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UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO
INSTITUTO DE SAUDE COLETIVA
A HANSENÍASE NO ESTADO DE
MATO GROSSO
Maria de Lourdes de Queiroz
Dissertação apresentada ao Programa de
Pós-Graduação em Saúde Coletiva, para
obtenção do título de mestre em saúde
coletiva
Área de Concentração: Epidemiologia
Orientador: Prof. João Henrique Scatena
Cuiabá
2009
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A HANSENÍASE NO ESTADO DE
MATO GROSSO
Maria de Lourdes de Queiroz
Dissertação apresentada ao Programa de
Pós-Graduação em Saúde Coletiva do
Instituto de Saúde Coletiva/UFMT, para
obtenção do título de mestre em saúde
coletiva
Área de Concentração: Epidemiologia
Orientador: Prof. João Henrique Scatena
Cuiabá
2009
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Ao meu filho Danilo,
à minha mãe Antonia,
e ao meu pai José, que não pode esperar eu terminar este trabalho.
AGRADECIMENTOS
Ao meu orientador, professor João Henrique Scatena, pelos dois anos em que a sua
energia, trabalho e paciência foram generosamente divididos comigo.
À Secretaria de Estado da Saúde por ter me possibilitado estudar durante dois anos.
À Manfred Göbel, da Associação Alemã de Assistência aos Hansenianos e
Tuberculosos, através de quem mantive meu vínculo com a hanseníase nos últimos
três anos.
Aos meus amigos Rita, Kazan, Davi, Mariete e Cristina, com os quais posso contar
sempre.
À geração de profissionais de saúde deste estado, que trabalharam com este agravo, e
que antecedeu a minha geração, e que com menos conhecimento, menos ferramentas
de assistência e controle, se esforçaram para oferecer diagnóstico, tratamento e
esperança.
Compartilho o esforço deste trabalho com todos os profissionais de saúde de todos os
municípios do estado, que nos últimos vinte anos com o seu trabalho, permitiu
desenhar e conhecer o perfil da endemia de hanseníase em Mato Grosso. Que a
geração seguinte tenha vigor, entusiasmo e compromisso, qualidades que ainda vão
ser necessárias por bastante tempo.
À minha amiga Bia (Beatriz Soares) pelos conselhos e ajuda em muitos momentos.
Aos colegas de mestrado e professores pela convivência. Em especial às amigas que
fiz: Elaine e Elaine, Loreni, Rose, Ana Cássia com quem compartilhei dúvidas e
alegrias.
À Emerson Soares dos Santos pela ajuda com as figuras.
À Maria da Conceição Cavalcanti Magalhães pelas longas discussões sobre este tema
que me ajudou na reflexão e no amadurecimento de idéias.
À minha amiga Ione Bortolotto, obrigada pelos “pitacos”.
RESUMO
Embora estatísticas recentes publicadas pela OMS apontem que a hanseníase vem
declinando no mundo desde 2001, no Brasil a doença ainda se constitui um problema
de saúde pública, sendo que o Estado de Mato Grosso apresenta uma das situações
mais desfavoráveis na última década. Este trabalho tem por objetivo analisar o
comportamento e as características epidemiológicas da hanseníase no Estado de
Mato Grosso no período de 1996 a 2007. Trata-se de um estudo ecológico, com base
em uma série histórica de dados secundários de hanseníase de residentes no Estado
de Mato Grosso. Foram utilizados dados do Programa de Controle de Hanseníase da
Secretaria de Estado da Saúde de Mato Grosso, disponíveis no
Sistema de Informação
de Agravos de Notificação (
SINAN), assim como dados populacionais do IBGE
(recenseamento, estimativas e contagem); dados de cobertura de serviços de saúde,
do site do DATASUS; dados de capacitação de profissionais, da Escola de Saúde
Pública da SES/MT e de relatórios municipais. O projeto foi aprovado pelo Comitê
de Ética em Pesquisa da Escola de Saúde Pública da Secretaria de Estado da Saúde
de Mato Grosso. As taxas de detecção geral de hanseníase mostraram uma situação
de estabilidade – em nível hiperendêmico – nos últimos 12 anos. No entanto, pelo
menos três padrões distintos de comportamento – queda, estabilidade e ascensão –
foram observados, quando os dados foram desagregados por regionais de saúde. A
evolução espacial da doença mostrou que as taxas se elevaram no sentido sul-
norte/noroeste, acompanhando o processo de ocupação do espaço mato-grossense.
Apenas para conjunto de regionais em que a hanseníase mostrou tendência de
elevação (Grupo III), houve correlação positiva entre cobertura populacional do PSF
e o coeficiente de detecção de hanseníase e entre profissionais capacitados e
coeficiente de detecção de hanseníase. Os padrões espaciais e temporais da
hanseníase sugerem que a expansão da endemia está relacionada aos processos de
ocupação da fronteira agrícola. Além de elevada detecção de casos novos no estado,
a hanseníase tem comportamento diferente em regiões e municípios mato-grossenses,
suscitando intervenções também diferenciadas.
Descritores: Hanseníase; Epidemiologia; Incidência; Regionalização
ABSTRACT
Although recent statistics published by WHO show that leprosy has been declining
worldwide since 2001, in Brazil the disease is still a public health problem and the
State of Mato Grosso presents one of the most unfavorable situations in the last
decade. This study aims at analyzing the behavior and the epidemiological
characteristics of Leprosy in the State of Mato Grosso from 1996 to 2007. It is an
ecological study based on a historical series of leprosy secondary data of dwellers in
the state of Mato Grosso. Data from the Leprosy Control Program of the Health
Department of Mato Grosso, available in the National Disease Notification System
(SINAN) as well as the population data of IBGE (census, estimates and counting),
data on health service coverage, from the DATASUS site, data on professional
training of SES/MT Public Health School from SES/MT and municipal reports were
used. The project was approved by the Research Ethic Committee of the Health
Public School of Mato Grosso State Health Department. For the State of Mato
Grosso, the general detection rate of Leprosy showed a situation of stability – in a
hyperendemic level – in the last 12 years. However, at least three distinct patterns of
behavior – fall, stability and rise – were observed when the data were separate per
regional health departments. The spatial evolution of the disease showed that the
rates increased in the south-north-northwest direction, following the occupational
process of the mato-grossense space. Only for regional groups in which Leprosy
showed a tendency to rise (Group III), there was a positive correlation between
population coverage of the PSF and the detection coefficient of leprosy and between
trained professionals and coefficient of leprosy detection. The spatial and temporal
patterns of leprosy suggest that the expansion of the endemic is related to the
processes of occupation of the agricultural frontier. Besides the high incidence in the
State, leprosy has a different behavior in mato-grossense regions and municipalities,
creating differentiated interventions.
Key words: Leprosy, Epidemiology, Incidence, Regionalization
ÍNDICE
1. INTRODUÇÃO 13
1.1. ANTECEDENTES DA HANSENÍASE NO MUNDO E NO
BRASIL
13
1.1.1. Antecedentes da hanseníase em Mato Grosso 15
1.2. HANSENÍASE: AGENTE E TRANSMISSSÃO
20
1.3. SITUAÇÃO ATUAL DA HANSENÍASE
22
1.4. SISTEMA DE INFORMAÇÃO DE AGRAVOS DE NOTIFICAÇÃO
30
1.5. JUSTIFICATIVA
31
2. OBJETIVOS 33
2.1. OBJETIVO GERAL 33
2.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 33
3. MATERIAL E MÉTODOS 34
3.1. TIPO DE ESTUDO 34
3.2. LOCAL DE ESTUDO 34
3.3. UNIVERSO DE ESTUDO 35
3.4. VARIÁVEIS DE ESTUDO 35
3.5. FONTES DE DADOS 39
3.5.1. Dados de Morbidade 39
3.5.2. Dados Populacionais, de Eventos Vitais e de Indicadores
Sócio-Econômicos
40
3.5.3. Dados de Serviços de Saúde 40
3.6. PROCESSAMENTO E ANÁLISE DOS DADOS 40
3.7. CONSIDERAÇÕES ÉTICAS 42
4. RESULTADOS 43
4.1. EVOLUÇÃO TEMPORAL DA HANSENÍASE POR REGIONAIS
DE SAÚDE
43
4.2. EVOLUÇÃO ESPACIAL POR REGIONAIS DE SAÚDE 46
4.3. CARACTERÍSTICAS DA HANSENÍASE EM MATO GROSSO 48
4.3.1. Sexo 48
4.3.2. Faixa etária 51
4.3.3. Raça/Cor 53
4.3.4. Escolaridade 53
4.3.5. Classificação Operacional 55
4.3.6. Forma Clínica 57
4.3.7. Grau de Incapacidade 59
4.4. A HANSENÍASE, O ÍNDICE DE EXCLUSÃO SOCIAL, O SALDO
MIGRATÓRIO E A ORGANIZAÇÃO DOS SERVIÇOS
61
4.4.1. Correlação entre Índice de Exclusão Social e Coeficiente de
Detecção de casos de hanseníase por município
61
4.4.2. Correlação entre Percentual do Saldo Migratório e Coeficiente
de Detecção de Casos de hanseníase por município
62
4.4.3. Correlação entre Cobertura de Unidades de Saúde com serviços
de PQT e Coeficiente de Detecção de casos de hanseníase por município
63
4.4.4. Correlação entre Cobertura Populacional do PSF e Coeficiente de
Detecção de casos de hanseníase por município e por grupo
64
4.4.5. Correlação entre Profissionais Capacitados e Coeficiente de
Detecção de Casos de hanseníase por município
68
5. DISCUSSÃO
70
6. CONCLUSÃO 83
7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
85
ANEXOS 93
LISTA DE TABELAS
Tabela 1-Média de casos e coeficiente médio de detecção de hanseníase (por
10.000 hab.) segundo período de ocorrência e Regional de Saúde. Mato Grosso,
1996 a 202007.
43
Tabela 2- Coeficiente médio de detecção de casos de hanseníase (por 10.000
hab.) segundo, sexo, período de ocorrência e Regional de Saúde. Mato Grosso,
1996 a 2007
49
Tabela 3- Coeficiente de detecção de casos de hanseníase segundo faixa etária,
período de ocorrência e Regional de Saúde. Mato Grosso, 1996 a 2007
51
Tabela 4. Coeficiente de detecção de casos de hanseníase segundo raça,
período de ocorrência e Regional de Saúde. Mato Grosso, 2004 a 2007
53
Tabela 5. Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados, segundo
nível de escolaridade, período de ocorrência e Regional de Saúde. Mato Grosso,
1996 a 2007
54
Tabela 6. Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados,
segundo classificação operacional, período de ocorrência e Regional de
Saúde. Mato Grosso, 1996 a 2007
56
Tabela 7. Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados,
segundo forma clínica, período de ocorrência e Regional de Saúde. Mato
Grosso, 1996 a 2007
58
Tabela 8. Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados,
segundo grau de incapacidade, período de ocorrência e Regional de Saúde.
Mato Grosso, 1996 a 2007
60
LISTA DE FIGURAS
Figura 1- Evolução dos Coeficientes de detecção de hanseníase, segundo grupo
de regionais, Mato Grosso, 1996-2007
44
Figura 2- Evolução temporal do Coeficiente de detecção de hanseníase, Mato
Grosso, 1996-2007
45
Figura 3- Mapa Distribuição dos Coeficientes de detecção de Hanseníase,
segundo regional de saúde, MT, 1996-1999
46
Figura 4- Mapa Distribuição dos Coeficientes de detecção de Hanseníase,
segundo regional de saúde, MT, 2000-2003
47
Figura 5- Mapa Distribuição dos coeficientes de detecção de Hanseníase,
segundo regional de saúde, MT, 2004-2007
48
Figura 6- Coeficiente médio de detecção de casos de hanseníase, segundo sexo,
regionais de saúde e período de ocorrência, Mato Grosso, 1996 a 2007
50
Figura 7- Coeficiente médio de detecção de casos de hanseníase segundo faixa
etária, regional e período de ocorrência, Mato Grosso, 1996 a 2007
52
Figura 8- Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados, segundo
nível de escolaridade, período de ocorrência e Regional de Saúde. Mato Grosso,
1996 a 2007
55
Figura 9- Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados, segundo
classificação operacional, período de ocorrência e Regional de Saúde. Mato
Grosso, 1996 a 2007
57
Figura 10- Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados,
segundo forma clínica, período de ocorrência e Regional de Saúde. Mato
Grosso, 1996 a 2007
59
Figura 11- Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados,
segundo avaliação e grau de incapacidade, período de ocorrência e Regional de
Saúde. Mato Grosso, 1996 a 2007
61
Figura 12- Correlação entre Índice de Exclusão Social (2000) e Coeficiente de
Detecção (2000 a 2003)
62
Figura 13- Correlação entre Percentual do Saldo Migratório (2000 a 2007) e
Coeficiente de Detecção de Hanseníase (2004 a 2007)
63
Figura 14- Correlação entre Cobertura de Unidades de Saúde com PQT
(2000) e Coeficiente de Detecção de Casos de Hanseníase, 2000 a 2003
64
Figura 15- Correlação entre Cobertura de Unidades de Saúde com serviços
de PQT (2006) e Coeficiente de detecção de casos de hanseníase 2004-2007
64
Figura 16- Correlação entre Cobertura populacional do PSF (2004) por
município (2004) e Coeficiente de detecção (2004-2007)
65
Figura 17 - Correlação entre Cobertura populacional do PSF (2000 a 2006) e
Coeficiente de detecção (2004-2007), Mato Grosso.
65
Figura 18- Correlação entre Cobertura populacional do PSF (2004) e
Coeficiente de Detecção de Casos, Regional Rondonópolis, (2000 a 2007)
66
Figura 19- Correlação entre Cobertura Populacional do PSF (2004) e
Coeficiente de Detecção de Casos, Grupo I, 2000 a 2007
67
Figura 20- Correlação entre Cobertura Populacional do PSF (2004) e
Coeficiente de Detecção de Casos, Grupo II, (2000 a 2007)
67
Figura 21- Correlação entre Cobertura Populacional do PSF (2004) e
Coeficiente de Detecção de Casos, Grupo III, 2000 a 2007
68
Figura 22- Correlação entre profissionais treinados e Coeficiente de
detecção, 2000 a 2006
69
SIGLAS UTILIZADAS
DAHW - Associação Alemã de Assistência aos Hansenianos e Tuberculosos
DNDS - Divisão Nacional de Dermatologia Sanitária
IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
IDH - Índice de Desenvolvimento Humano
IES- Índice de Exclusão Social
LEM - Monitoramento de Eliminação da Lepra
MS - Ministério da Saúde
OMS - Organização Mundial da Saúde
ONGs – Organizações Não Governamentais
OPS – Organização Pan-Americana da Saúde
PAB - Piso da Atenção Básica
PEM - Plano de Emergência Nacional
PQT - Poliquimioterapia
PSF - Programa de Saúde da Família
SES/MT - Secretaria de Estado da Saúde de Mato Grosso
SIAB - Sistema de Informação da Atenção Básica
SIM - Sistema de Informação sobre Mortalidade
SINAN - Sistema Nacional de Informações de Agravos de Notificação
SINASC - Sistema de Informação de Nascidos Vivos
SM% - Percentual do Saldo Migratório
13
1 – INTRODUÇÃO
1.1. ANTECEDENTES DA HANSENÍASE NO MUNDO E NO BRASIL
O cinturão tropical e subtropical da África e o sul da Ásia são considerados o
berço ancestral da hanseníase, onde indícios da doença se remontam a mais de 2.500
anos. Até o século XIX a hanseníase era endêmica em regiões tão ao norte como o
Círculo Polar Ártico. No norte da Europa a doença se espalhou há 1.000 anos. Sua
prevalência esteve em ascensão até o século XIII, declinando depois gradativamente
até desaparecer. Seu desaparecimento do norte da Europa continua sendo um dos
maiores enigmas de sua epidemiologia, atribuindo-se a esse fato diversas causas:
melhoria das condições sócio-econômicas e dos padrões de vida; melhor
alimentação; isolamento eficaz dos casos infecciosos; seleção genética da população;
competição inibitória com outras micobactérias, principalmente o Mycobacterium
tuberculosis; mortalidade seletiva de doentes de hanseníase durante epidemias de
peste (OMS, 1989).
MONOT et al. (2005) apontam que todos os casos de hanseníase são atribuídos
a um único clone cuja disseminação a nível mundial pode ser recuperada a partir da
análise do polimorfismo de um único e raro nucleotídeo.
Nos Estados Unidos e Canadá a hanseníase foi introduzida nos séculos XVIII e
XIX, principalmente pelos imigrantes franceses, alemães e noruegueses. Durante
muitas décadas persistiu em diversos focos claramente definidos e dentro de certos
grupos familiares e, depois de maneira semelhante ao ocorrido no norte da Europa
desapareceu (OMS, 1989).
Segundo MAURANO (1950) a hanseníase pode ter sido introduzida no Brasil
por vários pontos e eram vários os focos endêmicos registrados no país, nos fins do
século XVII. Esses focos, muito distantes uns dos outros, correspondiam às cidades
mais importantes, política ou economicamente, à época. Segundo este autor é mais
provável que o agravo tenha sido trazido para o Brasil pelos portugueses, pois os
escravos eram minuciosamente examinados, havendo critérios rigorosos para
permitir o seu desembarque.
14
No Brasil os primeiros casos de hanseníase foram notificados no Rio de Janeiro
no ano de 1600. A maior incidência ocorria nos portos onde os escravos eram
desembarcados e por onde entravam no país; e os distritos da África de onde eles
foram trazidos eram os que tinham endemicidade mais elevada (SCOTT, 1947).
Apesar da carência documental, sabe-se da existência da hanseníase em
diferentes cidades brasileiras durante os primeiros séculos da colonização. Focos da
doença foram identificados na Bahia e Pará naquele período. (MS, 1989).
O mesmo parece não ter acontecido com relação a São Paulo, onde se
desconhece a doença antes do século XVIII. Atribui-se esse fato às características da
província naquela época. Local de difícil acesso e isolado do litoral pela Serra do
Mar, São Paulo desenvolveu-se no planalto, situação que só se alterou com o ciclo do
ouro, quando o fluxo de pessoas contribuiu para a alteração das condições sanitárias
até então existentes (MONTEIRO, 1987).
O crescimento do número de doentes em outros pontos do país torna-se objeto
de preocupação levando as autoridades da colônia a pedirem providências a Portugal,
em fins do século XVIII, contra o grande perigo representado pela “morphéia” e
relatavam estarem infectadas todas as águas da cidade (MONTEIRO, 1987).
A propagação da doença pelo país acompanhou a marcha da colonização,
responsáveis por sua distribuição desde o período colonial, a partir dos casos do Rio
de Janeiro, Bahia e Recife, cidades que tinham em comum haver sido os principais
pontos de entrada de europeus e africanos (MAGALHÃES e ROJAS, 2005). O
desenvolvimento agrícola, industrial e a mineração teriam determinado maior
concentração e fixação da população propiciando assim circunstâncias propícias à
disseminação da endemia. O contágio seria favorecido pela promiscuidade entre
doentes e sãos e pela precariedade da higiene da época (MAURANO, 1950).
A análise dos censos permite verificar que em São Paulo a difusão da
hanseníase seguiu a direção do processo de ocupação do solo, acompanhou a
fronteira agrícola, que com o café se deslocava para o oeste paulista (MONTEIRO,
1987).
O período de 1912 a 1920 constituiu-se numa fase intermediária, com o
reconhecimento do problema pelas autoridades sanitárias, e várias estados já
oficializavam o isolamento compulsório. Com a criação do Departamento Nacional
15
de Saúde Pública em 1920 foi instituída a Inspetoria de Profilaxia de Lepra e
Doenças Venéreas, cujas ações priorizavam a construção de leprosários, o censo e o
tratamento pelo óleo de chaulmoogra (MS, 1989).
A distribuição geográfica da hanseníase no Brasil não diferia grandemente do
observado em épocas mais recentes, sobretudo na alta endemicidade da região Norte.
As medidas adotadas para enfrentar o problema da hanseníase no Brasil foram
similares àquelas adotadas no resto do mundo, com o isolamento dos doentes, o que
por si só não se revelou capaz de controlar a doença e contribuiu para aumentar o
estigma e o medo a ela associados (MS, 1989). É relatado por alguns autores que o
isolamento dos pacientes de hanseníase na Noruega não teve por objetivo impedir a
transmissão da doença já que eles julgavam a hanseníase uma doença hereditária,
mas sim impedir que os doentes continuassem a reproduzir (LOCKWOOD, 2004).
Com o aparecimento da sulfona em 1943 decidiu-se por um novo modelo de
assistência, o tratamento ambulatorial nos “Dispensários de Lepra” implantando
concomitantemente um modelo de vigilância epidemiológica. Criada em 1956 a
Campanha Nacional de Lepra resultou em expansão dos dispensários por todo o país
para atendimento ambulatorial dos doentes (PEREIRA, 1999). O isolamento
compulsório foi extinto através do Decreto Federal normativo número 962 de 1963
(MONTEIRO, 1987).
1.1.1. Antecedentes da hanseníase em Mato Grosso
Em Mato Grosso a identificação de casos de hanseníase é relatada após poucos
anos da criação da Capitania de Mato Grosso. No ano de 1773 o Anal de Vila Bela
da Santíssima Trindade – capital de Mato Grosso naquele período – relata um caso
de hanseníase (NASCIMENTO, 2001).
Naquele século já se registrava a preocupação com a construção de lazaretos
destinados a segregar e isolar os doentes de hanseníase em Mato Grosso. Manoel
Fernandes Guimarães, português que viveu em Vila Bela da Santíssima Trindade e
morreu em 1755, deixou em testamento um legado para a construção de uma casa de
caridade na vila de Cuiabá, destinada a acolher os portadores da doença, conhecida
16
como morféia, que veio a ser inaugurada em 1816. A doença espalhava-se
rapidamente, principalmente entre os escravos e pobres livres, e era motivo de
preocupação na população como um todo, e as famílias da elite pressionavam as
autoridades governamentais para que o lazareto fosse construído (NASCIMENTO,
2001).
Inaugurada em 1816, com o nome de Casa Pia de São Lázaro e posteriormente
denominada Hospital de São João dos Lázaros de Cuiabá, os relatos da época dão
conta que a manutenção do hospital, após a emancipação política do Brasil, tornou-se
um problema para os administradores da província, sendo os doentes ali isolados
entregues à própria sorte e o hospital relegado ao mais completo estado de abandono
(NASCIMENTO, 2001). Semelhante situação é apontada por MONTEIRO (1987),
em São Paulo, relatando que durante todo o século XIX e início do século XX, não
obstante o crescimento da endemia, não se verifica a atuação definida do Estado em
relação a esses doentes, que de forma geral, eram tratados por iniciativa de
particulares ou por entidades filantrópicas, não havendo assistência regular do poder
constituído.
A epidemia de varíola que assolou a população cuiabana em 1867, a epidemia
de cólera em 1886 em Mato Grosso, e em 1890 a febre amarela, deixaram as
preocupações com a hanseníase em segundo plano. A partir de 1910 a hanseníase
volta a figurar na documentação oficial como um grave problema de saúde pública
em Mato Grosso. Supõe-se que a hanseníase tenha se tornado mais visível e sua
incidência aumentado nos primeiros anos do século XX. Por decisão federal de 1911,
a hanseníase foi incluída entre as doenças de notificação compulsória no território
nacional (NASCIMENTO, 2001).
Em 1922 é organizado o Serviço de Profilaxia Rural em Mato Grosso e as
constantes inspeções domiciliares desenvolvidas pelo referido serviço revelam a
existência de grande número de pessoas acometidas pela hanseníase no estado. O
Hospital dos Lázaros, relegado ao esquecimento até então, volta a ocupar lugar de
destaque na sociedade mato-grossense com os esforços da sociedade civil voltados
para a sua reconstrução. Os representantes do poder público, alegando falta de
recursos para a sua manutenção, lançaram sobre a sociedade o peso desta tarefa,
apelando para a caridade cristã (NASCIMENTO, 2001).
17
Na década de 20 são formadas várias comissões, com destaque para comissão
PRÓ-LÁZAROS, que promoveu campanhas para angariar recursos em prol de obras
de caridade, conseguindo o feito de reconstruir o hospital que foi reinaugurado em
1924. O poder público deixava para a sociedade civil as responsabilidades de manter
a estrutura física do hospital bem como de assegurar a sobrevivência dos doentes ali
isolados, para que os mesmos não se vissem obrigados a fugir comprometendo com
isso a população sadia. Os gastos e também as preocupações se estendiam às
providências como: o recolhimento compulsório dos doentes ainda não segregados,
impedirem as tentativas de fuga dos já isolados e decidir sobre o destino das crianças
ali nascidas. Após sua reinauguração foi utilizado até o ano de 1941, quando
aconteceu a inauguração da moderna Colônia de Leprosos de São Julião, que passou
a partir de então a receber os doentes que se encontravam isolados no Hospital São
João dos Lázaros de Cuiabá ou aqueles que ainda viessem a ser isolados. A
inauguração do São Julião representou o gradual esvaziamento do Hospital São João
dos Lázaros até sua completa extinção na década de sessenta (NASCIMENTO,
2001).
Em 1938 o Interventor Federal no Estado de Mato Grosso, o bacharel Julio
Strübing Müller, através do decreto 171, de sete de junho de 1938, reorganiza os
serviços Sanitários de Mato Grosso e a hanseníase, contemplada sob o Título IV
denominado de “Profilaxia da Lepra”, mereceu uma minuciosa e rígida normatização
que dispunha sobre o tratamento dos doentes, o controle e vigilância de contatos, a
existência de asilos, separação dos filhos logo após o nascimento, as normas de
higiene domiciliar e preconizava punições em caso de descumprimento das normas.
Uma preocupação presente no código era a de integrar professores em campanhas
educativas nas escolas, quartéis, etc. (MT, 1938).
Do início da década de sessenta até o final da década de setenta a hanseníase
em Mato Grosso evoluiu com coeficientes de detecção inferiores a 3/10.000, mas a
década de oitenta revela um aumento significativo chegando a 10/10.000 e mantendo
tais coeficientes nestes patamares até o presente (MS, 1998)
O final dos anos oitenta é marcado por um incremento no processo de
capacitação de pessoal no estado impulsionado por uma nova gestão nacional.
Reuniões regionais organizadas pelo Ministério da Saúde foram realizadas no estado
18
com a presença de assessores da Organização Mundial da Saúde (OMS),
Organização Pan-Americana da Saúde (OPS), assessores nacionais, representantes de
Centros de Referência e demais estados da região. Impulsionado por esse processo
começa a aumentar ainda que de maneira lenta as coberturas municipais de ações de
controle.
