). 40
Figura 5. Geologia da área urbana do município de Porto Velho. 48
Figura 6. Distribuição espacial de áreas inundáveis e de umidade elevada da área
urbana do município de Porto Velho. 49
Figura 7. Distribuição espacial da população da área urbana do município de Porto
Velho. 52
Figura 8. Distribuição espacial do número de casos da área urbana do município de
Porto Velho. 55
Figura 9. Distribuição espacial do Índice Parasitário Anual (IPA) da área urbana do
Município de Porto Velho. 58
Figura 10. Distribuição espacial da vegetação da área urbana do município de Porto
Velho. 60
Figura 11. Dendograma da classificação dos grupos endêmicos da área urbana do
Município de Porto Velho. 65
Figura 12. Classificação dos grupos endêmicos da área urbana do município de
Porto Velho. 70
Figura 13. Distribuição espacial dos grupos endêmicos da área urbana do município
de Porto Velho.
73
ii
Figura 14 – Camadas de informações: Riscos endêmicos, Vegetação, Áreas
inundáveis e de umidade elevada e Geologia. 75
iii
Lista de Tabela
Tabela 1. Distribuição da população e números de casos de malária no Brasil e
Amazônia Legal segundo o Índice Parasitário Anual (IPA)-2004. 9
Tabela 2. Malária –Transmissão na Região Amazônica. 12
Tabela 3. Resultados dos autovalores segundo a dimensão 35
Tabela 4. Categorização das variáveis ambientais por bairro. 61
Tabela 5. Matriz indicadora das variáveis ambientais. 63
Tabela 6. Composição dos grupos obtidos pela ACH. 66
Tabela 7. Explicação acumulada dos altovalores segundo os eixos. 67
Tabela 8. Resumo estatístico das variáveis ambientais por classe. 68
iv
RESUMO
O município de Porto Velho teve sua ocupação marcada por um sério
desordenamento urbano, que resultou, entre outros, em aglomerados populacionais
de baixa renda, originados de migrações externas e internas que se assentaram em
locais impróprios para a urbanização. Isso deu origem a conflitos sócio-ambientais e
de saúde pública, ou seja, contribuiu para uma crescente insuficiência dos serviços
de saneamento e para o incremento da pobreza. A deterioração das condições de
vida no município criou ambientes favoráveis à proliferação de vetores transmissores
de doenças parasitárias, contribuindo para a intensificação da transmissão no meio
urbano e para o agravamento do problema de saúde pública, em especial pela
malária. A maioria da população portovelhense habita áreas com elevado risco de
transmissão, pois vive em locais com ambientes propícios à formação de criadouros
dos mosquitos que transmitem a malária, tais como: nascentes, drenagens, áreas
alagadas e florestas remanescentes. Há também, em algumas áreas, evidência de
vegetação equatorial úmida, de maneira a tornar a cidade vulnerável à proliferação
de mosquitos anofelinos, vetores de malária, especialmente em áreas com
freqüência de migrantes. O município, hoje, detém pouco mais de 25% dos casos de
malária do Estado de Rondônia, isso porque o crescimento populacional acelerado
cria uma série de problemas urbanos de infra-estrututa em todos os aspectos. O
modelo de políticas públicas atuais não é eficiente na erradicação da doença na
área urbana. Em razão dos problemas expostos, esse estudo teve por objetivo
mapear as possíveis áreas de maior prevalência do vetor transmissor da doença,
associando-as aos problemas sócio-ambientais para que essas informações possam
orientar o poder público e a sociedade, com o fim de interferir no controle da
endemia eficientemente. Para tanto foram utilizadas técnicas estatísticas
multivariadas da análise de correspondência múltipla aplicadas ao ambiente físico,
com adaptação à área social.
Palavras-chaves: saúde pública, vetor transmissor, malária, análise de
correspondência múltipla.
v
ABSTRACT
Porto Velho municipal district had its occupation characterized by a serious
disordering process, which has resulted in agglomerations of low income people,
originated from external and internal migration which had been settled in improper
areas, therefore this occupation originated social-environmental and public health
conflicts, contributing to an increasing sewage inadequacy and poverty. The
degradation process of life standards in the municipal district led to favorable
conditions for the proliferation of vector transmitter parasitic diseases, contributing to
the disease spreading in urban areas and the aggravation of public health problems,
particularly malaria. The majority of Porto Velho’s population inhabits areas where
there are several transmission risks, due the high incidence of malaria transmitter
mosquitoes that live in water nascent, drainage, flooded and forest remained areas.
There is also, in some areas, equatorial humid vegetation, turning the place
vulnerable to the proliferation of malaria mosquito transmitters, particularly in areas
with high frequency of migrants. The municipal district has nowadays more than
25% of malaria cases in Rondonia, mainly because of disordered population
increasing, which creates urban problems in all aspects. The public politics used
nowadays aren’t efficient on eradicating the disease in urban areas. Due to the
exposed problems, this study aims to map the potential malaria prevalence areas,
associating to the socio-environment problems in order to orientate government and
society to control, properly, the endemic malaria. In order to accomplish this task,
there was used specific statistical techniques of multiple correspondence analysis,
applied to physical environment and adapted to the social area.
Key-Words: Public Health, Transition Vector, Malaria, Multiple Correspondence
Analyses.
vi
1
1.INTRODUÇÃO
A malária continua sendo um dos sérios problemas de saúde pública no
mundo e, particularmente na Região Amazônica brasileira, tem trazido, ao longo dos
anos, conseqüências danosas à população. Embora tenham ocorrido muitos
avanços na luta pelo seu combate, ela ainda apresenta um registro significativo no
número de casos, principalmente, no Brasil. Na Amazônia brasileira, em função da
ocupação intensa e desordenada, a malária constitui-se como o principal problema
que afeta a região, dadas as suas condições ambientais que favorecem a
proliferação da endemia.
Na década de 60, após a realização de campanha de erradicação da malária,
o número de infectados atingiu um valor pouco maior que 52.000 casos,
confirmando-se a transmissão, praticamente, à Região Amazônica. Nessa época, a
permanência da transmissão foi atribuída à baixa densidade e à dispersão
populacional na Amazônia. Estes dois fatores, conjuntamente, dificultavam a
execução de qualquer ação de controle da endemia devido ao tipo de habitação
predominante, que também facilitava os contatos homem-mosquito e,
conseqüentemente, o aumento da transmissão da doença.
Na Amazônia legal, a transmissão da doença e seu agravamento estão
relacionados aos grandes projetos agropecuários, à construção de rodovias e
hidrelétricas e às atividades de garimpo e mineração locais. Esses fatores
resultaram em um movimento migratório desordenado, dificultando o controle da
endemia e permitindo um enorme fluxo de indivíduos não imunes para as áreas de
transmissão.
2
O Estado de Rondônia, pertencente à Amazônia legal, também foi um pólo
atrativo de migrantes, tendo em vista os grandes projetos de colonização, que
contribuíram para um alastramento de epidemia nessa população, isso porque não
havia nenhuma defesa contra a doença. Hoje, o estado concentra aproximadamente
10% dos casos de malária da região, o que significa que sua forma de propagação
não segue um modelo homogêneo, dadas às características ambientais.
O município de Porto Velho (Figura 1), capital do Estado de Rondônia, está
situado à margem direita do Rio Madeira. O seu processo de crescimento, assim
como o das outras cidades amazônicas, esteve condicionado ao auge dos ciclos das
matérias-primas, que acarretou na oscilação do fluxo de desenvolvimento da cidade,
que se deu com o alto valor comercial da borracha. Na sua decadência, ou seja, no
período de desvalorização dessa matéria-prima no comércio internacional e de
inoperância empresarial e governamental, o município sofreu um processo de
estagnação, elevando o crescimento da pobreza, o que ocasionou a formação
desordenada de aglomerados urbanos, acarretando a ocupação de áreas de risco e
de proteção ambiental, localizadas às margens dos igarapés e do Rio Madeira. Essa
ocupação, na sua grande maioria, se deu pelo processo de invasão, com a
construção de moradias em áreas sem a mínima infra-estrutura e a conseqüente
desordem socioambiental contribuiu para uma crescente insuficiência dos serviços
de saneamento e para o incremento da pobreza.
A deterioração das condições de vida no município criou ambientes favoráveis
à proliferação de vetores transmissores de doenças parasitárias, permitindo o
aumento da transmissão no meio urbano, contribuindo para o agravamento do
problema de saúde pública, especialmente pela malária.
3
Figura 1. Mapa de Rondônia – Em destaque o município de Porto Velho.
Fonte: IBGE -2004.
O intenso processo da ocupação do município de Porto Velho apresentou uma
alteração significativa dos padrões epidemiológicos da malária, isso porque os
fatores entomológicos e parasitológicos foram fortemente afetados pelas mudanças
ecológicas e sociológicas nesses ambientes, o que também, contribuiu de forma
complexa para a situação global da doença no município, com fortes indicadores de
ambientes de focos transmissores da malária.
Hoje, o município concentra pouco mais de 25% dos casos do estado, e o
crescimento populacional acelerado cria uma série de problemas urbanos de infra-
4
estrutura em todos os aspectos, destacando-se as grandes concentrações
populacionais na periferia urbana, os problemas das invasões que se agravam cada
vez mais, junto com os problemas de saúde, principalmente a epidemia da malária.
O modelo de políticas públicas existente para a redução dos casos não é eficaz para
a erradicação da doença na área urbana.
As áreas, onde a grande maioria da população habita, apresentam elevado
risco de transmissão, pois situam-se em locais com ambiente propício à formação de
criadouros dos mosquitos transmissores da malária. Em razão desse problema, o
objeto principal deste trabalho foi mapear as possíveis áreas de foco do vetor
transmissor da doença, classificando e divulgando as áreas de sua maior incidência,
associando-as aos problemas sócioambientais, para que essas informações
conjugadas possam orientar o poder público e a sociedade, com vista a interferir, de
maneira mais eficiente, no controle da endemia. Com isso, pretende-se contribuir
para a melhoria do conhecimento em saúde pública, por meio do uso da técnica
estatística multivariada da análise de correspondência múltipla, aplicada com
enfoque espacial ao meio físico, com adaptação à área social.
5
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1.Contextualização da Malária
A malária é conhecida desde a antiguidade, mas foi somente em 1880, que o
médico francês Alphonse Laveran conseguiu, por meio de suas pesquisas em
laboratório, descobrir o parasita da malária, denominado de plasmódio, dentro das
células do sangue de um paciente. Porém, não se sabia como o plasmódio passava
de uma pessoa para outra. Em 1897, o inglês Ronald Ross descobriu que um tipo de
mosquito chamado Anopheles era o agente transmissor. Ele percebeu que, ao sugar
o sangue de um indivíduo infectado, o mosquito tornava-se hospedeiro do
protozoário e transmitia o parasita ao picar outro indivíduo sadio. Isso explicava
porque a doença era tão comum perto dos pântanos, locais onde existem muitos
mosquitos (DEL PORTILLO, 2005).
Segundo a Organização Mundial da Saúde, a malária é a doença infecto-
contagiosa que mais causa problemas sociais e econômicos no mundo, somente
superada em número de mortes pela AIDS. Por ano, sobretudo na África, entre 300
e 500 milhões de pessoas são infectadas, das quais, cerca de um milhão morrem
em conseqüência da doença. A malária, em condições naturais, é transmitida por
fêmeas de mosquitos do gênero Anopheles. A transmissão é mais comum no interior
das habitações, em áreas rurais e semi-rurais, mas pode ocorrer também em áreas
urbanas, principalmente na periferia (FERREIRA, 2006 ).
Existem mais de 350 espécies de Anopheles em todo o mundo, a maioria
permitindo a proliferação de plasmódios em seu organismo, mas apenas cerca de 30
a 50 são capazes de transmiti-los. No Brasil, os vetores transmissores da malária
nas regiões costeiras e, particularmente na Mata Atlântica, eram o Anopheles cruzi,
6
o Anopheles bellator e o Anopheles aquasofis. Atualmente, estes mosquitos têm
pouca importância epidemiológica. No interior do país, incluídas as capitais, a
espécie transmissora sempre foi o Anopheles darlingi, atualmente ausente em áreas
urbanizadas, sendo que a sua presença é restrita à Amazônia.
No século XIX, a malária encontrava-se presente em todo o território nacional,
principalmente nas regiões litorâneas, exceto nos estados sulinos. Na Região
Amazônica e em todo o Planalto Central, concentrava-se a incidência da epidemia
da febre palustre ou maleita, principalmente na Amazônia, tendo em vista as
condições sócio-ambientais que propiciavam a proliferação da endemia.
Em fins do século XIX, com o surto da borracha, surgiu uma grande explosão
epidemiológica de malária na Amazônia. Nesse período, a expectativa de riqueza e
de melhoria de vida com a extração do látex trouxe, para a região, legiões de
migrantes nordestinos. Desse processo migratório nasceu a cultura do extrativismo
seringalista, a miscigenação de indígenas e nordestinos, dando origem aos
amazônidas do século XX. Foi nesse contexto que surgiu o primeiro grande surto
epidêmico de malária da região (CESÁRIO e CESÁRIO, 2005).
Durante esse intenso processo migratório interno, ocorreram alguns conflitos
internacionais, que resultaram no comprometimento do governo brasileiro em
construir a Estrada de Ferro “Madeira Mamoré”, designada de Ferrovia do Diabo,
devido à grande epidemia de malária reinante na época (FERREIRA, 1981). Essa foi
a segunda epidemia de malária que o homem pôde presenciar e tamanha era a sua
proporção, que segundo Osvaldo Cruz “Me surpreende encontrar uma pessoa que
não está com malária” citado por Escobar (1994).
7
No final da década de 1930, o Anopheles gambiae foi descoberto em Natal –
RN, após exaustivo inquérito. A invasão do Brasil por esse mosquito ocorreu por
meio de navios de uma companhia francesa, que operava um serviço de correio
entre a Europa e a América do Sul, desde 1928; esses navios eram velozes e
cruzaram o Atlântico sul de Dakar, no Senegal, até Natal (SOPER, 1966).
Com a chegada do Anopheles gambiae, a malária passou para um caráter
epidêmico e, já no fim de abril de 1930, essa doença transformou-se num problema
sério: 10.000 dos 12.000 habitantes de Alecrim, um subúrbio operário de Natal,
foram infectados. Em menos de dez anos ocorreram centenas de milhares de casos
e calcula-se que mais de 4.000 habitantes do Nordeste morreram vítimas da doença
(SILVEIRA e REZENDE, 2001).
Em junho do mesmo ano, um insólito surto epidêmico de malária foi registrado
a 180 quilômetros a nordeste de Natal. Pesquisas subseqüentes detectaram a
presença do Anopheles gambiae em várias partes do Rio Grande do Norte e, em
1937, o gambiae foi identificado no Ceará. A espécie havia se espalhado pelo Rio
Grande do Norte e pelo vale do Rio Jaguaribe, no Ceará, uma região
ecologicamente mais propícia à sua reprodução, alastrando-se nos anos de1938
a1939, causando aproximadamente 140 mil casos nesses estados, sendo estimado
o número de vitimas fatais entre 14.000 a 20.000. Nessa época, apontou-se que a
presença do Anopheles gambiae no Nordeste seria uma ameaça não apenas ao
Brasil, mas ao continente americano, inclusive a porção sul dos Estados Unidos.
(CAMPOS, 1999 ).
Em 1938, a Fundação Rockefeller, em parceria com o governo federal,
organizou um serviço de combate à malária no Nordeste. A região vinha sendo
8
castigada, desde o início da década, por surtos epidêmicos da doença que, em dois
momentos, assumiram especial gravidade: o primeiro ocorreu em 1930, na cidade
de Natal, Rio Grande do Norte e se estendeu até 1931; o outro, em 1938, atingiu
Natal e Fortaleza, no Estado do Ceará, sendo definitivamente debelado somente em
1940, quando se concluiu a erradicação do Anopheles gambiae, mosquito
transmissor da doença (CUETO, 1994; CAMPOS, 1999).
Após a Segunda Guerra Mundial, a malária abandonou as capitais brasileiras e
concentrou-se na Amazônia. A borracha era um produto de extrema importância
para o mercado mundial e, nesse período, surgiram novas frentes de imigrantes
nordestinos que constituíram o “Exército da Borracha”. Nessa época, houve mais
vítimas de malária do que as baixas no front da guerra contra o Nazi-facismo
(CAMARGO, 2003).
Já no ano de 1970, a malária esteve perto do seu controle, com
aproximadamente 52.000 casos notificados. No entanto, nas últimas três décadas, o
nível de endemicidade elevou-se, tornando quase impossível o seu controle
(BARROSO, 2001).
Os agentes etiológicos da malária presentes no Brasil são das espécies
Plasmodium vivax, Plasmodium malariae e Plasmodium falciparum. Este último é a
forma mais grave e atinge cerca de 20% das pessoas acometidas da doença
(MACHADO et al., 2003). Não existe vacina para a doença, mas o tratamento à base
de comprimidos é eficaz. Apesar do aumento do número de casos, tem-se
conseguido diminuir a gravidade da doença e, portanto, a letalidade da moléstia, que
é da ordem de 0,1% do número total de enfermos (FERREIRA, 2006).
9
No Brasil, no ano de 2004, o número de casos de malária registrado foi de
459.333, sendo que 459.013 casos (99,93%) foram registrados na Amazônia legal,
região de maior incidência do vetor transmissor da malária (FUNASA, 2005). Nessa
região, o Índice Parasitário Anual – IPA (número de casos de malária por mil
habitantes), chegou a 20,2/1000 (Tabela 1). O 0,1% restante foi registrado fora da
área de predominância do vetor, denominado de casos importados, e sua
identificação foi feita nas demais regiões.
Tabela 1 - Distribuição da população e números de casos de malária no Brasil e na
Amazônia legal, segundo o Índice Parasitário Anual (IPA) – 2004.
Números
Descrição Habitantes Casos IPA/1000
Brasil 178.985.306 459.333 2,6
Amazônia legal 22.683.336 459.013 20,2
Acre 604.994 31.608 52,2
Amapá 527.093 20.525 39,8
Amazonas 3.068.681 146.296 47,7
Maranhão 5.939.859 14.092 2,4
Mato Grosso 2.695.132 6.446 2,4
Pará 6.708.803 107.026 15,8
Rondônia 1.533.007 106.634 69,6
Roraima 369.700 25.811 69,8
Tocantins 1.236.067 848 0,7
Fonte: IBGE/FUNASA
A Amazônia legal é considerada uma região de alto risco endêmico, por causa
das condições naturais desse ambiente. Segundo Marques (1986), a malária na
Amazônia é dita de “fronteira”, oriunda da exploração desordenada da região e suas
causas são compostas por: elevada densidade vetorial, exposição a vetores e
transmissão extradomiciliar, reduzida imunidade da população migrante, restrito
10
conhecimento da doença, elevada mobilidade populacional e marginalização
política. As principais causas determinantes para a situação da epidemiologia da
malária na Amazônia, tanto nas áreas rurais como urbanas, não estão centradas nos
vetores e nos plasmódios, mas em problemas sociais e econômicos com os quais se
convive há décadas (Figura 2).
Figura 2 – Mapa das áreas de risco para malária, segundo o Índice Parasitário Anual (IPA), Brasil,
2004.
Fonte: Fundação Nacional de Saúde – Funasa/Ministério da Saúde.
11
O Estado de Rondônia está localizado (Figura 2) na região de maior
transmissão na Amazônia legal. Trata-se de uma região onde predominam a floresta
tropical úmida, ricas bacias hidrográficas, alta pluviosidade, temperatura média anual
elevada e relevo acidentado. Essa região engloba zonas nas quais o controle da
malária apresenta sérios obstáculos, devido às alterações ambientais e/ou sociais. A
partir da década de cinqüenta, com os projetos de integração, a Amazônia
experimentou um intenso surto migratório em função de diversos projetos de
colonização. Essa população, em sua grande maioria, dedicava-se, nos primeiros
anos, à limpeza dos lotes para suas primeiras plantações. Com isso, ficavam
relegados para o segundo plano os esforços direcionados às melhorias de suas
moradias, que tinham caráter provisório. As características das moradias existentes,
associadas às atividades que propiciavam o contato do homem com a natureza,
eram especialmente adequadas para permitir o contato homem-anofelino.
Segundo a Tabela (2), a incidência da malária na Amazônia legal foi reduzida
em 10,57% em relação aos anos de 2000 a 2004. Em alguns estados como Acre,
Amazonas, Rondônia e Roraima houve um aumento do número de casos em
relação ao mesmo período. Os demais estados apresentaram uma redução da
incidência do número de casos. Isto demonstra que qualquer estratégia no
planejamento de controle dessa endemia ainda é insuficiente para garantir uma
redução mais eficaz no combate dessa moléstia. Rondônia apresentou um
crescimento de 97,2% no número de casos em relação a 2000/2004, demonstrando
a ineficiência dos setores de saúde e dos programas de vigilância e controle da
doença, como um fator de alta relevância da situação endêmica-epidêmica do
estado. Em função desses fatores, a malária em Rondônia e, especialmente, em
Porto Velho, é um desafio.
12
A capital do estado, Porto Velho, apresenta grande vulnerabilidade para
instalação de criadouros por conta das condições favoráveis dos seus ecossistemas
naturais.
Tabela 2 – Malária - Transmissão na Região Amazônica, segundo o número
de casos por estado: 2000/2004.
Número de casos/Ano
Estados
2000 2001 2002 2003 2004
Variação (%)
00/04
Amazônia legal
513.241 388.303 348.259 407.995 459.013 -10,57
Acre 21.560 7.774 9.216 12.247 31.608 46,60
Amapá 35.278 24.487 16.257 16.650 20.252 -42,59
Amazonas 96.026 48.385 70.223 140.642 146.296 52,35
Maranhão 78.818 39.057 16.000 11.017 14.092 -82,12
Mato Grosso 11.767 6.832 7.085 5.022 6.446 -45,22
Pará 278.204 186.367 149.088 115.605 107.026 -61,53
Rondônia 54.074 57.679 71.224 93.786 106.634 97,20
Roraima 5.874 16.028 8.036 11.819 25.811 339,41
Tocantins 1.640 1.244 1.130 1.207 848 -48,29
Fonte: Ministério da Saúde - Secretaria de Vigilância em Saúde, 2005.
Em virtude dessas condições, Porto Velho, em 2005, foi responsável por
22,56% dos casos (15.350) de malária do Estado de Rondônia, cujo Índice
Parasitário Anual (IPA) foi da ordem de 16,16/1000 habitantes. Isso mostra que o
município ainda apresenta ambientes propícios à manutenção dessa endemia. No
município de Porto Velho, a distribuição da ocorrência dos casos dá-se
uniformemente em cinco grandes regiões: zona urbana (especialmente na sua
periferia), ribeirinha, áreas de chácaras, de fazendas de corte e assentamentos
agrícolas. Essa distribuição vem se mantendo independente dos vários fatores de
risco que atuam de forma diversa nas diferentes populações, bem como das
múltiplas formas de urbanização de cada área. Principalmente na área periférica,
13
houve um crescimento desordenado, constituído por aglomerados populacionais de
baixa renda, oriundos de migrações externas e internas, que se assentaram em
locais impróprios à urbanização, gerando conflitos sociais e necessitando da
atuação governamental que, por sua vez, não possui os instrumentos para a solução
do problema.
2.2. Análise de Correspondência
A análise de correspondência simples (ACS) é uma técnica estatística
multivariada que explora as propriedades geométricas de dados multidimensionais,
revelando as dependências lineares básicas. Suas exposições gráficas são
produzidas de forma que as linhas e colunas descritas na matriz sejam projetadas,
simultaneamente, em um plano fatorial bidimensional ( RHODES et al., 1991).
A análise de correspondência múltipla (ACM) é uma técnica estatística
multivariada para representar dados categóricos com mapas de baixa dimensão,
freqüentemente usada para estudar o posicionamento de imagem, quando o
pesquisador deseja explorar a relação entre tipos, atributos e tipos/atributos por meio
de uma análise de tabulação cruzada dos atributos (WHITLARK e SMITH, 2001).
A aplicação da análise de correspondência múltipla (ACM), no intuito de avaliar
o sistema de vigilância epidemiológica do Brasil, tendo como o principal objetivo a
prática em vigilância epidemiológica das unidades da rede pública de assistência à
saúde do país, busca compreender e analisar as ações executada pelas equipes de
vigilância. A análise de correspondência múltipla demonstrou que há uma grande
eficiência nos serviços de vacinação, mesmo sendo centrados nas secretarias
estaduais de saúde dos estados, com o apoio das secretarias municipais.
14
Demonstrou que outros programas merecem um melhor desempenho. Também
observou-se que, com a descentralização do sistema de saúde para os municípios,
houve uma melhoria significativa do setor de vigilância, com a prevenção e
monitoração de programas de vigilância epidemiológica e de imunizações
(CARVALHO e MARZOCCHI, 1992).
Baseando-se no estudo da análise de correspondência múltipla (ACM)
(LEVACHER et al., 1992), foi elaborado um estudo sobre o processo alérgico à
penicilina em alguns pacientes. Neste estudo, verificou-se que os testes usados para
agregação dos leucócitos demonstraram que, em algumas células, há imediata
reação alérgica e, em outras, há um processo lento, que pode causar sérios
transtornos aos indivíduos que sofrem desse tipo de distúrbio.
Tradicionalmente, os estudos epidemiológicos e os padrões de testes podem
melhor distinguir entre a susceptibilidade subclínica e diagnóstico clínico em animais.
Isso foi possível com o advento de técnicas moleculares e a diferenciação entre as
tensões do organismo e exibição dos aspectos temporais e espaciais, utilizando-se
técnica de marcadores epidemiológicos. A partir desses marcadores, Pfeiffer et al.
(1994), por meio da análise de correspondência múltipla (ACM), observou que a
exposição gráfica demonstrou a associação entre as categorias, segundo: sexo,
idade do grupo e a estação do ano, havendo uma associação entre os casos de
tuberculose investigados em relação ao ciclo de transmissão no espaço e no tempo.
No campo da saúde animal, a análise de correspondência simples (ACS)
identificou que há uma previsibilidade no desenvolvimento das bactérias da
tuberculose animal. Percebeu-se, graficamente, que esta endemia tem uma
associação entre as diferentes espécies de animais, segundo as categorias: sexo,
15
idade e estação do ano. E, dependendo da época do ano, esse tipo de doença
acomete significativamente a vida selvagem através dos animais domésticos ou
rebanhos bovinos, o que tem causado sérios desequilíbrios ambientais nas florestas
da Oceania (PFEIFFER et al., 1994).
Em um outro estudo epidemiológico, na área de Medicina Veterinária, foram
identificados e quantificados os fatores de risco da saúde animal e o problema de
produção. Uma das preocupações dos pesquisadores foi verificar o grau de risco em
rebanhos, correlacionado-o com a produção e a intensidade dos efeitos deletérios à
saúde humana. Nesse sentido, a análise de correspondência simples (ACS) foi
aplicada para determinar o nível de pneumonia em diversas espécies de animais de
consumo humano. No estudo, foi demonstrado uma complexa inter-relação entre as
variáveis independentes dentro de cada grupo e tornou-se possível verificar a
interação entre os animais, produção e a doença (DOHOO et al., 1996).
A análise de correspondência fatorial (ACF) foi objeto de estudo de Livshits et
al. (1996). Esses autores estudaram o aspecto biológico humano em relação à idade
óssea em 20 diferentes grupos étnicos de diferentes localidades geográficas.
Nesses grupos, foram observados que os fatores climáticos contribuem para o
envelhecimento dos ossos e mudanças significativas no esqueleto humano. Estas
alterações começaram a ser diagnosticadas a partir da terceira década de vida,
considerando as seguintes mudanças patológicas: doença degenerativa crônica,
osteoporose, artrite, dentre outras. O estudo em questão revelou consideráveis
diferenças das estruturas ósseas entre várias etnias, as quais puderam ser
correlacionadas com as variações climáticas. Identificou, ainda, que alguns fatores
climáticos afetam a fisiologia humana do mecanismo de envelhecimento dos ossos.
16
Baseado nos resultados, o autor recomendou a necessidade de novas pesquisas
nessa área para melhor confirmação do método.
No estudo do status socioeconômico, a análise de correspondência múltipla
(ACM) contribuiu para tratar de evidência relativa ao grupo de risco que contraiu
AIDS. Esse método demonstrou eficácia na indicação de fatores que concorreram
para a propagação da doença e as medidas de profilaxia que podem ser utilizadas
pelos serviços de saúde que atendem pacientes portadores do vírus HIV
(TRAMARIN, et al., 1997).
A análise de correspondência simples (ACS) foi aplicada para descrever a
relação entre os diferentes critérios tipológicos dos acidentes com vítimas fatais em
pedestres. Observou-se que essa análise forneceu a classificação em quatro grupos
distintos: (I) idosos que estavam atravessando ruas; (II) crianças envolvidas em
desastres diurnos; (III) pessoas intoxicadas por bebidas alcoólicas em acidentes
noturnos/secundários e (IV) acidentes em diversos meios de transporte. Nessa
avaliação, Fontaine e Gourlet (1997), subsidiaram o planejamento urbano em
programas de educação para o trânsito em grupos de pedestres.
Para descrever o comportamento nutricional da suplementação alimentar de
vitaminas e minerais antioxidantes (SU.VI.MAX), Guinot et al. (2001) utilizaram a
técnica da análise de correspondência múltipla (ACM) para avaliar tipos de
suplementação alimentar em grupos de indivíduos que utilizam produtos diet,
observando a sua conseqüência em relação ao nível de doença adquirida em função
da ingestão desse tipo de alimento e quais grupos estariam propensos a
desenvolver determinada patologia. Nesse estudo, foi possível demonstrar que, na
definição dos padrões epidemiológicos de doenças adquiridas com o
17
comportamento de consumo de produtos dietéticos, isto pode contribuir para o
aumento do risco de determinadas doenças.
A aplicação da análise de correspondência múltipla (ACM) nos estudos
epidemiológicos das infecções patogênicas virais em gatos permitiu avaliar e isolar
os diferentes tipos de vírus e seu desenvolvimento em animais (DE MONTE et al.,
2002). Após a definição dos agentes causadores de infecções patogênicas, pode-se
investiga-los (vírus, bactéria, parasitas), comparar os diferentes compostos
(antiinfecção, vacinação) e avaliar a profilaxia a ser aplicada. Em suma, a análise de
correspondência múltipla (ACM) demonstrou ter utilidade no processo clínico das
infecções virais, com importância prática na evolução do futuro método terapêutico
das doenças provenientes por patógenos.
Utilizando a análise de correspondência múltipla (ACM), elaborou-se um estudo
epidemiológico etiológico dos cânceres pediátricos. O objetivo desse estudo era
analisar os registros hospitalares de câncer pediátrico, em relação à ocorrência de
novos casos de neoplasias malígnas primárias com as seguintes variáveis: idade,
sexo, raça, extensão clinica da doença e status vital. A análise de correspondência
múltipla demonstrou a relação entre a doença e as variáveis: grupo etário, sexo,
status vital e extensão clínica da doença. Também revelou uma necessidade de se
realizar novos estudos analíticos, multicêntricos, visando à confirmação da
ocorrência dessas associações, para poder melhor estabelecer fatores de risco para
o câncer pediátrico (DA SILVA et al., 2002).
Greenacre (2002) elaborou um tratamento de dados relativos à saúde, no qual
o paciente é conduzido a uma especialidade, segundo a sua sintomatologia
específica. Nessa técnica, a análise de correspondência múltipla (ACM) direciona o
18
prognóstico de assistência à saúde, auxilia a avaliação médica dos pacientes por
grupo de idade, fortalecendo, assim, a descentralização das ações de saúde e o
redimensionamento de toda a rede de assistência.
Em ambiente rural, estudou-se, por meio da técnica da análise de
correspondência múltipla, a prevalência da ocorrência epidemiológica de sarna
sarcóptica em animais de corte. Identificaram-se vários fatores de risco que
contribuem para a ocorrência desse fato epidemiológico, demonstrando que as
instalações, nutrientes de má qualidade, alta lotação do criadouro e alta umidade
relativa do ar são relevantes para a apresentação dos sintomas compatíveis da
doença. Portanto, pôde-se concluir que o sistema de confinamento para animais de
corte requer um excelente manejo, para que as medidas preventivas contribuam
para a correção dos fatores de risco (DE PAIVA et al., 2003).
Gatrell et al. (2004) estabeleceram, por intermédio da análise de
correspondência múltipla (ACM), a relação existente entre a classe social e suas
correlações de desigualdades, em duas áreas urbanas no noroeste da Inglaterra.
Conseqüentemente, interpretaram a inter-relação entre as variáveis com o espaço
geográfico de ocorrência das doenças e procuraram detectar caminhos para
examinar a complexidade da localização, fatores sociais e ambientais que podem
contribuir com o avanço de determinada epidemia.
Ao investigar dados de saúde pública, Panagiotakos e Pitsavos (2004) usaram
a combinação da análise de correspondência múltipla (ACM) e modelo log-linear. O
principal objetivo foi analisar o número de reduções das interações dos termos e
conduzir ao modelo log-linear. Portanto, essas combinações podem ser sintetizadas
pelo processo computacional, resultando em um melhor entendimento do modelo.
19
Através da aplicação da análise de correspondência múltipla (ACM), pode-se
visualizar a associação entre os parâmetros investigados e as doenças, embora
tenha havido uma redução na interação desses parâmetros. Trata-se de um recurso
muito utilizado em pesquisa exploratória de dados epidemiológicos, além de
aproximar a interpretação gráfica dos dados ao modelo log-multiplicativo.