A Poliquimioterapia (PQT) que foi iniciada no Brasil como projeto piloto em
alguns Centros de Referência nacionais, no estado de Mato Grosso também começou
como projeto piloto no município de Rondonópolis em 1987, posteriormente nos
municípios de Cuiabá e Cáceres. A necessidade de expandir o novo esquema
terapêutico desencadeou um novo processo de capacitação, considerado essencial
para que o novo esquema fosse implantado na rede de serviços de saúde. A partir do
ano de 1989 teve início a implementação de capacitação visando tanto a implantação
do novo esquema terapêutico quanto a elevação da cobertura de serviços. Para o
período 1990-1994 o Programa Nacional elaborou o Plano de Emergência Nacional
(PEM) e o estado de Mato Grosso para dar cumprimento ao seu Plano Estadual
continua a incrementar a capacitação de pessoal. Em decorrência do processo de
capacitação a cobertura de ações de controle elevou-se para 100% dos municípios no
ano de 1996, ou seja, em cada município existia pelo menos uma unidade de saúde
com ações de controle de hanseníase. Para se ter uma idéia, no mesmo ano ainda
existia estados com apenas 30% de cobertura de serviços municipais.
Alcançada a meta de cobertura municipal, que tinha como objetivo a
disponibilização de ações educativas, diagnóstico e tratamento, teve início a
expansão da cobertura de Unidades de Saúde, cujo objetivo foi ampliar o acesso ao
diagnóstico e tratamento. Se em 1996 existiam 117 unidades com ações de controle,
em 2006 foram contabilizadas 459 Unidades de Saúde com ações de controle,
significando uma elevação 292,3%.
Conseqüente ao compromisso assumido em 1991 pelo governo brasileiro,
perante a OMS, com a meta de eliminação da hanseníase, denominado Plano de
Eliminação (PEL), o mesmo teve desdobramentos em versão estadual. O estado de
Mato Grosso assumiu compromisso formal perante o Ministério da Saúde e a
Organização Mundial de Saúde em 1995. Este compromisso, também assumido
19
pelos demais estados brasileiros ajudou a incrementar a descentralização das ações
de controle, entre elas a elevação da oferta de PQT a um número maior de pessoas.
Destaca-se que desde 1999 os municípios mais populosos e com maiores
coeficientes de detecção e prevalência passaram a receber a cooperação técnica e
financeira da Organização Não Governamental Deutsche Lepra-und Tuberkulosehilfe
(DAHW) ou Associação Alemã de Assistência aos Hansenianos e Tuberculosos, que
possibilita aos municípios incrementar atividades com os recursos recebidos daquela
instituição, contribuindo nas alterações dos indicadores epidemiológico e operacional
dos mesmos.
A meta de eliminação não foi alcançada nem pelo país, nem pelo estado, no ano
2000. Em 2001, Secretaria de Estado da Saúde lançou o Projeto Tolerância Zero:
Mato Grosso sem Hanseníase (SES/MT/2001), com o objetivo de acelerar as
atividades com vistas ao alcance da meta de eliminação da doença, concedendo
incentivos financeiros para técnicos e municípios que atingissem as metas propostas.
Provavelmente incentivados pelo projeto, muitos municípios aumentaram suas
coberturas de Unidades de Saúde e nesse ano foi observada uma elevação de 23,8%
na cobertura de serviços com ações de controle, em relação ao ano anterior. Esse
aumento não foi superado em nenhum dos anos seguintes. Os dados de detecção de
casos do ano de 2001 também mostraram uma elevação de 25% em relação a 2000
(SES/MT, 2002). Houve uma elevação de 128,4% na cobertura de unidades de saúde
com PQT de 2000 a 2006.
Em 1993 com a finalidade de qualificar a assistência, teve início o processo de
capacitação em prevenção das incapacidades físicas e a implantação das oficinas de
sapatarias para adaptação de calçados visando reduzir as deformidades físicas. Foram
implantadas 13 oficinas em sedes de regionais de saúde, como referência aos
municípios de abrangência da regional. Ressalta-se que todo o processo de
capacitação foi feito em cooperação com a DAHW que financiou as capacitações, o
material e continua até o presente dando suporte ao fornecimento de material
específico.
Em 1998 teve início as atividades de reabilitação física com a capacitação de
cirurgiões, fisioterapeutas e enfermeiros. Esta etapa objetivou a reabilitação terciária
dos doentes com deformidades de grau II que só poderiam ser corrigidas através de
20
processo cirúrgico. Algumas tentativas de descentralizar essas atividades foram feitas
como treinamentos para cirurgiões e fisioterapeutas.
1.2. HANSENÍASE: AGENTE E TRANSMISSSÃO
Citada como a mais temida entre as velhas doenças do mundo (KUMAR et al,
2007) a hanseníase é definida como uma doença infecciosa, crônica, cujo agente
etiológico é o Mycobacterium leprae (M. leprae) e que afeta o sistema nervoso
periférico, a pele e alguns outros tecidos (JOPLING, 1991).
Para o Ministério da Saúde (MS) um caso de hanseníase é definido como “uma
pessoa que apresenta uma ou mais de uma das seguintes características e requer
quimioterapia” (MS, 2002, p 17):
- lesão (ões) de pele com alteração da sensibilidade;
- acometimento de nervo(s) com espessamento neural;
- baciloscopia positiva.
O reconhecimento do M. leprae em biópsias de pele de pacientes de hanseníase
na Noruega representou a primeira identificação de uma bactéria patógena do
homem. Embora o M. leprae tenha sido o primeiro microorganismo diretamente
associado a uma doença específica, ainda existem grandes lacunas em seu
conhecimento (FINE, 1982; VISSCHEDIJK et al., 2000).
O M. leprae pode sobreviver fora do corpo por até 45 dias. Embora o modo de
transmissão permaneça controverso, pacientes multibacilares sem tratamento são,
provavelmente, a mais importante fonte de transmissão de M. leprae (LOCKWOOD,
2005).
Várias publicações mostram que pacientes multibacilares eliminam grande
quantidade de bacilos através de secreções orais e nasais. Investigações feitas na
mucosa do nariz e no próprio muco nasal, em pacientes virchowianos não tratados,
não deixam dúvidas de que gotículas infectadas podem ser despejadas na atmosfera,
durante o ato de falar, de espirrar ou tossir, podendo ser absorvidas pela poeira.
Assim, parece que o risco de inalar bacilos é aumentado, principalmente, em
condições de moradias precárias e com grande número de pessoas convivendo no
mesmo espaço (JOPLING e McDOUGAL, 1991). Mas parece não estar claro porque
algumas pessoas infectadas adoecem e outras não (VISSCHEDIJK et al., 2000).
21
A pele, no entanto também tem sido discutida como uma possível porta de
entrada e saída da bactéria. Pacientes virchowianos sem tratamento podem eliminar
grande número da bactéria de suas úlceras ou da pele lesada. No entanto, o trato
respiratório superior parece ser a mais importante porta de entrada e saída do M.
leprae. (VAN BEERS et al., 1996).
Recentemente reacendeu-se o debate a respeito de outras possibilidades de
transmissão que não a exclusivamente inter-humana e alguns autores reportam
evidências de que em 30-60% dos novos casos de hanseníase o contato com pessoas
doentes não pode ser estabelecido (DEPS, 2001).
Estudos imunológicos já estabeleceram que a infecção pelo M. leprae é muito
mais comum do que o número de casos manifestos dá a entender (OPS, 1989), mas
supõe-se que este agente não seja muito patogênico e que a maior parte das infecções
não resulte em sintomas (VISSCHEDIJK et al., 2000). A ocorrência ou não da
doença está relacionada à resposta imunológica mediada por células em presença do
M. leprae (OMS, 1989).
Investigação realizada em bolsões endêmicos da Indonésia revelou que mais da
metade da população saudável possuíam anticorpos contra a micobactéria, e cerca de
um quarto deles carregavam moléculas de DNA especifica do M. leprae na superfície
da mucosa nasal. Esses achados foram interpretados como indicativo da presença de
um considerável número de M. leprae no ambiente (IZUMI, 1999).
Contatos de pacientes de hanseníase têm alto risco de desenvolver a doença
comparado à população geral, embora alguns autores concluam que pessoas em risco
de adoecer não estão confinados ao grupo de membros diretos da família morando
sob o mesmo teto. Alguns estudos reportaram que o risco de adoecer pode ser
estendido para vizinhos e contatos sociais. Contatos de pacientes multibacilares têm
um risco de adoecer aumentado de até oito vezes enquanto que para pacientes
paucibacilares o risco foi quatro vezes mais alto. Fatores como intensidade do
contato e distância física do paciente de hanseníase parecem estar relacionados,
sendo relatado em alguns estudos, alto risco para contatos domiciliares de hanseníase
quando comparados à população geral (MOET et al., 2004).
Uma grande proporção de crianças entre os novos casos detectados é apontada
como sinal de transmissão ativa e recente da infecção. Quando a transmissão do M.
22
leprae diminui na população é esperado que a proporção de novos casos entre
crianças também decresça, embora isto seja um processo lento (ILA, 2002).
Apontado como indicador relevante, uma alta proporção de novos casos com
grau dois de incapacidade mostra estar associado à demora na detecção. O contrário,
uma pequena e estável proporção de novos pacientes com incapacidades entre os
casos recentemente detectados assinala que a demora entre início da doença e o seu
diagnóstico é estável e que a tendência da detecção de casos reflete a tendência da
incidência (ILA, 2002). STEARNS (2002) aponta a coeficiente de detecção de casos
apresentando grau dois de incapacidade como um indicador indireto de falha na
detecção de casos. É reportado por este autor em países endêmicos, que a taxa de tais
casos vem declinando firmemente, enquanto que em países “eliminados” a referida
taxa aumenta lentamente, sugestiva de uma ineficiente busca de casos.
1.3. SITUAÇÃO ATUAL DA HANSENÍASE
Citada como uma das grandes endemias no mundo a hanseníase foi incluída já
há algumas décadas entre as seis doenças selecionadas para especial atenção pelo
United Nations Developement Program/World Bank/World Health
Organization/Tropical Diseases Research Program (FINE, 1982).
Proposta inicialmente em 1986 a política de eliminação da hanseníase foi
modificada em 1991 com o adendo “como problema de saúde pública” (PORTER,
2004) e aprovada em resolução pela OMS que propôs em sua 44ª Assembléia
Mundial de Saúde, em 1991, eliminar a hanseníase como problema de Saúde Pública
até o ano 2000, sendo esta traduzida como redução da prevalência para menos de um
caso para 10.000 habitantes (WHA, 1991).
Estatísticas recentes publicadas pela OMS apontam que a hanseníase vem
declinando no mundo desde 2001 e que apenas o Mediterrâneo oriental registrou um
aumento de 25% no número de casos, em 2007. Neste ano, os 17 países que
registraram mais de 1.000 casos detiveram 94% dos novos casos, sendo que três
países são apontados como não tendo ainda alcançado a meta de eliminação, os
quais, juntos, concentram 17,2%% do total dos novos casos registrados em
2007(WHO, 2008).
23
Em recente estudo publicado sobre as tendências de detecção de casos de
hanseníase no mundo, no período de 1985 a 1998, os autores, contudo concluem que
não há ainda declínio na detecção geral da hanseníase e que em vários países as taxas
de detecção são superiores a 2/10.000 por ano. Consideram também que tendências
na transmissão e incidência da hanseníase não estão completamente claras
requerendo pesquisas adicionais e que a prevalência é um indicador irrelevante para
monitoramento de evolução da endemia (MEIMA et al., 2004b).
Esses mesmos autores reiteram que tendências de decréscimo nas taxas de
detecção para todo o período ou para os anos noventa só são observadas em quatro
países: Guiné, China, Vietnan e Filipinas, e que as cifras de detecção de casos para
três regiões da OMS (África, Américas e Sudeste da Ásia) aumentaram entre 1994 e
2000.
Na África, embora muitos países oficialmente já tenham eliminado a
hanseníase como problema de saúde pública, a endemicidade pode permanecer alta
no estado ou em níveis distritais. Relatórios de várias campanhas de eliminação
realizadas durante os últimos anos mostram que em muitos lugares permanece um
acúmulo de casos de hanseníase não diagnosticados. A proporção de pacientes recém
diagnosticados com grau dois de incapacidade na região também permanece alta,
sinalizando detecção tardia (DECLERCQ e GUÉDÉNON, 2004).
VISSCHEDIJK et al (2000) consideram importante ressaltar que cifras
nacionais, muitas vezes, não mostram “clusters” dentro de países, nem significantes
diferenças entre regiões, distritos e comunidade.
O coeficiente de detecção de novos casos em menores de 15 anos ou a
proporção destes em relação ao total de casos detectados no ano pode sinalizar o grau
de endemia na área quando seus valores estão acima de 5% (CUNHA et al., 2007).
Uma ampla variação da proporção de casos em crianças foi observada em diversas
regiões do mundo, especialmente nas regiões da África, das Américas e do Pacífico
Oeste, reportado pelo Weekly Epidemiological Record, relatório de estatísticas
anuais sobre hanseníase publicada pela OMS, (WHO, 2008). Na África essa
proporção variou entre 2,9% (Togo) e 38% (Comoros). Nas Américas a variação foi
de 0,3% (Argentina) a 14% (República Dominicana), enquanto na região do Pacífico
Oeste foi de 2,2% (China) a 27% (Micronésia).
24
Tem sido apontado por alguns autores que, em situações de declínio da
endemia, é esperado que a idade no adoecimento se desloque para grupos etários
mais velhos, sendo esta medida útil na avaliação de tendência secular (IRGENS,
1985).
A existência de casos nos Estados Unidos mostra que este país também tem
registrado casos de hanseníase nos últimos anos. A maioria deles tem sido
encontrada entre imigrantes, mas há relato de um foco endêmico no Texas, onde a
coeficiente de detecção anual variou de 1,9 a 2,4 por milhão, de 1973 a 1997. Em
2002, na Califórnia, 3 dos 42 casos registrados, ocorreram entre americanos nativos,
e no Texas a maior parte dos casos – 8 de 11 – também foi entre americanos nativos.
No período de 1973 a 1997, 43% dos 413 casos entre americanos foram identificados
como hispânicos (ANDERSON et al., 2007).
Este autor assinala ainda que, como a hanseníase tornou-se incomum, médicos
podem não reconhecer manifestações precoces, e patologistas podem não incluir a
hanseníase no diagnóstico diferencial. E ainda que indivíduos infectados demorem
anos para apresentar sintomas da doença, não sabendo se estes podem infectar outras
pessoas durante esse período.
De 1982 a 1992, para os países endêmicos da região da América Latina, foi
observada uma diminuição da prevalência da hanseníase, redução esta que variou de
14 a 84%. O único país a ter aumento na prevalência durante esse período foi o
Brasil (LOMBARDI et al., 1998).
Entre 1991 e 1995 a prevalência na América Latina reduziu-se de 8,1 a 3,6 por
10.000 habitantes, uma queda de 55,6%. Somente no Brasil a prevalência era
superior a três por 10.000 habitantes, quando muitos países já haviam alcançado a
eliminação de seus territórios (LOMBARDI et al., 1998).
No período de 1992 a 1995 a coeficiente de detecção na América Latina se
mantém praticamente inalterada, não havendo, de forma imediata, a influência da
Poliquimioterapia (PQT) nas tendências de detecção de casos da doença, o que
poderia ser explicado pelo longo período de incubação – cinco anos em média –
fazendo com que pessoas infectadas em anos anteriores continuem a adoecer nos
anos seguintes. Espera-se que no médio prazo a eliminação paulatina de fontes de
infecção diminua a produção de novos casos (LOMBARDI et al., 1998).
25
A expectativa era que, com a introdução da PQT esta reduzisse a fonte de
infecção e, após o caso índice ter sido tratado, indivíduos que vivem no mesmo
domicílio deveriam ter o mesmo risco de contrair hanseníase que a população geral;
porém, estudo realizado observou que estes têm um risco quatro vezes maior do que
a população geral. O tratamento do caso índice produz domicílio menos infeccioso
com o tempo, mas o efeito não é imediato como seria esperado se o caso índice fosse
a única fonte de infecção de M. leprae no domicílio (VIJAYAKUMARAN, 1998).
Estudo realizado na Indonésia revelou nos domicílios de pacientes
multibacilares, contatos intradomiciliares foram 13,7 vezes mais prováveis de
desenvolver hanseníase do que domicílios sem nenhum contato com paciente de
hanseníase, e que em domicílios de pacientes paucibacilares, contatos
intradomiciliares foram 5,2 vezes mais prováveis de desenvolver doença (VAN
BEERS et al., 1999).
A resolução da OMS em eliminar a hanseníase como problema de saúde
pública teve uma enorme repercussão na mobilização de países em torno dessa meta
e conseqüentemente na mobilização de esforços para alcançá-la. LOCKWOOD e
SUNEETHA (2005) apontam que o benefício da campanha de eliminação foi ter
mobilizado pessoas e recursos, sendo que governos e ONGs trabalharam juntos
fazendo com que milhões de pacientes fossem tratados com PQT.
Relatório da OMS aponta que no Brasil, em 2007, foram registrados 39.125
casos novos, enquanto que em 2005 estes foram 38.410. Deu-se, portanto, uma
redução importante (22,2%), superior à ocorrida no resto do mundo (WHO, 2008).
O Brasil respondeu por 93,2% dos casos novos e 92,8% do registro ativo da
hanseníase no continente americano em 2007. Está entre os 17 países com 94% dos
casos do mundo e diagnostica a segunda maior quantidade de casos do mundo,
mantendo nas últimas décadas a situação mais desfavorável nas América (WHO,
2008).
Os dados da endemia publicados recentemente pelo Ministério da Saúde
(Brasil, 2008) mostraram que na Amazônia Legal, região em que se localiza o estado
de Mato Grosso, estava concentrados 38,9% dos casos novos de hanseníase, em
2007, embora habitem nesta região 12,9% da população do país. Apesar de o estado
de Mato Grosso ocupar a segunda posição na detecção da doença em menores de 15
26
anos, o relatório aponta que a queda nestes coeficientes, o que segundo o relatório
reforça a hipótese de um efetivo programa de controle da hanseníase em área de alta
endemicidade (MS, 2008).
Em recente estudo, MAGALHÃES (2007) identificou que a distribuição atual
de hanseníase no Brasil está concentrada em quatorze dos vinte e sete estados, sendo
sete na região Norte (Rondônia, Acre, Amazonas, Roraima, Pará, Amapá e
Tocantins), quatro na região Nordeste (Maranhão, Piauí, Ceará e Pernambuco), dois
na região Centro-Oeste (Mato Grosso e Goiás) e um na região Sudeste (Espírito
Santo).
MAGALHÃES e ROJAS (2005) apontam importante variação na distribuição
da doença no Brasil em 2002, cujo coeficiente de detecção variou de 7,73/10.000 na
Região Norte a 0,75/10.000 na Região Sul. Destacam ainda que nos estados da
Amazônia Legal foram identificadas taxas de hanseníase três vezes mais elevadas
que as de outros estados do Brasil, citando os estados de Mato Grosso, Tocantins,
Rondônia e Roraima com taxas mais elevadas que a média da região. As mesmas
autoras reiteram que em alguns espaços em Mato Grosso, de alta detecção de formas
paucibacilares, a endemia encontra-se em expansão.
O incremento na freqüência de detecção de formas Tuberculóides foi apontado
por MOTTA e ZUNIGA (1990), sendo este incremento mais alto nas regiões Centro-
Oeste e Nordeste. Esses autores concluíram apontando forte possibilidade de
incremento na transmissão da hanseníase no Brasil, apontando para um panorama de
preocupação para as autoridades de saúde brasileiras.
Conforme definido pela OMS, eliminar a hanseníase significa manter uma taxa
de prevalência menor que um caso por 10 mil habitantes. Quando isso ocorre, há
uma diminuição das fontes de infecção, fazendo com que a doença desapareça
naturalmente. Alguns autores apontam inexistência de evidências que confirmem que
tal prevalência, arbitrariamente escolhida, reduziria a transmissão do M leprae
(LOCKWOOD e SUNEETHA, 2005). Os autores levantam uma questão que precisa
ser respondida: por que a PQT não interrompeu a transmissão da doença? Eles
ressaltam que novas abordagens precisam ser encontradas para o entendimento da
transmissão, e afirmam que a OMS falhou em não reconhecer que a hanseníase não
vai ser eliminada apenas com a PQT.
27
O decréscimo da prevalência é atribuído principalmente à limpeza de registros
e ao encurtamento da duração do tratamento e não como conseqüência de redução da
transmissão do M. leprae (ILA, 2002).
LOCKWOOD e SUNEETHA (2005) discutem que o coeficiente de detecção
de novos casos seria o melhor indicador para medir os progressos em direção à
eliminação, pois, este não seria afetado pela mudança de definição de casos ou
duração do tratamento. FINE (1992) aponta que alguns podem achar enganoso falar
em “eliminação” da hanseníase sem que a incidência de hanseníase seja reduzida,
preferencialmente a zero. MEIMA et al., (2004b), considera que a meta de
eliminação da hanseníase como problema de saúde pública definida como a
prevalência abaixo de 1/10.000 é um padrão inadequado para decisão de controle da
hanseníase.
Esta posição também é compartilhada por autores brasileiros (PEREIRA,
1999), que entendem não ser a prevalência o melhor indicador para medir a
magnitude do problema da hanseníase, dado que ele pode ser radicalmente
modificado quando se alteram critérios tais como tempo de tratamento e saída do
registro ativo.
Tem sido assinalado que esta meta de eliminação difere do conceito de
“eliminação de uma doença infecciosa” que é definida como a ausência de casos
incidentes numa área geográfica definida (MEIMA et al., 2004a). TAUIL (1998)
define a eliminação de um agravo como a redução a zero de sua incidência, mas com
manutenção indefinidamente no tempo, de medidas de controle. Este mesmo autor
assinala ainda que é freqüente, em saúde pública, o uso do termo controle como
sinônimo de redução da incidência de uma doença a níveis tais que deixa de ser um
problema para a população. Aponta que para muitos agravos os conhecimentos atuais
ainda não permitem que se estabeleçam atividades de controle com objetivos tão
ambiciosos, sendo possível, muitas vezes, apenas a redução da incidência a níveis tão
suficientemente baixos que os agravos deixam de ser problemas de saúde pública.
Até 2003, países endêmicos, como o Brasil e a Índia, seguiam com taxas de
detecção estabilizadas, apontando que o simples uso de antibiótico não foi suficiente
para controlar adequadamente a infecção. Tem sido questionado por alguns autores,
que a eliminação não é uma meta apropriada para a hanseníase e que uma doença
28
crônica requer um longo tempo de controle. Neste sentido, o modelo colocado,
baseado no fornecimento de PQT, seria demasiadamente simples para uma doença
demasiado complexa (LOCKWOOD e SUNEETHA, 2005).
Comentando o relatório publicado pela OMS em agosto de 2006, FINE (2006)
ressalta que embora a palavra eliminação seja mencionada, é usada com referência ao
progresso contínuo em direção à meta de eliminação “nos próximos anos”, sem
especificar qual seria o ano limite para tal consecução. Comenta que
“essencialmente, reconhece-se que a eliminação não é possível com as ferramentas
atuais”.
MAGALHÃES e ROJAS, (2005) assinalam que no Brasil, as regiões Norte e
Centro Oeste mantêm as mais altas taxas de detecção de casos e os maiores incrementos,
o que segundo as autoras, evidencia uma desigual evolução regional da endemia no país,
sugerindo a existência de contextos geográficos de diferentes vulnerabilidades à
produção social da hanseníase e de novos componentes na organização espacial em
algumas áreas.
Estudo realizado em áreas do Nordeste do Brasil encontrou associação significante
entre desigualdade de renda e incidência de hanseníase (KERR-PONTES et al., 2004).
MAGALHÃES (2007) assinala que dos 100 municípios que apresentaram os mais
elevados Índices de Exclusão Social (IES), entre 0,230 e 0,286, treze apresentaram taxas
de detecção de mais de 10 casos por 10.000 habitantes no período de 1998 a 2002, em
quatorze as taxas de detecção variaram entre 5,14 e 8,74 por 10.000 habitantes, enquanto
que 32 tiveram taxas entre 1,05 e 4,94 por 10.000 habitantes.
Estados com taxas de detecção mais elevada e com evolução mais desfavorável da
endemia apresentaram crescimento elevado de sua população especialmente nas décadas
de sessenta e setenta. As regiões Norte e Centro-Oeste registraram na metade da década
de noventa os maiores percentuais de população imigrante e o mais intenso crescimento
das taxas de detecção de hanseníase MAGALHÃES (2007).
Em Mato Grosso, segundo dados da Secretaria de Estado da Saúde (SES/MT),
foram registrados 2.697 novos casos em 2007. Destes, 164 (6,1%) acometiam
menores de 15 anos, 190 (7.0%) apresentavam incapacidade física severa no
momento do diagnóstico. Mais de 35% da população do estado vivem em municípios
com prevalência superior a 5 casos/10.000 habitantes, quando a taxa atualmente
aceitável é de menos de 1 por 10.000 habitantes (SINAN, 2007).
29
O coeficiente de detecção de casos novos em menores de 15 anos está
relacionado com o nível de endemicidade e reflete a exposição precoce ao M. leprae.
Para o ano 2002 esta taxa no Brasil foi de 0,70 por 10.000 habitantes, apresentando,
por regiões, amplas variações que vão de 0,30 por 10.000, na região Sul, a 2,23 por
10.000, na região Norte (MAGALHÃES e ROJAS, 2005). Em Mato Grosso registros
apontaram para uma detecção de 2.84/10.000 habitantes em menores de 15 anos o
que coloca o estado no parâmetro de hiperendêmico (SES, 2007).
Em estudo recente, IGNOTTI et al. (2004) afirmam que mesmo após mais de
10 anos da implantação da PQT em Mato Grosso um reservatório de casos não
detectados mantém fontes de infecção da doença.
Muito se tem discutido sobre a influência dos aspectos operacionais sobre o
quadro epidemiológico da endemia hansênica. Durante a VIII Conferência Nacional
de Saúde, de 1986, a Divisão Nacional de Dermatologia Sanitária (DNDS) abre
discussão sobre a questão da integralidade das ações de hanseníase. O Projeto de
Intervenção para o qüinqüênio 1986-1990 tinha como objetivo descentralizar e
integrar o programa na rede de serviços de saúde, na tentativa de tornar o programa
horizontal (ANDRADE et al., (2006). Os autores citados referem ainda que a
inserção das atividades de eliminação da hanseníase nas demais ações da atenção
básica através do Piso de Atenção Básica (PAB) aumentou o acesso da população a
estes procedimentos, além de permitir uma maior participação de profissionais
generalistas na assistência aos doentes.
Estudo de CUNHA et al. (2007) faz uma análise da influência da qualidade dos
serviços de saúde do município de Duque de Caxias sobre a evolução da endemia, a
partir de quatro indicadores: a razão prevalência/detecção, a percentagem de casos
novos curados, a percentagem de casos novos com forma indeterminada e a
percentagem de unidades descentralizadas Os autores relatam que foi verificada uma
influência positiva da estratégia de descentralização relacionada ao incremento na
detecção de casos bem como na redução de pacientes incapacitados. Este estudo
mostra que a partir da descentralização das atividades de controle o coeficiente de
detecção de casos aumentou 21,6%.
Um estudo sobre a influência das condições dos serviços de saúde na detecção
precoce dos casos de hanseníase em Recife aponta que nas Unidades de Saúde de
30
porte 1, porta de entrada do sistema de saúde, foram encontradas as maiores
deficiências relacionado às condições para realizar ações de detecção de casos de
hanseníase, principalmente devido à ausência de recursos humanos qualificados e
falta de material específico para testar sensibilidade (FELICIANO et al., 1998).