2.3. Análise Espacial
O termo Geoprocessamento tem sido confundido com o termo Geomática.
Infelizmente, Geoprocessamento tem sido visto também como sinônimo de Sistema
de Informação Geográfica – SIG, o que não é totalmente correto.
Geoprocessamento resulta da fusão da Geomática com a Ciência da Computação,
mais especificamente com a área de Sistemas de Informação. Nessa visão, os
Sistemas de Informação Geográfica - SIG/GIS são tecnologias de
Geoprocessamento que lidam com a informação geográfica na forma de dados
geográficos. Por sua vez, dados geográficos podem ser classificados como dados
espaciais e dados de atributos (BARCELOS, 1996).
A Geomática reúne métodos, técnicas, metodologias e tecnologias das
Ciências Geodésicas com o formalismo matemático, a fim de coletar, tratar e
processar dados espaciais, tornando-os aptos a serem utilizados por tecnologias
SIG. Esses dados permitem que se conheça a estrutura geométrica de entes
espaciais, bem como sua posição no espaço geográfico (MEC, 2000).
O SIG/GIS foi desenvolvido como uma ferramenta para agrupamento em
pesquisa e caracteriza os sistemas de informação que tornam possível a captura,
modelagem, manipulação, recuperação, análise e apresentação de dados
20
georeferenciados (WORBOYS, 1995). A sua função é prover informação ao usuário,
de modo a executar ou adotar decisões na pesquisa, no planejamento e no
gerenciamento das informações georeferenciadas (PAREDES, 1994).
Atualmente, a análise espacial serve como instrumento de localização e
controle das epidemias no planejamento dos serviços de saúde, significando que
uma simples análise das variações espaciais da saúde humana levanta questões
importantes sobre sua causa (VERHASSELT, 1993).
A violência assume também característica de epidemia e sua prevenção tem
sido, cada vez mais, tratada como prioridade na área de segurança. Nos dias atuais,
a violência urbana é um problema sério e a sociedade tem buscado utilizar mais os
meios de comunicação, para combater essa epidemia. A partir dessa caracterização
epidemiológica e dos agravos de saúde que a violência urbana tem causado à
sociedade, Szwarcwald e Castilho (1998), mapearam através da técnica de análise
espacial, as áreas de maior incidência de crimes por armas de fogo e o aumento da
mortalidade em diversos grupos de idade.
As primeiras análises espaciais aplicadas aos 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, mostrando o
papel da contaminação da água na ocorrência da doença (MOORE et al., 1999;
VANDENBROUCKE, 1991; RAMSAY, 2005). Nesse caso, essa aplicação serviu
como instrumento para se conhecer o comportamento da epidemia de cólera.
Valência et al. (1999) utilizou a técnica geoestatística como método de análise
espacial, para mapear as áreas de risco associadas às informações sócioeconômica
21
e ambiental, com o objetivo de estimar a infestação da ocorrência de ascaris
lumbricoides. Esse método revelou-se um importante instrumento de indicação das
áreas de riscos, elemento fundamental para o controle eficiente desses organismos
patogênicos.
Kitron (2000) utilizou sistemas de informações geográficas como ferramentas
para a confecção de mapas de risco como modelos de transmissão de doenças,
baseados em dados espaciais e temporais. Essa análise forneceu informações
espaciais capazes de descrever, explicar e predizer o risco epidemiológico.
Souza-Santos e Carvalho (2000) utilizou-se do método Kernel Gaussiano com
intuito de conhecer o comportamento espacial dos criadouros do Aedes aegypti na
Ilha do Governador, no Rio de Janeiro. Essa ferramenta revelou-se importante no
controle das ações a serem intensificadas nas áreas de maior e menor risco de
transmissão da dengue, tendo como vantagem, a grande facilidade e rapidez de
visualização dos locais endêmicos, os quais podem oferecer diferentes graus de
riscos.
A modelagem de dados espaciais e espaço-temporais é um assunto atual, em
grande parte motivado por um retorno às concepções mais abrangentes da saúde,
onde o indivíduo é, necessariamente, visto em seu contexto sócio-cultural-ambiental.
Além disso, obviamente, também pela disponibilidade crescente de informações e
barateamento no custo das tecnologias envolvidas (CARVALHO e NOBRE, 2001).
Simão (2001) efetuou um estudo estatístico espacial, utilizando a técnica
geoestatística da Krigagem Indicativa; o autor mostrou os níveis probabilísticos do
22
grau de incidência da malária em Porto Velho – RO, através de mapas e, também,
os locais prováveis de ocorrências de casos na área urbana da cidade.
Por meio da análise espacial, realizada no município de Araçatuba – SP,
buscou-se detectar um padrão de distribuição da epidemia de Leishmaniose Visceral
Americana, para subsidiar o planejamento e a avaliação das ações baseadas na
análise da distribuição espacial da doença e os seus riscos ambientais. Essa
análise permitiu mostrar correlação entre os setores em que há ocorrência humana e
aquela com alta taxa de prevalência canina e, ainda, desses com os setores onde
existem densidades mais elevadas da doença, fornecendo mapas de regiões com
maior risco de uma ocorrência epidêmica dessa moléstia (CAMARGO-NEVES et al.,
2001).
A análise espacial realizada por Santos et al. (2001) demonstrou que a
violência contribui para os problemas de saúde pública, afetando principalmente os
homens jovens na faixa etária de 15 a 34 anos. A partir dessa concepção, elaborou-
se uma análise espacial, no sentido de identificar áreas de maior incidência e as
condicionantes sociais, históricas e ambientais nos espaços urbanos de Porto Alegre
- RS. A utilização dessa técnica permitiu a detecção de vários fatores de risco que
contribuem para o aumento de criminalidade, a proposição de um planejamento
intersetorial voltado às particularidades locais e a busca de parceiros em toda
sociedade, que pudessem contribuir na intervenção das desigualdades sociais, com
promoção da saúde e programas de incentivos de redução da pobreza.
A mortalidade infantil é um dos sérios problemas de saúde pública ligados aos
fatores socioeconômicos evidenciados. Esse problema mostra incapacidade dos
setores de gerenciamento de saúde pública em buscar mecanismos de políticas
23
públicas para que possam diminuir os fatores de risco da mortalidade infantil (MI).
Castro et al. (2003) ressalta que a utilização da mortalidade infantil como indicador
social vem sendo revista, uma vez que especificidades locais, assim como medidas
relacionadas aos serviços de saúde são fatores determinantes da tendência da
mortalidade entre crianças menores de um ano. Partindo desse princípio, os autores
mapearam, no município de Presidente Prudente – SP, as áreas de maior incidência
de mortalidade infantil, via análise espacial dos fatores de exclusão social.
É muito freqüente no geoprocessamento a utilização dessa ferramenta como
método de análise espacial. Ela é indicada nas áreas epidemiológicas, segurança
pública, ecologia, geologia, marketing etc. O georeferenciamento dos eventos de
saúde é importante na análise e avaliação de risco à saúde coletiva, particularmente,
relacionadas às doenças, com o meio ambiente e com o perfil sócioeconômico da
população (SKABA et al., 2004). Nos estudos em saúde, muitas vezes, o problema
em foco está relacionado com fatores ambientais ou ainda apresenta uma trajetória
espacial, como no caso de disseminação de epidemias (CÂMARA et al., 2001).
Essa técnica de análise de dados georeferenciados constitui-se em um
importante instrumento para o entendimento do problema nos estudo
epidemiológico. A maneira mais comum de apresentar a distribuição espacial da
doença é por meio de mapas, que sejam possíveis de comparação e interpretação
(GODOY et al., 2004).
24
3. REVISÂO METODOLÓGICA
3.1. Análise de Correspondência
As análises de correspondência simples e múltipla tem uma longo história
como um método de análise de dados categóricos. Desde de meados da década de
1930, a análise de correspondência vem sendo aprimorada. O termo “análise de
correspondência” é originado da França, provavelmente devido a Benzecri e seus
colegas. Entretanto, o termo análise de correspondência não era muito popular fora
da França por duas razões principais: (a) Pelo problema de linguagem (b); O
freqüente emprego sem nenhuma referência a outros métodos de tratamento
estatístico de dados categóricos, que provem as suas utilidades e flexibilidades
(VAN DER HEIJDEM et al., 1989).
Há uma grande diferença entre análise de correspondência e as técnicas de
análise de dados categóricos. Por exemplo, em uma análise log-linear, os dados são
coletados e o modelo a ser ajustado pressupõe uma distribuição de probabilidades
na qual os dados são realizações. Portanto, o modelo é hipotetizado e a estimação é
realizada, assumindo que o modelo é verdadeiro (PANAGIOTAKOS e PITSAVOS,
2004).
Assim, é possível fazer inferência sobre a população com a mostra de dados
da pesquisa. Na análise de correspondência, entende-se que não há nenhuma
suposição sobre a distribuição e não há modelo hipotetizado, mas, sim,
decomposição dos dados obtidos, a fim de estudar sua estrutura. (PANAGIOTAKOS
e PITSAVOS, 2004). Então, a conclusão tirada sobre os dados não deve ser
generalizada em relação à população como sugere Greenacre (1984)
. No passado,
25
diversos investigadores tentaram construir uma ligação entre a análise de
correspondência baseando-se em modelos e suas aproximações, procurando
entender em quais condições a análise de correspondência é similar aos modelos
estatísticos múltiplos (PANAGIOTAKOS e PITSAVOS 2004).
3.2. Análise de Correspondência Simples
A análise de correspondência simples é uma técnica descritiva, exploratória,
designada à tabelas de contingência de duas ou multientradas, contendo alguma
medida de correspondência entre linhas e colunas. Esse método foi, primeiramente,
desenvolvido na França por Jean Paul Benzécri em meados dos anos 60 e 70
(GREENACRE, 1984) e popularizado recentemente, nos países de língua inglesa.
Os resultados produzem informações, que são naturalmente similares a
aquelas produzidas pelas técnicas da análise de fatores e estas permitem a
exploração de uma estrutura das variáveis categóricas incluídas na tabela. Nesse
processo, a análise de correspondência cruza informações da tabela de freqüência
padronizada cujas somas de todas as freqüências relativas é igual a 1 (um).
Em um dos estágios da análise a tabela das freqüências relativas, é
representada em termos de distancias entre as linhas e colunas em um espaço de
baixa dimensão.
As k-colunas assumem valores em cada linha da tabela como as coordenadas
no espaço de dimensão m e devem computar a distância euclidiana entre os pontos
das k-linhas no espaço dimensional m.
26
As distâncias entre os pontos no espaço m-dimensional sintetizam todas as
informações sobre as similaridades entre as linhas. Portanto, pode-se encontrar um
espaço de baixa dimensão, no qual os pontos das linhas trazem todas as
informações sobre as suas diferenças. Pode-se, então, apresentar as informações
sobre as similaridades em um gráfico simples ou multidimensional.
Particularmente, para as tabelas pequenas, essa simplificação pode não ser
tão necessária, porém pode-se facilmente imaginar como a apresentação e a
interpretação de tabelas muito grandes são simplificadas através da análise de
correspondência.
Em uma tabela de dupla entrada, para a análise de correspondência simples
computa-se, primeiramente, as freqüências relativas para a tabela de freqüências,
de modo que a soma de todas as entradas da tabela seja igual a um. Essa tabela
mostra como uma unidade da massa é distribuída através das células.
Na terminologia da análise de correspondência, o total de linhas e colunas da
matriz de freqüência relativa é chamada de linhas e colunas de massa
respectivamente. A inércia do termo em análise de correspondência é usada por
analogia da definição de matemática aplicada “momento de inércia”, que caminha
para o integral da distância da massa quadrada ao centróide, ao quadrado. A inércia
é definida como a estatística qui-quadrado de Pearson, divididida pelo “n” total da
tabela, para tabelas de duas entradas.
Alguns desvios dos valores esperados deverão contribuir com a estatística qui-
quadrado. Desse modo, pode-se afirmar que a análise de correspondência é um
27
método de decomposição da estatística qui-quadrado (inércia = qui-quadrado/n)
identificando os desvios dos valores esperados numa dimensão mais baixa.
Esse método é similar ao objetivo da análise de fatores, nos quais a variância
total é decomposta, para chegar em uma representação das variáveis em baixa
dimensão, e construir a matriz de variância/covariância da variável.
Se a soma das freqüências das colunas, forem iguais ao total da soma das
linhas, onde também a soma das linhas é igual ao total das colunas, então há uma
independência entre linhas e colunas. Assim, o número máximo de autovalores que
pode ser extraído em uma tabela de dupla entrada é igual ao número mínimo de
colunas e linhas menos um (-1).
Portanto a escolha para interpretar o número máximo da dimensão é extraída e
reproduz toda a informação contida na tabela, sendo habitualmente sumarizadas as
coordenadas das linhas e colunas em um plano.
Entretanto, é importante recordar que tais planos somente podem ser
interpretados entre a distância dos pontos da linha e as distâncias entre os pontos
da coluna.
3.3. Análise de Correspondência Múltipla
A análise de correspondência múltipla (ACM) é uma extensão da análise de
correspondência simples, apresentada acima, para mais de duas variáveis. Em
outras palavras, a análise de correspondência múltipla (ACM) é a análise de
correspondente simples (ACS), praticada em um indicador (ou design) matricial com
casos em filas e variáveis categóricas em colunas. De fato, usualmente, analisam-se
28
os produtos internos matriciais, chamados de tabela de Burt, dentro de um ACM. A
tabela de Burt é o resultado do produto interno de um design ou indicador matricial e
os resultados da análise de correspondência múltipla (ACM) são idênticos aos
resultados que poderiam ser obtidos para a coluna de pontos de uma análise
correspondente simples do indicador ou design matricial.
Segundo Greenacre (1993), a análise de correspondência (AC) é uma técnica
exploratória, sendo que, o método foi baseado em orientação filosófica, que enfatiza
o desenvolvimento de dados que se ajustam ao modelo, ao invés da rejeição de
hipóteses baseadas na falta de ajuste; onde “o segundo princípio” de Benzecri diz
que “o modelo deve se ajustar aos dados e não vice-versa”.
Portanto, não existem testes de significância estatísticos que são
habitualmente aplicados aos resultados de uma análise de correspondência (AC); o
propósito primário da técnica é de produzir uma representação simplificada (baixo-
dimensional) da informação em uma tabela de larga freqüência (ou tabelas com
medidas similares de correspondência).
Na análise de correspondência múltipla (ACM), os dados examinados são
incluídos como número de respostas, de modo que as categorias sejam totalmente
disjuntivas; isto também inclui diversas respostas categóricas que são mutuamente
excludentes, mas somente uma das categorias é escolhida. Neste processo há k
respostas categóricas e uma das questões é particionar a amostra em k grupos.
Nesta partição, o número de questões chama-se Q. Para cada questão q de
Q admite-se uma das respostas
q
p .
29
Portanto, o número total de respostas categóricas,
p
, contido no questionário é
definido por:
∑
=
=
Q
q
q
pp
1
(3.1)
Designa-se por n o número de indivíduos que respondeu o questionário Q.
Seja
H
um conjunto de elementos, que consiste em todas as séries das categorias
Q formadas por perguntas diferentes. Logo, a compreensão de
H
corresponde à
soma total de possíveis respostas sobre o assunto.
Seja
Z
uma matriz “
p
n× ” (n é o número de linhas e p é o número de colunas)
que descreve as n respostas individuais com dados binários. Logo, a matriz
Z
é a
justaposição das submatrizes Q (figura 3):
[
]
Qq
ZZZZZ ,..........,,.........,
21
= (3.2)
q
Z
é uma submatriz “
q
pn× ”, de maneira que a i-ésima linha contém 1
−
q
p
valores zero e uma vez valor 1 (um) e as colunas se referem às categorias da
questão q. Isso significa que
q
Z é descrita como uma partição das Q respostas, que
foi criada por resposta da questão q. Então surge uma matriz
R
, com n linhas e Q
colunas, tal que
R
é uma matriz do código condensado de
Z
, de forma que a célula
( qi, ) contém o código de
iq
r da categoria da questão q, que foi a resposta do
indivíduo “i ” escolhido pelo assunto “i” (LEBART et al., 1984), de forma que
iq
r
≤
q
p .
30
Figura 3. Modelos de Matrizes : Z e R, Lebart (1984).
Considere-se a matriz
Z
, tal que
[
]
Q
ZZZZ ..,,.........,
21
= . A matriz quadrada
B
,
também chamada de tabela continência de Burt associada a
Z
, que é uma matriz
resposta, é definida por:
Z
Z
B
T
= (3.3)
Logo, a matriz
B
, composta por
2
Q blocos, fornece uma matriz diagonal
(
qq
pp
,
) da matriz
Z
Z
T
. O bloco da matriz (
T
q
q
T
ZZ , ) é uma tabela de contingência
das tabulações cruzadas das respostas das duas questões q e
T
q .
Seja a matriz diagonal D, do tipo
p
p
× tal que sua diagonal coincida com a
diagonal de
B
, onde cada elemento da diagonal representa a freqüência de cada
categoria, ou seja, o número de indivíduos por categoria.
31
3.3.1. Caso Particular Para duas Questões:
Sejam
1
p
e
2
p
o número de respostas das perguntas 1 e 2, respectivamente,
então,
21
ppp
+
=
é o numero total de possíveis respostas das perguntas. Seja n o
número de indivíduos que responderam os questionários, então, chama-se
1
Z
uma
matriz
1
pn×
, que é a resposta dos indivíduos da questão 1 e
2
Z
uma matriz
2
pn×
,
que é a resposta dos indivíduos da questão 2.
Assim, a matriz
Z
é definida por
[]
21
/ZZZ =
, de dimensão
pn×
.
Na análise de correspondência, tem-se as seguintes expressões:
1) Z é uma matriz
p
n×
2) B é uma matriz
p
p
×
3)
21
ZZ
T
é uma matriz
21
pp ×
4) Há uma relação entre a análise de correlação canônica e o bloco das
colunas
1
e
2
.
3.3.2. Primeira Equivalência (Entre 1 E 2)
Deve-se mostrar que a análise entre 1 e 2 provém do mesmo fator de norma 1.
Portanto, o -ésimo fator
provém da análise 1 de modo que :
ααα
μ
Φ=Φ
−
ZZD
Q
T1
1
(3.4)
32
Nota-se que, para a análise de correspondência, a matriz do lado esquerdo
desta equação deve ser escrita da seguinte forma:
FDFD
n
T
p
11 −−
(3.5)
onde:
Z
nQ
F
1
= (3.6)
D
nQ
D
p
1
= (3.7)
nn
I
n
D
1
= (3.8)
onde
n
I é a matriz identidade nn× .
A equação (3.4) é equivalente à equação:
ααα
μ
Φ=Φ
−−
FDFD
n
T
p
11
(3.9)
Seja a matriz simétrica
Z
Z
B
T
= . Note-se que as linhas e colunas marginais
são os elementos da diagonal da matriz QD .
A partir de
B
, tem-se uma nova matriz F :
B
nQ
F
2
1
=
(3.10)
e as correspondentes novas matrizes
n
D e
p
D tais que:
D
nQ
DD
np
1
==
(3.11)
Portanto, a matriz que será diagonalizada nesse caso é escrita:
33
BDBD
Q
T 11
2
1
−−
(3.12)
Na equação (3.4), multiplicando-se os dois membros da equação a esquerda
por BD
Q
1
1
−
, obtém-se:
ααα
μ
Φ=Φ
− 21
2
1
ZZD
Q
T
(3.13)
logo, os fatores são idênticos para ambas análises.
3.3.3. Segunda Equivalência (Entre 1 E 3)
Deve-se mostrar que, para cada par de fatores ),(
αα
ψ
ϕ
, relativos ao mesmo
autovalor
α
λ
, extraído da análise da tabela de contingência
21
ZZ
T
, existe um
correspondente fator
α
Φ
que provém da matriz
Z
( ou
B
), de modo que:
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
=Φ
α
α
α
ψ
ϕ
(3.14)
Reconsidere-se as notações
111
ZZD
T
= e
222
ZZD
T
= e que:
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
=
2
1
0
0
D
D
D
(3.15)
Os elementos das diagonais
1
D e
2
D são as linhas e colunas marginais da
matriz
21
ZZ
T
.
A análise dessa tabela conduz às equações de dupla transição:
α
α
α
ψ
λ
ϕ
21
1
1
1
ZZD
T−
= (3.16)
α
α
α
ϕ
λ
ψ
21
1
1
1
ZZD
T−
= (3.17)
34
As equações (3.16) e (3.17) podem ser escritas como o sistema de equações:
⎪
⎩
⎪
⎨
⎧
+=+
+=+
−
−
αααα
αααα
ψλϕψ
ϕλψϕ
)1()(
)1()(
212
1
2
211
1
1
ZZDD
ZZDD
T
T
(3.18)
ou da forma compacta:
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
+=
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
−
α
α
α
α
α
ψ
ϕ
λ
ψ
ϕ
)1(
0
0
212
211
1
2
1
DZZ
ZZD
D
D
T
T
(3.19)
A equação (3.19) pode ser escrita de maneira ainda mais condensada,
multiplicando seus dois membros por )2(
2
1
=Q
, na forma:
α
α
α
λ
Φ
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
+
=Φ
−
2
1
1
1
ZZD
Q
T
(3.20)
Observando-se que a equação (3.21) é como a equação (3.4), tem-se:
2
1
α
α
λ
μ
+
=
(3.21)
Se,
α
λ
é o maior -ésimo autovalor extraído da análise de
21
ZZ
T
, isso implica,
que a equação (3.21) fornece o -ésimo maior autovalor da análise de
Z
.
Se por exemplo
21
pp
≤
, a análise de
Z
fornece os seguintes resultados:
1)
1
p
fatores do tipo
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
α
α
ψ
ϕ
, que correspondem ao autovalor
2
1
α
λ
+
.
2)
2
p
fatores do tipo
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
−
α
α
ψ
ϕ
, que correspondem ao autovalor
2
1
α
λ
−
.
3)
12
pp
−
fatores do tipo
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
α
ξ
0
, que correspondem ao autovalor
2
1
.
35
Tabela 3. Resultados dos autovalores, segundo a dimensão:
Tabela
Analisada
Dimensão Fator Norma do
fator
Autovalor
tabela de
contigência
21
ZZ
T
()
21
, pp
ϕ
em
1
p
ℜ
ψ
em
2
p
ℜ
nD
T
=
ϕϕ
1
nD
T
=
ψψ
2
λ
tabela
disjuntiva
[]
21
/ ZZZ =
()
pn,
com
21
ppp
+
=
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
=
ψ
ϕ
φ
nQD
T
=
φφ
2
1
λ
μ
+
=
Tabela de
Burt
()
pp,
φ
nQD
T
=
φφ
2
μ
Fonte: Lebart et al., 1984.
Da análise de , tem-se que a soma dos autovalores não triviais extraídos
dessa matriz é:
1
2
21
−
+
pp
(3.22)
Desde que os autovalores sejam menores ou iguais a um, nenhum fator pode
ter uma percentagem da variância maior que:
2
1002
21
−+
×
pp
(3.23)
36
11
ˆ
1
ˆ
Zee
n
Z
T
nn
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
−Ι=
22
ˆ
1
ˆ
Zee
n
Z
T
nn
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
−Ι=
3.3.4. Terceira Equivalência (Entre 3 E 4 )
Seja
[]
21
| ZZZ =
a matriz do tipo
()
qpn
+
×
, onde
1
Z
é uma matriz do tipo
p
n×
e
2
Z
do tipo
qn×
.
Nota-se que os subespaços lineares
1
Z
ν
e
2
Z
ν
de
n
R
têm o mesmo número
de linhas geradas pelo vetor
n
e
, definido como o vetor com todas componentes
iguais a 1 (um).
Define-se
1
ˆ
Z
e
2
ˆ
Z
por :
(3.24)
(3.25)
então,
1
ˆ
Z
e
2
ˆ
Z
são submatrizes centradas correspondentes em
1
Z
e
2
Z
.
Pretende-se encontrar dois vetores
aZ
1
ˆ
e
bZ
2
ˆ
, cuja correlação seja máxima,
ou dois vetores
aZ
1
e
bZ
2
que estão sujeito às condições:
0
21
== ZeZe
T
n
T
n
(3.26)
e que possuam correlação máxima.
É evidente que
11
ZZ
T
e
22
ZZ
T
são duas matrizes diagonais do tipos
p
p
×
e
qq×
, respectivamente, cujos elementos diagonais são os totais de respostas para
37
cada alternativa de
Z
, e que
21
ZZ
T
é uma tabela de contingência das tabulações
cruzadas das duas partições.
Denota-se por:
21
1
ZZ
n
F
T
=
(3.27)
11
1
ZZ
n
D
T
p
=
(3.28)
22
1
ZZ
n
D
T
q
=
(3.29)
e a equação fundamental da análise discriminante:
()
XaXXaZZZZX
TTTTT
λ
=
−1
(3.30)
Nesse caso, tem-se a forma:
()
aZZaZZZZZZ
TTTT
1112
1
2221
λ
=
−
(3.31)
ou:
aaFFDD
T
qp
λ
=
−− 11
(3.32)
Esta equação demonstra que a é um fator da análise de correspondência da
matriz F do tipo
q
p
×
, relativo ao autovalor
λ
.
A equação:
0
1
=aZe
T
n
(3.33)
38
que satisfaz:
0
1
.
=
∑
=
j
p
j
j
af
(3.34)
3.3.5. Generalização da Análise Para Mais de Duas Questões
Quando se tem mais de duas questões, a análise de correspondência tem a
seguinte formulação preliminar.
Seja a matriz
[
]
Qq
ZZZZZ ........,,......,,
21
= com
p
colunas, as quais
correspondem aos
p
pontos do espaço
n
R
. Cada submatriz
q
Z gera um subespaço
q
ν
de dimensão
q
p .
Todos esses subespaços lineares têm em comum o primeiro bissetor (o vetor
com todas suas componentes iguais a 1). A dimensão da matriz
Z
é, no máximo,
igual a:
()
1
−
−
Qp (3.35)
Dado
α
ϕ
um vetor de componentes
q
p , que são as coordenadas de um ponto
q
m de
q
ν
na base definida pelas colunas de
q
Z . As coordenadas de
q
m em
n
R
são as
componentes de
qqq
Zm
ϕ
= .
O quadrado da distância euclidiana desse ponto
q
m para a origem é:
qq
T
qqq
T
q
T
q
DZZ
ϕϕϕϕ
= (3.36)
39
A análise de correspondência da tabela de contingência cruzada para duas
questões, q e q
′
é reduzida ao estudo das posições relativas dos subespaços
q
ν
e
q
′
ν
.
Segundo Lebart (1984), a transição das equações (3.16) e(3.17) são escritas
omitindo o indexador
α
, ou seja:
qq
T
qqq
ZZD
′′
−
=
ϕ
λ
ϕ
1
1
(3.37)
qq
T
qq
q
ZZD
T
ϕ
λ
ϕ
′
−
′
=
1
1
(3.38)
Dessas equações deduz-se que:
''
1
1
qq
T
qqqqq
ZZDZZ
ϕ
λ
ϕ
−
= (3.39)
qq
T
qqqqq
ZZDZZ
ϕ
λ
ϕ
′
−
=
1
''''
1
(3.40)
ou seja:
'
1
qqq
mPm
λ
= (3.41)
qqq
mPm
''
1
λ
= (3.42)
onde:
()
T
qq
T
qqq
ZZZZP
1−
= (3.43)
()
T
qq
T
qqq
ZZZZP
′
−
′
=
1
'''
(3.44)
As matrizes
q
P e
'q
P representam as projeções do operador sobre
q
ν
e
'q
ν
40
Figura 4. Projeção dos operadores,
q
ν
e
'q
ν
, Lebart (1984).
Na figura 4, a projeção
q
m sobre
'q
ν
é colinear a
'q
m ( o mesmo ocorre sobre
'q
m sobre
q
ν
).
Observa-se que os pontos encontrados
q
m e
'q
m são tais, que a soma dos
quadrados das suas distâncias até a origem é constante:
nDD
qq
T
qqq
T
q
2
''
=+
′
ϕϕϕϕ
(3.45)
de modo que a distância do ponto
'qq
mmm
+
= até a origem é máxima.
O quadrado dessa distância é:
(
)
''
2
1
12
qq
T
q
T
q
ZZ
n
nm
ϕϕ
+= (3.46)
O valor que maximiza
2
m , considerando a condição (2.35) ou as restrições:
nDD
qq
T
qqq
T
q
==
′
''
ϕϕϕϕ
(3.47)
conduz ao mesmo resultado.
41
Para a generalização de mais de duas questões, designam-se os vetores,
Q
ϕ
ϕ
ϕ
,........,,
21
, das componentes dos Q pontos,
Q
mmm ,,.........,
21
na base
Q
ZZZ ....,,.........,
21
; e seja
Q
mmmm
+
+
+
= ..........
21
.
Portanto, o valor a ser maximizado é:
{
}
∑
∈
′
∈=
′′
QqQqZZm
qq
T
q
T
q
;
2
ϕϕ
(3.48)
com a restrição:
{
}
QnQqD
qq
T
q
=∈
∑
ϕϕ
(3.49)
3.3.6. Propriedades da Análise de Correspondência Múltipla
Os fatores
Φ
extraídos da análise da matriz
Z
são tais que:
Φ=Φ
−
μ
BD
Q
1
1
(3.50)
Lebart (1984) mostra que, reordenando os termos da equação (3.40), as
componentes podem ser
α
ϕ
de
Φ
relativas à questão
q
, os blocos das matrizesD e
B
, obtém-se:
{
}
''
1
'
1
qqq
T
q
q
QqZZD
Q
μϕϕ
=∈
−
∑
(3.51)
42
3.3.7. Componentes Centrada (
q
ϕ
)
Os
Q subconjuntos de pontos correspondentes às categorias
q
p
de uma
questão
q
têm o mesmo centro de gravidade, o qual é também o centro de
gravidade de todo o conjunto de pontos. Seja
q
J o subconjunto dos valores
p
de
índice
j
correspondentes à questão
q
(
q
J tem
q
p
elementos).
As coordenadas dos subconjuntos de pontos relativos à questão
q
são as
colunas da matriz:
1−
qq
DZ (3.52)
e os elementos da diagonal de
q
D
n
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
1
são os pesos relativos dos pontos
q
p
do
subconjunto
q
.
A i-ésima coordenada do centro de gravidade
q
G é:
ndjj
z
n
d
g
q
Jj
ijjj
qi
1
==
∑
∈
(3.53)
desde que:
1=
∑
∈
q
Jj
ij
z (3.54)
Se
qi
g é independente de
q
,
iqi
gg =
43
As componentes
q
ϕ
correspondentes aos fatores não triviais são também
centradas, desde que esses fatores correspondam a uma análise do conjunto de
pontos obtidos por uma translação da origem em
G .
3.3.8. Proporção da Variação - Para uma Questão e uma Categoria
Pela equação (3.49) (KACIAK e LOUVIERE, 1990), demonstra-se que a
variância total e a soma dos autovalores não triviais são iguais a:
1−
Q
p
(3.55)
Por Lebart (1984), se todas as questões têm duas respostas possíveis
()
Qp 2=
,então
11 =−
Q
p
.
O quadrado da distância do centro de gravidade de um ponto de uma categoria
j
é escrito em
n
R
:
()
2
1
2
1
,
∑
=
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
−=
n
i
jj
ij
nd
z
njGd
(3.56)
Levando em consideração que:
jj
n
i
ij
dz =
∑
=1
(3.57)
tem-se:
()
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
−=
nd
njGd
jj
11
,
2
(3.58)
44
Portanto, a contribuição para a variância total da j-ésima categoria é:
() ()
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
−==
n
d
Q
jGd
nQ
d
jc
jjjj
1
1
,
2
(3.59)
e a contribuição da questão para a variância total é (LEBART, 1984; KACIAK e
LOUVIERE, 1990) :
()
{
}
()
1
1
)( −=∈=
∑
qq
p
Q
JjjcqC (3.60)
Assim, a proporção da variação devido a uma questão é uma função crescente
do número de categorias de resposta. E a proporção mínima Q1 é obtida, quando
uma questão tem somente duas categorias, então:
()
1
1
−=
∑
=
Q
p
qC
Q
q
(3.61)
A proporção da variação devido uma categoria cresce com o número de
respostas em que a categoria decresce. O mínimo de Q1 deverá ser alcançado,
quando uma categoria tem o zero como resposta.
45
4. MATERIAL E MÉTODOS
4.1. Área de Estudo
Porto Velho, a capital do Estado de Rondônia, está localizada à margem direita
do Rio Madeira a 8
0
45’43” de latitude sul e 63
0
54’14’’ de latitude oeste. Possui relevo
um pouco acidentado, perturbado apenas por cinco sub-bacias de drenagem que
recortam o município: Bate-Estacas, Penal, Lavadeiras, Tanques e Tancredo Neves.
Segundo o IBGE (2005), sua população é estimada em 373.917 habitantes.
A altitude do município varia entre 98 e 128 metros em relação ao nível do mar
e a constituição geológica do terreno apresenta-se como uma superfície plana,
formada por uma seqüência de sedimentos tércio-quarternários, de origem fluvial,
colúvio-aluvial e flúvio-lacustre, caracterizada por um relevo arrasado, com trechos
de dissecação suave, onde estão presentes morretes residuais de topos aplainados,
controlados pela presença de lateritos maturos e imaturos. Os lateritos imaturos
distribuem-se por toda extensão do território municipal, com suas características
preservadas e, atualmente, modela boa parte do relevo existente. Esse sedimento
estende-se sobre um substrato granito-gnáissico antigo, que apresenta um relevo
dissecado, parte de uma extensa superfície peneplanizada. Essas coberturas
sedimentares indiferenciadas estão relacionadas aos depósitos plio-pleitocênicos,
associados a ambientes de leque aluvias, canais aluvias, planície de inundações e
lagos, com uma complexa interação de matérias que variam desde cascalho até a
fração de argila, com expressiva laterização. As porções altas desse embasamento
estão eventualmente aflorantes e ocorrem a SW da área urbana (Figura, 5). O clima
da região é tropical chuvoso, com uma estação seca durante o ano, e sua
46
temperatura varia entre 21ºC a 36ºC com média anual de 26ºC, e sua precipitação
média anual é da ordem de 2.265mm.