ANDRADE (2000) aponta como possíveis fatores que geram diferentes perfis
de morbidade da hanseníase no país: a coexistência de insuficiente cobertura de
diagnóstico e tratamento e a concentração destes nos grandes centros urbanos; a
grande mobilização populacional de algumas áreas; e a ausência do conhecimento da
comunidade sobre sinais e sintomas da hanseníase.
Segundo a Organização Pan-Americana de Saúde (OPS) a integração dos
serviços de PQT com serviços de saúde geral avalia a disponibilidade e
acessibilidade ao diagnóstico, acompanhamento, tratamento e cura e é mensurada
pela proporção de Unidades de Saúde com serviços de PQT disponíveis dentre todas
as unidades existentes. A cobertura ideal é aquela igual ou superior a 85%. No
exercício de monitoramento realizado pela OPS, em 2003, apenas sete estados
apresentaram cobertura de PQT superior a 50%, nesses incluindo o Estado de Mato
Grosso (OPS, 2003).
A hanseníase é doença de notificação compulsória em todo o país, captada por um
dos grandes sistemas nacionais de informação, através do qual é possível monitorar a
situação do agravo e planejar intervenções de acordo com a situação epidemiológica da
endemia (PEREIRA, 1999).
1.4. SISTEMA DE INFORMAÇÃO DE AGRAVOS DE NOTIFICAÇÃO
Desenvolvido no início dos anos 90, com o objetivo de coletar e processar dados
sobre agravos de notificação em todo o território nacional, o Sistema de Informação de
Agravos de Notificação (SINAN) fornece informações para a análise do perfil da
morbidade e contribui para a tomada de decisões nos diversos níveis do sistema de saúde
(LAGUARDIA et al., 2004).
Implantado a partir de 1993, de forma gradual, esse sistema foi regulamentado em
1998 por portaria ministerial, tornando obrigatória a alimentação regular da base de
dados nacional pelos municípios, estados e Distrito Federal (LAGUARDIA et al., 2004).
O Estado de Mato Grosso, que operou até 1999 um sistema próprio para notificação de
casos de hanseníase, aderiu ao SINAN em 1999, fazendo a migração da sua base de
31
dados para esse sistema e descentralizando a operacionalização do mesmo para todos os
municípios do estado.
O SINAN está presente nos níveis municipais, estadual e federal. No nível
municipal, a suspeita de hanseníase dá origem a uma ficha de notificação para o agravo,
contendo dados pessoais, epidemiológicos, clínicos, laboratoriais, de evolução e
desfecho, os quais serão incluídos em banco de dados informatizado. Cabe ao nível
municipal avaliar a consistência dos dados, verificar a possível existência de
duplicidades e providenciar a correção e o posterior envio dos dados para o nível
regional e deste para o nível estadual. Ao nível estadual caberá o envio desses dados para
o nível federal.
Implantado em 1993 o aplicativo Sinan-DOS, em 1997, já se apontava vários
problemas que tinham como conseqüência mau desempenho, com problemas
relacionados a instrumentos de coleta, limitações do programa informatizado, não
utilização das rotinas de consistência e validação dos dados são enumerados, entre
outros. Em 2000 foi implantado o Sinan-Windows a partir da migração da base de dados
do Sinan-DOS para o Sinan-Windows. Vale lembrar que foram importados apenas os
casos cujas variáveis não apresentavam inconsistência, mas o relatório de inconsistência
da importação tornava possível identificar quais os casos que não haviam migrado e o
motivo da recusa, possibilitando a correção da base de dados no Sinan-DOS e a posterior
rotina de importação. Ressalta-se que o Sistema implantado em todo o território nacional
e a padronização das informações permite a comparabilidade dos dados (LAGUARDIA
et al., 2004).
1.5. JUSTIFICATIVA
O Estado de Mato Grosso apresenta uma das situações mais desfavoráveis no
Brasil no que se refere à hanseníase, mantendo altos coeficientes de detecção nas últimas
décadas. Políticas de aumento de cobertura dos serviços com ações de controle vêm
sendo intensificadas com o aumento da cobertura da PQT para um grande número de
unidades de saúde. De 2000 a 2006 houve um aumento de 128,4% no número de
Unidades de Saúde que notificam e tratam este agravo, mas a doença mantém-se como
hiperendêmica (4casos/10.000 hab.) e a detecção de casos mantêm-se inalterada ao
longo de mais de uma década.
32
Entre 1996 e 2005 foram detectados 32.817 novos casos de hanseníase, neste
estado, sendo 2.655 (8,1%) em menores de 15 anos. Do total de casos detectados
1.066 (3,3%) apresentavam incapacidades de grau II no momento do diagnóstico.
Ressalta-se que a hanseníase é hiperendêmica na maioria dos municípios de Mato
Grosso. Apesar da SES/MT ter descentralizado o Sistema de Informações de Agravos de
Notificação (SINAN) para o nível municipal, com cobertura de 100% dos municípios,
estudos detalhados sobre a epidemiologia da doença no estado ainda são escassos.
Com a finalidade de contribuir para o conhecimento da epidemiologia da
hanseníase em Mato Grosso, este trabalho busca conhecer melhor a situação da
endemia no estado. Este conhecimento pode auxiliar o processo de formulação,
implementação e reorientação de medidas de controle para redução deste agravo.
33
2. OBJETIVOS
2.1. GERAL
Analisar o comportamento e as características epidemiológicas da hanseníase
no Estado de Mato Grosso no período de 1996 a 2007.
2.2. ESPECÍFICOS
Descrever a distribuição geográfica da hanseníase em Mato Grosso, segundo
Escritórios Regionais de Saúde, no período de 1996 a 2007.
Analisar a incidência da hanseníase em Mato Grosso, segundo variáveis
demográficas, sócio-econômicas e clínicas no período de 1996 a 2007.
Correlacionar, para o conjunto de municípios mato-grossenses, a incidência de
hanseníase e: saldo migratório, exclusão social e organização dos serviços para
atuação em hanseníase.
34
3. MATERIAL E MÉTODOS
3.1. TIPO DE ESTUDO
Estudo ecológico, com base em uma série histórica de dados secundários de
casos de hanseníase, residentes no Estado de Mato Grosso.
3.2. LOCAL DO ESTUDO
O estudo utilizou dados relativos à hanseníase no Estado de Mato Grosso, no
período compreendido entre 1996 e 2007. Este período foi escolhido em função da
disponibilidade de dados para todos os municípios em todo o período.
Mato Grosso é um estado brasileiro localizado a oeste da região Centro-Oeste.
A maior parte de seu território é ocupado pela Amazônia Legal, sendo o extremo sul
do estado pertencente ao Centro-Sul do Brasil. Tem como limites a Bolívia (O) e seis
estados brasileiros: Amazonas e Pará (N); Tocantins e Goiás (L); Mato Grosso do
Sul (S) e Rondônia (O). Ocupa uma área de 906.806,9 km². A capital é Cuiabá.
Extensas planícies e amplos planaltos dominam a área, a maior parte (74%) se
encontra abaixo dos 600 metros de altitude A população de Mato Grosso é de
2.857.024 habitantes, (IBGE, 2006), o que representa 1,5% da população brasileira.
A densidade populacional é de 3,2 hab/km
2
e crescimento populacional de 2,4% a
ano (1991-2006). O clima é tropical semi-úmido e tropical de altitude, com chuvas
de verão e inverno seco. A temperatura média na maior parte do Estado varia entre
23º e 26 º. O índice pluviométrico varia de 1.500 mm a 2.000
mm por ano.
O estado é composto por 141 municípios e a Secretaria de Estado de Saúde de
Mato Grosso, como gestora do Sistema Único de Saúde no estado, tem entre as suas
principais funções a definição de políticas, o assessoramento aos municípios, a
programação, o acompanhamento e a avaliação das ações e atividades de saúde. Para
um eficiente desenvolvimento de suas funções a SES/MT está dividida em 16
Escritórios Regionais de Saúde, a saber:
Escritório Regional de Saúde de Água Boa
Escritório Regional de Saúde de Alta Floresta
Escritório Regional de Saúde da Baixada Cuiabana
Escritório Regional de Saúde de Barra do Garças
35
Escritório Regional de Saúde de Cáceres
Escritório Regional de Saúde de Colíder
Escritório Regional de Saúde de Diamantino
Escritório Regional de Saúde de Juara
Escritório Regional de Saúde de Juína
Escritório Regional de Saúde de Peixoto de Azevedo
Escritório Regional de Saúde de Pontes e Lacerda
Escritório Regional de Saúde de Porto Alegre do Norte
Escritório Regional de Saúde de Rondonópolis
Escritório Regional de Saúde de São Félix do Araguaia
Escritório Regional de Saúde de Sinop
Escritório Regional de Saúde de Tangará da Serra
3.3. UNIVERSO DE ESTUDO
Foi constituído pelo registro de todos os casos novos de hanseníase notificados
no período de 1996 a 2007, residentes em Mato Grosso. Foram excluídos os casos
não residentes neste estado que entraram no sistema no período mencionado bem
como aqueles casos que saíram por erro diagnóstico. Por tratar-se de um estudo
ecológico foram estudados os indicadores (e outras eventuais agregações) originados
dos registros de casos novos e não “os casos” propriamente ditos.
3.4. VARIÁVEIS DE ESTUDO
A seleção das variáveis para estudo baseou-se na relação daquelas variáveis
utilizadas para construção dos indicadores epidemiológicos e operacionais
oficialmente utilizados pelo Ministério da Saúde. Com o objetivo de analisar a
evolução da hanseníase e descrever sua distribuição geográfica em Mato Grosso
foram selecionadas as seguintes variáveis, e suas categorizações:
Variável principal: Coeficiente de detecção geral de casos:
Baixo: <0,2/10.000 hab
Médio: 0,2 1,0/10.000 hab
Alto: 1,0 2,0/10.000 hab
Muito alto: 2,0 4,0/10.000 hab
36
Hiperendêmico: 4,0 /10.000 hab.
As escalas definidas pelo ministério, não permitiu uma boa
discriminação para as diferenças encontradas para o conjunto
das regionais do estado. Assim, optou-se por reclassificar este
nível em: 0,00-0,19; 0,20-0,99; 1,00-1,99; 2,99-3,99; 4,00-6,99;
7,00-13,99; 14,00-20,99; 21,00;
Variáveis independentes
Sexo: masculino e feminino;
Idade: 0-14 anos; 15-44 anos; 45 e mais
Raça: Branca (branca + amarela); Não branca (preta + parda + indígena)
Escolaridade: Baixa escolaridade: nenhuma + de 1 a 3 anos de estudo
concluídos; Média escolaridade: de 4 a 7 anos de estudo concluídos; Alta
escolaridade: 8 e mais anos de estudo concluídos
Forma clínica da doença: Indeterminada; Tuberculóide; Dimorfa;
Virchowiana; Não Classificado
Classificação Operacional: Multibacilar; Paucibacilar, Não Classificado.
Grau de Incapacidade no diagnóstico: Grau zero; Grau um; Grau dois, Não
Avaliado.
Foram também exploradas possíveis correlações entre a incidência de
hanseníase e outros fatores, que têm possibilidade de interferir na gênese deste
agravo ou de atuar como geradores de diferentes perfis de morbidade da hanseníase:
Percentual do Saldo Migratório; Índice de exclusão social; Organização de Serviços.
Elaborado por uma equipe de pesquisadores da Unicamp, USP e PUC em 2002,
o Atlas da Exclusão Social no Brasil (CAMPOS et al., 2003) apoiou-se em
experiências anteriores de análise das manifestações da exclusão social no Brasil
(especialmente o IDH-M). Foram utilizados os dados disponibilizados pelo Censo
Demográfico de 2000 para construir um Índice de Exclusão capaz de resumir alguns
dos principais atributos da exclusão social no Brasil. O referido índice, passível de
detalhamento para cada cidade brasileira, incluiu uma maior variedade de dimensões
da vida econômica e social que o IDH-M. Uma dimensão nomeada como Vida
37
Digna, direcionada a medir o bem-estar material da população, incluiu um indicador
de pobreza (porcentagem de chefes de família com insuficiência de rendimentos em
cada cidade), um indicador de emprego (percentual da população em idade ativa – 10
anos ou mais de idade – empregada com carteira assinada) e um indicador de
desigualdade (proporção entre os chefes de família com rendimentos acima de dez
salários mínimos e aqueles com rendimentos até este montante). Outra dimensão
denominada de Conhecimento que se destinou a mensurar o acúmulo simbólico e
cultural da população incluiu um indicador de alfabetização (porcentagem de
cidadãos com cinco ou mais anos de idade que sabem ler e escrever) e um indicador
de estudo dos chefes de família (número médio de anos de estudo). Uma última
dimensão denominada Vulnerabilidade Juvenil voltou-se à avaliação da exposição da
população jovem a situações de violência e incluiu um indicador de presença juvenil
(percentual da população com até 19 anos de idade) e outro indicador de mortes
violentas (proporção de homicídios por 100.000 habitantes).
Índice de exclusão social varia de zero a um, sendo que as piores condições
estão próximas de zero e as melhores próximo de um. Publicado recentemente O
Atlas de Exclusão Social (CAMPOS et al., 2003) permite constatar ilhas de inclusão
em território brasileiro em meio a selvas de exclusão. Em 41,6% dos municípios
brasileiros os índices de exclusão social vão de 0,0 a 0,4, situados na grande maioria
acima do trópico de Capricórnio e destacam a existência de dois tipos de exclusão no
Brasil: a velha e a nova. A velha, mais comum nas regiões com os piores índices de
exclusão (Norte e Nordeste), tem sua origem no processo de colonização e no regime
escravista mostrando que a estratificação social gerada nos primórdios da história
nacional mantém-se até então. A nova, decorrente da perpetuação do modelo de
desenvolvimento excludente, que além de manter os velhos problemas promove
novas formas de exclusão, típicas de uma sociedade pós-moderna, como o
desemprego, o preconceito e a apartação social.
Duas limitações são apontadas nesse Atlas: o fato de ter mantido o seu foco na
análise dos dados do Censo Demográfico de 2000. Apesar disso, conseguiu um
“instantâneo” considerado preciso da situação do país naquele momento
principalmente no que diz respeito às distâncias entre os cidadãos residentes nas
regiões incluídas e os “não-cidadãos” residentes naquelas excluídas. Outra limitação
38
apontada foi a impossibilidade de captar as diferenças existentes em aglomerações
urbanas das grandes cidades, com enormes contrastes internos, coexistindo nessas
cidades alguns dos melhores índices referente ao emprego, à alfabetização, à
instrução etc., com algumas das piores concentrações de pobreza, violência.
Fez-se necessário uma expansão da análise feita pelo Atlas da Exclusão Social
no Brasil de modo a incorporar a perspectiva temporal ou histórica, que foram
tratadas no volume 2 do referido Atlas. Um eixo centrado na elaboração de índices
que permitam a verificação do comportamento da exclusão social ao longo do tempo
e outro eixo centrado na disponibilização de índices que possibilitem a averiguação
da exclusão nos maiores centros urbana.
O Saldo Migratório é a diferença líquida entre o volume dos que não residiam
na região no início do período em análise e para lá migraram (imigrantes) e aqueles
que lá residiam no início do período e dela saíram (emigrantes). O saldo migratório
mede a contribuição das migrações ao crescimento populacional do período. Assim
um saldo migratório positivo significa que entraram, e lá permaneceram, mais
migrantes do que saíram, ocorrendo o inverso quando o saldo é negativo. O IBGE
trabalha essa informação, nos recenseamentos, mas somente a consolida para estados
e regiões. No caso dos municípios, pode-se calcular o saldo migratório a partir das
populações censitárias e do crescimento vegetativo (ou natural), que é composto pela
diferença entre a taxa de natalidade e a taxa de mortalidade, ou de nascimentos e
óbitos, conforme a equação abaixo, adequada ao saldo migratório o período de 2000
a 2007:
SM
2000-2007 =
(P
2007
– P
2000
) – (N
2001-2006
- O
2001-2006
)
Onde SM: Saldo migratório, P: População, N: Nascimentos, O: óbitos
A relação entre o saldo migratório observado durante um determinado período
e a população média desse período origina a taxa de crescimento migratório (TCM),
que permite avaliar a importância do saldo migratório na população em estudo, sendo
positiva se prevaleceu a imigração, e negativa se prevaleceu a emigração. Também
pode ser analisado o peso do saldo migratório no crescimento populacional do
período, ou seja, qual a contribuição percentual do saldo migratório (quando
39
positivo) no contingente de habitantes incorporados ao município no período de
análise:
SM% = [SM
2000-2007
÷ (P
2007
– P
2000
)] x 100
Optou-se por utilizar o percentual do saldo migratório, e fazê-lo considerando o
período de 2000 a 2007, uma vez que no primeiro ano o IBGE promoveu seu sétimo
recenseamento universal, e em 2007 a contagem populacional, que em Mato Grosso,
compreendeu todos os municípios.
A Organização de serviços (voltada para a hanseníase) foi analisada a partir
de:
a) Cobertura de Unidades de Saúde com serviços de PQT
(diagnóstico+tratamento+alta): Esta cobertura é dada pela relação entre o
número de unidades de atenção básica que fazem PQT e o número de
unidades existentes no município (parâmetro OPAS: adequada 85%;
Inadequada: < 85%);
b) Cobertura Populacional do Programa de Saúde da Família (PSF): é
dada pela relação entre população servida pelas equipes existentes do PSF e
população do município (parâmetros: Boa 75%; Regular: entre 50% e 74%;
Baixa: < que 50%);
c) Capacitação Profissional: Número de profissionais de saúde capacitados
em treinamentos específicos de hanseníase (em relação à população do
município onde atuam);
As três dimensões acima destacadas foram correlacionadas individualmente,
como variável independente, ao coeficiente de detecção da hanseníase.
3.5. FONTES DE DADOS
3.5.1. Dados de Morbidade
Como fonte de informação foi utilizado o banco estadual de dados do Programa
de Controle de Hanseníase disponível no SINAN da Secretaria de Estado da Saúde
de Mato Grosso. Apesar de o SINAN ter sido regulamentado em 1998, os dados de
hanseníase anterior a esse período que vinham sendo operacionalizados em outro
40
sistema migraram integralmente para o SINAN durante a conversão do banco de
dados.
3.5.2 Dados Populacionais, de Eventos Vitais e de Indicadores Sócio-
Econômicos
Foram utilizados os dados censitários do IBGE e as estimativas populacionais
disponibilizados no site daquela instituição e do DATASUS.
Para cálculo do fluxo migratório, além dos dados populacionais, do último
recenseamento universal (2000) e da contagem mais recente da população (2007),
foram utilizados os bancos de dados do Sistema de Informação sobre Mortalidade
(SIM) e do Sistema de Informação de Nascidos Vivos (SINASC), para levantamento
de óbitos e nascimentos.
Dados sobre o Índice de Exclusão social foram levantados do Atlas da
Exclusão Social no Brasil que foi elaborado utilizando os dados disponibilizados
pelo Censo Demográfico de 2000.
3.5.3 Dados de Serviços de Saúde
Os dados de cobertura de serviços de saúde, como Unidades Básicas de Saúde e
Programa de Saúde da Família foram coletados no site do DATASUS.
Dados de capacitação de profissionais de saúde, em Hanseníase, foram
coletados na Escola de Saúde Pública da Secretaria de Estado de Saúde e em
relatórios municipais. Importante ressaltar que dados sobre capacitação iniciaram a
ser registrados ou certificados pela Escola de Saúde Pública da SES/MT a partir do
ano 2000 e os dados dos primeiros anos ainda são frágeis. Também nem todas as
informações de capacitações realizadas pelos municípios acabam sendo informado à
SES/MT, por isso é importante ressaltar que nem todas as informações sobre
capacitação puderam ser resgatadas.
3.6. PROCESSAMENTO E ANÁLISE DOS DADOS
Para o processamento dos dados secundários do SINAN foi utilizado o
aplicativo TABWIN com complementação do EXCEL. Os dados de morbidade da
doença foram analisados na forma de freqüências absolutas e relativas e de
41
coeficientes. Foram utilizadas medidas de tendência central e a unidade de análise
não foi o indivíduo, mas os dados agregados originários dos dados secundários.
A análise da distribuição espacial do agravo foi feita por microrregiões de
Saúde (Escritórios Regionais de Saúde) e eventualmente por municípios, dentro de
cada região. A evolução da hanseníase nas microrregiões foi analisada a partir da
comparação do coeficiente de detecção geral em três períodos distintos: o período de
1996-1999, o período de 2000-2003 e o período de 2004-2007.
A caracterização da hanseníase segundo as variáveis sexo, idade, raça,
escolaridade, forma clínica, classificação operacional e grau de incapacidade no
diagnóstico foi feita para o conjunto da população de Mato Grosso no período de 12
anos e em três cortes, para os períodos de 1996-1999, 2000-2003 e 2004-2007, para
análise de evolução do agravo.
A correlação entre Índice de Exclusão Social (IES) e Coeficiente de detecção
de casos, Percentual do Saldo Migratório, e Organização dos Serviços, para o
conjunto de municípios do estado, ou para os grupamentos de regionais, deu-se
mediante o Coeficiente de Correlação de Pearson e construção de reta e equação de
regressão. Para a correlação entre IES e Coeficiente de detecção de casos foram
excluídos 15 municípios, que não foram considerados por não existirem em 2000,
cujo recenseamento orientou a elaboração do referido índice. Para a correlação
Percentual do Saldo Migratório e Coeficiente de detecção de casos foram excluídos
aqueles municípios com saldo migratório negativo. Para a correlação entre Cobertura
Populacional do PSF e Cobertura de Unidades com PQT e coeficiente de detecção de
casos foram excluídos os municípios não existentes no período analisado. Para
analisar a possível correlação entre Capacitação de Pessoal e Coeficiente de detecção
de casos, foi considerado o total de técnicos treinados no período de 2000 a 2006 e
elaborado um coeficiente tendo a população como denominador. Os períodos
selecionados para a correlação foram em função da existência da disponibilidade dos
dados.
O estudo preliminar dos dados levantados, complementado por informações do
Programa Estadual de Hanseníase, fomentou duas decisões referentes à descrição e
análise dos resultados: 1) a adoção da Regional de Rondonópolis como padrão de
comparação para as demais regionais, neste estudo. Isto porque este município está
42
ligado por laços antigos e mais recentemente por um acordo de cooperação técnica a
um Centro de Referência Nacional, o Instituto Lauro de Souza Lima, beneficiando-se
dos vários serviços realizados naquele Instituto incluindo aí as biópsias, o que reduz
a chance de erro diagnóstico. Os municípios que compõe esta regional sofrem as
influências do município sede – Rondonópolis – desde a capacitação de seus
técnicos, a contribuição do município no esclarecimento diagnóstico e manejo clínico
de seus casos mais difíceis e acabam usufruindo também de benefícios que o
município de Rondonópolis recebe. Embora em dois anos do primeiro período, 1996
e 1997, os dados do município de Rondonópolis não estejam presentes no banco de
dados do SINAN, estes dados constam nos relatórios anuais da Coordenação
Estadual e foi observado que incluindo ou excluindo os dados deste município nestes
dois anos, os dados daquela regional mantém a mesma tendência; 2) as 15 demais
regionais foram agregadas em três grupos, tendo em vista o comportamento do
coeficiente médio de detecção do agravo, no tempo: o primeiro grupo composto por
3 regionais cujos dados têm comportamento descendente; um segundo grupo
composto por 5 regionais que após uma flutuação no segundo período estabilizou-se
no terceiro período e um terceiro grupo que apresenta um comportamento ascendente
em relação ao coeficiente de detecção.
3.7. CONSIDERAÇÕES ÉTICAS
A Secretaria de Estado da Saúde de Mato Grosso autorizou o acesso às
informações necessárias à realização do estudo o qual foi submetido ao Comitê de
Ética da Escola de Saúde Pública da Secretaria de Estado da Saúde (protocolo nº
355), sendo aprovado em junho de 2008.
43
4. RESULTADOS
4.1. EVOLUÇÃO TEMPORAL DA HANSENÍASE POR REGIONAIS DE
SAÚDE
Os dados gerais do Estado de Mato Grosso mostram, que além de
hiperendêmica (Coef. Detecção 4,0/10.000), a hanseníase está estabilizada neste
patamar, nos últimos 12 anos, ainda que tenha ocorrido uma discreta elevação do
primeiro para o segundo período e posterior redução deste para o último período
(Tabela 1).
Tabela 1. Média de casos e coeficiente médio de detecção de hanseníase (por
10.000 hab.) segundo período de ocorrência e Regional de Saúde. Mato Grosso,
1996 a 2007.
1996 a 1999 2000 a 2003 2004 a 2007
Regional de
Saúde
Média
de casos
Coef.
Detecção
Média
de casos
Coef.
Detecção
Média
de casos
Coef.
Detecção
Rondonópolis 190 10,44 434 11,72 424 10,44
Baixada Cuiabana 1.011 13,50 920 11,16 742 8,32
Cáceres 258 15,63 268 15,27 182 10,23
São Félix do Araguaia 35 18,52 31 17,15 23 12,33
Grupo I
1304 13,98 1219 11,98 947 8,70
Porto Alegre do Norte 76 11,80 98 15,39 92 11,86
Pontes e Lacerda 79 8,92 102 10,17 95 8,57
Água Boa 80 15,65 84 13,55 116 16,86
Tangará da Serra 210 14,97 375 22,97 303 16,05
Barra do Garças 177 16,29 218 19,42 190 16,32
Grupo II
622 13,73 877 17,49 796 14,15
Diamantino 146 16,23 144 15,52 237 28,34
Sinop 118 7,47 252 11,92 294 11,25
Colíder 35 5,33 62 8,96 78 10,92
Peixoto de Azevedo 78 9,27 128 15,28 142 17,22
Alta Floresta 55 6,75 109 12,11 123 13,62
Juína 51 6,63 95 9,63 119 10,80
Juara 15 3,50 55 10,31 123 20,06
Grupo III 498 8,31 845 12,09 1116 15,04
Mato Grosso 2614 12,06 3375 13,04 3283 11,65
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
44
Se o comportamento médio da hanseníase no estado é de estabilidade, esta é
produto das distintas evoluções nas 16 regionais que o compõem, as quais
reproduzem aquele padrão ou mostram comportamento bem distinto (Figura 1).
Estabelecida como regional de comparação para as demais, a Regional de
Rondonópolis praticamente reproduz - ainda que numa magnitude discretamente
inferior e menor oscilação - a mesma situação observada no estado.
As regionais reunidas no Grupo I apresentaram queda no coeficiente de
detecção do primeiro para o segundo e deste para o último período, sendo que em
todo o período essa queda na detecção foi de 37,8%. O Grupo II apresentou uma
elevação do primeiro para o segundo período e redução deste para o último,
variações estas bem maiores que aquela observada no estado e na regional de
Rondonópolis. Comparando-se o primeiro com o último período o coeficiente
elevou-se 3,1%.
No Grupo III, independente da magnitude dos coeficientes no primeiro período,
estes se elevaram gradualmente no segundo e terceiro períodos, o que, na média,
representou um aumento no coeficiente de detecção de 81,0%.
Fi
g
ura 1. Evolução dos coeficientes de deteccão de hanseníase,
segundo grupo de regionais, Mato Grosso, 1996-2007 .