Estas características citadas contribuem para o aparecimento de áreas
alagadas (Figura 6), o que torna o município vulnerável à proliferação de vetores
transmissores da endemia da malária, principalmente na periferia da cidade, que
recebe grandes fluxos de migrantes.
4.2. Metodologia
Para efeito deste estudo, foram utilizados dados de ocorrência de infecção da
doença obtidos no departamento de vigilância epidemiológica da Secretaria
Municipal de Saúde.
Os dados de campo englobam: (I) o número de criadouros do vetor transmissor
da malária; (II) drenagens que propiciam a formação de criadouros; (III) áreas
alagadas, potencial habitat do mosquito transmissor; e (IV) florestas remanescentes
ainda existentes no município, principalmente na área urbana; (V) nascentes
existentes por bairro; (VI) Índice Parasitário Anual ,(IPA) dados fornecido pela
Fundação Nacional de Saúde. Essas variáveis serão transformadas em matriz
resposta para a aplicação da análise de correspondência múltipla. Para a matriz
resposta, tem-se o seguinte componente para cada variável:
a) número de criadouros com os níveis; 0, 1 , 2 e mais de 2;
b) drenagens: presença ou ausência;
c) áreas alagadas: presença ou ausência;
d) floresta remanescente: presença ou ausência;
47
e) nascentes: presença ou ausência;
f) risco de contrair a doença; foi utilizado o Índice Parasitário Anual (IPA), que
tem a seguinte denominação: Sem risco IPA = 0, Baixo risco 0,1 a 9,9; Médio risco
10 a 49,9; Alto risco IPA maior ou igual a 50; e, a partir destes riscos adotaram-se os
seguintes níveis 0,1, 2 e 3.
4.3. Tratamento da Análise de Correspondência Múltiplas dos Dados
A partir das variáveis ambientais (número de criadouros, drenagens,áreas
alagadas, floresta remanescente, nascentes e o risco) gerou-se uma tabela de
contingência de múltipla entrada, que tem por finalidade representar os dados nos
termos de uma matriz indicadora.
Essa matriz representa a resposta
p
, com um vetor de variável
p
l
com
N
resposta, portanto a matriz indicadora terá transformação:
()
()
⎪
⎩
⎪
⎨
⎧
≠=
==
=
ksez
ksez
Z
ink
ink
θ
θ
θ
θ
l
l
........0
.........1
(3.62)
para
θ
θθ
,.....1;..,.....1;..,....1 =
Θ
== KkNn . Com a matriz resposta tem-se uma matriz
indicadora transformada de
()
∑
×
p
KN . Com o software XLStat 7.0 (ADDINSOFT,
2003), realizou-se a Análise de Correspondência Múltipla aplicada à tabela de
contingência construída com as variáveis categóricas (ambientais).
BAIRROS
1 Aeroclube
2 Ag. de Carvalho
3 Aponiã
4 Areal
5 Areia Branca
6 Arigolanlandia
7 Baixa da União
8 Caiari
9 Caladinho
10 Cascalheira
11 Castanheira
12 Centro
13 Cidade do Lobo
14 Cidade Jardim
15 Cidade Nova
16 Cohab Floresta
17 Conceicão
18 Costa e Silva
19 Cuniã
20 Eldorado
21 Eletronorte
22 Embratel
23 Escola de Policia
24 Esp. da comunidade
25 Flodoaldo Pontes Pinto
26 Floresta
27 Igarapé
28 Industrial
29 Jardim Santana
30 Juscelino Kubstchek
31 KM1
32 Lagoa
33 Lagoinha
34 Liberdade
35 Marcos Freire
36 Mariana
37 Mato Grosso
38 Militar
39 Mocambo
40 Nacional
41 Nossa Senh. Das Gracas
42 Nova Esperanca
43 Nova Floresta
44 Nova Porto velho
45 Novo Horizonte
46 Olaria
47 Panair
48 Pantanal
49 Pedrinhas
50 Planalto
51 Rio Madeira
52 Ronaldo Aragão
53 Roque
54 Santa Barbara
55 São Cristovão
56 São Francisco
57 São João Bosco
58 São Sebatião
59 Socialista
60 Tancredo Neves
61 Teixeirão
62 Tiradentes
63
64 Triângulo
65 Tucumanzal
66 Ulisses Guimarães
67 Vila Tupy
Três Marias
48
Figura 5 - Geologia da área urbana do município de Porto Velho.
LEGENDA
Rios e Igarapés
Estrada Federal
Fonte: Base Cartográfica extraída do Plano Diretor de Porto Velho / Secretaria Municipal de Planejamento - SEMPLA /2003, Folha Porto Velho, SC-20.V-B-V, escala 1:100.000 e dados temáticos
elaborados a partir de Mapa Geológico da Área Periurbana de Porto Velho, CPRM /1996, usando o software SPRING 4.3 / INPE.
PROJEÇÃO UNIVERSAL TRANSVERSA DE MERCATOR
DATUM OFICIAL - SAD 69
DATUM VERTICAL - IMBITUBA - SC
MERIDIANO CENTRAL - 63º WGr
Jazida: ar-areia, gn-gnaisse. lt-laterito
Falha Encoberta
Sedimentos Aluviais Recentes-Holoceno
Lateritos Imaturos - Pleistoceno
Formação Jaci-paraná-Pleistoceno
Granitos Suíte Intrusiva Teotônio
Proterozóico Médio
14
42
1
64
5
2
40
3
38
63
29
36
32
45
25
11
44
59
9
26
33
52
28
43
22
56
4
16
66
27
24
15
57
20
19
51
21
30
18
46
7
12
17
58
60
55
50
10
35
41
62
34
53
6
49
47
48
61
13
23
8
37
67
65
54
31
39
397000
397000
400000
400000
403000
403000
406000
406000
409000
409000
412000
412000
9026000 9026000
9029000 9029000
9032000 9032000
9035000 9035000
1:100.000
0 1 2 3 4 50,5
Km
BAIRROS
1 Aeroclube
2 Ag. de Carvalho
3 Aponiã
4 Areal
5 Areia Branca
6 Arigolanlandia
7 Baixa da União
8 Caiari
9 Caladinho
10 Cascalheira
11 Castanheira
12 Centro
13 Cidade do Lobo
14 Cidade Jardim
15 Cidade Nova
16 Cohab Floresta
17 Conceicão
18 Costa e Silva
19 Cuniã
20 Eldorado
21 Eletronorte
22 Embratel
23 Escola de Policia
24 Esp. da comunidade
25 Flodoaldo Pontes Pinto
26 Floresta
27 Igarapé
28 Industrial
29 Jardim Santana
30 Juscelino Kubstchek
31 KM1
32 Lagoa
33 Lagoinha
34 Liberdade
35 Marcos Freire
36 Mariana
37 Mato Grosso
38 Militar
39 Mocambo
40 Nacional
41 Nossa Senh. Das Gracas
42 Nova Esperanca
43 Nova Floresta
44 Nova Porto velho
45 Novo Horizonte
46 Olaria
47 Panair
48 Pantanal
49 Pedrinhas
50 Planalto
51 Rio Madeira
52 Ronaldo Aragão
53 Roque
54 Santa Barbara
55 São Cristovão
56 São Francisco
57 São João Bosco
58 São Sebatião
59 Socialista
60 Tancredo Neves
61 Teixeirão
62 Tiradentes
63
64 Triângulo
65 Tucumanzal
66 Ulisses Guimarães
67 Vila Tupy
Três Marias
Figura 6 - Distribuição espacial de áreas inundáveis e de umidade elevada na área urbana do município de Porto Velho.
14
42
1
64
5
2
40
3
38
63
29
36
32
45
25
11
44
59
9
26
33
52
28
43
22
56
4
16
66
27
24
15
57
20
19
51
21
30
18
46
7
12
17
58
60
55
50
10
35
41
62
34
53
6
49
47
48
61
13
23
8
37
67
65
54
31
39
397000
397000
400000
400000
403000
403000
406000
406000
409000
409000
412000
412000
9026000 9026000
9029000 9029000
9032000 9032000
9035000 9035000
1:100.000
0 1 2 3 4 50,5
Km
B - 19
R
3
R
-3
B 64
B 4R-36
LEGENDA
Rios e Igarapés
Estrada Federal
R M
ei
r
a
io ad
Fonte: Base Cartográfica extraída do Plano Diretor de Porto Velho / Secretaria Municipal de Planejamento - SEMPLA /2003, Folha Porto Velho, SC-20.V-B-V, escala 1:100.000 e dados temáticos
gerados a partir do mapa de áreas inundáveis e de Umidade Elevada, escala 1:50.000 / CPRM -1996, usando o software SPRING 4.3 / INPE.
PROJEÇÃO UNIVERSAL TRANSVERSA DE MERCATOR
DATUM OFICIAL - SAD 69
DATUM VERTICAL - IMBITUBA - SC
MERIDIANO CENTRAL - 63º WGr
Áreas sujeitas a inundações períodicas, principalmente
em meses de cheia (janeiro a abril).
Áreas com nível d´agua subsuperficial elevado (lençol
freático), devido a presença de solo argiloso que impede
infiltração rápida, deixando o solo com umidade muita
alta, principalmente nos períodos de cheia (janeiro a abril).
Áreas semelhantes as anteriores com o solo apresentando
nível de umidade média.
Áreas com tendências de umidade do solo alta, podendo
receber inundações períodicas.
49
50
5. RESULTADOS
Segundo a Secretaria Municipal de Planejamento (SEMPLA, 2003),
atualmente, o município de Porto Velho conta com 67 bairros e tem sua população
urbana de aproximadamente 273.120 habitantes (IBGE, 2005). A partir destes
dados, elaborou-se uma carta topográfica por grupos de habitantes/bairros e
classificou-se cinco grupos populacionais (Figura 7). Nestes grupos, verificou-se que
17,9% (12) dos bairros têm aproximadamente 1.280 habitantes; 23,9% (16) têm
população entre 1.281 a 2.877; 26,9% (18), têm população distribuída entre 2.878 a
4.917. De 4.918 a 6.795 representam 14,9% (10) dos bairros e 16,4% (11) estão no
grupo populacional 6.796 a 14.144 habitantes. Essa distribuição heterogênea na
área urbana tem proporcionado a concentração de grandes contingentes
populacionais em espaço muito restrito, o que contribui, ainda mais, para o
agravamento dos problemas de saúde pública no município, principalmente a
endemia da malária.
Essa demanda de contingente populacional muito elevado faz com que as
residências sejam construídas em locais impróprios à moradia, trazendo sérios
problemas de ordem social, e o poder público ainda é ineficiente na solução dessas
questões inerentes às condições da melhoria da qualidade de vida da população.
Diante dessa possibilidade, torna-se necessário compreender a dinâmica de
transmissão da doença no ambiente urbano do município, nos seus aspectos mais
complexos, seja em relação ao comportamento do vetor associado às condições
sócioambientais ou, especificamente, às condições de precariedade de habitação
dessa população. Esses fatores são satisfatórios para destacar o caráter
51
eminentemente social da doença e as dificuldades para o seu controle na região.
BAIRROS
1 Aeroclube
2 Ag. de Carvalho
3 Aponiã
4 Areal
5 Areia Branca
6 Arigolanlandia
7 Baixa da União
8 Caiari
9 Caladinho
10 Cascalheira
11 Castanheira
12 Centro
13 Cidade do Lobo
14 Cidade Jardim
15 Cidade Nova
16 Cohab Floresta
17 Conceicão
18 Costa e Silva
19 Cuniã
20 Eldorado
21 Eletronorte
22 Embratel
23 Escola de Policia
24 Esp. da comunidade
25 Flodoaldo Pontes Pinto
26 Floresta
27 Igarapé
28 Industrial
29 Jardim Santana
30 Juscelino Kubstchek
31 KM1
32 Lagoa
33 Lagoinha
34 Liberdade
35 Marcos Freire
36 Mariana
37 Mato Grosso
38 Militar
39 Mocambo
40 Nacional
41 Nossa Senh. Das Gracas
42 Nova Esperanca
43 Nova Floresta
44 Nova Porto velho
45 Novo Horizonte
46 Olaria
47 Panair
48 Pantanal
49 Pedrinhas
50 Planalto
51 Rio Madeira
52 Ronaldo Aragão
53 Roque
54 Santa Barbara
55 São Cristovão
56 São Francisco
57 São João Bosco
58 São Sebatião
59 Socialista
60 Tancredo Neves
61 Teixeirão
62 Tiradentes
63
64 Triângulo
65 Tucumanzal
66 Ulisses Guimarães
67 Vila Tupy
Três Marias
Figura 7 - Distribuição espacial da população da área urbana do município de Porto Velho.
14
42
1
64
5
2
40
3
38
63
29
36
32
45
25
11
44
59
9
26
33
52
28
43
22
56
4
16
66
27
24
15
57
20
19
51
21
30
18
46
7
12
17
58
60
55
50
10
35
41
62
34
53
6
49
47
48
61
13
23
8
37
67
65
54
31
39
397000
397000
400000
400000
403000
403000
406000
406000
409000
409000
412000
412000
9026000 9026000
9029000 9029000
9032000 9032000
9035000 9035000
POPULAÇÃO
153 - 1280
1281 - 2877
2878 - 4917
4918 - 6795
6796 - 14144
Rios e Igarapés
Estrada Federal
1:100.000
0 1 2 3 4 50,5
Km
Rio M d
a eira
B 9R-31
B
364
R
-
B 4R-36
LEGENDA
Fonte: Base Cartográfica extraída do Plano Diretor de Porto Velho / Secretaria Municipal de Planejamento - SEMPLA /2003, Folha Porto Velho, SC-20.V-B-V, escala 1:100.000 e dados temáticos
compilados da Fundação Nacional de Saúde.
PROJEÇÃO UNIVERSAL TRANSVERSA DE MERCATOR
DATUM OFICIAL - SAD 69
DATUM VERTICAL - IMBITUBA - SC
MERIDIANO CENTRAL - 63º WGr
52
53
Na figura 8 tem-se o mapa do município de acordo com o número de casos de
malária registrados no ano de 2005 e constata-se a classificação das localidades
urbanas, segundo as zonas de ocorrências do número de casos de malária. Dos 67
bairros, 4 (6,0%) apresentam uma ocorrência igual ou superior a 259 casos: no
Cidade Nova (15), Nacional (40), Triângulo (64), e Ulisses Guimarães (66). Estas
áreas parasitárias apresentam-se como um cinturão quase contínuo de incidência da
malária.
A proporção do número de casos entre 98 a 258 corresponde a 9,0% dos
bairros (6): Castanheira (11), Jardim Santana (29), Mariana (36), Liberdade (42), São
Sebastião (58) e Teixeirão (61). Todos estes bairros revelaram transmissão
moderada. São áreas predominantemente periféricas, com contribuições do número
de casos fortalecidas pelas redes de drenagens, que, em período chuvoso, sofrem
alagações permanentes. Em relação ao número de casos entre os 54 e 97, a
proporção de bairros é da ordem de 22,4% (15) que, em relação a seu contingente
populacional, demonstra uma baixa incidência de malária. Entre 22 e 53 casos, essa
proporção atinge 23,9% (16), destacando-se os bairros Areal (4), Areia Branca (5),
Baixa da União (7), Eletronorte (21) e Nova Floresta (43), nos quais, verifica-se uma
predominância das características ambientais favoráveis, porém o número de casos
é relativamente baixo, dada às condições ambientais das redes de drenagens.
As áreas de menor incidência representam 38,8% (26), com o número de
casos inferior a 21. Essas localidades, apesar de serem cortadas por redes de
drenagens, não influenciam no aumento de número de casos, devido a sua
utilização pela população como fonte de esgoto de suas residências, com exceção
das localidades: Caiari (8), Km I (31), Nossa Senhora das Graças (41), Santa
54
Bárbara (54) e Olaria (46), que não sofrem interferência dessas drenagens, mas têm
ocorrência de casos de malária. Isso sugere que a ocorrência de malária pode ser
por contribuição de localidades vizinhas.
BAIRROS
1 Aeroclube
2 Ag. de Carvalho
3 Aponiã
4 Areal
5 Areia Branca
6 Arigolanlandia
7 Baixa da União
8 Caiari
9 Caladinho
10 Cascalheira
11 Castanheira
12 Centro
13 Cidade do Lobo
14 Cidade Jardim
15 Cidade Nova
16 Cohab Floresta
17 Conceicão
18 Costa e Silva
19 Cuniã
20 Eldorado
21 Eletronorte
22 Embratel
23 Escola de Policia
24 Esp. da comunidade
25 Flodoaldo Pontes Pinto
26 Floresta
27 Igarapé
28 Industrial
29 Jardim Santana
30 Juscelino Kubstchek
31 KM1
32 Lagoa
33 Lagoinha
34 Liberdade
35 Marcos Freire
36 Mariana
37 Mato Grosso
38 Militar
39 Mocambo
40 Nacional
41 Nossa Senh. Das Gracas
42 Nova Esperanca
43 Nova Floresta
44 Nova Porto velho
45 Novo Horizonte
46 Olaria
47 Panair
48 Pantanal
49 Pedrinhas
50 Planalto
51 Rio Madeira
52 Ronaldo Aragão
53 Roque
54 Santa Barbara
55 São Cristovão
56 São Francisco
57 São João Bosco
58 São Sebatião
59 Socialista
60 Tancredo Neves
61 Teixeirão
62 Tiradentes
63
64 Triângulo
65 Tucumanzal
66 Ulisses Guimarães
67 Vila Tupy
Três Marias
Figura 8 - Distribuição espacial do número de casos de malária urbana do município de Porto Velho.da área
14
42
1
64
5
2
40
3
38
63
29
36
32
45
25
11
44
59
9
26
33
52
28
43
22
56
4
16
66
27
24
15
57
20
19
51
21
30
18
46
7
12
17
58
60
55
50
10
35
41
62
34
53
6
49
47
48
61
13
23
8
37
67
65
54
31
39
397000
397000
400000
400000
403000
403000
406000
406000
409000
409000
412000
412000
9026000 9026000
9029000 9029000
9032000 9032000
9035000 9035000
NUMEROS DE CASOS
1 - 21
22 - 53
54 - 97
98 - 258
259 - 465
1:100.000
0 1 2 3 4 50,5
Km
Rio M d
a eira
B 9R-31
B
364
R
-
B 4R-36
LEGENDA
Rios e Igarapés
Estrada Federal
Fonte: Base Cartográfica extraída do Plano Diretor de Porto Velho / Secretaria Municipal de Planejamento - SEMPLA /2003, Folha Porto Velho, SC-20.V-B-V, escala 1:100.000 e dados temáticos
compilados da Fundação Nacional de Saúde.
PROJEÇÃO UNIVERSAL TRANSVERSA DE MERCATOR
DATUM OFICIAL - SAD 69
DATUM VERTICAL - IMBITUBA - SC
MERIDIANO CENTRAL - 63º WGr
55
56
O parâmetro escolhido para a medida de ocorrência da malária na área urbana
do município de Porto Velho é o Índice Parasitário Anual (IPA). Com esse coeficiente
de incidência é operacionalmente possível obter o indicador da população exposta
ao risco do vetor transmissor da malária. A Figura 9 apresenta a distribuição espacial
das localidades urbanas no município segundo o Índice Parasitário Anual (IPA). Isso
possibilita a análise da tendência espacial da distribuição da morbidade na área
urbana, além de demonstrar a existência de possível associação entre densidade
demográfica e a ocorrência de malária na cidade. A análise desse mapa (Figura 9)
permite dividi-lo em três zonas de transmissão: Zona alta IPA >=50, Zona média IPA
entre 10 a 49,9 e Zona baixa IPA entre 0,1 a 9,9. Pode-se observar nessa figura a
Zona alta, composta pelas seguintes localidades: Cidade Nova (15), Conceição (17),
Jardim Santana (29), Nacional (40), Nova Esperança (42), Ronaldo Aragão (52),
Triângulo (64), Ulisses Guimarães (66) e Vila Tupy (67). Estes bairros são
agrupamentos periféricos localizados nas regiões Norte, Sul, Leste e Noroeste da
malha urbana e têm elevada rede de drenagem natural, com áreas alagadas sujeitas
às inundações freqüentes.
Quanto à incidência de média transmissão, observa-se, na Figura 9, que o
cenário de ocorrência está espacialmente distribuído em todas as regiões da área
urbana, mas concentrada, principalmente, na porção central do município. Esta
possui uma rica e extensa rede de drenagem, porém pouco contribui com a
proliferação da endemia, visto que a maioria dessa drenagem serve como área de
descarga de dejetos humanos, portanto não fortalece a proliferação da doença
nesses setores.
57
A Zona de baixa transmissão aponta os menores riscos de endemicidade no
meio urbano, quando comparada com as outras áreas. Assim, pode-se compreender
a intensidade da variação de transmissão da doença entre as diversas localidades
da área urbana do município. Isto pode ser melhor entendido, quando se considerar
que o adensamento populacional existente pouco contribui para aumento de grau
endêmico dessa Zona. Também vale ressaltar que as ocupações dessas áreas não
são recentes e isso interfere substancialmente na ecologia do vetor transmissor da
malária, além das coleções das águas situadas nessas localidades. Os ambientes
naturais foram alterados por ação antrópica, mudando todo o comportamento do
ecossistema vetorial. Do ponto vista de saúde pública, isso muito contribuiu para a
menor ocorrência da doença. Demonstrou-se evidência de que houve uma alteração
significativa do meio ambiente nessas localidades.
BAIRROS
1 Aeroclube
2 Ag. de Carvalho
3 Aponiã
4 Areal
5 Areia Branca
6 Arigolanlandia
7 Baixa da União
8 Caiari
9 Caladinho
10 Cascalheira
11 Castanheira
12 Centro
13 Cidade do Lobo
14 Cidade Jardim
15 Cidade Nova
16 Cohab Floresta
17 Conceicão
18 Costa e Silva
19 Cuniã
20 Eldorado
21 Eletronorte
22 Embratel
23 Escola de Policia
24 Esp. da comunidade
25 Flodoaldo Pontes Pinto
26 Floresta
27 Igarapé
28 Industrial
29 Jardim Santana
30 Juscelino Kubstchek
31 KM1
32 Lagoa
33 Lagoinha
34 Liberdade
35 Marcos Freire
36 Mariana
37 Mato Grosso
38 Militar
39 Mocambo
40 Nacional
41 Nossa Senh. Das Gracas
42 Nova Esperanca
43 Nova Floresta
44 Nova Porto velho
45 Novo Horizonte
46 Olaria
47 Panair
48 Pantanal
49 Pedrinhas
50 Planalto
51 Rio Madeira
52 Ronaldo Aragão
53 Roque
54 Santa Barbara
55 São Cristovão
56 São Francisco
57 São João Bosco
58 São Sebatião
59 Socialista
60 Tancredo Neves
61 Teixeirão
62 Tiradentes
63
64 Triângulo
65 Tucumanzal
66 Ulisses Guimarães
67 Vila Tupy
Três Marias
Figura 9 - Distribuição espacial do índice parasitário anual (IPA) rbana do município de Porto Velho.da área u
14
42
1
64
5
2
40
3
38
63
29
36
32
45
25
11
44
59
9
26
33
52
28
43
22
56
4
16
66
27
24
15
57
20
19
51
21
30
18
46
7
12
17
58
60
55
50
10
35
41
62
34
53
6
49
47
48
61
13
23
8
37
67
65
54
31
39
397000
397000
400000
400000
403000
403000
406000
406000
409000
409000
412000
412000
9026000 9026000
9029000 9029000
9032000 9032000
9035000 9035000
LEGENDA
INDÍCE PARASITÁRIO ANUAL
0,1 - 9,9
10,0 - 49,9
50,0 - 383,6
1:100.000
0 1 2 3 4 50,5
Km
Rio M d
a eira
B 9R-31
B
364
R
-
B 4R-36
LEGENDA
Rios e Igarapés
Estrada Federal
Fonte: Base Cartográfica extraída do Plano Diretor de Porto Velho / Secretaria Municipal de Planejamento - SEMPLA /2003, Folha Porto Velho, SC-20.V-B-V, escala 1:100.000 e dados temáticos
compilados da Fundação Nacional de Saúde.
PROJEÇÃO UNIVERSAL TRANSVERSA DE MERCATOR
DATUM OFICIAL - SAD 69
DATUM VERTICAL - IMBITUBA - SC
MERIDIANO CENTRAL - 63º WGr
58
59
Em relação às áreas verdes do município, observa-se, segundo a Figura 10,
que grande parte dos bairros está caracterizada pela presença de área de floresta
remanescente, com alta densidade de redes de drenagens naturais, que contribuem
com alagações, principalmente no período chuvoso, causando sérios transtornos à
população residente próximo a esse ambiente. Por sua vez, a ação do homem
alterou expressivamente o comportamento do referido ambiente, tanto nas áreas de
floresta remanescente, quanto nas nascentes naturais, configurando um processo
de degradação ambiental causado pelas ações antrópicas.
O crescimento desordenado da cidade e o aumento das necessidades do
homem ocasionam sérias modificações ambientais, com geração de resíduos que
são lançados nesses ambientes, resultando na alteração do ecossistema urbano.
Em algumas localidades, essas alterações ambientais fortalecem o não
aparecimento da endemia, e as grandes reservas de nascentes poderiam ser
usadas como fonte de recursos hídricos, que foram totalmente destruídos.
Portanto, em algumas áreas do município, há evidência de áreas de vegetação
equatorial úmida, de maneira a tornar a cidade vulnerável à proliferação de
mosquitos anofelinos vetores de malária, especialmente em áreas com freqüência
de migrantes.
BAIRROS
1 Aeroclube
2 Ag. de Carvalho
3 Aponiã
4 Areal
5 Areia Branca
6 Arigolanlandia
7 Baixa da União
8 Caiari
9 Caladinho
10 Cascalheira
11 Castanheira
12 Centro
13 Cidade do Lobo
14 Cidade Jardim
15 Cidade Nova
16 Cohab Floresta
17 Conceicão
18 Costa e Silva
19 Cuniã
20 Eldorado
21 Eletronorte
22 Embratel
23 Escola de Policia
24 Esp. da comunidade
25 Flodoaldo Pontes Pinto
26 Floresta
27 Igarapé
28 Industrial
29 Jardim Santana
30 Juscelino Kubstchek
31 KM1
32 Lagoa
33 Lagoinha
34 Liberdade
35 Marcos Freire
36 Mariana
37 Mato Grosso
38 Militar
39 Mocambo
40 Nacional
41 Nossa Senh. Das Gracas
42 Nova Esperanca
43 Nova Floresta
44 Nova Porto velho
45 Novo Horizonte
46 Olaria
47 Panair
48 Pantanal
49 Pedrinhas
50 Planalto
51 Rio Madeira
52 Ronaldo Aragão
53 Roque
54 Santa Barbara
55 São Cristovão
56 São Francisco
57 São João Bosco
58 São Sebatião
59 Socialista
60 Tancredo Neves
61 Teixeirão
62 Tiradentes
63
64 Triângulo
65 Tucumanzal
66 Ulisses Guimarães
67 Vila Tupy
Três Marias
Figura 10 - Distribuição espacial da vegetação na rbana do município de Porto Velho. área u
14
42
1
64
5
2
40
3
38
63
29
36
32
45
25
11
44
59
9
26
33
52
28
43
22
56
4
16
66
27
24
15
57
20
19
51
21
30
18
46
7
12
17
58
60
55
50
10
35
41
62
34
53
6
49
47
48
61
13
23
8
37
67
65
54
31
39
397000
397000
400000
400000
403000
403000
406000
406000
409000
409000
412000
412000
9026000 9026000
9029000 9029000
9032000 9032000
9035000 9035000
1:100.000
0 1 2 3 4 50,5
Km
B 9R-31
B
364
R
-
B 4R-36
VEGETAÇÃO
LEGENDA
Rios e Igarapés
Estrada Federal
Rio M d
a eira
Fonte: Base Cartográfica extraída do Plano Diretor de Porto Velho / Secretaria Municipal de Planejamento - SEMPLA /2003, Folha Porto Velho, SC-20.V-B-V, escala 1:100.000 e dados temáticos
gerados a partir da Imagem de Satélite CBERS 2 CCD2XS, bandas 2, 3 e 4 de Julho de 2006 / INPE, através de classificação não supervisionada usando o software SPRING 4.3/INPE.
PROJEÇÃO UNIVERSAL TRANSVERSA DE MERCATOR
DATUM OFICIAL - SAD 69
DATUM VERTICAL - IMBITUBA - SC
MERIDIANO CENTRAL - 63º WGr
60
61
A partir dos dados de campo, elaborou-se uma tabela com base nas variáveis
ambientais definidas na pesquisa (Tabela 4) e realizou-se a categorização desta.
Esse processo garante a redução da tabela na aplicação da análise de
correspondência múltipla, para calcular os autovalores e autovetores dessa matriz e
essa transformação apresenta uma tabela disjuntiva, tal que as respostas
categorizadas são mutuamente excludentes e proporcionam apenas a categoria
indicada (LEBART et al., 1984).
Tabela 4. Categorização das variáveis ambientais por bairro.
BAIRROS
Criadouros Drenagem
Áreas
Alagadas
Floresta
Remanescente Nascente Risco
1 >2 SIM SIM SIM SIM 2
2 1 SIM SIM SIM SIM 1
3 0 SIM SIM SIM SIM 2
4 2 SIM NÃO NÃO SIM 2
5 1 SIM SIM SIM SIM 2
6 0 SIM NÃO SIM SIM 2
7 1 SIM SIM SIM SIM 2
8 0 NÃO SIM NÃO NÃO 1
9 1 SIM NÃO NÃO SIM 1
10 0 SIM SIM SIM NÃO 2
11 >2 SIM SIM SIM SIM 2
12 0 NÃO SIM NÃO NÃO 1
13 1 SIM NÃO NÃO SIM 1
14 2 SIM SIM SIM SIM 1
15 >2 SIM SIM SIM SIM 3
16 1 SIM SIM NÃO SIM 1
17 0 SIM NÃO NÃO SIM 3
18 0 SIM SIM NÃO SIM 2
19 0 NÃO SIM NÃO SIM 1
20 0 SIM SIM NÃO SIM 1
21 0 SIM NÃO SIM SIM 2
22 0 SIM NÃO NÃO NÃO 1
23 0 NÃO SIM SIM NÃO 2
24 1 SIM SIM SIM SIM 1
25 1 SIM SIM SIM SIM 1
26 1 SIM SIM SIM SIM 1
27 0 NÃO SIM NÃO SIM 1
28 0 SIM SIM NÃO SIM 2
29 >2 SIM SIM SIM SIM 3
30 >2 SIM SIM NÃO NÃO 1
31 0 NÃO NÃO NÃO NÃO 2
32 0 NÃO SIM NÃO NÃO 1
62
33 2 SIM SIM SIM SIM 1
34 0 NÃO NÃO NÃO NÃO 1
35 2 NÃO SIM NÃO NÃO 2
36 1 SIM SIM NÃO NÃO 2
37 0 SIM NÂO SIM SIM 1
38 0 SIM SIM SIM SIM 1
39 0 SIM SIM NÃO NÃO 2
40 2 SIM SIM SIM SIM 3
41 0 NÃO NÃO NÃO NÃO 1
42 2 SIM SIM SIM SIM 3
43 2 SIM NÃO SIM SIM 2
44 0 SIM SIM NÃO SIM 2
45 >2 SIM SIM SIM SIM 2
46 0 NÃO SIM NÃO NÃO 1
47 0 SIM NÃO NÃO NÃO 1
48 0 SIM SIM SIM SIM 1
49 0 SIM NÃO NÃO SIM 1
50 0 SIM SIM NÃO SIM 2
51 1 SIM NÃO SIM NÃO 2
52 >2 SIM SIM NÃO NÃO 3
53 0 SIM NÃO NÃO NÃO 1
54 0 SIM NÃO NÃO NÃO 1
55 0 NÃO NÃO NÃO NÃO 1
56 2 SIM SIM NÃO SIM 1
57 0 SIM NÃO NÃO NÃO 1
58 1 SIM SIM SIM SIM 2
59 1 SIM SIM SIM NÃO 2
60 2 SIM NÃO NÃO NÃO 2
61 1 SIM NÃO SIM SIM 2
62 0 NÃO SIM SIM NÃO 2
63 0 SIM SIM SIM SIM 1
64 1 SIM SIM SIM SIM 3
65 1 SIM NÂO SIM SIM 2
66 >2 NÂO NÃO NÃO NÃO 3
67 1 SIM NÃO SIM SIM 3
Fonte: Dados de Campo
Após a categorização da Tabela 4, elaborou-se a tabela disjuntiva completa,
fornecendo uma matriz 67x16, definida segundo modelo (Equação, 3.62) da seção
4.3. Essa permite compreender os dois fatores obtidos por meio da análise de
correspondência múltipla, utilizando método de cálculo das distâncias euclidianas
entre os pontos do espaço bidimensional.
63
Tabela 5. Matriz indicadora das variáveis ambientais.