6
8
10
12
14
16
18
20
1996-1999 2000-2003 2004-2007
por 10.000 hab
Rondonópolis Grupo I Grupo II Grupo III Mato Grosso
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
Comparada à Regional de Rondonópolis, o Grupo I apresentou inversão da
tendência, entre o primeiro e o segundo período e um maior decréscimo do
coeficiente entre este e o terceiro período, configurando-se como o grupo que, na
média, apresentou o menor coeficiente de detecção, no quatriênio 2004-2007 (Figura
45
1). O Grupo II apresentou coeficientes de detecção sempre mais elevados que os da
regional de Rondonópolis, e inclinações mais acentuadas, tanto de ascensão do
primeiro para o segundo período, quanto de queda deste para o último. O Grupo III,
que no quatriênio 1996-1999, detinha a menor média de coeficiente de detecção,
apresentou ascensão contínua, terminando o quatriênio 2004-2007 com a mais
elevada média de coeficiente de detecção, respectivamente 2,8%, 67,1% e 39,3%
maior que a dos grupos II, I e Rondonópolis.
Se os dados de Mato Grosso, da regional de Rondonópolis e das demais 15
regionais de saúde, agregadas em três grupos distintos, são apresentados anualmente,
utilizando-se média móvel em ciclos de três anos, observa-se, de forma mais
detalhada, o que já havia sido revelado na apresentação anterior (Figura 2). Relativa
estabilidade no Estado de Mato Grosso e na regional de Rondonópolis, com os
coeficientes variando de 11,5 a 13,4 no primeiro e de 10,2 a 11,9 na segunda. Já nos
grupos I, II e III evidenciam-se, respectivamente, as tendências de queda gradual do
coeficiente de detecção (de 13,8 para 8,2), de elevação com posterior redução para
nível próximo do inicial (13,2, pico de 18,2, queda para 13,8) e de contínua ascensão
(de 7,8 para 14,9).
Figura 2. Evolução temporal do coeficiente de detecção* de hanseníase, MT, 1996-
2007
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
12,0
14,0
16,0
18,0
20,0
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
*
Os coeficentes de cada ano foram obtidos por média móvel de tamanho 3, ou seja, cada ano apresentado representa a
média do coeficente dele, do ano anterior e do posterior
Grupo I Grupo II Grupo III Roo MT
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
46
4.2. EVOLUÇÃO ESPACIAL POR REGIONAIS DE SAÚDE
No período de 1996 a 1999 as taxas mais elevadas de detecção de hanseníase
estavam concentradas em seis regionais: São Félix do Araguaia, Água Boa, Barra do
Garças, Diamantino, Tangará da Serra e Cáceres, localizadas nas regiões Centro-
Norte, Sudoeste e Nordeste do estado todas com coeficiente de detecção entre 13,99
e 20,99/10.000 hab., (Figura 3). Nesse período, havia cinco regionais (Sinop,
Colíder, Alta Floresta, Juína e Juara), localizadas no Norte do estado, que
apresentaram taxas de detecção menos elevadas, uma delas abaixo do nível
hiperendêmico (<4/10.000).
Figura 3. Distribuição dos coeficientes de detecção de Hanseníase (por 10.000 hab.),
segundo regional de saúde, MT, 1996-1999
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
No quatriênio 2000-2003, os coeficientes de detecção se elevam no sentido sul-
norte/noroeste, homogeneizando – desfavoravelmente – a distribuição espacial nas
regionais da Região Norte (Figura 4). Destacam-se neste período as regionais de
Barra do Garças, Diamantino, Cáceres, São Félix do Araguaia, Porto Alegre do
47
Norte, Peixoto de Azevedo e principalmente Tangará da Serra, que atingiu o pior
nível de hiperendemicidade registrado no estado. Destas sete regionais, cinco já
mantinham coeficientes de detecção entre 14,0 e 20,0 no período anterior,
colocando-os como altamente hiperendêmicos desde 1996.
Figura 4. Distribuição dos coeficientes de detecção de Hanseníase (por 10.000 hab.),
segundo regional de saúde, MT, 2000-2003
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
No terceiro período, a regional de Diamantino destaca-se das demais com
coeficiente de detecção que a coloca no pior nível de endemicidade (Figura 5). As
regionais de Tangará da Serra, Barra do Garças, Água Boa, São Félix do Araguaia e
Peixoto de Azevedo e Juara seguem com coeficientes de detecção de muito alto.
Neste período apenas as regionais de Cuiabá e Pontes e Lacerda apresentaram
coeficientes de detecção abaixo de 10/10.000 hab.
48
Figura 5. Distribuição dos coeficientes de detecção de Hanseníase (por 10.000 hab.),
segundo regional de saúde, MT, 2004-2007
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
4.3. CARACTERÍSTICAS DA HANSENÍASE EM MATO GROSSO
4.3.1. Sexo
Em relação à distribuição dos casos por sexo nos três períodos de tempo,
observa-se que os coeficientes de detecção para o sexo masculino apresentam-se
mais elevado, em todas as regionais (Tabela 2). A razão de sexo manteve-se
relativamente estável, variando de 1,2:1,0 a 1,4:1,0 na maioria das regionais, mas
atingindo 1,9:1,0 e 1,8:1,0 respectivamente nas regionais de São Félix do Araguaia e
de Pontes e Lacerda no último período.
No estado, a evolução do coeficiente de detecção para ambos os sexos reproduz
aquela observada para o conjunto dos dados. No entanto, do primeiro para o último
período, a redução do coeficiente de detecção entre os homens foi menor (1,4%) que
entre as mulheres (6,7%).
Na Regional de Rondonópolis, estabelecida como regional de comparação, foi
observada a maior estabilidade nos coeficientes de detecção entre homens e
49
mulheres, além de tendência de aproximação de ambos os coeficientes dado que, no
período todo, deu-se uma discreta redução (4,0%) no coeficiente de detecção no sexo
masculino e uma discreta e elevação (4,1%) no sexo feminino.
Tabela 2. Coeficiente médio de detecção de casos de hanseníase (por 10.000 hab.)
segundo, sexo, período de ocorrência e Regional de Saúde. Mato Grosso, 1996 a
2007.
1996 a 1999 2000 a 2003 2004 a 2007
Regional de
Saúde
Masc. Fem Masc. Fem Masc. Fem
Rondonópolis
12,31 8,63 13,36 9,92 11,82 8,98
Baixada Cuiabana 14,13 12,86 12,58 9,75 9,66 6,99
Cáceres 17,69 13,47 16,92 13,53 12,26 8,09
São Félix do Araguaia 23,61 12,72 20,25 13,41 15,89 8,38
Grupo I
15,00 12,97 13,49 10,46 10,21 7,19
Porto Alegre do Norte 14,47 8,66 18,58 11,60 14,41 8,82
Pontes e Lacerda 10,91 6,58 11,12 8,54 10,58 7,07
Água Boa 19,19 11,76 17,02 9,79 19,10 14,38
Tangará da Serra 16,92 12,72 24,32 21,47 17,02 15,02
Barra do Garças 17,36 15,10 20,81 18,01 17,63 14,94
Grupo II
15,74 11,48 19,30 15,51 15,79 12,58
Diamantino 20,11 15,39 21,05 12,52 29,29 27,28
Sinop 8,43 6,33 13,98 9,62 12,94 9,40
Colíder 6,41 3,92 10,46 7,27 12,50 9,16
Peixoto de Azevedo 11,27 6,87 17,50 12,73 20,04 14,06
Alta Floresta 8,15 5,08 13,38 10,47 15,59 11,36
Juína 8,13 4,87 10,78 8,18 11,85 9,58
Juara 3,72 3,13 12,28 8,12 22,45 17,40
Grupo III 9,82 6,81 14,26 9,91 16,37 12,76
Mato Grosso 13,47 10,67 14,83 11,21 13,28 9,95
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
No Grupo I, a redução dos coeficientes segundo sexo reproduziu aquela
observada no conjunto dos dados, sendo mais acentuada entre mulheres (44,6%), que
entre homens (31,9%). Tal diferença é que explica a elevação da razão de sexo, do
primeiro para o terceiro período. No Grupo II, respeitada a maior magnitude do
coeficiente de detecção entre os homens, a evolução temporal reproduz aquela
50
observada no conjunto de ambos os sexos. Já no Grupo III, também se reproduziu,
nos dois sexos a constante elevação nos coeficientes de detecção, tanto do primeiro
para o segundo período, quanto deste para o terceiro período. Tal elevação, no
entanto, foi maior entre as mulheres (87,4%) que entre os homens (66,7%). Desta
forma, a razão de sexo, que era de 1,4:1,0 no quatriênio 1996-1999, caiu para 1,3:1,0
no último quatriênio. Destaca-se, das demais deste grupo, a regional de Juara com
elevação de 503,5% no coeficiente de detecção no sexo masculino e 455,9% no sexo
feminino.
Figura 6
. Coeficiente médio de detecção de casos de haseníase,
segundo sexo, regionais de saúde e período de ocorrência, Mato
Grosso, 1996 a 2007.
0
5
10
15
20
25
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
a
2007
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
a
2007
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
a
2007
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
a
2007
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
a
2007
Roo Grupo I Grupo II Grupo III Mato Grosso
Coeficiente de Detecção (1/10.000 hab)
Masc Fem
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
Comparando-se os três grupos de regionais à regional de Rondonópolis,
observa-se que: no Grupo I, ambos os coeficientes eram superiores, no primeiro
período, equiparam-se que no segundo e ficam abaixo dos de Rondonópolis, no
último período, 13,6% entre os homens e 19,9% entre as mulheres (Figura 6); no
Grupo II, os coeficientes mantiveram-se sempre acima dos de Rondonópolis tanto na
ascensão inicial quanto na posterior queda, terminando o último período 33,6% e
40,1% acima daqueles, respectivamente entre homens e mulheres; já no Grupo III
também os coeficientes entre homens e mulheres eram inferiores aos de
Rondonópolis no primeiro período, equiparam-se nos segundo e ultrapassam os
daquela regional, no terceiro período, 38,5% entre os homens e 42,1% entre as
mulheres, ficando muito próximos dos coeficientes do Grupo II.
51
4.3.2. Faixa etária
Em relação à detecção por faixas etárias, no estado, observa-se que os
coeficientes são maiores nas faixas etárias mais elevadas, especialmente nas faixas
etárias de 15 a 44 e 45 anos e mais (Tabela 3), observando-se elevação em nessas
duas faixas de idade no período intermediário e redução no último período.
Considerado indicador de tendência da endemia de hanseníase o coeficiente de
detecção em menores de 15 anos mostrou redução discreta.
Tabela 3. Coeficiente de detecção de casos de hanseníase segundo faixa etária,
período de ocorrência e Regional de Saúde. Mato Grosso, 1996 a 2007.
1996 a 1999 2000 a 2003 2004 a 2007
Regional
< 15 15 a 44 45 < 15 15 a 44 45 < 15 15 a 44 45
Rondonópolis 1,88 9,47 16,81 2,47 13,68 22,25 2,50 11,15 21,01
Baixada Cuiabana 5,05 15,72 26,22 4,01 11,96 21,92 2,66 8,02 18,42
Cáceres 3,20 18,80 34,74 2,50 18,30 32,26 1,22 10,96 22,67
São F. do Araguaia 7,89 21,15 36,12 6,77 20,77 31,92 2,60 13,45 27,56
Grupo I 4,78 16,34 28,06 3,80 13,15 23,99 2,42 8,56 19,30
Porto A. do Norte 1,78 16,55 26,38 4,77 19,64 31,47 3,11 13,27 26,01
Pontes e Lacerda 0,66 12,33 19,77 2,60 13,25 21,60 1,61 10,12 19,63
Água Boa 4,71 18,96 36,06 3,10 16,17 30,89 3,81 20,95 29,87
Tangará da Serra 4,95 16,88 38,07 5,41 28,20 47,05 3,16 17,83 36,77
Barra do Garças 5,34 20,64 29,51 5,53 22,61 35,46 4,68 17,42 31,41
Grupo II 3,65 17,12 30,39 4,49 21,52 35,21 3,23 16,06 29,87
Diamantino 4,63 20,91 41,63 4,10 19,39 37,56 5,29 28,97 66,59
Sinop 1,36 10,12 16,66 2,26 15,38 25,54 1,87 12,45 29,49
Colíder 2,85 6,42 8,83 1,90 11,20 17,64 2,45 11,40 24,77
Peixoto de Azevedo 2,42 11,20 23,12 5,40 18,48 31,92 4,02 20,58 46,40
Alta Floresta 1,15 8,65 15,58 1,81 14,85 27,58 3,34 14,58 29,70
Juína 0,78 8,31 18,57 2,22 12,54 21,07 1,52 12,31 26,30
Juara 0,00 5,65 7,86 2,98 11,64 25,73 2,97 22,74 44,52
Grupo III 1,95 10,51 19,96 2,84 15,03 26,86 2,72 15,91 36,41
Mato Grosso 3,33 13,68 24,33 3,32 14,94 26,21 2,67 12,32 25,69
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
Embora com coeficientes menores, na regional de Rondonópolis observou-se
uma tendência semelhante à do estado, para a maioria das faixas etárias, porém em
relação ao coeficiente de detecção em menores de 15 anos, houve um aumento do
primeiro para o segundo período e na faixa de 45 anos e mais observou-se elevação
de mais de 25% no coeficiente de detecção no período.
52
No Grupo I foi observada redução de 49,4% no coeficiente de detecção em
menores de 15 anos no período. As taxas de detecção estão concentradas nas faixas
etárias mais elevadas, mas houve redução nessas taxas em todos os períodos e em
todas as faixas de idade. Redução de 31,2% foi observada no coeficiente de detecção
na faixa de 45 anos e mais.
No Grupo II, houve uma redução de 13% no coeficiente de detecção de
menores de 15 anos no período, ainda que nesta e nas demais faixas houvesse um
aumento da detecção do primeiro para o segundo período. As taxas mais altas
também se concentram nas faixas etárias mais elevadas.
No Grupo III observou-se elevação da detecção nas três faixas aqui
analisadas: 39,5% entre menores de 15 anos, 51,4% na faixa entre 15 e 44 anos e
82,4% na faixa de idade de 45 anos e mais.
Comparada à regional de Rondonópolis, de modo geral todos os grupos
mostraram coeficientes de detecção mais elevados ou próximos em todas as faixas de
idade em todos os três períodos, exceção feita ao Grupo I que no último período, teve
taxas de detecção menores em todas as faixas etárias em comparação à Rondonópolis
(Figura 7).
Figura 7.
Coeficiente médio de detecção de casos de hanseníase (por 10.000 hab.)
segundo faixa etária, regional e período de ocorrência, Mato Grosso, 1996 a 2007.
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
35,00
40,00
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
a
2007
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
a
2007
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
a
2007
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
a
2007
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
a
2007
Roo Grupo I Grupo II Grupo III Mato Grosso
< 15 15 - 44 > 45
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
53
4.3.3. Raça/Cor
No primeiro período de estudo apenas 1% dos registros de casos de
hanseníase possuíam a informação “Raça/Cor”, e no segundo período apenas 58%. O
precário registro desta variável entre 1996 e 2003 fomentou a opção de analisá-la
somente entre 2004 e 2007.
A distribuição do coeficiente de detecção segundo raça/cor (Tabela 4)
mostrou que a coeficiente de detecção entre não brancos é mais elevada em todos os
grupos exceto no Grupo II (por influência majoritária da regional de Tangará da
Serra). Em comparação à regional de Rondonópolis coeficientes mais elevados para
a raça branca foram observados em todos os grupos, exceto o Grupo I.
Tabela 4. Coeficiente de detecção de casos de hanseníase segundo raça,
período de ocorrência e Regional de Saúde. Mato Grosso, 2004 a 2007.
Regional
Branca
Não
Branca
Rondonópolis
9,27 11,21
Baixada Cuiabana 6,36 9,10
Cáceres 15,76 11,07
São F. Araguaia 9,86 10,40
Grupo I
7,11 9,33
Porto A. do Norte 12,00 11,72
Pontes e Lacerda 8,50 9,14
Água Boa 14,40 18,33
Tangará da Serra 19,33 12,75
Barra do Garças 16,46 15,87
Grupo II
15,21 13,20
Diamantino 25,17 29,94
Sinop 9,10 14,60
Colíder 10,44 11,32
Peixoto de Azevedo 14,72 19,13
Alta Floresta 14,97 11,94
Juína 8,75 12,78
Juara 14,91 26,61
Grupo III
12,09 17,47
Mato Grosso
10,64 12,13
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
4.3.4. Escolaridade
No Estado de Mato Grosso, observou-se a concentração crescente de casos
novos no estrato menos instruído – e provavelmente em pior situação sócio-
econômica – da população (Tabela 5). Se em 1996-1999 24,0% dos casos novos
54
informavam nenhum ou menos de 4 anos de instrução, em anos mais recentes (2004-
2007) este percentual praticamente dobrou, ou seja, quase metade dos casos novos
tem baixa escolaridade, sugerindo uma pauperização deste agravo.
Proporcionalmente, o estrato de instrução média reduziu-se à metade, enquanto
aquele com 8 ou mais anos de instrução também dobrou, do primeiro ao último
período.
Na Regional de Rondonópolis tal situação é ainda mais evidente. Com maiores
ou menores variações, o mesmo comportamento na distribuição proporcional
reproduz-se nos outros três grupos de regionais (Figura 8).
Tabela 5. Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados, segundo
nível de escolaridade*, período de ocorrência e Regional de Saúde. Mato Grosso,
1996 a 2007
1996 a 1999 2000 a 2003 2004 a 2007
Regionais
Escolaridade
Baixa Média Alta Baixa Média Alta Baixa Média Alta
Rondonópolis 28,0 60,1 11,9 37,7 49,4 12,9 50,7 30,2 19,2
Cuiabá 21,2 60,9 17,9 32,7 45,8 21,5 40,5 29,3 30,2
Cáceres 27,7 60,9 11,3 42,0 38,9 19,1 47,9 26,6 25,5
São F. do Araguaia 24,4 75,6 0,0 39,5 44,0 16,5 48,3 35,6 16,1
Grupo I 22,6 61,5 15,9 35,0 44,2 20,8 42,1 29,0 28,9
Porto A. do Norte 28,8 64,4 6,9 41,0 46,7 12,2 42,6 37,1 20,3
Pontes e Lacerda 24,1 70,4 5,6 48,5 41,2 10,3 50,4 31,4 18,2
Água Boa 22,4 74,1 3,5 36,0 52,3 11,7 46,1 36,2 17,8
Tangará da Serra 27,3 66,4 6,2 33,7 48,9 17,4 44,8 27,2 28,0
Barra do Garças 22,5 64,9 12,6 28,9 50,8 20,3 43,2 31,6 25,2
Grupo II 25,4 67,4 7,2 35,2 48,6 16,2 45,0 31,2 23,8
Diamantino 32,0 59,2 8,8 38,6 48,8 12,6 45,6 33,7 20,7
Sinop 14,5 80,1 5,4 32,7 54,1 13,2 40,9 38,0 21,2
Colíder 14,7 79,4 5,9 34,9 52,9 12,2 46,5 35,7 17,8
Peixoto de Azevedo 17,0 78,0 5,0 39,6 55,2 5,3 57,2 29,4 13,3
Alta Floresta 22,0 72,9 5,1 43,4 39,4 17,3 53,4 26,9 19,7
Juína 32,0 64,0 4,0 36,7 46,8 16,5 51,4 33,4 15,2
Juara 50,0 50,0 0,0 57,1 34,0 9,0 59,2 27,2 13,6
Grupo III 23,7 70,9 5,5 38,3 49,4 12,4 48,8 33,0 18,2
Mato Grosso 23,9 65,0 11,1 36,3 47,3 16,4 46,2 31,0 22,7
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT * Escolaridade: Baixa = 0 ou menos de 4 anos
de estudo concluídos; Média = 4 a 7 anos de estudo concluídos; Alta = > 7 anos de estudo concluídos.
55
Figura 8
. Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados,
segundo nível de escolaridade, período de ocorrência e Regional de Saúde.
Mato Grosso, 1996 a 2007.
0%
20%
40%
60%
80%
100%
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
e
2007
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
e
2007
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
e
2007
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
e
2007
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
e
2007
Roo Grupo I Grupo II Grupo III MT
Baixa Media Alta
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
4.3.5. Classificação Operacional
Em relação à classificação operacional observa-se que, no Estado de Mato
Grosso, as formas paucibacilares ainda prevalecem. No entanto, do primeiro para o
último período, houve discreta redução proporcional destas formas da doença
(Tabela 6). Este comportamento se reproduziu nos Grupos I e III de regionais e
também em Rondonópolis. A exceção foi o Grupo II onde a proporção de formas
paucibacilares elevou-se de 46,2% para 49,2%, entre estes dois períodos (Tabela 6).
Comparado à Regional de Rondonópolis apenas no Grupo I foram observadas
proporções de formas paucibacilares mais elevadas, nos três períodos estudados
(Figura 7). Nos Grupos II e III, as proporções de formas paucibacilares mantiveram-
se sempre inferiores às de Rondonópolis, encerrando o quatriênio 2004-2007 com
percentuais respectivamente 7,8% e 18,0% abaixo dos daquela regional de
referência.
56
Tabela 6. Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados, segundo
classificação operacional, período de ocorrência e Regional de Saúde. Mato Grosso,
1996 a 2007
1996 a 1999 2000 a 2003 2004 a 2007
Regional de
Saúde
Pauci
Bacilar
Multi
bacilar
Pauci
bacilar
Multi
bacilar
Pauci
bacilar
Multi
Bacilar
Rondonópolis 58,26 41,74 60,20 39,80 53,34 46,66
Baixada Cuiabana 63,60 36,40 60,76 39,24 54,62 45,38
Cáceres 71,71 28,29 73,08 26,92 69,74 30,26
São Félix do Araguaia 55,71 44,29 61,79 38,21 47,78 52,22
Grupo I 64,99 35,01 63,50 36,50 57,36 42,64
Porto Alegre do Norte 47,21 52,79 53,83 46,17 47,81 52,19
Pontes e Lacerda 53,18 46,82 70,65 29,35 57,74 42,26
Água Boa 52,34 47,66 56,72 43,28 52,16 47,84
Tangará da Serra 52,44 47,56 65,19 34,81 62,20 37,80
Barra do Garças 32,39 67,61 34,98 65,02 22,99 77,01
Grupo II 46,18 53,82 56,19 43,81 49,20 50,80
Diamantino 61,06 38,94 56,35 43,65 32,98 67,02
Sinop 56,60 43,40 57,16 42,84 43,95 56,05
Colíder 53,62 46,38 53,66 46,34 50,48 49,52
Peixoto de Azevedo 50,48 49,52 50,29 49,71 42,83 57,17
Alta Floresta 45,14 54,86 49,05 50,95 45,82 54,18
Juína 51,47 48,53 55,53 44,47 52,32 47,68
Juara 45,76 54,24 62,10 37,90 50,41 49,59
Grupo III 54,71 45,29 54,24 45,76 43,75 56,25
Mato Grosso 57,67 42,33 58,92 41,08 50,24 49,76
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
57
Figura 9.
Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados segundo
classificação operacional, período de ocorrência e Regional de Saúde, Mato Grosso
1996 a 2007.
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
1996 a 1999
2000 a 2003
2004 a 2007
1996 a 1999
2000 a 2003
2004 a 2007
1996 a 1999
2000 a 2003
2004 a 2007
1996 a 1999
2000 a 2003
2004 a 2007
1996 a 1999
2000 a 2003
2004 a 2007
Roo Grupo I Grupo II Grupo III MT
Paucibacilar Multibacilar
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
4.3.6. Forma Clínica
Em relação às formas clínicas da hanseníase, observou-se um gradativo
aumento nas proporções de formas Dimorfas em todos os estratos (Tabela 7) e,
embora com algumas oscilações, uma redução na proporção de formas
Tuberculóides, exceção feita à regional de Rondonópolis, onde o inverso foi
observado.
No estado, observou-se uma estabilização das formas Indeterminadas nos três
períodos, uma gradativa redução na proporção de Tuberculóides e Virchowianas e
aumento de 64% nas proporções de Dimorfas em todo o período.
Na regional de Rondonópolis predominaram as formas Indeterminada e
Tuberculóide, mas no último período ocorreu uma leve redução nesta última,
observando-se também uma elevação de mais de 100% nas proporções de Dimorfas
em todo o período.
58
Tabela 7. Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados, segundo
forma clínica, período de ocorrência e Regional de Saúde. Mato Grosso, 1996 a 2007
1996 a 1999 2000 a 2003 2004 a 2007
Regional/Grupo
I T D V NC I T D V NC I T D V NC
Rondonópolis
29,4 29,0 16,2 13,2 12,1 23,4 40,9 24,2 9,2 2,4 18,2 36,3 32,9 8,8 3,8
Cuiabá 27,9 35,5 18,7 13,7 4,3 23,5 37,7 24,9 12,7 1,3 24,3 30,3 30,4 13,0 2,0
Cáceres 36,8 35,1 12,0 14,5 1,6 34,7 38,0 15,0 11,5 0,8 39,1 30,0 16,5 13,4 1,0
São F. do Araguaia 18,6 36,4 12,9 20,7 11,4 27,6 33,3 27,6 8,1 3,3 35,6 12,6 42,5 8,0 1,1
Grupo I
29,4 35,4 17,2 14,0 4,0 26,0 37,6 22,8 12,3 1,2 27,5 29,8 27,9 13,0 1,8
Porto A.do Norte 27,2 19,7 25,6 20,3 7,2 31,1 22,7 27,8 15,3 3,1 40,1 10,2 34,9 10,8 4,1
Pontes e Lacerda 32,2 20,7 16,2 26,4 4,5 49,0 21,4 17,2 10,2 2,2 38,1 20,1 22,3 15,0 4,6
Água Boa 36,1 15,3 23,1 16,8 8,7 45,4 12,3 26,7 15,0 0,6 38,0 14,5 31,7 15,4 0,5
Tangará da Serra 33,4 19,1 26,2 17,3 4,1 47,4 17,5 26,3 8,0 0,7 46,9 15,3 30,2 6,1 1,5
Barra do Garças 17,3 15,8 49,4 17,1 0,4 21,9 12,6 52,3 12,4 0,8 13,2 10,4 62,1 9,7 4,6
Grupo II
28,2 17,9 31,1 18,7 4,1 39,2 16,8 32,0 10,8 1,2 35,8 14,1 37,4 9,9 2,7
Diamantino 36,2 25,2 19,6 17,5 1,5 33,0 23,8 25,0 16,7 1,4 16,1 16,0 56,3 7,0 4,6
Sinop 33,2 23,8 26,4 15,1 1,5 38,7 19,3 26,9 11,7 3,4 30,1 14,0 41,1 8,9 5,7
Colíder 24,6 29,7 28,3 15,9 1,5 38,1 15,4 29,6 14,2 2,8 30,9 19,8 34,6 11,1 3,7
Peixoto Azevedo 27,0 24,1 34,7 11,3 2,9 33,7 16,1 38,2 9,6 2,5 33,5 9,6 46,0 9,7 1,3
Alta Floresta 33,8 11,9 25,1 21,5 7,8 40,6 11,4 28,1 12,8 7,2 31,5 17,1 37,6 10,8 3,0
Juína 28,9 23,0 18,6 23,0 6,4 36,7 21,9 21,4 14,3 5,8 39,8 17,6 25,9 9,6 7,1
Juara 44,1 3,4 23,7 27,1 1,7 54,3 11,4 22,8 9,6 1,8 37,8 14,5 41,3 5,0 1,5
Grupo III
32,5 22,7 24,8 17,1 2,9 38,0 18,1 27,7 12,7 3,5 29,6 15,1 42,6 8,6 4,1
Mato Grosso
29,7 28,4 21,9 15,7 4,4 32,0 27,8 26,6 11,6 1,9 29,0 21,7 35,9 10,2 3,1
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
Nas regionais do Grupo I embora com predomínio das formas Indeterminada e
Tuberculóide em todo o período, reduzem-se as proporções destas no terceiro
período.