BAIRROS Criadouros Drenagem Áreas
alagadas
Floresta
Remanescente
Nascentes. Risco
0 1 2 >2 Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não 0 1 2 3
1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0
2 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0
3 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0
4 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0
5 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0
6 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0
7 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0
8 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0
9 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0
10 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0
11 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0
12 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0
13 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0
14 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0
15 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1
16 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0
17 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1
18 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0
19 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0
20 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0
21 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0
22 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0
23 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0
24 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0
25 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0
26 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0
27 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0
28 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0
29 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1
30 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0
31 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0
32 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0
33 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0
34 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0
35 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0
36 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0
37 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0
38 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0
39 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0
40 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1
41 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0
42 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1
43 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0
44 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0
45 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0
46 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0
47 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0
48 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0
49 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0
50 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0
51 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0
52 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1
64
53 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0
54 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0
55 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0
56 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0
57 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0
58 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0
59 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0
60 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0
61 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0
62 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0
63 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0
64 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1
65 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0
66 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1
67 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1
Fonte: Pesquisa de Campo.
Com as variáveis ambientais (criadouros, drenagem, áreas alagadas, floresta
remanescente, nascentes e riscos) elaborou-se uma análise de agrupamentos
hierárquica (Agglomerative Hierarquical Clustering/ACH) pelo método de Ward e o
resultado foi a classificação em três grandes grupos (Figura 11). Esse modelo
forneceu os grupos endêmicos com a alocação das variáveis ambientais, associadas
ao risco da endemicidade da doença, utilizando-se os dados dos planos fatoriais da
análise de correspondência múltipla.
Segundo a análise de agrupamentos , os grupos ficaram definidos conforme a
Tabela 6: grupo I demonstra que (34,4%) dos bairros são altamente endêmicos, no
grupo II, com média endemicidade (32,8%) e, no grupo III, podem ser considerados
como baixa endemicidade (32,8%). Estas características endêmicas são atribuídas
aos fatores de interferência ambiental nessas localidades.
65
Figura 11. Dendograma da classificação dos grupos endêmicos da área urbana do
município de Porto Velho (Fonte: Pesquisa de Campo).
66
Tabela 6. Composição dos grupos obtidos pela ACH.
Grupo Bairros (*)
I 2 3 4 10 15 16 17 18 22 23 24 28 32 33 35 39 40 42 51 52 56 63
64
II 1 5 7 11 13 14 19 25 26 29 36 43 45 50 58 59 60 61 62 65 66
67
III 6 8 9 12 20 21 27 30 31 34 37 38 41 44 46 47 48 49 53 54 55
57
Fonte: Dados de Campo
(* ) Os algarismos representam os bairros numerados de 1 a 72.
Como pode ser visto na Tabela 7, a contribuição da inércia, que mede a
associação entre e linhas e colunas nas três dimensões da tabela de dados
transformados, obtidos na decomposição dos valores singulares, demonstra que
essa associação é representada por 45% da inércia explicada do eixo bidimensional,
sendo que a inércia explicada pelo primeiro eixo vetorial é 30%, enquanto que 15%
é explicada pelo segundo eixo vetorial. Isso demonstra a existência da associação
das variáveis ambientais na pulverização da endemia no município de Porto Velho.
67
Tabela 7: Explicação acumulada dos autovalores, segundo os eixos
Eixos Autovalor Explicação (%) Var. acumulada
(%)
F1
F2
F3
F4
F5
F6
F7
F8
F9
0,447
0,225
0,191
0,167
0,146
0,106
0,081
0,073
0,065
30
15
13
11
10
7
5
5
4
30
45
58
69
79
86
91
96
100
A Tabela 8 apresenta as coordenadas das variáveis para os dois eixos e suas
contribuições e qualidade de representação. Entre as variáveis, criadouro – 0,
criadouro – 1, criadouro – 2 e criadouro > 2, a que mais contribuiu para o primeiro
eixo vetorial com 67%, da inércia explicada foi criadouro – 2. A distância de suas
projeções sobre os eixos mostra uma grande dissimilaridade entre elas. Áreas
alagadas sim e não, floresta remanescente sim e não, nascentes sim e não e risco –
2 apresentam maior contribuição para o primeiro eixo, significando que essas
variáveis têm grande influência na proliferação da endemia nos bairros que possuem
características dessa natureza. Já para o segundo eixo, as variáveis que mais
contribuem para o aumento do número de casos são: criadouro – 1, criadouro - > 2,
drenagem sim e não, risco – 3, portanto, essas variáveis demonstram sua
contribuição na proliferação da endemia, principalmente com as drenagens
existentes nessas localidades.
68
Tabela 8. Resumo estatístico para as variáveis ambientais por classe.
Variáveis Eixo
1
Eixo
2
C
1
C
2
Qr
1
Qr
2
Criadouro - 0 -0,781 0,070 0,002 0,112 0,015 0,001
Criadouro - 1 0,837 -1,084 0,038 0,011 0,149 0,004
Criadouro - 2 0,504 0,410 0,668 0,064 0,094 0,028
Criadouro - >2 0,879 1,551 0,272 0,012 0,149 0,018
Drenagem - NÃO -0,612 0,816 0,130 0,153 0,194 0,016
Drenagem - SIM 0,242 0,323 0,130 0,153 0,194 0,016
Áreas Alagadas - NÃO -0,804 -0,011 0,041 0,000 0,012 0,402
Áreas Alagadas - SIM 0,614 0,008 0,041 0,000 0,012 0,402
Flor. Reman. - NÃO -0,542 -0,060 0,032 0,140 0,084 0,112
Flor. Reman - SIM 0,855 0,094 0,032 0,140 0,084 0,112
Nascente - NÃO -0,360 0,053 0,077 0,013 0,009 0,046
Nascente - SIM 1,496 -0,222 0,077 0,013 0,009 0,046
Risco - 1 -0,644 -0,193 0,000 0,334 0,113 0,002
Risco - 2 0,339 -0,349 0,011 0,563 0,241 0,002
Risco - 3 1,204 1,712 0,014 0,055 0,045 0,014
Eixo
1
e Eixo
2
referem-se, respectivamente, à decomposição da inércia para o primeiro e segundo
eixos.
C
1
e C
2
referem-se, respectivamente, às respostas que melhor explicam a inércia para o primeiro e
segundo eixos
Qr
1
e Qr
2
referem-se, respectivamente, à qualidade de representação dos pontos para o primeiro e
segundo eixos.
Interpretando a aplicação da análise de correspondência múltipla (Figura 12),
obteve-se o plano fatorial com a delimitação dos grupos obtidos na análise de cluster
hierárquica, apresentado com as variáveis ambientais, demonstrando que essas
variáveis são fatores preponderantes para o aumento do risco da população contrair
malária, porque esses ambientes favorecem à formação de criadouros do vetor
transmissor.
Segundo a Figura 12, observa-se no grupo I que as variáveis de fortalecimento
da endemia são compostas por ambientes propícios à formação de criadouros, como
nascentes, drenagens, áreas alagadas e florestas remanescentes, com maior
contribuição para o aumento do risco da doença estão as nascentes. Tais condições
69
são ideais para a proliferação do vetor da malária; são áreas de expansão urbana,
ocupadas, principalmente, por invasões. A população constrói suas moradias sem as
mínimas condições de se protegerem contra a ação do mosquito transmissor da
malária. Esses níveis de exposição e precariedades das moradias, somados à
elevada densidade vetorial favorecidos pelas condições ambientais, propiciam a
reprodução e o desenvolvimento do vetor e, posteriormente, o aumento da
enfermidade nessas localidades. No grupo II, as variáveis ambientais, que
contribuem com a proliferação do vetor da malária, são: criadouros > 2, drenagens –
sim, áreas alagadas, florestas remanescentes. Essas variáveis têm sua contribuição
fortalecida nas áreas alagadas e nas florestas remanescentes. Já no grupo III, tem-
se uma grande similaridade das características ambientais entre os bairros Caiari
(8), Centro (12), Igarapé (27), Liberdade (34), Militar (38), Nossa Senhora das
Graças (41) e Olaria (46), sem floresta remanescente, sem nascente, sem
criadouros, sem drenagem e sem áreas alagadas.
Outro conjunto de bairros também similar é: Mato Grosso (37), Panair (47),
Pantanal (48), Pedrinhas (49), Santa Bárbara (54), São Cristóvão (55) e São João
Bosco (57). Apesar das condições ambientais não serem favoráveis à ocorrência de
casos, o risco de contrair a doença ainda é 1 (um), significando que a ocorrência é
proveniente de localidades vizinhas com interferência das variáveis ambientais na
proliferação da endemia.
BAIRROS
1 Aeroclube
2 Ag. de Carvalho
3 Aponiã
4 Areal
5 Areia Branca
6 Arigolanlandia
7 Baixa da União
8 Caiari
9 Caladinho
10 Cascalheira
11 Castanheira
12 Centro
13 Cidade do Lobo
14 Cidade Jardim
15 Cidade Nova
16 Cohab Floresta
17 Conceicão
18 Costa e Silva
19 Cuniã
20 Eldorado
21 Eletronorte
22 Embratel
23 Escola de Policia
24 Esp. da comunidade
25 Flodoaldo Pontes Pinto
26 Floresta
27 Igarapé
28 Industrial
29 Jardim Santana
30 Juscelino Kubstchek
31 KM1
32 Lagoa
33 Lagoinha
34 Liberdade
35 Marcos Freire
36 Mariana
37 Mato Grosso
38 Militar
39 Mocambo
40 Nacional
41 Nossa Senh. Das Gracas
42 Nova Esperanca
43 Nova Floresta
44 Nova Porto velho
45 Novo Horizonte
46 Olaria
47 Panair
48 Pantanal
49 Pedrinhas
50 Planalto
51 Rio Madeira
52 Ronaldo Aragão
53 Roque
54 Santa Barbara
55 São Cristovão
56 São Francisco
57 São João Bosco
58 São Sebatião
59 Socialista
60 Tancredo Neves
61 Teixeirão
62 Tiradentes
63
64 Triângulo
65 Tucumanzal
66 Ulisses Guimarães
67 Vila Tupy
Três Marias
(Eixos F1 and F2: 45 %)
Risco - 3
Risco - 2
Risco - 1
Nascentes - SIM
Nascentes - Não
Flor. Reman. - SIM
Areas Alagagas - SIM
Areas Alagagas - Não
Drenagem - SIM
Drenagem - Não
Criadouros - >2
C
i
ad
ou
ro - 2
r
s
Criadouros - 1
Criadouros - 0
67
66
65
64
61
60
59
58
57
55
54
53
51
50
49
48
47
45
44 43
40
39
37
36
33
30
29
26
25
24
22
21
20
19
18
16
15
14
13
11
10
9
7
5
4
3
2
1
63
62
56
52
46
42
41
38
35
34
32
31
28
27
23
17
12
8
6
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
2
-1,5 -1 -0,5 0 0,5 1 1,5 2
Eixo F1 (30 %)
Eixo F2 (15 %)
l
or.R em
a
n
. -
N
ãF o
Grupo I
Grupo II
Grupo III
Figura 12 - Classifiação dos grupos endêmicos da área urbana do município de Porto Velho.
70
71
Na Figura 13 é observada a predominância da transmissão da doença dada às
condições ambientais dessas localidades situadas em posições periféricas, em
relação ao centro urbano, e que têm, ao longo de sua história, as denominadas
invasões em áreas relacionadas à ecologia do mosquito (Anopleles darlingi), espécie
vetorial mais freqüente no município, e que possui uma preferência por coleções de
águas situadas entre o ambiente natural e as áreas alteradas por ação antrópica.
Nestas áreas, o avanço desordenado da ocupação sobre áreas de floresta
remanescente proporciona a exposição dessas coleções hídricas à luz, que favorece
o desenvolvimento do vetor e possibilita um incremento de sua densidade.
Também contribuem para a intensificação da transmissão as condições
precárias de moradia dessa população, em decorrência do baixo nível
socioeconômico e a forma de ocupação do espaço urbano por movimentos sociais
organizados, que se apoderam de áreas públicas e privadas. Essas ocupações
exigem dos moradores a construção de habitações precárias, que são edificadas
com matérias inadequadas e de pouca resistência, as quais não oferecem proteção
contra o vetor transmissor.
Observa-se no grupo I (Figura 13) que as variáveis ambientais contribuem
diretamente com o alto índice de casos, uma vez que há uma adensada rede de
drenagem natural, áreas alagadas sujeitas a inundações periódicas, muito
freqüentes no período chuvoso, além das reservas de florestas existentes nas
diversas localidades desse grupo. Portanto, ele apresenta uma alta ocorrência de
casos de malária, dada às condições ambientais na proliferação do vetor.
Quanto ao grupo II (média incidência), verifica-se que as variáveis ambientais
ainda contribuem para a intensificação do mosquito transmissor e, portanto, a
72
ocorrência do vetor transmissor sofre algumas interferências pela ação humana em
relação ao ambiente, nas diversas localidades desse grupo. Na pesquisa de campo,
verificou-se, nesse grupo, que diversas localidades usam as drenagens naturais
como rede de esgoto, fato que fortalece o não aparecimento de novos criadouros do
vetor transmissor da malária, mas contribui com o aparecimento de novas doenças,
que causam sérios transtornos à saúde pública do município.
No grupo III (baixa incidência), observa-se que a maioria dos bairros concentra-
se na região mais central do município. São áreas de ocupação mais antiga, com
rede de drenagem de águas pluviais já consolidadas, caracterizando poucas
alagações. Em outras localidades como a Vila Militar (38), verifica-se que o bairro
está próximo às áreas de alagações, com alta rede de drenagem natural, que pouco
interfere no aumento do número de casos, devido aos cuidados pertinentes à
diminuição da incidência do vetor transmissor. Quanto aos bairros Caladinho (9),
Eldorado (20), Eletronorte (21), Igarapé (27), Juscelino Kubstschek (30) e Pantanal
(48), ressalta-se que as variáveis pouco influenciam no número de casos, uma vez
que as drenagens, que são um dos grandes potenciais indicadores na formação de
criadouros, sofreram alterações antrópicas e, atualmente, servem como elementos
de descarga de dejetos desses bairros, portanto não contribuem na proliferação de
criadouro do mosquito transmissor da malária.
Uma possível explicação para a existência dos casos notificados nesses
bairros é que eles sofrem contribuições de bairros vizinhos, cujo grau de incidência
da endemia é de médio a alto, com contribuições relevantes das variáveis
ambientais, o que eleva o risco de formação de criadouros do vetor transmissor da
endemia e contribui com o aumento significativo da malária urbana no município.
BAIRROS
1 Aeroclube
2 Ag. de Carvalho
3 Aponiã
4 Areal
5 Areia Branca
6 Arigolanlandia
7 Baixa da União
8 Caiari
9 Caladinho
10 Cascalheira
11 Castanheira
12 Centro
13 Cidade do Lobo
14 Cidade Jardim
15 Cidade Nova
16 Cohab Floresta
17 Conceicão
18 Costa e Silva
19 Cuniã
20 Eldorado
21 Eletronorte
22 Embratel
23 Escola de Policia
24 Esp. da comunidade
25 Flodoaldo Pontes Pinto
26 Floresta
27 Igarapé
28 Industrial
29 Jardim Santana
30 Juscelino Kubstchek
31 KM1
32 Lagoa
33 Lagoinha
34 Liberdade
35 Marcos Freire
36 Mariana
37 Mato Grosso
38 Militar
39 Mocambo
40 Nacional
41 Nossa Senh. Das Gracas
42 Nova Esperanca
43 Nova Floresta
44 Nova Porto velho
45 Novo Horizonte
46 Olaria
47 Panair
48 Pantanal
49 Pedrinhas
50 Planalto
51 Rio Madeira
52 Ronaldo Aragão
53 Roque
54 Santa Barbara
55 São Cristovão
56 São Francisco
57 São João Bosco
58 São Sebatião
59 Socialista
60 Tancredo Neves
61 Teixeirão
62 Tiradentes
63
64 Triângulo
65 Tucumanzal
66 Ulisses Guimarães
67 Vila Tupy
Três Marias
Figura 13 - Distribuição espacial dos grupos endêmicos da área urbana do município de Porto Velho.
Grupo II
Média Endemicidade
Grupo I
Alta Endemicidade
14
42
1
64
5
2
40
3
38
63
29
36
32
45
25
11
44
59
9
26
33
52
28
43
22
56
4
16
66
27
24
15
57
20
19
51
21
30
18
46
7
12
17
58
60
55
50
10
35
41
62
34
53
6
49
47
48
61
13
23
8
37
67
65
54
31
39
397000
397000
400000
400000
403000
403000
406000
406000
409000
409000
412000
412000
9026000 9026000
9029000 9029000
9032000 9032000
9035000 9035000
1:100.000
0 1 2 3 4 50,5
Km
Rio
M
ad
eira
Grupo III
Baixa Endemicidade
9BR
-31
BR-
36
4
B
4
R-36
LEGENDA
Rios e Igarapés
Estrada Federal
Fonte: Base Cartográfica extraída do Plano Diretor de Porto Velho / Secretaria Municipal de Planejamento - SEMPLA /2003, Folha Porto Velho, SC-20.V-B-V, escala 1:100.000 e dados temáticos
gerados pelo autor.