No Grupo II de regionais observou-se uma maior proporção de formas
Indeterminadas e Dimorfas nos dois primeiros períodos, redução discreta de formas
Tuberculóides em todo o período e elevação nas proporções de formas Dimorfas.
Nas regionais do Grupo III nos dois primeiros períodos predominaram as
formas Indeterminadas e Tuberculóides, as quais se reduziram no último período, ao
passo que se elevou a proporção de formas Dimorfas. Neste grupo a proporção de
formas Virchowianas reduziu-se em 49,7%, a maior queda nesta forma clínica em
todos os estratos.
59
A Figura 10 permite uma melhor visualização da tendência da distribuição
proporcional das formas clínicas.
A Figura 10 permite uma melhor visualização da tendência da distribuição
proporcional das formas clínicas.
Figura 10
. Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados,
segundo forma clínica, período de ocorrência e Regionalde Saúde, Mato
Grosso, 1996 a 2007
0%
20%
40%
60%
80%
100%
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
a
2007
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
a
2007
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
a
2007
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
a
2007
1996
a
1999
2000
a
2003
2004
a
2007
Roo Grupo I Grupo II Grupo III Mato Grosso
Indeterminada Tuberculóide Dimorfo Virchowiana Não Classificada
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
4.3.7. Grau de Incapacidade
Primeiramente, chama a atenção o fato de ter se elevado consideravelmente a
proporção de casos avaliados, em relação à incapacidade no momento do
diagnóstico. No estado de MT 91,1% dos casos foram avaliados no último
quatriênio, enquanto no primeiro somente 76% o foram (Tabela 8), o que aponta para
uma melhor qualificação da assistência. A regional de Rondonópolis e as regionais
do Grupo III revelaram percentuais sempre mais elevados de avaliação de casos. Por
outro lado, as regionais do Grupo II e do Grupo I desenvolviam menos essa atividade
no passado, evoluindo positivamente em anos recentes, diminuindo a diferença em
relação aos demais grupos.
De modo geral não foram observadas proporções consideradas altas de Grau II
de incapacidade. No estado tal percentual manteve-se estável e próximo a 4,4%. Nas
demais regiões, com maiores ou menores oscilações, o percentual de incapacidades
60
de Grau II manteve tal tendência. O que prevaleceu, majoritariamente com
percentuais acima de 80%, em todos os anos e regionais, foi a ausência de
incapacidade (Grau 0).
Comparados à regional de Rondonópolis os demais conjuntos de regionais
apresentaram proporções mais elevadas de Grau II de incapacidade. Apenas no grupo
II, no ultimo período, foi observada proporção inferior.
Tabela 8. Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados, segundo grau
de incapacidade, período de ocorrência e Regional de Saúde. Mato Grosso, 1996 a 2007
1996 a 1999 2000 a 2003 2004 a 2007
Regional
G. 0 G. I G. II Avaliado G. 0 G. I G. II Avaliado G. 0 G. I G. II Avaliado
Rondonópolis 79,7 16,6 3,7 88,5 90,1 8,2 1,7 95,8 84,7 11,7 3,6 97,7
Cuiabá 85,8 10,4 3,8 77,6 82,3 12,2 5,5 81,2 79,6 15,2 5,2 84,7
Cáceres 80,9 15,0 4,1 85,1 81,7 14,9 3,4 85,6 78,0 19,6 2,5 90,8
São F. Araguaia 64,4 23,5 12,2 82,1 65,8 25,8 8,3 97,6 57,3 31,5 11,2 100,0
Grupo I 84,2 11,8 4,1 79,2 81,7 13,2 5,1 82,6 78,7 16,5 4,9 86,3
Porto A.Norte 65,8 26,9 7,3 71,8 83,3 11,6 5,2 99,2 81,8 14,8 3,3 95,1
Pontes e Lacerda 70,1 23,5 6,4 89,5 62,6 34,3 3,1 90,1 76,9 20,1 3,0 92,0
Água Boa 77,6 15,0 7,5 33,3 91,7 7,2 1,1 86,1 86,0 12,4 1,6 96,2
Tangará da Serra 81,9 13,3 4,8 79,6 84,5 12,8 2,8 84,1 83,2 13,9 3,0 79,1
Barra do Garças 91,2 6,6 2,2 38,5 90,9 6,9 2,2 79,2 74,0 21,3 4,8 92,3
GrupoII 83,1 16,9 5,5 59,0 83,9 13,3 2,8 85,5 80,4 16,4 3,2 88,1
Diamantino 83,0 14,1 2,9 82,7 78,1 21,2 0,7 98,4 54,7 42,1 3,3 97,8
Sinop 83,4 13,3 3,3 91,1 80,9 15,2 3,9 87,3 67,4 26,6 6,0 93,8
Colíder 70,6 17,5 11,9 91,3 93,2 4,3 2,6 96,7 78,2 17,1 4,7 90,5
Peixoto Azevedo 58,4 35,8 5,9 71,1 67,6 22,9 9,5 72,2 73,9 19,6 6,6 91,4
Alta Floresta 79,8 11,2 9,0 81,3 84,4 10,0 5,5 97,4 62,7 29,0 8,4 93,2
Juína 81,2 15,5 3,3 88,7 82,6 12,6 4,8 93,9 83,7 13,0 3,3 97,2
Juara 87,5 10,7 1,8 94,9 78,7 19,4 1,9 97,2 66,8 30,2 3,0 97,3
Grupo III 78,5 16,7 4,7 84,3 80,2 15,7 4,1 90,3 67,3 27,7 5,0 94,8
Mato Grosso 82,4 14,2 4,4 76,0 83,1 13,2 4,3 87,4 75,9 19,8 4,4 91,1
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
A Figura 11 apresenta, em suas colunas, a distribuição percentual dos casos
detectados segundo grau de incapacidade. Já a linha traçada do primeiro ao último
período de estudo mostra a evolução crescente do percentual de casos avaliados, em
que se destaca a grande ascensão observada no Grupo II.
61
Figura 11.
Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados,
segundo avaliação e grau de incapacidade, período de ocorrência e Regional de
Saúde. Mato Grosso, 1996 a 2007
0%
20%
40%
60%
80%
100%
1996 a 1999
2000 a 2003
2004 a 2007
1996 a 1999
2000 a 2003
2004 a 2007
1996 a 1999
2000 a 2003
2004 a 2007
1996 a 1999
2000 a 2003
2004 a 2007
1996 a 1999
2000 a 2003
2004 a 2007
Roo Grupo I GrupoII Grupo III Mato Grosso
Gra u 0 Grau I Grau II Avaliados
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
4.4. A HANSENÍASE, O ÍNDICE DE EXCLUSÃO SOCIAL, O SALDO
MIGRATÓRIO E A ORGANIZAÇÃO DOS SERVIÇOS
4.4.1. Correlação entre Índice de Exclusão Social e Coeficiente de Detecção de
casos de hanseníase por município
Quando se correlaciona o Índice de Exclusão Social de 126 municípios
matogrossenses com os respectivos Coeficientes de Detecção, a nuvem de pontos
formada sugere uma ausência de correlação (Figura 12). A equação da reta de
regressão e o Coeficiente de Correlação de Pearson (R=-0,062) indicam uma
correlação negativa, embora muito fraca. Praticamente 10% dos municípios
apresentaram índices de exclusão social baixos, menores que 0,4 (Anexo nº3).
Nestes municípios foram observados altos índices de pobreza, os piores índices de
emprego formal e altos índices de desigualdade social, geralmente associado a altos
coeficientes de detecção de casos de hanseníase. No entanto, em vários destes
62
municípios os coeficientes de detecção mantiveram-se abaixo da média do estado.
Por outro lado, quase 24% dos municípios apresentaram índices de exclusão social
maior que 0,5. Entre estes, parcela expressiva apresentou coeficientes de detecção
inferiores à média do estado, mas um contingente quase igual apresentou
coeficientes de detecção elevados. A ausência de correlação observada é produto
desta discrepância.
Figura 12. Correlação entre Indice de Exclusão Social (2000) e
Coeficiente de Detecção (2000 a 2003)
y = -8,4036x + 17,332
R
2
= 0,0038
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0,300 0,350 0,400 0,450 0,500 0,550 0,600 0,650
Índice deExclusão Social
Coeficiente de detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/ Campos et al., 2003.
4.4.2. Correlação entre Percentual do Saldo Migratório e Coeficiente de
Detecção de Casos de hanseníase por município
Pretendia-se explorar a possibilidade de que o saldo migratório positivo (maior
entrada do que saída de novos moradores) teria influência sobre o coeficiente de
detecção de hanseníase. Assim, os municípios com saldo migratório negativo foram
excluídos desta análise. Foram encontrados 64 municípios nesta situação, quer por
sua população ter decrescido, entre 2000 e 2007 (45), quer pelo saldo vegetativo
(nascimentos – óbitos) ter sido maior que o crescimento populacional no período
(19). Excluídos também os dois municípios criados em 2006, foram analisados os
dados de 75 municípios e seus respectivos coeficientes de detecção.
63
Observou-se correlação negativa (fraca: R=0,18) entre o Percentual do Saldo
Migratório e Coeficiente de Detecção de casos de hanseníase para o período
analisado. De forma muito discreta, no conjunto de 75 municípios em que percentual
do saldo migratório foi positivo, à medida que este aumentou, reduziu-se o
coeficiente de detecção.
Figura 13. Correlação entre Percentual do Saldo Migratório (2000 a
2007) e Coeficiente de Detecção de Hanseníase (2004 a 2007)
y = -0,0464x + 14,857
R
2
= 0,0331
0
5
10
15
20
25
30
35
0 102030405060708090100
% Saldo Migratório
Coeficiente de Detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/IBGE
4.4.3. Correlação entre Cobertura de Unidades de Saúde com serviços de PQT
e Coeficiente de Detecção de casos de hanseníase por município
Não foi encontrada correlação entre Cobertura de Unidades de Saúde com
serviços de PQT e Coeficiente de Detecção de casos por município em nenhum dos
dois períodos analisados (Figuras 14 e 15).
64
Fi
g
ura 14. Correlação entre Cobertura de Unidades de Saúde
com PQT (2000) e Coeficiente de Detecção de Casos de
Hanseníase , 2000 a 2003
y = 0,0324x + 11,013
R
2
= 0,0338
0
10
20
30
40
50
60
70
0 102030405060708090100
% Unidades de Saúde com PQT
Coeficiente de Detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
Figura 15. Correlação entre Cobertura de Unidades de Sde com
serviços de PQT (2006) e Coeficiente de detecção de casos de
hanseníase (2004-2007).
y = 0,0049x + 12,009
R
2
= 0,0006
0,00
10,00
20,00
30,00
40,00
50,00
60,00
70,00
80,00
0 102030405060708090100
% Unidades com PQ T
Coeficiente de Detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/CNES/DATASUS
4.4.4. Correlação entre Cobertura Populacional do PSF e Coeficiente de
Detecção de casos de hanseníase por município e por grupo
Para o conjunto dos municípios, observou-se correlação positiva fraca (R=0,14)
entre a cobertura populacional do PSF e o coeficiente de detecção de casos de
hanseníase. Apenas 1,9% da variação encontrada no coeficiente de detecção
65
poderiam ser explicados pela variação da cobertura populacional do PSF (Figura
16).
Fi
g
ura 16. Correlação entre Cobertura
p
o
p
ulacional do PSF
p
or
município (2004) e Coeficiente de detecção (2004-2007)
y = 0,0431x + 9,0192
R
2
= 0,0189
,
10,
20,
30,
40,
50,
60,
70,
80,
, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100,
% Unidades de Saúde com PSF
Coeficiente de Detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
No entanto, quando são utilizados os dados agregados do estado de Mato
Grosso foi encontrada correlação negativa (R=-0,35) entre a cobertura populacional
do PSF e coeficiente de detecção de casos de hanseníase (Figura 17). Tal achado
suscitou o interesse em investigar tal correlação na regional de Rondonópolis e nos
demais grupos de regionais.
Figura 17. Correlação entre Cobertura populacional do PSF (2000
a 2006) e Coeficiente de Detecção de Casos, Mato Grosso (2004
a 2007) .
y = -0,026x + 13,58
R
2
= 0,125
,
2,
4,
6,
8,
10,
12,
14,
16,
0 10203040506070
% Cobertura PS F
Coeficiente de Detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT /DATASUS
66
Na Regional de Rondonópolis, estabelecida como regional de comparação,
reproduziu-se a situação observada no estado: correlação negativa, moderada
(R=-0,52), para Cobertura populacional do PSF e Coeficiente de Detecção de casos
de hanseníase (Figura 18).
Figura 18. Correlação entre Cobertura populacional do PSF e
Coeficiente de Detecçãode Casos, Re
g
ional Rondonópolis, 2000
a 2007.
y = -0,0287x + 12,952
R
2
= 0,2726
0
2
4
6
8
10
12
14
0 102030405060708090
% Cobertura PSF
Coeficiente de Detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
No Grupo I foi observada correlação negativa forte (R=-0,89) entre a
cobertura de PSF e o coeficiente de detecção, quando as três regionais que compõem
este grupo têm seus dados agregados (Figura 19). Neste caso, pode-se dizer que
76,7% da variação encontrada no coeficiente de detecção poderiam ser explicadas
pela variação na cobertura populacional do PSF. Porém quando tais correlações são
feitas para cada uma destas regionais, com o conjunto de dados dos municípios que
as compõem esta situação é reproduzida nas regionais da Baixada Cuiabana e de
Cáceres, mas não na de São Felix do Araguaia (Anexo nº2).
67
Fi
g
ura 19. Correlação entre Cobertura Populacional do PSF e
Coeficiente de Deteão de Casos, Grupo I, 2000 a 2007.
y = -0,2046x + 16,268
R
2
= 0,7665
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
% Cobertura PS F
Coeficiente de Deteão
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
Também no Grupo II a correlação entre cobertura do PSF e coeficiente de
detecção foi negativa (R=-0,50), quando os dados cinco regionais do grupo foram
agregados (Figura 20). No entanto, considerando-se cada regional isoladamente, e
todos os municípios que compõem cada uma, esta tendência foi mantida nas
regionais de Pontes e Lacerda, Porto Alegre do Norte e Tangará da Serra. Nas
demais (Água Boa e de Barra do Garças) a correlação foi inversa (Anexo nº2).
Fi
g
ura 20. Correlação entre Cobertura Populacional do PSF e
Coeficiente de Detecção de Casos, Grupo II, 2000 a 2007.
y = -0.0607x + 18.976
R
2
= 0.2516
0
3
6
9
12
15
18
21
0 1020304050607080
% Cobertura PSF
Coeficiente de Detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
68
Já o Grupo III foi o único a apresentar correlação positiva forte (R=0,85) entre
Cobertura populacional do PSF e Coeficiente de detecção, quando os dados das sete
regiões que compõem o grupo foram agregados (Figura 21). Neste caso, 72% da
variação encontrada no coeficiente de detecção poderiam ser atribuídas à variação da
cobertura populacional do PSF. No que tange às regionais deste grupo, todas da
região Norte e Nordeste do estado, esta situação é reproduzida em cada uma delas,
isoladamente, quando são considerados todos os municípios que as compõem (Anexo
nº2).
Fi
g
ura 21. Correlação entre Cobertura Populacional de PSF e
Coeficiente de Detecção de Casos, Grupo III, 2000 a 2007.
y = 0,0897x + 8,0911
R
2
= 0,7214
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
0 102030405060708090100
% Cobertura PSF
Coeficiente de Detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
4.4.5. Correlação entre Profissionais Capacitados e Coeficiente de Detecção de
Casos de hanseníase por município
Foi observada correlação positiva, relativamente fraca (R=0,29), entre o
Coeficiente de profissionais treinados (por 10.000 habitantes) e o Coeficiente de
detecção de casos de hanseníase para o conjunto de municípios do estado de Mato
Grosso no período analisado (Figura 22). Um município foi retirado da correlação,
pois detendo o conjunto de dados 131,3 e 44,8 foi considerado “outlier”.
69
Fi
g
ura 22. Correlação entre profissionais treinados e
Coeficiente de detecção, MT, 2000 a 2006
y = 0,1423x + 10,597
R
2
= 0,0854
0
5
10
15
20
25
30
0 1020304050607080
Profissionais treinados (por 10.000 hab.)
Coeficiente de detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/Escola Saúde Pública/SES/MT
70
5. DISCUSSÃO
Os coeficientes de detecção de hanseníase, no conjunto da população do Estado
de Mato Grosso, apontam uma situação de hiperendemicidade. Os coeficientes
elevados, nos três quatriênios analisados, embora mostrem uma discreta tendência de
redução da endemia, mantêm um padrão compatível com estabilidade em nível
hiperendêmico.
A tendência mundial de detecção de casos novos de hanseníase entre 1985 e
2000 não mostrou declínio e aponta que as tendências na transmissão e incidência da
hanseníase ainda não estão completamente claras, requerendo pesquisas adicionais
(MEIMA et al., 2004b).
LOCKWOOD e SUNEETHA (2005) apontaram que na Índia, no período de
1984 a 2002, embora tenha havido queda substancial na prevalência, o coeficiente de
detecção permaneceu constante nesse período. Este estudo reporta que nos sete
países com os mais altos coeficientes de detecção, em três períodos de tempo, o
coeficiente de detecção permaneceu estável ou aumentou e, embora isto possa ser
explicado pela melhora operacional, quando se analisam, juntos, o coeficiente de
detecção de casos, a proporção de novos casos tratados com
Multidrogaterapia/Multibacilar e a alta taxa entre crianças, esses dados são
indicativos de que a hanseníase continua a ser transmitida na comunidade.
Um recente artigo de revisão (RICHARDUS e HABBEMA, 2007) relata que
nos 25 anos passados, a detecção de casos tem sido determinada em muitos países
por fatores operacionais e menciona a queda de 75% na detecção de casos novos
ocorrida na Índia de 2000 para 2006 e de 24% ocorrida no Brasil de 2004 para 2005.
Reporta que tais quedas, súbitas, não têm credibilidade biológica considerando o
longo período de incubação da hanseníase assim como a ausência intervenção
preventiva tais como vacinação na década que precedeu a súbita queda.
Modelos matemáticos desenvolvidos para estudos da transmissão e controle da
hanseníase foram utilizados para analisar o impacto da atual estratégia para a
eliminação da hanseníase sobre a sua incidência e projetar a incidência futura,
considerando vários cenários. A predição anual de declínio da incidência variou de
2% a 12%, concluindo que a estratégia de eliminação reduz a transmissão, porém de
maneira lenta (RICHARDUS e HABBEMA, 2007).
71
Publicação recente (PENNA e PENNA, 2007), mostra que uma tendência de
redução no coeficiente de detecção para o Brasil só é predita para 2010, atribuindo a
queda ocorrida a fatores operacionais tais como uma possível retração na cobertura
de diagnóstico, ou à provável modificação no processo de notificação e registro de
casos.
Se os dados agregados de MT revelam relativa estabilidade dos coeficientes de
detecção nos últimos 12 anos, o mesmo não pode ser dito quando estes dados são
desagregados por regionais de saúde, ou agrupamento delas. O que se tem é que o
comportamento da hanseníase observado no estado é uma conseqüência de três
comportamentos completamente distintos, nas regionais de saúde.
Destaca-se primeiramente a regional de Rondonópolis e o Grupo II de regionais
(Porto Alegre, Pontes e Lacerda, Água Boa, Tangará da Serra e Barra do Garças),
nos quais o coeficiente de detecção teve comportamento parecido com o do estado,
embora mantendo patamares de detecção inferiores (Rondonópolis) ou superiores
(Grupo II) àqueles. Uma segunda situação é representada pelas regionais que
conformam o Grupo I (Baixada Cuiabana, Cáceres e S. Félix do Araguaia), em que é
evidente a queda do coeficiente de detecção. Finalmente, no Grupo III de regionais
(Diamantino, Sinop, Colider, Peixoto de Azevedo, Alta Floresta, Juína e Juara) deu-
se o inverso do Grupo I, com evidente ascensão desse coeficiente.
Isto evidencia que na hanseníase, como na maioria dos agravos à saúde, o que
os dados estaduais agregados mostram, nem sempre se reproduz em unidades
geográficas menores ou em espaços de menor heterogeneidade epidemiológica, em
função das inúmeras variáveis intervenientes no processo saúde-doença.
Isto foi apontado por MAGALHÃES (2007), destacando que são grandes as
diferenças na detecção de casos entre regiões e estados no Brasil e que essas
diferenças se ampliam quando se chega ao nível municipal. A autora, ao analisar a
evolução da hanseníase nas diversas regiões brasileiras, encontrou tendências de
crescimento da endemia que variou, por exemplo, de um incremento de 9% na região
Nordeste a 0,7% na região Sul. No Brasil, em 2002, enquanto o coeficiente de
detecção de casos foi de 2,62/10.000 hab., na região Norte este coeficiente foi de
7,73/10.000 hab. e na região Sul foi de 0,75/10.000 hab. o que segundo a autora
evidencia uma desigual evolução inter-regional, intra-regional e interestadual da
72
endemia no país e sugere a existência de contextos geográficos de diferentes
vulnerabilidades à produção social da hanseníase.
O estudo realizado por RODRIGUES et al. (2008) no Estado de São Paulo,
aponta para declínio da endemia, mas permite visualizar regiões com diferentes
magnitudes da doença, com coeficientes de detecção mais elevados nas regiões mais
ao norte do estado.
Estudo realizado no município de Sobral, no Ceará (CAMPOS et al., 2005)
mostrou que o coeficiente de detecção de casos novos aumentou no período de 1997
a 2003, tendo aumentado em mais de 100% nos três últimos anos do estudo.
O estudo de CUNHA et al. (2001) mostrou uma elevação de 93,8% no
coeficiente de detecção de casos novos no Estado da Bahia de 1974 a 1994 e discute
que apenas as mudanças operacionais ocorridas não seriam responsáveis pelo
incremento na detecção nesse período. Para os autores tanto as melhorias
operacionais ocorridas no programa de controle, quanto um real aumento da
transmissão da doença concorreram para elevar a detecção de casos nesse período.
Ainda que o comportamento dos coeficientes de detecção tenha sido diferente,
no período estudado todas as regionais de saúde configuram-se como
hiperendêmicas, embora com níveis distintos. De 1996 a 1999 apenas a regional de
Juara estava abaixo deste patamar e naquele espaço viviam menos de 2% da
população do estado. As áreas mais ao norte e noroeste do estado até então com
níveis menores de hiperendemicidade vão se configurando, ao longo do tempo, como
áreas igualmente hiperendêmicas. Uma possível explicação para este fato poderia ser
a ocupação do espaço norte e noroeste mato-grossense que foi se consolidando e se
modificando pelas atividades econômicas das últimas três décadas.
Embora em todo o período estudado a endemia de hanseníase já se configurasse
como um relevante problema de saúde pública, ainda é possível observar que no
primeiro período os coeficientes mais elevados se concentravam nas áreas de
ocupação mais antigas na porção Centro-Norte e Leste do estado. Além disso, é de se
supor que nestas áreas os serviços de saúde estão mais estruturados, as condições de
transporte são melhores o que obviamente facilita o acesso aos serviços de saúde.
A análise temporal e espacial do coeficiente de detecção por regionais de saúde
possibilita visualizar o movimento de expansão da doença para o norte e noroeste do
73
estado. Estas regiões receberam desde a década de setenta expressivos contingentes
populacionais e na década de 1990 a taxa de crescimento populacional da maioria
dessas regiões era superior à média nacional e do centro-oeste, como por exemplo, a
região do Teles Pires onde a taxa de crescimento na década foi de 11 a 14%. Esse
aumento populacional é coincidente com o aumento dos coeficientes de detecção de
hanseníase.
Além disso, ainda houve outro processo de mobilidade populacional, que foi o
deslocamento da população da zona rural para a zona urbana. Enquanto na década de
1960 a maioria da população (61%) residia na zona rural, na década de 1990 apenas
27% da população residiam na área rural. É de se supor que parte dessa população
acabe se aglomerando na periferia das cidades, que na maioria dos casos não tem
infra-estrutura adequada para responder a uma urbanização acelerada. Em função
disso, é grande a possibilidade de que esses espaços acabem se deteriorando, criando
condições favoráveis para ocorrência e disseminação de doenças.
No estudo de CUNHA et al. (2007) foram observadas diferenças no coeficiente
de detecção anual por distritos sanitários no município de Duque de Caxias e os
autores destacam que estas diferenças regionais devem ser consideradas, pois a
existência de conglomerados populacionais pode possibilitar a manutenção ou a
propagação da endemia.
Em Mato Grosso, de 1996 a 2007, coeficientes de detecção mais elevados para
o sexo masculino foram observadas em todos os grupos de regionais. MAGALHÃES
e ROJAS (2005) encontraram coeficientes mais elevados para o sexo masculino em
todos os estados da região Norte e Centro-Oeste.
Elevação nos coeficientes de detecção para o sexo masculino foi observada em
situação de declínio da endemia (IRGENS e SKJAERVEN, 1985). Dados de
notificação de hanseníase em Portugal (IRGENS et al., 1990) mostraram um pico da
incidência para o sexo masculino na faixa etária de 25 a 29 anos.
Um estudo conduzido em Fernandópolis (PINTO e VILLA, 1999) para
caracterizar o perfil de comunicantes de hanseníase que adoeceram relatou um
percentual de 59,7% dos casos entre homens.
O estudo de BARRO (2005) mostrou que para o sexo masculino uma maior
incidência ocorreu na faixa etária de 35 a 44 anos, enquanto que para o sexo
74
feminino esta elevação foi na faixa de 45 a 54 anos. Outro estudo realizado em Coari
no estado do Amazonas (VÁSQUEZ et al., 2008) mostrou percentual de 70,8% de
casos para o sexo masculino.
A análise por faixa etária mostra que no estrato de menores de 15 anos os
coeficientes de detecção estão dentro do parâmetro de hiperendemicidade, e apenas
para o grupo I foi observada redução. Considerado um indicador de tendência da
endemia, que reflete a exposição precoce ao M. Leprae, este indicador teve uma
ampla variação no primeiro período nas várias regionais. Os dados de 2007
publicados pela OMS em seu último relatório anual mostram também a mesma
variação nesta faixa de idade nas várias regiões do mundo e entre regiões de um
mesmo continente. Na África, por exemplo, foram encontradas proporções de 2,89%
em Togo a 37,96% em Comoros. Nas Américas proporções de 0,32% na Argentina a
14,02 na República Dominicana (WHO, 2008).
Variações deste indicador nas diversas regiões brasileiras também foram
observadas por MAGALHÃES e ROJAS (2005) que relataram incrementos de 335%
na região Nordeste a negativos nas regiões Sul e Norte. As autoras relatam ainda que
na região Centro-Oeste o Estado de Mato Grosso se sobressai dentre os demais
estados com incremento de 421% na detecção de casos de menores de 15 anos.
Estudos revelam que, em situação de declínio da endemia, a idade dos casos
novos detectados se desloca para grupos etários mais velhos (MEIMA et al., 2002).
No presente estudo, embora os coeficientes mais altos se concentrassem nas faixas
etárias mais velhas, a detecção da hanseníase, no Estado de Mato Grosso, manteve-se
estável entre a população de 45 anos ou mais. Um aumento na detecção nesta faixa
etária somente foi observado na regional de Rondonópolis e nas regionais do grupo
III. No entanto, tal achado, num contexto com outras evidências desfavoráveis, não
permite supor um provável declínio da endemia, nestas regionais.
Neste estudo a elevação dos coeficientes entre menores de 15 anos apontam
para um agravamento da situação epidemiológica no período. Coeficientes mais
heterogêneos foram observados no primeiro período, com diferenças mais
acentuadas nas diversas regionais comparado ao último período e podem refletir o
tipo e a intensidade das atividades de detecção, como por exemplo, o exame de
escolares e exames de contatos, bem como a freqüência e regularidade com que essas
75
intervenções são realizadas. Muito provavelmente essas diferenças são afetadas pela
oferta e facilidade de acesso aos serviços e pela existência de técnicos treinados, mas
outros fatores também podem estar relacionados.
A hanseníase pode ocorrer em todas as raças (OPS, 1983). No presente estudo,
embora não se possam comparar os períodos, a detecção da doença entre a população
não branca foi 14% superior à observada entre os brancos, no quadriênio 2004-2007.
Em estudo recentemente publicado, SANTOS et al. (2008) encontraram proporção
de 76,7% na população não branca (pardos + negros) e AQUINO et al. (2003)
encontraram proporção de 82,1% entre não brancos. Ambos os percentuais sugerem
que, também nas populações por eles avaliadas, o coeficiente de detecção entre não
brancos deve ser maior que entre os brancos.
O aumento dos casos novos no estrato menos instruído em todos os grupos é
semelhante aos achados de outros estudos. KERR-PONTES et al. (2004) relataram a
grande maioria dos adultos do estado do Ceará não haviam sequer terminado o segundo
ano do ensino fundamental, que nenhum município tinha mais de 10% de seus habitantes
com mais de 11 anos de escolaridade e 25% dos municípios tinham mais de um terço das
crianças entre 7 e 14 anos fora da escola. Nesse estudo a escolaridade e grau de
desigualdade de renda estiveram associados significantemente com a incidência de
hanseníase.
ANDRADE et al. (1994) relataram que mais de 89% dos casos de hanseníase têm
baixa escolaridade em comparação aos seus vizinhos e residentes fora do foco e que a
chance de o domicílio ter um doente quando seu chefe de família apresenta baixo nível
de escolaridade foi 2,5 vezes maior do que naqueles com maior nível de escolaridade.
Também foi observada em nosso estudo uma elevação nos casos com alta
escolaridade. Ao se considerar a escolaridade
como medida do status sócio-econômico,
não seria esperado encontrar uma elevação neste estrato. Uma possibilidade seria a de
que existe uma crescente melhora da consciência do problema entre as pessoas mais
instruídas e talvez uma maior facilidade de acesso destas aos serviços médicos.
Semelhante resultado também foi observado por KERR-PONTES et al. (2004) no Ceará.
Os autores atribuem a uma possível melhor infra-estrutura em tais municípios levando a
uma melhor capacidade de diagnosticar hanseníase.
Em nosso estudo os achados de um
gradativo aumento de casos novos no estrato menos instruído – e provavelmente em
pior situação sócio-econômica – sugerem uma pauperização da endemia.
76
Neste estudo, praticamente em todo o período predominaram as formas
paucibacilares. No relatório publicado pela OMS (WHO, 2008) é informada uma ampla
variação entre países, em relação à proporção de multibacilares e paucibacilares entre os
casos novos detectados. Na região da África foi encontrada uma proporção de casos com
formas multibacilares de 40,7% em Comoros, e de 92,9% na Etiópia. Nas Américas esta
proporção foi de 53,5% no Brasil a 78,7% no Paraguai. No estudo realizado por
SANCHES et al., em Prudentópolis-Pr, predominaram as formas multibacilares, da
mesma maneira no estudo de CAMPOS et al. (2005), no município de Sobral-Ce.
Estudo realizado em Coari-AM (
VÁSQUEZ et al., 2008) mostrou que no período
de 10 anos as formas multibacilares elevaram-se, e no último ano elas chegaram a
representar 75% dos casos.
Uma possibilidade para se estar detectando uma proporção maior de casos
paucibacilares poderia ser o tipo de informação, comunicação e educação em saúde com
que a comunidade é abordada. Sinais e sintomas de formas paucibacilares são mais
facilmente assimiláveis pela comunidade. Também durante a realização de campanhas
para detecção de casos, os casos paucibacilares podem ser mais facilmente detectados.
CUNHA et al. (2007) relatam uma elevação das formas paucibacilares no município de
Duque de Caxias em três momentos após ter ocorrido intervenção relevante na
assistência ao paciente que foram: aumento no número de médicos no atendimento,
descentralização do tratamento para outras unidades de saúde e após descentralização
para unidades de PSF com início de campanhas locais.
Uma gradativa elevação na proporção da forma clínica Dimorfa pode indicar
dificuldades de classificação por forma clínica ou até porque o esquema terapêutico
para formas Dimorfas e Virchowianas é mais longo. Neste caso os médicos podem
estar mais propensos a condutas que em caso de dúvida se adota um esquema terapêutico
de maior duração (MARTELLI et al., 1995).
Embora tenha havido um aumento na proporção de formas Dimorfas no estado, na
regional de Rondonópolis e no grupo I ainda pode-se observar uma predominância de
formas Tuberculóides. Esta forma
seria um indicador de tendência da endemia.
MAGALHÃES e ROJAS (2005) reiteram que em alguns espaços em Mato Grosso,
de alta detecção de formas paucibacilares, a endemia encontra-se em expansão.
O incremento na freqüência de detecção de formas Tuberculóides,
especialmente nas regiões Centro-Oeste e Nordeste já foi relatado por MOTTA e
77
ZUNIGA (1990), que concluíram apontando forte possibilidade de incremento na
transmissão da hanseníase no Brasil, alertando para uma situação de grande
preocupação para as autoridades de Saúde Pública do Brasil.
O grau II de incapacidade no momento do diagnóstico pode ser utilizado para
estimar a eficácia das ações para detecção precoce (MS, 2002). Casos com
incapacidades representam perda na força de trabalho em regiões endêmicas e torna
os indivíduos doentes incapazes de se sustentar e a sua família. Além do mais as
deformidades estão intimamente associadas ao estigma relacionado à doença.
Neste estudo não foram observadas altas proporções de casos com
deformidades já instaladas no momento do diagnóstico em nenhum dos períodos.
Mas se a este percentual for agregada a proporção de casos com grau I de
incapacidade, obtêm-se proporções de até 40% em período mais recente, o que pode
sinalizar para a alta endemicidade e para a detecção tardia das várias regionais.
Numerosos estudos relacionam a hanseníase com pobreza. Embora neste estudo
não se demonstre existência de correlação entre hanseníase e exclusão social,
MAGALHÃES (2007) aponta que dos 100 municípios com os maiores índices de
exclusão social, 27 apresentaram taxa média de detecção que variou de 5,14 a mais
de 10 casos/10.000 hab., 32 apresentaram taxas entre 1,05 e 4,94/10.000 e apenas 11
não registraram casos. Este mesmo trabalho mostrou ainda que, do grupo de
municípios com detecção acima de 10/10.000 hab., 86% apresentavam elevada
exclusão social.
KERR-PONTES et al. (2004) mostraram que no Estado do Ceará, a hanseníase
está associada a um elevado nível de pobreza e à urbanização rápida e descontrolada.
Apontam que a desigual distribuição de renda nos municípios eleva a chance da
hanseníase ser um importante problema de saúde pública. A falta de escolaridade foi
associada significativamente com a hanseníase. A OPS (1983) já apontava que
tendência à migração e à urbanização aumentaria grandemente o risco de propagação
da hanseníase apontando-os como fatores que iriam influenciar no controle.
Segundo LEMOS (2005), em Mato Grosso, 83 municípios, em 2000, possuíam
percentual de excluídos acima de 40%. Neste grupo de município, apenas quatro
apresentaram coeficientes de detecção abaixo do patamar hiperendêmico, no último
período, e nos 18 municípios com mais de 50% de excluídos o coeficiente de
78
detecção do ultimo período analisado estavam acima do patamar hiperendêmico
(4,00hab.). Dentre estes municípios estão presentes alguns da Baixada Cuiabana,
possivelmente espaços históricos de instalação da endemia, e municípios com alto
grau de exclusão social da região nordeste do estado.
Uma vinculação entre hanseníase e pobreza não é facilmente demonstrada
(
LOCKWOOD, 2004). Mesmo em municípios com menor exclusão social, bem
classificados pelo Índice de Desenvolvimento Humano, é possível observar altas taxas
de detecção de hanseníase e há que se considerar que mesmo nesses municípios existem
áreas periféricas de extrema pobreza favoráveis à produção social da doença, porém o
contrário também é observado.
MAGALHÃES e ROJAS (2005) apontam também que
a distribuição focal da
hanseníase, a associação com condições desfavoráveis de vida, principalmente sócio-
econômicas, e a relação entre pobreza e hanseníase, ratificam o papel da deterioração
social na produção deste agravo. Ressaltam, porém, que embora essa relação entre a
pobreza e a doença não seja questionável, não significa que todos os lugares sob essas
condições sejam endêmicos, havendo, segundo as autoras, necessidade de micro
ambientes favoráveis à existência e sobrevivência do patógeno, bem como de outros
fatores propícios à sua transmissão.
Desempenhos satisfatórios no programa de controle da hanseníase poderão ser
protelados por décadas, até que a melhoria nos padrões de vida e de educação se efetive
em todos os níveis da população (OPS, 1983).
O impulso econômico que aconteceu nas últimas três décadas aumentou e alterou a
dinâmica populacional do estado, bem como a distribuição espacial da mesma. O avanço
da atividade agrícola acaba por atrair mão-de-obra procedente de outras regiões
brasileiras e o estado teve nos movimentos migratórios um dos mais importantes
componentes da sua dinâmica demográfica. Dados do censo de 2000 contabilizam que
42,3% da população total de Mato Grosso não são naturais do estado (IBGE, 2001).
Entre 2000 e 2007 foi encontrada correlação negativa entre Percentual do Saldo
Migratório e coeficiente de detecção, mas há que se considerar que as altas taxas de
crescimento populacional ocorridas no estado (CAMARANO E BELTRÃO, 2000) já
haviam arrefecido, sendo que as maiores taxas de crescimento aconteceram entre
décadas de 60 e 90 do século passado. Não se pode descartar, no entanto, a possibilidade
de migrações mais recentes estarem relacionadas ao desenvolvimento tecnológico no
79
agronegócio, o que implica em incorporação de contingentes humanos mais qualificados
e, em princípio menos expostos a hanseníase, o que explicaria parcialmente aquela
correlação. A evolução espacial e temporal da endemia no território mato-grossense
acompanha o processo de ocupação do espaço norte e noroeste do estado.
A migração, bem como a mobilidade intramunicipal dos pacientes nas grandes
cidades é apontada como um dos problemas que interferem nas ações de seguimento de
doenças crônicas (ANDRADE, 1995). Aponta a autora que esta mobilidade acaba por
refletir não apenas sobre o contágio, mas também sobre o tratamento levando a altas
taxas de abandono e a faltas ao tratamento, mas reconhece que a mobilidade dos doentes
caracteriza-se como condição que não se pode controlar.
CARVALHEIRO (1983) considera que o processo migratório altera os perfis
epidemiológicos das áreas de evasão assim como as de recepção de migrantes com
reflexos imediatos sobre os riscos individuais e coletivos de doenças O
desenvolvimento econômico e os processos de migração e urbanização decorrentes
produzem mudanças na ocorrência e distribuição das doenças transmissíveis em
conseqüência da circulação das pessoas facilitando a disseminação de agentes
infecciosos.
MAGALHÃES (2007) relata que estados com altos coeficientes de detecção e com
evolução mais desfavorável da endemia apresentaram crescimento elevado de sua
população nas décadas de sessenta e setenta, especialmente as regiões Norte e Centro-
Oeste que registraram na metade da década de noventa os maiores percentuais de
população imigrante e o maior incremento nas taxas de detecção de hanseníase
Os resultados encontrados neste estudo não indicam que as migrações ocorridas
entre 2000 e 2007 participem do incremento das taxas de detecção em muitos
municípios, o que não significa excluir o efeito das elevadas taxas de décadas
anteriores principalmente na periferia das cidades onde podem ser encontradas áreas
de exclusão social, que em muitos casos são decorrentes da grande mobilidade
populacional.
Diversos trabalhos relacionam o aumento de casos de hanseníase às melhorias
operacionais do programa de controle, tais como aumento de técnicos treinados,
aumento da cobertura geográfica do programa de controle, entre outras (ANDRADE
et al., 1994; ANDRADE, 2006; ANDRADE et al., 2006; CUNHA et al. 2007).
Tendência deste tipo de associação não foi verificada neste estudo. A análise dos
80
dados de cobertura de Unidades de Saúde com PQT no período de 1996 a 2007 não
mostrou influência da cobertura sobre os coeficientes de detecção. Municípios com
baixa cobertura se comportaram igualmente àqueles com altas coberturas. Pode-se
concluir que nem sempre a descentralização desempenha um papel importante sobre
a atuação dos serviços, mas deve ser considerada a capacidade dos serviços em
oferecer de forma resolutiva, diagnóstico e tratamento à população atendida.
Ressalta-se que, anteriormente e durante o período que antecedeu este estudo, a
implementação de atividades e projetos específicos já se encontrava em andamento
no estado, em conseqüência da política de eliminação deste agravo. Aumento de
cobertura geográfica dos serviços já se encontrava em curso. Obviamente que a
detecção dos casos pode ser influenciada pela oferta de serviços com capacidade
diagnóstica bem como pela facilidade de acesso a esses serviços.
ANDRADE et al. (2006) destacam a influência dos fatores operacionais sobre
os epidemiológicos referindo que a partir de 2000, quando foi desenvolvido o maior
número de atividades para desconcentrar e ou descentralizar o diagnóstico e
tratamento da hanseníase, ocorreu uma mudança na linha de tendência, que de
descendente passou a ascendente em todas as regiões.
ANDRADE (1995) reconhece como problemas nas áreas urbanas: a baixa
cobertura de unidades de saúde com ações de controle, a baixa qualidade do
diagnóstico, a centralização do atendimento, o não reconhecimento da hanseníase
como problema de saúde pública e a ineficácia do sistema de informação. Segundo a
autora, dos problemas apontados o de solução mais fácil e com maior custo-benefício
seria a promoção do processo de horizontalização e integralização das ações de
controle da hanseníase na rede de atenção primária de saúde.
CUNHA et al. (2007) num estudo realizado em Duque de Caxias, RJ,
verificaram que a descentralização das ações de controle possibilitou a precocidade
do diagnóstico, reduzindo o número de doentes com deformidades.
Estudo realizado no Ceará mostrou que a descentralização por si só não
influencia o desempenho dos serviços de saúde e por conseqüência a assistência à
saúde (ATKINSON e HARAN, 2004).
ANDRADE et al. (2006) relatam que a primeira avaliação nacional sobre a
utilização dos esquemas PQT concluiu que a utilização do esquema promoveu a
81
descentralização das ações de controle para os municípios, mas não para as unidades
de saúde.
Em relação à cobertura de PSF e sua correlação com os coeficientes de
detecção, na maioria das regionais, ela foi negativa, informando que a elevação da
Cobertura do PSF, em maior ou menor grau, pode ter influenciado a queda, ainda que
discreta, dos coeficientes de detecção. Já nas regionais que compõem o grupo III, a
correlação foi positiva.
Há que se considerar que no grupo III está concentrada a maioria dos
municípios mais recentes do estado, nos quais muitos serviços já foram estruturados
adotando o PSF como modelo de atenção, o que pode significar uma gestão
diferenciada com resultados distintos. Nas sete regionais que conformam este grupo,
a correlação positiva poderia estar refletindo uma resposta mais efetiva do PSF, em
relação à detecção de casos.
No entanto, um estudo realizado com profissionais de PSF das regiões Norte e
Nordeste relatou que 55% dos profissionais que atuam nestes serviços não
consideram que as equipes já estejam suficientemente treinadas para a detecção de
casos (LEANDRO, 2008).
Estudo de CANESQUI e SPINELLI (2006), sobre a avaliação do processo de
implementação do PSF em municípios do Estado de Mato Grosso considera que
apesar dos esforços empreendidos pela Secretaria de Estado da Saúde na
descentralização das ações de controle da hanseníase ainda é frágil a implantação
dessas ações. Segundo o estudo, apenas 50,2% das equipes de PSF realizavam
atividades de diagnóstico e de controle da hanseníase e as autoras apontam
dificuldades no controle da hanseníase.
LAPA et al. (2006), num estudo que analisou a distribuição espacial da
demanda de casos de hanseníase para visualizar o impacto da descentralização das
ações de controle da hanseníase no município de Olinda, comparando os períodos pré
e pós-municipalização, observaram que após a municipalização ocorreu aumento da
detecção de casos e tratamento, diminuição de tratamento dos pacientes em outros
municípios, mudança no comportamento da demanda e por fim alterações relevantes
nos indicadores epidemiológicos e operacionais. Os autores admitem que a
implementação de equipes de PSF possa ter contribuído para reorganizar a
82
assistência aos pacientes com hanseníase e para uma melhor organização da
demanda.
A correlação positiva, ainda que fraca, entre profissionais capacitados e
coeficiente de detecção de casos no período de 2000 a 2006, sugere que a detecção
de casos pode estar relacionada à capacidade de diagnóstico da rede de serviços de
saúde. FERREIRA e ALVAREZ (2005) relataram aumento importante deste
indicador no município de Paracatu-MG, no ano de 1999, que atribuem ser em
conseqüência de um treinamento em ações de controle da hanseníase, para
profissionais de saúde, principalmente para algumas equipes do Programa de Saúde
da Família.
ANDRADE (2006) credita o aumento dos coeficientes de detecção de casos
novos ocorridos no Brasil, nos últimos dez anos, às novas estratégias colocadas em
prática pelo programa, incluídos aí um grande número de profissionais capacitados.
A possível tendência de aumento da endemia evidenciada pela elevação da
detecção no período pós PQT no Brasil é apontada por ANDRADE et al. (2006) que
atribuem essa elevação ao maior potencial para o diagnóstico, conseqüente ao vasto
programa de capacitação de recursos humanos ocorrido no período de 1987 a 1991.
Embora se acredite que as limitações deste estudo não tenham influenciado
significativamente o que se pretendeu explorar, é importante que elas sejam
ressaltadas, tanto para que sejam devidamente consideradas, como para que
estimulem, nos serviços de saúde, iniciativas visando saná-las. Além daquelas
tratadas ao longo do texto, salientam-se como as principais limitações: a) utilização
de dados secundários do SINAN, que podem apresentar inconsistência, tanto
qualitativa quanto quantitativa. Na tentativa de minimizar estas inconsistências, as
duplicidades encontradas (1234) foram vinculadas e os erros diagnósticos (601)
excluídos. Ainda assim erros de diagnóstico podem ocorrer, pois a hanseníase é uma
doença complexa e seu diagnóstico diferencial abrange muitas outras doenças; b)
utilização de dados secundários de cobertura de programas (PSF) e de serviços
(PQT), que também são influenciados pela qualidade da alimentação dos sistemas de
informação a que estão vinculados; c) a utilização de dados secundários de
capacitação de pessoal, que pode não ter coberto todos os treinamentos e que, dada a
mobilidade dos profissionais, pode não representar a capacitação de cada município.
83
6. CONCLUSÃO
Em todo o período estudado a hanseníase manteve-se hiperendêmica e ainda
sem sinais de esgotamento dos casos, independente de ser analisada tendo como
referência o conjunto da população do estado, de uma região específica ou de grupo
de regiões. Já o comportamento do coeficiente de detecção foi distinto, conforme os
grupos de regiões, indicando queda, estabilidade ou ascensão do agravo.
O processo de evolução temporal da hanseníase sugere uma associação com a
ocupação do espaço mato-grossense provavelmente ligada à expansão da fronteira
agrícola, a exemplo do grupo III, que concentra as regionais de saúde localizadas na
região norte do estado, que teve um processo de ocupação e crescimento mais
recente, especialmente na década de 1990 e onde as taxas de detecção mostram
tendência ascendente da doença.
Ainda que todas as regionais se configurem na atualidade como
hiperendêmicas, a distribuição desigual do coeficiente de detecção pode estar
associada a fatores operacionais como capacidade diagnóstica da rede de serviços, a
exemplo do Grupo III onde a cobertura do PSF mostrou-se positivamente
correlacionada à detecção de casos.
Embora não se tenha evidenciado correlação entre o coeficiente de detecção e
os processos migratórios do período de 2000 a 2007, isto não significa excluir o
efeito das elevadas taxas de crescimento de décadas anteriores resultante
principalmente dos grandes movimentos migratórios. Estes movimentos, aliados à
transferência de grandes parcelas da população rural para as cidades, levam a
problemas sociais, criando bolsões de pobreza principalmente nas áreas periféricas
das cidades mais populosas que podem ser reveladas se analisadas numa escala
maior.
À semelhança do comportamento temporal do coeficiente de detecção, as
correlações também revelam configurações, retas e coeficientes distintos, conforme a
agregação de dados para análise (estado, grupos de regionais ou conjunto de
municípios compondo cada regional). Aos gestores, nestes três níveis, cabe
reconhecer tal diferença e utilizar a abordagem mais adequada, no seu nível de
atuação.
84
Outras estratégias, que não exclusivamente relacionadas à descentralização das
ações de controle, devem ser consideradas para reorientar as atividades de
eliminação. Devem ser revistas as formas como estão sendo descentralizadas as
atividades. Os diversos contextos regionais devem ser considerados no que tange a
aspectos sociais, econômicos, culturais, organização dos serviços, formas de
ocupação do espaço, entre outros, que podem demandar estratégias diferenciadas de
intervenção.
Os dados apresentados e a literatura orientam o desdobramento deste estudo,
visando propiciar maior conhecimento acerca do agravo, e intervenções mais
adequadas, por parte dos gestores. Entre as várias possibilidades que se descortinam
apontam-se: a) a investigação, dentro dos grupos de regionais, daquelas que se
destacam, positiva ou negativamente, e dentro delas, os municípios que o fazem; b) a
exploração, nesses níveis, das demais variáveis disponíveis no SINAN, que provêm
informações complementares sobre hanseníase; c) a busca, nos grupos de regionais
de distintos comportamentos, de correlações entre os coeficientes de detecção e
variáveis demográficas (taxa de crescimento, fluxo migratório), variáveis sócio-
econômicas (renda, escolaridade) e variáveis relacionadas à organização dos serviços
de saúde (disponibilidade de recursos humanos, cobertura de programas e serviços
específicos, percentual de RH capacitados).
Como recomendações mais operacionais, sugerem-se:
Aprimorar a vigilância nos diversos municípios que compõem os agrupamentos
de regionais, em especial o grupo I, onde os dados devem ser monitorados, para
verificar se a tendência de queda no coeficiente de detecção se confirma, ou se
aspectos operacionais tais como baixa cobertura do PSF em alguns municípios pode
resultar em queda na detecção de casos.
Rever os modelos de capacitação – seleção de clientela, programa, carga
horária –, bem como os modelos de supervisão adotados.
Rever as estratégias de intervenção, que resgatem a atenção para áreas onde
prevaleçam precárias condições de vida, levando em consideração os dados
sugestivos de pauperização do agravo.
85
6. REFERÊNCIAS
Aktinson S, Haran D. Back to basics: does decentralization improve health system
performance? Evidence from Ceará in northeast Brasil. Bulletin of the World Health
Oganization, November 2004. 82(11).
Anderson H, Stryjewska B, Boyanton Jr BL, Schwartz MR. Hansen Disease in the
United States in the 21 st Century: A Review of the Literature. Archives of the
Pathology and Laboratory Medicine 2007; 131(6): 982-986.
Andrade V, Sabroza PC, Araujo, AJG. Fatores associados ao domicílio e à família na
determinação da hanseníase, Rio de Janeiro, Brasil. Cad. Saúde Pública.1994; 10(2)
281-292.
Andrade V. A urbanização do tratamento da hanseníase. Hansen Int. 1995; 31(1): 1-
24.
Andrade V. A Descentralização das atividades e a delegação das responsabilidades
pela eliminação da hanseníase ao nível municipal. Boletim de Pneumologia
Sanitária. 2000; 8(1) 47-51.
Andrade V. Implementação da PQT/OMS no Brasil. Hansen Int. 2006; 20 (2): 51-59.
Andrade V.; Moreira, T.; Soares, R.C.F.R. Impacto da descentralização do Programa
de Eliminação da Hanseníase no Brasil. In: Yadón ZE, Gürtler RE, Tobar F, Médici
AC (Org.). Descentralización y gestión del control de las enfermedades transmisibles
en América Latina. Buenos Aires: Organización Panamericana de la Salud, 2006, p.
165-173.
Aquino DMC,
Caldas AJM, Silva AAM, Lopes JM. Perfil dos pacientes com
hanseníase em área hiperendêmica da Amazônia do Maranhão, Brasil. Rev. Soc.
Bras. Med. Trop. 2003; 36(1): 57-64
Barro MPAA. Avaliação da situação da hanseníase no município de Londrina de
1997 a 2001: aspectos epidemiológicos operacionais e organizacionais. Hansen Int.
2005; 29(2): 110-117.
Camarano AA, Beltrão KI. Distribuição espacial da população brasileira: mudanças
na segunda metade deste século. Texto para discussão nº 766. Rio de Janeiro. IPEA,
2000.
86
Campos A, Pochmann M, Amorim R, Silva R. (org). Atlas da Exclusão Social no
Brasil. 2ª edição. São Paulo: Ed. Cortez. 2003.
Campos SSL, Ramos Jr AN. Kerr-Pontes LRS, Heukelbach J. Epidemiologia da
Hanseníase no município de Sobral, Estado do Ceará-Brasil, no período de 1997 a
2003. Hansen Int. 2005; 30(2):167-173.
Canesqui AM, Spinelli MAS. Saúde da família no Estado de Mato Grosso, Brasil:
perfis e julgamentos dos médicos e enfermeiros. Cad. Saúde Pública. 2006; 22(9):
1881-1892.
Cunha MD, Cavaliere FAM, Hércules FM, Oliveira MLW, Matos HJ. Os
indicadores da hanseníase e as estratégias de eliminação da doença, em município
endêmico do Estado do Rio de Janeiro Brasil. Cad. Saúde Pública 2007; 23(5): 1187-
1197.