PROJEÇÃO UNIVERSAL TRANSVERSA DE MERCATOR
DATUM OFICIAL - SAD 69
DATUM VERTICAL - IMBITUBA - SC
MERIDIANO CENTRAL - 63º WGr
73
74
A partir dos mapas temáticos anteriores (Figura 5, 6, 10 e 13),
superposicionado em Camadas (figura 14), observa-se que o mapa temático (Figura
13), construído a partir da análise de correspondência múltipla, sugere que as
variáveis ambientais : criadouros, drenagem, áreas alagadas, florestas
remanescentes e o risco de contrair a doença, contribuem de forma significativa para
a prevalência da malária na área urbana do município.
Por outro lado, percebe-se que os aspectos físico geológico do município,
principalmente quantos às questões climáticas, colaboram de forma acentuada para
o surgimento de regiões alagadas, que por sua vez, tornam propícia a manutenção
das florestas remanescentes existentes, ainda, na sede urbana do município.
As junções desses fatores corroboram para o desenvolvimento de áreas que
são vulneráveis à proliferação da endemia da malária. Dessa forma, torna-se claro
que na região demonstrada na Figura 14, se mantidas as condições desse
ambiente, o vetor transmissor da malária encontra ambiente propício à sua
proliferação e assim, a endemia em Porto Velho continuará sendo um dos mais
sérios problemas de saúde pública do município.
Figura 14 - Camada de informações: riscos endêmicos, vegetação, áreas inundáveis e de
umidade elevada e geologia.
75
76
6. CONCLUSÕES
A ocorrência da malária em Rondônia, principalmente em Porto Velho, está
intrinsecamente ligada à história da ocupação humana, a qual contribuiu para um
dos sérios problemas de saúde pública, a malária. Por isso, faz-se imprescindível a
informação da origem e do modelo de ocupação para compreender a endemia da
malária urbana no município.
Portanto, os resultados obtidos nesse trabalho correspondem ao mapeamento
das ocorrências da endemia da malária na área urbana de Porto Velho, agregando
as variáveis ambientais que interferem na sua incidência. Essas, por sua vez,
associam a relação existente entre a incidência parasitária da malária e a
progressão de áreas com condições extremamente favoráveis à transmissão da
infecção, aumentando, assim, os níveis de prevalência da doença.
Há indicativos de focos de transmissão da infecção que puderam ser recolhidos
na área urbana do município, para os quais foi possível obter informações
epidemiológicas na identificação de criadouros produtivos e permanentes do vetor,
demonstrando uma convergência entre esses resultados e os obtidos da intensidade
de transmissão da infecção, que proporciona uma transmissão contínua da epidemia
da malária.
Outro aspecto que também aponta incidência da endemia da malária e serve
como estimador do coeficiente de incidência parasitária, é o Índice Parasitário Anual
(IPA). Ele aponta os elevados índices da transmissão da endemia, não agregando
as variáveis ambientais, fatores preponderantes na contribuição da proliferação da
doença.
77
Observa-se, também, uma estratificação das áreas urbanas, segundo a
ocorrência e os níveis de transmissão da infecção no município, apontando as áreas
de risco com o grau endêmico dentro de cada grupo, de maneira a se constituir em
uma informação valiosa para orientação das medidas de controle.
O uso da metodologia proposta no corpo deste trabalho permite a realização
do monitoramento da doença a partir da construção de mapas de incidência, nos
quais são apontados os locais endêmicos e as variáveis correlacionadas com a
transmissão da doença.
Por conseguinte, essa ferramenta de mapeamento pode, perfeitamente,
contribuir para o equacionamento do problema de saúde pública representado pela
malária, sob o ponto de vista de planejamento urbano e pode, ainda, proporcionar os
meios para a implementação de uma estratégia de controle integrado da endemia na
área urbana do município. Isso implica, necessariamente, em criar condições para
uma ação multissetorial coordenada, capaz de fazer frente aos fatores locais que
tornam heterogênea e complexa a transmissão da malária no sítio urbano de Porto
Velho.
78
7. REFERÊNCIAS
BARROSO, J. W. Porque a malária é endêmica no Brasil? 2001. Jornal do Brasil.
Edição 06/04/01. Disponível em: www.alertamedico.med.br/. Acessado em
30/10/2005.
CÂMARA, G. MONTEIRO, A.M.V. Geocomputacion Tecnics for Spacial Analysis:
Is it the case for health data? Caderno de Saúde Pública, v. 17(5), p. 1059-
1081, 2001.
CAMARGO-NEVES, V. L. F.; KATZ, G.; RODAS L. A. C.; POLETTO, D. W.; LAGE,
l. C.; SPINOLA R. M. F.; CRUZ, O. G. Utilização de ferramentas de análise
espacial na vigilância epidemiológica de leishmaniose visceral
americana – Araçatuba, São Paulo, Brasil, 1998 - 1999. Cadernos de
Saúde Pública; v. 17: 1263-1267, 2001.
CAMARGO, E. P. Malária, maleita, paludismo. Endemias – Ciência e Cultura, v.
55(1), p. 26-30, 2003.
CASTRO, S. S., GOMES, J. O.; ALMEIDA, A. L. J.. A mortalidade infantil como
indicador de saúde e de exclusão social em Presidente Prudente- SP-
2000 a 2003. Anais do IV fórum de ciências da FCT, Presidente Prudente –
São Paulo, maio, 2003.
CAMPOS, A. L. V. Combatendo nazistas e mosquitos militares norte-
americanos no nordeste brasileiro(1941/45). História, Ciência e Sáude –
Manguinhos, v. 3, p. 603-620, 1999.
79
CARVALHO, M. S., MARZOCCHI, K. B. F. Avaliação da prática de vigilância
epidemiológica nos serviços públicos de saúde no Brasil. Revista saúde
pública, v. 12, p. 66-74, 1992.
CARVALHO, M. S., NOBRE. F. F. Editorial. Caderno de Saúde Pública, 2001.
CESÁRIO, M., CESÁRIO, R. R. Malária, Amazônia e Desenvolvimento. Scientific
American Brasil, 2006. Disponível em:
www2.uol.com.Br/sciam/conteúdo/matéria/matéria_91 .html. Acessado em
19/07/2005.
CUETO, M. Missionaries of science: the Rockefeller Foundation and Latin
America. Bloomington/Indianapolis, Indiana University Press 1994.
CPRM – Companhia de Pesquisa de Recurso de Recursos Minerais. Avaliação
preliminar da área periurbana de Porto Velho para disposição de
resíduos sólidos urbanos. Ministério das Minas e Energia. Porto Velho,
1996.
CPRM – Companhia de Pesquisa de Recurso de Recursos Minerais. Uso e
Ocupação do solo e levantamento preliminar dos aspectos ambientais
na região de Porto Velho. Ministério das Minas e Energia. Porto Velho,
1996.
DA SILVA, D. B., PIRES, M. M., NASSAR, S. M. Câncer pediátrico: análise de um
registro hospitalar. Jornal de Pediatria, v. 1, p. 412-414, 2002.
DE PAIVA, P. D., MORÉS, N., JUNIOR, W. BARIONI, DALLA COSTA, O. A.,
SOBESTIANSKI, J., DO AMARAL, L. A. Fatores de risco associado à
80
ocorrência de sarna sarcóptica e prevalência em suínos na fase de
crescimento- terminação na região Sul do Brasil. Ciência rural, v. 12, p.
731-736, 2003.
DEL PORTILLO, H. Sequenciamento do DNA do protozoário Plasmodium vivax .
Disponivel em: http://inventabrasilnet.t5.com.br. Acessado em 15/08/2005.
DE MONTE, M., NONNENMACHER, H., BRIGNON, N., ULLMANN, M., MARTIN,
J.P. A multivariate statistical analysis to follow the course of diseases
after infection of cats with different strains of the feline
immunodeficiency Virus(FIV). Journal of Virological Methods, ELSEVIER. v.
103, p. 157-170, 2002.
DOHOO, I. R., DUCROT, C., FOURICHON, C., DONALD, A. AND HURNICK D. An
overview of techiniques for dealing with large numbers of independent
variables in epidemiologic studies. Preventive veterinary medicine, v. 29, p.
221-239, 1996.
DNPM - Departamento Nacional de Produção Mineral. Ministério das Minas
Energia. Projeto RADAMBRASIL. Rio de Janeiro, RJ., Porto Velho, RO;
Brasil, 1978.
ESCOBAR, A. L. Malária no Sudoeste da Amazonia: Uma meta análise.
Dissertação de Mestrado. Fundação Osvaldo Cruz – FIOCRUZ, Rio de
Janeiro, RJ., 1994.
FERREIRA, P. Glossário de doença: Malária. Agência Fiocruz de Notícias – Saúde
e ciências para todos. Disponível em: www. Fiocruz.br. acessada em
01/02/2006.
81
FERREIRA, M. R. A ferrovia do diabo: História de uma estrada de ferro na
Amazônia. Melhoramento, São Paulo, 1981.
FONTAINE, H., GOURLET, Y. Fatal Pedestriam accidents in France: A
typological analysis. Pergamon, v. 29, p. 303-312, 1997.
FUNASA. Manual de terapêutica da malária, Ministério da Saúde. Brasília – DF,
2005.
GATRELL, A. C., POPAY, J., THOMAS, C. Mapping the determinants of health
inequalities in social space: can Boudieu help us? Health & Place, v.10, p.
245-257, 2004.
GODOY, E. R., BRITO, M. C. C., ARNS, J. F. O sistema de informação
georefereciada interagindo saúde e educação. Estudo de caso – Vila
Torres, Curitiba/Pr. COBRAC – Congresso Brasileiro de Cadastro Técnico
Multifinalitário, UFSC, Florianópolis – Outubro, 2004.
GUINOT, C., LATREILLE, J., MALVY, D., PREZIOSI, P. GALAN, P. S. HERCBERG,
S & TENEHAUS. Use of multiple correspondence analysis and cluster
analysis to study dietary behaviour: Food consumption questionnaire in
the SU.VI.Max. conhort. European Journal of Epidemiology. v. 39, p. 505-
516, 2001.
GREENACRE, J. M. Graphical display and interpretation of antelope census
data in Africa wildlife areas, using correspondence analysis. Ecology
society of America, v. 2, p. 984-997, 1984.
82
GREENACRE, J. M. Biplots in correspondence analysis. Journal of Applied
Statistic, v. 20(2), p. 251-269, 1993.
GREENACRE, J. M. Correspondence analysis of the Spanish Nacional health
survey. Gac. Sanit. v. 16, p. 160-170, 2002.
GREENACRE, M. J. Theory and applications of coorespondence analysis.
London academic Press, 1984.
IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Estimativa da população. Rio
de Janeiro, RJ., 2005.
LEVACHER M, HULSTAERT F, TALLET S. The significance of activation markers
on CD8 lymphocytes in human immunodeficiency syndrome: staging
and prognostic value. Clin Exp Immunol. v. 90, p. 376-382,1992.
LEBART, L.;MORINEU, A.; WARWICK, K. M. Multivariate Descriptive Statistical
Analysis. New York, John Wiley & Sons, 1984.
LIVSHITS, G., VAINDER, M., PAVLOVSKY, O., KOBYLIANSKY, E. Population
Biology of human Aging: Ethnic and Climatic variation of bone age
scores. Human Biology. v. 68293-314, 1996.
KACIAK, E. A., LOUVIERE, L. E. A Multiple Correspondence Analysis of multiple
choice experiment data. Journal of Marketing research, v. 27(4), p. 455-465,
1990.
KITRON, U. Transmission and burden of vector-borne diseases. Parasitology
today, 324-325, 2000.
83
MACHADO, R.L.D., D´ALMEIDA COUTO, A. A. R., CAVASINI, E. C. ; CALVOSA, V.
S. P. Malária em região extra-Amazônica: situação no Estado de Santa
Catarina. Revista da sociedade brasileira de medicina tropical, v. 36, p. 1-10,
2003.
MARQUES, A. C. Um estudo sobre a dispersão de casos de malária no Brasil.
Revista brasileira de malariologia e doenças tropicais,v. 12, p. 51-75, 1986.
MEC-MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO. Referências curriculares nacionais da
educação profissional de nível técnico. Educação Profissional, Área
Profissional, 2000.
MOORE, D. A. CARPENTER, T. E. Spatial analytical methodos and geographic
information systems: Use in health research and epidemiology.
Epidemilogic Reviews, p. 143-161, 1999.
PANAGIOTAKOS, D. B., PITSAVOS, C. Interpretation of epidemiological data
using multiple correspondence analysis and log-linear models. Journal
do data science, v.2, p.75-86, 2004.
PAREDES, E. A. Sistema da informação aplicada a sistemas de informação
empresarial. Érica, São Paulo, 1994.
PFEIFFER, D. U., JACKSON, R., DE LISLE, G. W., COLLINS, D. M., MORRIS, R. S.
The use of genetic markers to clarify tuberculosis epidemiology. The
Kenia Veterinarian, v.18, p.293-295,1994.
84
RAMSAY, M. A. E, MD. Jonh Snow, MD: Anaesthetist to the Queen of England
and pioneer epidemiologist. Baylor university medical center proceedings, v.
19, p. 24-28, 2005.
RHODES, H. R.; MYERS, D. E. Correspondence analysis used in the evaluation
of lakewater chemister in the adirondackes. Journal of Chemometrics, v.
5, p. 273-290,1991.
SANTOS, S. M., BARCELLOS, C., CARVALHOS, S. M., FLORES R. Detectação de
aglomerados espaciais de óbitos por causas violentas em Porto Alegre,
Rio Grande Sul, Brasil. Caderno de Saúde Publica, V. 17(5), p. 1147-1151,
2001.
SEMPLA - SECRETATRIA MUNICIAPAL DE PLANEJAMENTO URBANO. Base
Cartográfica do Plano Diretor de Porto Velho – RO, 2003.
SILVEIRA, A. C., REZENDE, D. F. Avaliação da estratégia global de controle
integrado da malária no Brasil. Organização Panamericana de Saúde –
OPAS, Brasília, 2001.
SIMÃO, F.B. Mapeamento de risco de malária na área urbana de Porto Velho –
Ro, pela Krigagem Indicativa. Dissertação de mestrado. Universidade
Estadual Paulista – UNESP – Rio Claro – São Paulo, 2001.
SOUZA-SANTOS, R., CARVALHO, M. S. Análise da distribuição espacial de
lavras de Aedes aegypti na Ilha do Governador, Rio de Janeiro, Brasil.
Caderno de Saúde pública, v. 16(1), p. 31-42, 2000.
85
SOPER, F.L. Paris Green in the Eradication of Anopheles Gambiae: Brasil, 1940
Egypt, 1945. Mosquito News, v. 26, p. 470-476, 1966.
SKABA, A. D.; CARVALHO, M. S.; BARCELHOS C.; MARTINS, P. C.; TERRON, S.
L. Geoprocessamento de dados da saúde: o tratamento dos endereços.
Caderno de Saúde Pública, Rio de Janerio, v. 20(6), p. 1753-1756, 2004.
SZWARCWALD, C. L. CASTILHO E. A. Mortalidade por armas de fogo no estado
do Rio de Janeiro, Brasil: Uma análise espacial. Revista Panamericana de
Salud Pública, v. 4(3), 1998.
TRAMARIN, A., CAMPOSTRINI, S., TOLLEY, K., DE LALLA, F. The influence of
socioeconomic status on health service utililisation by patients with
AIDS in norte Italy. Elselvier Science, v. 45, p. 859-866, 1997.
. VAN DER HEIJDEN, P., DE FALGUEROLLES, A., DE LEEUW, J. Aconbined
approach to contingency table analysis using correspondence analysis
and log-linear analysis. App.Stat. v.38, p.249-292, 1989.
VALÊNCIA, L. I. O., FORTES, B. DE P. M. D. BRAGA, R. C. C., MEDRONHO, R. DE
A. Distribuição espacial da infecção por Ascaris lumbricoides. Rev.
Saúde Pública, vol.36(1), p.69-74, 2002.
VANDENBROUCKE, J.P., EELKMAN ROODA, H.M.; BEUKERS. Who made Jonh
Snow a hero? American journal of epidemiology, v. 133(10), p. 967-973,
1991.
VERHASSELT. Y. Geography of health: Some trends and perspectives. Social
Science an Medicine, Lond, v. 36(2), p. 119-123, 1993.
86
WORBOYS, M. F. Gis: A computing perspective.Taylor and Francis, London,
1995.
WHITLARK, D. B. E SMITH, S. M. Using correspondence analysis to map
relacionships. Markting Research; ABI/INFORM Global, v. 13(3), p. 22-27,
2001.
XLSTAT – AddinSoft SARL, 2003. Disponível em: http://www.xlstat.com. Acessado
em 30/04/06.
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