Cunha SS, Rodrigues LC, Moreira S, Carvalho LC. Upward trend in the rate of
detection of new cases of leprosy in the state of Bahia, Brazil. International Journal
of Leprosy. 2001; 69 (4): 308-316.
Declercq E, Guédénon, A. Editorial Leprosy in África: a contrasted picture. Leprosy
Review 2004; 75: 306-309.
Deps PD. Como o Mycobacterium leprae é transmitido? Hansen Int. 2001; 26(1): 31-
36.
Feliciano KVO, Kovacs MH, Alzate, A. Diagnóstico precoce da hanseníase: o caso
dos serviços de saúde no Recife (Pernambuco), Brasil. Rev Panam Salud Publica/Pan
Am J Public Health 4(1), 1998; 4(1): 1-13
Ferreira IN, Alvarez RRA. Hanseníase em menores de quinze anos no município de
Paracatu, MG (1994 a 2001). Rev. bras. epidemiol. 2005; 8(1): 41-49.
Fine PEM. Leprosy: The Epidemiology of a Slow Bacterium. Epidemiological
Review 1982; 4: 161-168.
Fine PEM. Editorials - Reflections on the Elimination of Leprosy. International
Journal of Leprosy and Other Mycobacterial Diseases 1992; 60(1): 71-80.
Fine PEM. Editorials - Global leprosy statistics: a cause for pride or frustration?
Leprosy Review 2006; 77: 295-297.
87
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Migração e Deslocamento,
Resultados da Amostra, Comentário dos Resultados. Censo Demográfico 2000. Rio
de Janeiro: IBGE, 2001.
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Censo Demográfico:2000.
Disponível em http //www.ibge.gov.br/home/acesso em 02 de julho de 2008.
Ignotti E, Miranda A, Andrade VLG, Valente JGV. Aplicações de métodos de
estimativa de prevalência de hanseníase no Estado de Mato Grosso. Revista
Brasileira de Epidemiologia 2004; 7(2): 155-166.
ILA. Relatório do Fórum Técnico da ILA – Resumo. International Journal of
Leprosy and Other Mycobacterial Diseases 2002; 70(1): 12 -14.
ILA. The Global Situation of Leprosy Control at the Beginning of the 21 st Century.
International Journal of Leprosy and Other Mycobacterial Diseases 2002; 70(1): 21 -
22.
Irgens LM. Secular Trend in Leprosy: Increase at Onset Associated with Declining
Rates and Long Incubation Periods. International Journal of Leprosy and Other
Mycobacterial Diseases 1985; 53(4): 610-617.
Irgens LM, Skjaerven R. Secular trends in age at onset, sex ratio, and type index in
leprosy observed during declining incidence rates. Am. J. Epidemiol 1985; 122:
695-705.
Irgens LM, Melo CF, Lechat MF. Leprosy in Portugal 1946-80: epidemiologic
patterns observed during declining incidence rates. Lepr. Rev. 1990; 61:32-49.
Izumi S. Subclinical Infection by Mycobacterium leprae. International Journal of
Leprosy and Other Mycobacterial Diseases. 1999; 67(4): 67-71.
Jopling WH, McDougall AC. Manual de Hanseníase 4ª edição. São Paulo: Livraria
Atheneu Editora, 1991.
Kerr-Pontes LRS, Montenegro ACD, Barreto MLB, Werneck GL, Feldmeier H.
Inequality and leprosy in Northeast Brazil: an ecological study. International Journal
of Epidemiology 2004; 33(2): 262-269.
Kumar B, Naafs B, Dogra S. Editorial. Leprosy Review 2007; 78: 5-6.
Laguardia J, Domingues CMA, Carvalho C, Lauerman CR, Macário E, Glatt R.
Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN): desafios no
88
desenvolvimento de um sistema de informação em saúde. Epidemiologia e Serviços
de Saúde 2004; 13(3): 135-147.
Lapa TM, Albuquerque MFPM, Carvalho MS, Silveira-Jr JC. Análise da demanda de
casos de hanseníase aos serviços de saúde através do uso de técnicas de análise
espacial. Cad. Saúde Pública 2006 ; 22(12): 2575-2583.
Leandro JA. PSF e Hanseníase: Limitações na erradicação da doença. Hansen Int.
2008; 33(2) Suppl. 1: 53-129.
Lemos JJS. Mapa da exclusão social no Brasil: radiografia de um país
assimetricamente pobre. Fortaleza: Banco do Nordeste, 2005.
Lockwood DNJ, Suneetha S. Leprosy: too complex a disease for a simple
elimination paradigm. Bulletin of the World Health Organization 2005; 83(3): 230-
235.
Lockwood DNJ. Commentary: Leprosy and poverty. International Journal of
Epidemiology. 2004; 33: 269-270.
Lombardi C, Martelli CMT, Silva SA, Suarez, REG. La elimination de la lepra de las
Américas: situación actual y perspectivas. Rev Panam Salud Publica 1998; 4(3): 149-
155.
Magalhães MCC. Geografia de la lepra en Brasil [tese de doutorado]. Havana:
Universidad de la Habana, 2007.
Magalhães MCC, Rojas LI. Diferenciação Territorial da Hanseníase no Brasil.
Epidemiologia e Serviços de Saúde 2007; 16 (2): 75-84.
Magalhães MCC, Rojas LI. Evolución de la endemia de la lepra en Brasil. Revista
Brasileira de Epidemiologia 2005; 8(4): 342-355.
Mato Grosso (MT). Regulamentos – Regulamento Sanitário do Estado de Mato
Grosso – Decreto Nº 171 de 7 de junho de 1938. Reorganiza os Serviços Sanitários
de Mato Grosso e dá outras providências (fonte microfilmada disponibilizada no
Arquivo Público de Mato Grosso).
Maurano, F. Tratado de Leprologia. História da Lepra no Brasil e sua distribuição
geográfica. 2ª edição. Rio de Janeiro, 1950. v.1. Serviço Nacional de
Lepra/Ministério da Educação e Saúde.
89
Meima A, Irgens LM, Oortmarssen GJ, Richardus JH, Habbema, JD. Disappearance
of leprosy from Norway: an exploration of critical factors using an epidemiologic
modeling approach. International Journal of Epidemiology 2002; 31: 991- 1000.
Meima A, Smith WCS, Oortmarssen GJ, Richardus JH, Habbema, JD. The future
incidence of leprosy: a scenario analysis. Bulletin of the World Health Organization
2004a; 82 (5): 373-380.
Meima A, Richardus JH, Habbema, JD. Trends in leprosy case detection worldwide
since 1985. Leprosy Review 2004b; 75: 19-33.
Ministério da Saúde. Secretaria Nacional de Programas Especiais de Saúde. Divisão
Nacional de Dermatologia Sanitária. Controle da hanseníase: uma proposta de
integração ensino-serviço. Rio de Janeiro DNDS/Nutes, 1989.
Ministério da Saúde. Secretaria Nacional de Programas Especiais de Saúde. Divisão
Nacional de Dermatologia Sanitária. Relatórios técnicos. Brasília 1998.
Ministério da Saúde. Secretaria de Políticas de Saúde. Departamento de Atenção
Básica. Guia para o Controle da Hanseníase, 1ª ed. Brasília: Editora MS, 2002.
Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Departamento de Vigilância
Epidemiológica. Vigilância em Saúde: situação epidemiológica da hanseníase no
Brasil, 2008. Disponível em:
<http://portal.saude.gov.br/portal/arquivos/pdf/boletim_novembro.pdf> acesso em: 07/03/
2009.
Moet FJ, Meima A, Oskam L, Richardus JH. Risk Factors for the Development of
Clinical Leprosy among Contacts, and their Relevance for Targeted Interventions.
Leprosy Review 2004; 75: 310-326.
Monot M, Honoré N, Garnier T, Araoz R, Coppée J-Y, Lacroix C et al. On the
Origin of Leprosy. Science, 2005; v.308, p.1040-1042.
Monteiro YN. Hanseníase: História e poder no Estado de São Paulo. Hansen Int.,
1987; 12(1): 1-7.
Motta CP, Zuniga M. Time Trends of Hansen´s Disease in Brasil. International
Journal of Leprosy and Other Mycobacterial Diseases 1990; 58(3): 453-461.
90
Nascimento HB. A Lepra em Mato Grosso: caminhos da segregação social e do
isolamento hospitalar (1924 -1941) [dissertação de mestrado] Cuiabá: Instituto de
Ciências Humanas e Sociais. Departamento de História.Universidade Federal de
Mato Grosso, 2001.
OMS. Manual para o Controle de Lepra, 2ª edição. Washington - DC, 1989.
OPS. Manual para o Controle da Hanseníase. Washington, D.C. 1983.
OPS. Monitoramento da Eliminação da Hanseníase (LEM). Brasil, 2003.
Penna ML, Penna, GO. Trend of case detection and leprosy elimination in Brasil.
Trop Méd Int Health, 2007; 12: 647-650.
Programa de Desenvolvimento das Nações Unidas (PNUD). Atlas do
desenvolvimento humano no Brasil, 2003. http://www.pnud.org.br/atlas/ (acessado
em 07/02/2008).
Pereira GFM. Características da Hanseníase no Brasil: Situação e Tendência no
período de 1985 a 1996 [dissertação de mestrado]. São Paulo: Escola Paulista de
Medicina, 1999.
Pinto Neto JM, Villa TCS. Características epidemiológicas dos comunicantes de
hanseníase que desenvolveram a doença, notificados no Centro de Saúde de
Fernandópolis (1993 a 1997). Hansen Int. 1999, 24(2): 129-136.
Porter JDH. Supporting “the individual” with leprosy: the need for a “post-
elimination strategy”. Leprosy Review 2004; 75: 2-6.
Richardus JH, Habbema, JD. The impact f leprosy control on the transmission of M.
leprae: is elimination being attained? Leprosy Review 2007; 78: 330-337.
Rodrigues Jr AL, Ó VT, Motti VG. Estudo espacial e temporal da hanseníase no
estado de São Paulo, 2004-2006. Rev. Saúde Pública 2008; 42(6): 1012-1020.
Sanches LAT, Pittner E, Sanches HF, Monteiro MC. Detecção de casos novos de
hanseníase no município de Prudentópolis, PR: uma análise de 1998 a 2005. Revista
da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical 2007, 40(5): 541-545.
Santos AS, Castro DS, Falqueto A. Fatores de risco para transmissão da Hanseníase.
Rev. bras. enferm. 2008; 61(esp): 738-743.
Scott, H.H. Leprosy in Brazil. Br. Med. Bull. 1947; v.5, p.233-236.
91
Secretaria de Estado de Saúde de Mato Grosso (SES/MT). Coordenadoria Técnica.
Relatórios anuais. Mato Grosso; 1996
Secretaria de Estado de Saúde de Mato Grosso (SES/MT). Projeto prioritário:
tolerância zero Mato Grosso sem Hanseníase. Cuiabá: Secretaria de Estado da Saúde
de Mato Grosso; 2001.
Secretaria de Estado de Saúde de Mato Grosso (SES/MT). Relatório de Avaliação do
Projeto prioritário: tolerância zero Mato Grosso sem Hanseníase. Cuiabá: Secretaria
de Estado da Saúde de Mato Grosso; 2002.
Secretaria de Estado de Saúde de Mato Grosso (SES/MT). Sistema de Informação de
Agravos de Notificação, 2007.
Stearns AT. Leprosy: a problem solved by 2000? Leprosy Review 2002; 73: 215-
234.
Tauil PL. Opinião - Controle de Agravos à Saúde: Consistência entre objetivos e
medidas preventivas. Inf. Epidemiol. SUS 1998; 7(2): 55-58.
Van Beers SM, Wit, MYL, Klatser PR. The epidemiology of Micobacterium leprae:
Recent insight. FEMS Microbiology Letters 1996; 136: 221-230.
Van Beers SM, Hatta M, Klatser PR. Patient contact is the major determinant in
incident leprosy: Implicações for future control. International Journal of Leprosy and
Other Mycobacterial Diseases 1999; 67: 119-128.
Vásquez FG, Parente, RCP, Pedrosa VL. Hanseníase em Coari: aspectos
epidemiológicos da doença na região do médio Solimões no estado do Amazonas.
Cad. Saúde Colet., 2008;16(2): 193-204.
Vijayakumaram P, Jesudasan K, Mozhi NM, Samuel JDR. Does MDT Arrest
Transmissition of Leprosy to Household Contacts? International Journal of Leprosy
and Other Mycobacterial Diseases 1998; 66 (2): 125 – 130.
Visschedijk JB, Jacques EH, Lever P, Van Beers SM, Klatser P. Review:
Micobacterium leprae – millennium resistant! Leprosy control on the threshold of a
new era. Tropical Medicine and International Health 2000; 5(6): 388 – 399.
WHO. Weekly epidemiological record. http://www.who.int/lep (acessado em
23/12/2008).
92
WHA. Elimination of leprosy: resolution of the 44th World Health Assembly.
Geneva: World Health Organization; 1991.
93
ANEXO 1
Tabela 1. Média de casos e coeficiente médio de detecção de hanseníase (por 10.000
hab.) segundo período de ocorrência, município, regional de saúde e grupo, 1996 a
2007.
1996 a 1999 2000 a 2003 2004 a 2007
Município/Regional/Grupo
Média de
casos
Coef.
Detec.
Média de
casos
Coef.
Detec.
Média de
casos
Coef.
Detec.
Alto Araguaia 3 2,69 9 7,66 7 5,92
Alto Garças 5 6,86 7 7,80 10 11,98
Alto Taquari 0 0,00 2 3,83 1 0,92
Araguainha 0 0,00 0 0,00 0 1,91
Campo Verde 13 10,86 20 10,68 25 9,96
Dom Aquino 12 14,69 6 7,53 9 10,37
Guiratinga 13 10,08 19 15,69 17 15,10
Itiquira 2 2,56 3 2,98 3 2,50
Jaciara 23 10,00 26 10,49 21 7,57
Juscimeira 15 13,04 8 6,78 11 8,21
Paranatinga 39 24,06 39 25,13 28 17,75
Pedra Preta 20 15,12 33 23,78 19 12,19
Poxoréo 24 11,08 21 10,82 29 16,71
Primavera do Leste 16 6,19 30 6,78 39 6,66
Rondonópolis 0 0,00 196 12,71 193 11,52
Santo Antônio do Leste - - 1 3,37 3 13,78
São José do Povo 3 9,30 2 6,51 3 10,38
São Pedro da Cipa 6 16,30 8 22,71 5 14,48
Tesouro 0 0,00 5 15,50 4 15,90
Regional Rondonópolis 190 10,44 434 11,72 424 10,44
Acorizal 6 9,51 5 8,48 1 1,63
Barão de Melgaço 7 9,52 5 6,82 5 7,19
Chapada dos Guimarães 2 1,32 20 12,33 26 14,55
Cuiabá 656 14,78 580 11,69 447 8,34
Jangada 3 4,30 4 5,38 8 9,84
Nossa Senhora do Livramento 5 4,54 9 7,26 8 6,24
Nova Brasilândia 9 16,18 19 34,36 9 18,99
Planalto da Serra 4 15,35 3 10,33 1 1,69
Poconé 32 10,40 29 9,38 25 7,97
Santo Antônio do Leverger 7 4,62 14 9,07 17 11,15
Várzea Grande 280 13,71 232 10,36 196 7,82
Regional Baixada Cuiabana 1011 13,50 920 11,16 742 8,32
Araputanga 24 17,67 23 16,61 31 21,52
Cáceres 135 18,23 129 15,26 69 7,66
Curvelândia 0 0,00 2 5,74 2 4,57
Glória d'Oeste 2 5,49 2 6,28 3 9,49
Indiavaí 1 5,69 3 14,58 4 19,25
Lambari d'Oeste 7 12,92 6 13,59 3 8,88
Mirassol d'Oeste 39 16,35 46 20,22 29 12,92
Porto Esperidião 4 5,31 9 8,79 5 4,35
Reserva do Cabaçal 26 12,05 3 13,29 4 24,14
Rio Branco 5 19,07 14 28,09 12 25,16
Salto do Céu 13 22,91 9 20,12 7 21,86
São José dos Quatro Marcos 3 5,65 25 12,95 14 7,84
94
Regional Cáceres 258 15,63 268 15,27 182 10,23
Alto Boa Vista 8 14,44 7 16,44 10 22,10
Luciara 1 3,87 5 20,85 2 9,51
Novo Santo Antônio ---- 0 2,14
São Félix do Araguaia 26 24,13 18 18,54 10 10,81
Serra Nova Dourada - - 1 12,03 1 3,83
Regional São F. Araguaia 35 18,52 31 17,15 23 12,33
Grupo I 1304 13,98 1219 11,98 947 8,70
Canabrava do Norte 1 1,46 6 11,27 9 13,37
Confresa 30 15,11 29 14,38 30 10,78
Porto Alegre do Norte 25 21,84 17 19,36 14 15,21
Santa Cruz do Xingu - - 1 11,43 3 19,22
Santa Terezinha 7 10,64 9 14,14 10 14,54
São José do Xingu 9 18,20 9 16,03 6 8,51
Vila Rica 4 2,71 27 16,31 22 10,97
Regional Porto A do Norte 76 11,80 98 15,39 92 11,86
Campos de Júlio 1 7,86 3 9,39 3 6,09
Comodoro 11 7,61 11 6,87 11 5,91
Conquista D'Oeste 0 0,00 2 9,93 3 9,46
Figueirópolis d'Oeste 2 4,41 3 7,27 2 6,26
Jauru 10 8,83 7 5,52 8 6,10
Nova Lacerda 3 11,97 8 19,01 4 9,04
Pontes e Lacerda 50 11,67 61 15,33 54 12,97
Vale de São Domingos - - 1 3,98 2 4,45
Vila Bela da Santíssima Trindade 2 1,73 8 6,09 9 5,99
Regional Pontes e Lacerda 79 8,92 102 10,17 95 8,57
Água Boa 27 18,74 23 15,06 47 31,82
Bom Jesus do Araguaia - - 2 6,66 3 6,53
Canarana 19 12,41 31 19,07 36 18,80
Cocalinho 3 5,46 3 5,55 4 7,41
Gaúcha do Norte - - 2 4,14 3 5,90
Nova Naza - - 1 6,72 3 15,04
Querência 8 16,78 8 10,05 12 11,67
Ribeirão Cascalheira 23 26,61 14 17,99 9 11,11
Regional Água Boa 80 15,65 84 13,55 116 16,86
Arenápolis 38 29,49 19 16,84 13 12,10
Barra do Bugres 35 16,19 50 17,46 41 12,59
Campo Novo do Parecis 14 8,48 35 17,91 25 9,69
Denise 8 8,71 11 13,93 6 5,94
Nova Marilândia 5 17,64 6 24,68 6 21,02
Nova Olímpia 7 5,24 16 10,42 14 7,12
Porto Estrela 12 26,87 17 37,24 4 9,01
Santo Afonso 5 17,72 6 20,45 4 16,73
Sapezal 2 6,54 19 21,32 13 10,73
Tangará da Serra 84 15,70 196 3.175,00 179 25,32
Regional Tangará da Serra 210 14,97 375 22,97 303 16,05
Araguaiana 13 36,55 10 29,16 9 26,79
Barra do Garças 92 19,40 120 22,58 110 19,49
Campinápolis 14 11,47 20 15,98 12 9,36
General Carneiro 2 4,32 2 4,60 2 4,57
Nova Xavantina 29 15,17 44 24,83 24 13,95
Novo São Joaquim 10 11,57 8 9,59 11 12,23
95
Pontal do Araguaia 5 14,79 6 15,34 6 13,49
Ponte Branca 3 12,05 2 9,76 1 6,41
Ribeirãozinho 2 12,08 1 4,84 7 28,84
Torixoréu 7 12,60 5 10,62 8 17,59
Regional Barra do Garças 177 16,29 218 19,42 190 16,32
Grupo II 622 13,73 877 17,49 796 14,15
Alto Paraguai 19 17,73 16 20,06 12 19,48
Diamantino 27 17,75 38 20,01 137 67,59
Nobres 32 20,26 31 20,51 20 12,70
Nortelândia 26 26,21 10 14,73 9 17,15
Nova Maringá 1 3,36 6 14,99 6 13,82
Rosário Oeste 14 11,71 20 10,84 19 10,39
São José do Rio Claro 27 17,74 23 17,55 35 24,22
Regional Diamantino 146 16,23 144 15,52 237 28,34
Cláudia 2 1,67 5 4,80 5 4,44
Feliz Natal 1 3,40 12 16,28 18 19,48
Lucas do Rio Verde 0 0,00 15 7,03 29 10,33
Nova Mutum 12 13,59 14 9,26 23 12,27
Nova Ubiratã 1 3,14 2 3,28 9 11,31
Santa Rita do Trivelato - - 2 19,73 2 13,29
Santa Carmem 2 5,17 8 21,18 10 22,57
Sinop 58 9,25 106 13,08 99 9,86
Sorriso 23 7,76 44 11,34 64 12,98
Tapurah 7 7,54 25 20,45 17 18,08
União do Sul 2 8,14 9 19,78 8 13,73
Vera 10 11,09 10 10,43 12 10,69
Regional Sinop 118 7,47 252 11,92 294 11,25
Colíder 9 3,20 16 5,76 20 7,44
Itaúba 1 1,18 9 13,58 10 15,21
Marcelândia 22 17,06 27 17,64 35 19,27
Nova Canaã do Norte 2 1,96 6 5,26 10 9,03
Nova Guarita 1 1,66 3 5,35 1 1,36
Nova Santa Helena - - 1 3,98 2 5,52
Regional Colíder 35 5,33 62 8,96 78 10,92
Guarantã do Norte 1 0,38 22 7,48 52 15,68
Matupá 7 5,96 17 14,86 23 19,18
Novo Mundo 2 7,21 5 9,42 7 11,05
Peixoto de Azevedo 59 21,24 73 29,95 54 28,70
Terra Nova do Norte 9 5,78 11 8,32 6 5,10
Regional Peixoto de Azevedo 78 9,27 128 15,28 142 17,22
Alta Floresta 41 9,20 72 15,31 83 17,57
Apiacás 5 8,02 16 24,27 11 16,49
Carlinda 2 1,86 7 6,04 10 10,34
Nova Bandeirantes 1 1,69 5 6,60 9 8,97
Nova Monte Verde 3 4,70 3 4,13 5 6,07
Paranaíta 3 3,92 6 6,04 5 5,01
Regional Alta Floresta 55 6,75 109 12,11 123 13,62
Aripuanã 6 3,41 13 6,99 13 6,92
Brasnorte 8 7,60 13 12,53 13 10,69
Castanheira 8 10,30 6 7,90 6 8,90
Colniza - - 3 3,51 16 11,49
Cotriguaçu 2 3,72 9 9,53 12 9,01
96
Juína 23 7,51 43 11,21 42 10,67
Juruena 4 7,93 8 13,88 17 25,89
Regional Juína 51 6,63 95 9,63 119 10,80
Juara 8 2,96 38 11,90 100 28,13
Novo Horizonte do Norte 1 2,79 7 20,66 5 15,76
Porto dos Gaúchos 4 5,89 6 10,24 9 13,94
Tabaporã 2 3,67 4 3,28 9 5,68
Regional Juara 15 3,50 55 10,31 123 20,06
Grupo III 498 8,31 845 12,09 1116 15,04
Mato Grosso 2614 12,06 3375 13,04 3383 11,65
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
97
Tabela 2. Coeficiente médio de detecção de casos de hanseníase (por 10.000 hab.)
segundo, sexo, período de ocorrência, Município, Regional de Saúde e Grupo. Mato
Grosso, 1996 a 2007.
1996 a 1999 2000 a 2003 2004 a 2007
Município/Regional/grupo
Masculino Feminino Masculino Feminino Masculino Feminino
Alto Araguaia
3,06 2,31 10,5 4,51 5,71 6,14
Alto Garças
9,37 4,22 11,04 4,34 16,25 7,43
Alto Taquari
- - 3,04 4,47 0,88 0,96
Araguainha
---- 3,58 0,00
Campo Verde
12,01 9,17 12,6 8,26 12,24 7,54
Dom Aquino
12,36 15,93 10,45 4,31 10,10 10,66
Guiratinga
11,69 7,58 19,61 11,15 14,02 16,20
Itiquira
3,62 2,05 4 1,7 3,30 1,60
Jaciara
12,75 7,61 11,51 9,33 8,66 6,38
Juscimeira
15,79 9,12 7,38 6,03 9,63 6,62
Paranatinga
30,34 17,74 30,18 19,22 21,74 13,08
Pedra Preta
14,49 15,44 22,59 24,99 16,48 7,55
Poxoréo
13,67 8,86 13,65 7,52 18,56 14,54
Primavera do Leste
8,23 4,67 7,46 6,07 8,01 5,25
Rondonópolis
... ... 14,28 11,07 12,40 10,63
Santo Antônio do Leste
- - 3,11 3,69 16,40 10,44
São José do Povo
7,16 8,45 4,51 8,86 13,21 7,01
São Pedro da Cipa
14,25 15,71 25,67 19,43 14,42 14,55
Tesouro
0 1,56 17,58 13,07 25,40 4,90
Regional Rondonópolis
12,31 8,63 13,36 9,92 11,82 8,98
Acorizal
10,26 7,76 7 9,34 1,48 1,81
Barão de Melgaço
11,9 7,43 10,82 2,2 7,45 6,90
Chapada dos Guimarães
1,87 1,06 12,69 11,93 13,02 16,22
Cuiabá
15,33 14,26 13,06 10,41 9,68 7,06
Jangada
3,37 3,83 7,05 3,54 13,62 5,66
Nossa Senhora do Livramento
5,43 3,48 10,41 3,96 5,90 6,65
Nova Brasilândia
18,72 14,29 37,05 31,24 23,57 13,67
Planalto da Serra
12,65 14,31 16,13 3,69 0,00 3,63
Poconé
11,82 9,01 11,4 6,98 10,02 5,70
Santo Antônio do Leverger
5,47 3,61 9,58 7,76 13,13 8,82
Várzea Grande
14,6 12,77 11,79 8,89 9,29 6,34
Regional Baixada Cuiabana
14,13 12,86 12,58 9,75 9,66 6,99
Araputanga
20,96 14,64 18,31 15,25 20,38 22,67
Cáceres
20,83 15,49 16,85 13,47 9,69 5,55
Curvelândia
- - 5,61 5,87 6,86 2,11
Glória d'Oeste
7,81 2,9 8,95 3,32 14,45 4,00
Indiavaí
11,15 0 14,04 10,1 23,22 14,99
Lambari d'Oeste
17,12 7,01 12,8 12,07 10,36 7,23
Mirassol d'Oeste
16,35 16,55 23,78 16,16 15,84 9,98
Porto Esperidião
4,31 6,49 10,43 6,35 6,37 1,99
Reserva do Cabaçal
16,36 18,04 8,55 16,1 27,46 20,58
Rio Branco
29,85 14,58 26,73 29,49 33,83 16,27
Salto do Céu
8,25 2,9 19,27 18,71 24,19 19,32
São José dos Quatro Marcos
13,08 10,72 14,53 11,06 9,24 6,41
Regional Cáceres
17,69 13,47 16,92 13,53 12,26 8,09
Alto Boa Vista
17,13 9,09 16,67 16,19 28,96 14,42
Luciara
7,52 1,99 18,02 19,58 9,16 9,87
98
Novo Santo Antônio
---- 0,00 4,54
São Félix do Araguaia
30,88 17,13 24,5 13,03 14,41 6,83
Serra Nova Dourada
- - 17,05 0 7,20 0,00
Regional São F. Araguaia
23,61 12,72 20,25 13,41 15,89 8,38
Grupo I
15,00 12,97 13,49 10,46 10,21 7,19
Canabrava do Norte
2,77 0,77 15,37 4,17 15,02 11,36
Confresa
17,99 12,01 18,55 10,69 11,88 9,45
Porto Alegre do Norte
25,18 17,48 24,34 12,63 22,33 7,32
Santa Cruz do Xingu
--
9,89 20,31 23,61 12,85
Santa Terezinha
11,52 8,05 13,47 15,7 18,45 10,22
São José do Xingu
25,57 8,3 17,25 12,37 7,17 10,25
Vila Rica
4,03 1,49 19,57 12,16 14,63 6,67
Regional Porto A do Norte
14,47 8,66 18,58 11,6 14,41 8,82
Campos de Júlio
10,45 0 12,97 5,13 5,59 6,68
Comodoro
11,01 2,97 7,42 5,94 6,75 4,98
Conquista D'Oeste
--
0 0 11,51 7,21
Figueirópolis d'Oeste
6,29 2,33 8,12 5,07 9,36 2,90
Jauru
10,7 6,84 6,93 3,63 9,24 2,82
Nova Lacerda
9,22 10,88 18,15 17,41 14,37 2,39
Pontes e Lacerda
14,02 9,69 16,76 13,67 14,81 11,00
Vale de São Domingos
--
0 0 4,25 4,66
Vila Bela da Santíssima Trindade
2 0,47 7,06 4,54 6,67 5,19
Regional Pontes e Lacerda
10,91 6,58 11,12 8,54 10,58 7,07
Água Boa
24,81 12,41 24,81 12,41 37,87 25,37
Bom Jesus do Araguaia
----
9,33 3,44
Canarana
14,48 9,49 14,48 9,49 18,80 18,79
Cocalinho
5,88 5,95 5,88 5,95 10,63 3,89
Gaúcha do Norte
1,81 0 1,81 0 6,62 5,03
Nova Naza
----
14,44 15,69
Querência
17,07 15,25 17,07 15,25 14,53 8,22
Ribeirão Cascalheira
33,13 19,81 33,13 19,81 12,84 9,13
Regional Água Boa
19,19 11,76 19,19 11,76 19,10 14,38
Arenápolis
35,21 23,88 19,73 13,29 14,55 9,49
Barra do Bugres
20,95 10,46 19,88 15,04 14,99 10,01
Campo Novo do Parecis
8,94 7,8 19,72 15,46 12,07 6,85
Denise
9,31 7,47 14,1 13,74 6,80 5,03
Nova Marilândia
19,64 13,38 26,73 24,53 24,55 16,96
Nova Olímpia
5,82 4,12 13,47 7,46 10,09 4,04
Porto Estrela
32,5 20,41 38,54 34,65 11,43 6,33
Santo Afonso
24,72 9,58 23,73 12,92 14,54 19,27
Sapezal
4,1 8,15 23,63 18,41 11,66 9,61
Tangará da Serra
16,93 14,8 31,9 31,69 24,59 26,07
Regional Tangará da Serra
16,92 12,72 24,32 21,47 17,02 15,02
Araguaiana
30,61 41,71 33,59 24,35 27,91 25,59
Barra do Garças
21,07 18,69 23,6 21,94 20,60 18,38
Campinápolis
10,85 12,16 19,66 11,01 11,09 7,44
General Carneiro
5,08 2,3 7,69 1,2 5,47 3,58
Nova Xavantina
17,6 12,27 24,39 25,29 16,79 10,94
Novo São Joaquim
15,28 5,77 14,29 4,61 14,67 9,33
Pontal do Araguaia
13,75 12,8 15,09 14,3 11,17 15,85
Ponte Branca
11,53 8,42 9,23 7,77 9,65 2,74
Ribeirãozinho
14,84 9,23 9,46 2,47 27,15 30,60
99
Torixoréu
11,84 12,51 10,07 10,11 18,98 16,05
Regional Barra do Garças
17,36 15,1 20,81 18,01 17,63 14,94
Grupo II
15,74 11,48 19,30 15,51 15,79 12,58
Alto Paraguai
23,08 11,80 28,53 9,28 27,46 10,54
Diamantino
18,31 16,82 28,83 11,43 61,83 73,69
Nobres
20,72 19,43 22,37 18,17 16,15 8,99
Nortelândia
29,78 24,07 13,57 15,21 17,89 16,35
Nova Maringá
1,46 5,97 13,45 14,11 19,63 6,70
Rosário Oeste
20,89 13,54 13,95 7,28 13,12 7,24
São José do Rio Claro
15,19 8,33 20,34 14,86 26,65 21,53
Regional Diamantino
20,11 15,39 21,05 12,52 29,29 27,28
Cláudia
2,31 0,45 3,17 6,66 4,39 4,50
Feliz Natal
4,62 1,89 17,9 13,55 21,25 17,33
Lucas do Rio Verde
0,34 0 8,45 5,2 11,38 9,17
Nova Mutum
16,01 11,46 10,94 7,72 12,64 11,86
Nova Ubiratã
2,81 0 6,34 0 13,73 7,95
Santa Rita do Trivelato
- - 18,6 15,76 13,79 12,71
Santa Carmem
3,38 9,06 23,06 16,01 27,73 16,45
Sinop
10,43 8,07 15,9 10,2 11,21 8,42
Sorriso
9,85 5,65 12,87 9,81 16,39 9,33
Tapurah
7,4 6,53 22,3 17,27 17,51 18,78
União do Sul
5,21 7,37 25,1 13,35 15,63 11,51
Vera
11,41 10,73 12,92 8,23 13,69 7,44
Regional Sinop
8,43 6,33 13,98 9,62 12,94 9,40
Colíder
4,77 1,68 5,78 5,38 8,70 6,11
Itaúba
1,61 0 15,59 12,09 14,73 15,76
Marcelândia
18,85 14,07 23,34 10,98 22,04 16,95
Nova Canaã do Norte
0,91 2,65 4,45 6,7 10,80 6,93
Nova Guarita
3,09 0,9 5,03 5,71 2,57 0,00
Nova Santa Helena
- - 7,46 0 7,82 2,94
Regional Colíder
6,41 3,92 10,46 7,27 12,50 9,16
Guarantã do Norte
0,53 0 7,11 7,53 16,98 13,78
Matupá
8,26 2,78 18,58 10,67 27,53 9,76
Novo Mundo
9,35 2,14 14,76 3,32 12,41 9,22
Peixoto de Azevedo
24,94 17,26 33,32 26,04 31,72 25,41
Terra Nova do Norte
8 3,5 11,84 4,8 6,86 3,14
Regional Peixoto de Azevedo
11,27 6,87 17,5 12,73 20,04 14,06
Alta Floresta
10,7 7,47 16,14 14,64 19,58 15,97
Apiacás
11,16 4,71 32,14 12,25 20,13 11,75
Carlinda
2,13 1,03 6,77 4,23 12,29 8,06
Nova Bandeirantes
2,15 1,04 8,11 3,06 13,33 3,09
Nova Monte Verde
7,24 0,85 6,89 1,53 7,36 4,49
Paranaíta
5,55 2,77 4,67 7,64 6,21 3,62
Regional Alta Floresta
8,15 5,08 13,38 10,47 15,59 11,36
Aripuanã
4,62 2,22 7,56 6,59 9,42 3,86
Brasnorte
9,94 4,74 14,33 10,95 13,78 7,99
Castanheira
12,64 6,22 8,06 6,32 9,36 8,38
Colniza
- - 5,32 0,65 11,78 11,14
Cotriguaçu
3,3 4,27 10 8,35 9,85 7,94
Juína
9,31 5,69 12,23 9,94 10,49 11,15
Juruena
8,3 7,5 18,78 9,25
31,07 20,05
Regional Juína
8,13 4,87 10,78 8,18 11,85 9,58
100
Juara
2,98 2,55 14,48 9,55 32,10 23,76
Novo Horizonte do Norte
3,97 2,96 18,25 20,22 12,63 19,21
Porto dos Gaúchos
6,05 4,89 12,98 5,4 16,22 11,41
Tabaporã
4,19 4,06 4,62 2,2 6,02 5,28
Regional Juara
3,72 3,13 12,28 8,12 22,45 17,40
Grupo III
9,82 6,81 14,26 9,91 16,37 12,76
Mato Grosso
13,47 10,67 14,83 11,21 13,28 9,95
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
101
Tabela 3. Coeficiente de detecção de casos de hanseníase segundo faixa etária,
período de ocorrência, Município, Regional de Saúde e Grupo. Mato Grosso, 1996 a
2007.
1996 a 1999 2000 a 2003 2004 a 2007
Município/Regional
<15 15 a 44 45 <15 15 a 44 45 <15 15 a 44 45
Alto Araguaia
0,76 5,40 4,80 0,00 8,69 16,92 0,00 7,23 10,02
Alto Garças
0,00 8,07 15,66 0,00 9,44 19,63 2,36 14,83 17,17
Alto Taquari
0,00 0,00 0,00 0,00 8,00 3,94 0,00 0,87 3,32
Araguainha
0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 7,39
Campo Verde
5,13 12,45 20,30 1,72 10,74 30,57 2,04 10,94 24,56
Dom Aquino
4,15 20,93 17,17 1,08 7,59 10,16 3,43 9,11 20,86
Guiratinga
2,71 9,79 22,04 6,04 19,26 20,16 7,74 17,38 19,07
Itiquira
1,01 2,46 7,62 0,00 6,01 5,69 0,84 1,88 8,47
Jaciara
2,27 13,22 19,04 1,87 11,46 19,95 1,40 9,04 12,79
Juscimeira
3,63 12,79 29,71 0,71 6,78 15,13 2,84 8,08 15,57
Paranatinga
7,56 30,94 46,77 4,09 34,28 40,35 5,21 18,65 37,20
Pedra Preta
2,56 19,50 31,67 3,15 26,47 52,98 1,19 11,55 31,01
Poxoréo
1,89 12,40 27,65 2,22 13,25 18,93 3,09 17,49 31,00
Primavera do Leste
0,64 9,85 11,77 0,96 8,43 16,97 1,06 7,59 15,55
Rondonópolis
0,66 5,22 11,26 3,76 14,67 22,07 2,99 12,31 22,34
Santo Antônio do Leste
------ 4,10 19,859,53
São José do Povo
0,00 12,87 17,95 6,31 13,74 0,00 0,00 11,92 17,45
São Pedro da Cipa
13,07 22,09 15,66 2,44 22,77 59,48 7,30 16,60 20,86
Tesouro
0,00 0,00 3,53 3,04 14,53 26,15 0,00 12,07 41,15
Regional Rondonópolis
1,88 9,47 16,81 2,47 13,68 22,25 2,50 11,15 21,01
Acorizal
1,13 11,40 22,68 0,00 7,63 18,37 0,00 1,82 3,34
Barão de Melgaço
0,99 12,16 24,12 0,00 11,56 8,31 2,76 6,72 11,05
Chapada dos Guimarães
1,46 2,93 1,86 2,95 14,10 26,11 2,82 15,15 32,35
Cuiabá
5,57 16,89 27,80 4,54 12,42 21,80 3,02 7,99 17,75
Jangada
0,00 10,17 6,45 1,91 9,15 9,25 1,75 11,38 22,12
Nossa Senhora do Livramento
0,00 4,07 15,27 1,40 6,96 16,32 4,17 6,11 6,85
Nova Brasilândia
2,57 19,37 43,23 5,76 42,02 63,08 8,76 16,65 41,25
Planalto da Serra
5,43 24,94 29,55 0,00 13,99 28,09 0,00 0,00 8,67
Poconé
3,23 13,57 18,64 3,54 10,40 16,60 1,04 6,62 22,03
Santo Antônio do Leverger
2,04 5,80 9,09 3,27 8,28 17,84 7,43 9,26 20,43
Várzea Grande
5,42 15,59 28,85 3,17 10,94 23,37 1,81 7,81 19,29
Regional Baixada Cuiabana
5,05 15,72 26,22 4,01 11,96 21,92 2,66 8,02 18,42
Araputanga
2,88 24,59 32,35 0,62 20,57 38,65 2,46 22,00 54,77
Cáceres
4,73 21,80 37,95 3,13 17,52 31,52 0,95 8,17 17,68
Curvelândia
- - - 4,95 11,76 3,54 0,00 1,05 18,46
Glória d'Oeste
0,00 5,49 11,65 0,00 12,89 10,34 0,00 15,73 7,73
Indiavaí
0,00 0,00 26,46 0,00 19,63 12,85 0,00 21,75 41,06
Lambari d'Oeste
0,00 19,41 18,83 1,84 18,13 19,15 4,67 8,15 18,15
Mirassol d'Oeste
2,03 18,32 40,45 2,32 20,79 46,53 1,62 15,06 23,82
Porto Esperidião
0,00 10,84 11,56 0,74 11,81 17,46 0,00 5,06 11,30
Reserva do Cabaçal
0,00 25,64 37,19 3,64 27,60 21,68 0,00 37,96 26,42
Rio Branco
4,23 29,34 42,90 3,57 32,65 59,58 4,00 27,15 48,15
Salto do Céu
0,00 8,10 10,53 3,74 18,93 36,93 2,92 23,13 45,25
São José dos Quatro Marcos
1,93 11,06 31,93 0,47 17,51 21,99 1,05 6,59 19,40
Regional Cáceres
3,20 18,80 34,74 2,50 18,30 32,26 1,22 10,96 22,67
102
Alto Boa Vista
2,66 18,84 27,61 5,37 14,38 54,27 3,56 27,70 43,22
Luciara
0,00 0,00 22,66 5,90 38,31 16,69 3,50 8,10 24,10
Novo Santo Antônio
------ 0,00 4,890,00
São Félix do Araguaia
10,83 26,69 46,12 7,27 23,05 32,05 2,61 9,91 29,00
Serra Nova Dourada
0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 14,39 0,00 4,22 8,52
Regional São F. Araguaia
7,89 21,15 36,12 6,77 20,77 31,92 2,60 13,45 27,56
Grupo I
4,78 16,34 28,06 3,80 13,15 23,99 2,42 8,56 19,30
Canabrava do Norte
0,00 3,20 2,78 0,00 15,52 26,56 6,03 15,41 23,80
Confresa
3,33 20,16 31,82 6,73 16,44 29,59 2,26 12,13 23,79
Porto Alegre do Norte
3,62 31,67 40,17 1,73 26,44 37,71 2,51 16,34 36,29
Santa Cruz do Xingu
- - - 20,79 0,00 51,81 13,21 19,51 29,04
Santa Terezinha
0,98 17,84 21,11 0,00 24,88 28,63 8,35 15,04 28,33
São José do Xingu
0,00 19,28 61,73 1,39 17,16 38,77 4,55 7,93 21,36
Vila Rica
0,00 5,27 4,96 4,78 21,47 28,60 0,41 13,61 24,72
Regional Porto A do Norte
1,78 16,55 26,38 4,77 19,64 31,47 3,11 13,27 26,01
Campos de Júlio
0,00 13,91 0,00 0,00 16,66 37,26 2,03 6,43 16,85
Comodoro
0,48 10,04 21,70 1,40 10,08 9,68 0,40 6,86 15,52
Conquista D'Oeste
- - - 0,00 10,17 21,04 2,86 7,04 26,63
Figueirópolis d'Oeste
1,74 9,05 3,12 0,00 9,90 14,62 0,00 5,69 15,85
Jauru
0,63 11,67 19,61 1,24 4,98 12,53 0,00 7,03 13,85
Nova Lacerda
0,00 16,39 19,65 3,81 23,47 33,10 1,75 9,42 22,20
Pontes e Lacerda
1,40 15,43 27,06 3,34 17,88 31,14 2,67 15,15 25,73
Vale de São Domingos
----8,249,77 0,00 1,5517,12
Vila Bela da Santíssima Trindade
0,00 3,74 0,00 1,11 7,98 14,86 2,06 6,76 12,75
Regional Pontes e Lacerda
0,66 12,33 19,77 2,60 13,25 21,60 1,61 10,12 19,63
Água Boa
3,79 24,28 38,47 4,38 18,77 25,76 6,49 38,73 55,38
Bom Jesus do Araguaia
0,00 0,00 0,00 0,00 6,77 26,44 1,68 5,52 20,26
Canarana
1,94 15,52 26,96 2,41 23,03 45,33 4,28 23,95 31,11
Cocalinho
2,83 3,54 16,94 0,00 10,71 16,96 0,00 10,76 10,87
Gaúcha do Norte
- - - 4,71 0,00 6,76 0,00 6,55 16,58
Nova Naza
- - - 4,59 0,00 19,67 6,89 17,72 27,99
Querência
9,99 20,75 32,45 4,87 12,23 24,93 3,97 14,42 20,43
Ribeirão Cascalheira
7,83 30,64 59,79 5,39 20,29 35,23 3,44 13,48 17,71
Regional Água Boa
4,71 18,96 36,06 3,10 16,17 30,89 3,81 20,95 29,87
Arenápolis
10,90 31,81 70,74 5,12 19,54 31,41 0,00 13,58 26,80
Barra do Bugres
4,27 19,58 34,70 2,96 23,98 30,75 1,72 14,24 28,95
Campo Novo do Parecis
1,04 10,33 22,56 5,05 22,36 36,71 1,66 10,37 29,97
Denise
1,65 10,54 22,96 4,86 17,25 29,78 0,84 8,88 5,75
Nova Marilândia
15,21 14,96 35,69 0,00 39,34 49,81 3,25 20,16 48,78
Nova Olímpia
2,32 6,97 10,95 1,43 16,29 21,09 1,53 9,47 15,56
Porto Estrela
9,43 26,03 67,03 6,50 45,09 71,96 1,84 8,18 22,61
Santo Afonso
10,55 14,98 53,22 0,00 21,02 57,12 0,00 20,41 35,59
Sapezal
0,00 10,70 0,00 1,93 26,36 61,21 2,87 10,72 39,47
Tangará da Serra
3,79 18,36 35,30 8,47 36,99 60,57 6,08 27,96 50,20
Regional Tangará da Serra
4,95 16,88 38,07 5,41 28,20 47,05 3,16 17,83 36,77
Araguaiana
4,32 52,36 69,36 17,78 34,82 41,34 7,92 27,29 49,47
Barra do Garças
7,78 23,59 34,24 5,20 25,58 44,11 7,03 19,38 38,82
Campinápolis
2,25 17,73 20,12 4,04 18,56 35,12 0,57 12,82 19,36
General Carneiro
0,00 0,00 12,80 0,00 4,87 11,81 0,00 6,03 8,42
Nova Xavantina
4,65 19,79 23,76 9,86 30,17 35,85 4,20 17,43 19,42
Novo São Joaquim
7,19 13,50 16,76 0,00 11,62 19,60 1,00 14,40 24,85
Pontal do Araguaia
2,76 16,92 31,94 4,83 24,20 17,25 2,12 16,10 23,64
103
Ponte Branca
0,00 16,34 15,05 4,76 10,26 4,83 0,00 0,00 24,03
Ribeirãozinho
0,00 12,05 39,06 0,00 0,00 27,59 11,99 24,14 61,06
Torixoréu
0,00 18,37 22,69 0,00 8,71 24,71 2,31 18,19 32,63
Regional Barra do Garças
5,34 20,64 29,51 5,53 22,61 35,46 4,68 17,42 31,41
Grupo II
3,65 17,12 30,39 4,49 21,52 35,21 3,23 16,06 29,87
Alto Paraguai
2,71 22,53 39,50 9,23 16,17 43,12 4,23 22,43 33,06
Diamantino
4,32 18,84 48,06 2,94 23,08 47,77 11,10 61,18 188,74
Nobres
5,85 26,20 35,87 4,06 23,81 43,79 2,05 15,31 24,96
Nortelândia
8,09 25,24 76,03 9,43 15,40 26,87 3,13 17,35 38,20
Nova Maringá
0,00 6,42 17,41 1,84 24,30 15,58 0,00 18,76 33,11
Rosário Oeste
6,23 23,62 27,21 0,85 10,74 28,45 0,92 12,30 19,80
São José do Rio Claro
2,52 13,15 32,72 3,60 22,44 36,97 9,15 25,81 51,16
Regional Diamantino
4,63 20,91 41,63 4,10 19,39 37,56 5,29 28,97 66,59
Cláudia
0,65 3,17 1,75 0,00 5,62 10,10 0,00 4,97 12,63
Feliz Natal
0,00 13,32 0,00 4,94 22,84 22,11 1,59 19,78 86,79
Lucas do Rio Verde
0,00 0,00 1,62 0,78 9,33 12,17 2,79 11,11 25,49
Nova Mutum
0,88 20,96 31,75 0,52 12,35 27,29 0,87 12,76 38,56
Nova Ubiratã
0,00 0,00 15,21 1,30 6,05 10,14 0,00 12,86 33,39
Santa Rita do Trivelato
- - - 14,36 0,00 58,25 13,26 14,55 10,54
Santa Carmem
1,93 0,00 27,16 4,08 26,18 35,75 3,64 22,95 63,36
Sinop
1,73 12,07 18,99 1,89 16,65 28,21 0,90 11,56 24,09
Sorriso
1,33 10,51 19,48 2,74 15,06 18,70 2,40 14,30 33,40
Tapurah
3,15 10,18 13,12 4,43 23,69 44,69 4,32 19,21 46,32
União do Sul
0,00 7,10 23,45 1,62 28,24 37,78 3,86 14,80 49,93
Vera
2,45 16,98 18,56 1,58 16,17 20,48 6,22 10,79 23,13
Regional Sinop
1,36 10,12 16,66 2,26 15,38 25,54 1,87 12,45 29,49
Colíder
0,59 3,59 8,53 0,97 4,98 13,54 0,35 5,91 20,44
Itaúba
0,00 0,00 2,20 1,16 17,83 31,71 1,22 16,05 45,61
Marcelândia
10,41 20,85 22,96 6,37 24,94 26,71 6,18 23,01 46,16
Nova Canaã do Norte
0,00 2,05 4,32 0,71 5,45 13,85 2,28 8,40 21,40
Nova Guarita
0,00 3,43 8,08 0,00 11,24 9,56 0,00 1,91 2,29
Nova Santa Helena
- - - 0,00 0,00 23,26 2,18 5,77 11,29
Regional Colíder
2,85 6,42 8,83 1,90 11,20 17,64 2,45 11,40 24,77
Guarantã do Norte
0,00 0,00 0,72 0,53 9,41 17,16 3,67 15,89 37,39
Matupá
0,00 6,56 20,63 1,33 17,65 33,63 3,99 18,50 51,40
Novo Mundo
0,00 7,29 12,54 0,00 14,86 31,82 2,60 15,26 14,90
Peixoto de Azevedo
6,02 26,56 53,72 13,52 35,04 57,56 5,01 32,62 71,39
Terra Nova do Norte
2,47 6,61 17,76 2,37 11,29 17,87 0,00 2,74 18,63
Regional Peixoto de Azevedo
2,42 11,20 23,12 5,40 18,48 31,92 4,02 20,58 46,40
Alta Floresta
2,09 11,79 19,09 1,60 18,75 32,76 5,32 19,14 36,56
Apiacás
0,00 11,88 14,35 2,37 23,67 70,00 5,09 15,51 42,99
Carlinda
0,69 1,96 4,50 0,00 7,20 17,02 1,74 10,03 25,07
Nova Bandeirantes
0,00 0,00 5,55 4,14 5,37 11,81 0,00 9,22 25,57
Nova Monte Verde
0,00 6,29 4,96 0,00 8,25 10,32 0,93 8,73 8,48
Paranaíta
0,00 5,13 13,28 1,59 10,06 12,04 0,00 4,50 15,37
Regional Alta Floresta
1,15 8,65 15,58 1,81 14,85 27,58 3,34 14,58 29,70
Aripuanã
0,00 4,76 12,11 0,83 9,29 18,71 0,43 7,51 20,06
Brasnorte
2,93 11,18 13,79 2,91 17,37 25,84 0,64 15,70 19,36
Castanheira
0,00 12,84 26,11 2,13 10,57 11,48 2,37 10,05 17,42
Colniza
- - - 0,84 4,72 8,83 0,52 15,89 26,05
Cotriguaçu
0,00 3,68 13,83 0,79 12,81 21,05 1,75 9,07 28,38
Juína
1,01 9,04 20,39 3,00 13,67 21,83 2,35 11,27 25,65
104
Juruena
0,00 7,66 35,97 0,00 20,57 39,83 2,44 28,65 70,50
Regional Juína
0,78 8,31 18,57 2,22 12,54 21,07 1,52 12,31 26,30
Juara
0,00 4,50 4,95 2,79 12,81 30,06 4,73 33,26 55,10
Novo Horizonte do Norte
0,00 5,91 15,65 7,18 31,45 17,76 0,00 22,77 22,67
Porto dos Gaúchos
0,00 8,77 10,02 2,73 10,06 32,62 0,00 9,93 51,68
Tabaporã
0,00 7,23 14,77 0,00 4,60 10,25 0,98 5,87 16,25
Regional Juara
0,00 5,65 7,86 2,98 11,64 25,73 2,97 22,74 44,52
Grupo III
1,95 10,51 19,96 2,84 15,03 26,86 2,72 15,91 36,41
Mato Grosso
3,33 13,68 24,33 3,32 14,94 26,21 2,67 12,32 25,69
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
105
Tabela 4. Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados, segundo
classificação operacional, período de ocorrência, Município, Regional de Saúde e
Grupo. Mato Grosso, 1996 a 2007.
1996 a 1999
2000 a 2003 2004 a 2007
Município/Regional/Grupo
Paucibacilar Multibacilar Paucibacilar Multibacilar Paucibacilar Multibacilar
Alto Araguaia 58,3 41,7 37,1 62,9 25,0 75,0
Alto Garças 50,0 50,0 46,2 53,9 65,0 35,0
Alto Taquari - - 83,3 16,7 50,0 50,0
Araguainha ----100,0 0,0
Campo Verde 62,0 38,0 55,6 44,4 50,0 50,0
Dom Aquino 48,9 51,1 50,0 50,0 47,1 52,9
Guiratinga 78,0 22,0 62,3 37,7 82,4 17,7
Itiquira 11,1 88,9 63,6 36,4 44,4 55,6
Jaciara 47,8 52,2 41,8 58,3 57,3 42,7
Juscimeira 55,2 44,8 57,6 42,4 40,5 59,5
Paranatinga 66,9 33,1 72,7 27,3 60,7 39,3
Pedra Preta 54,4 45,6 64,7 35,3 55,4 44,6
Poxoréo 73,7 26,3 60,7 39,3 49,6 50,4
Primavera do Leste 27,0 73,0 51,3 48,7 52,0 48,1
Rondonópolis ... ... 62,8 37,2 51,0 49,0
Santo Antônio do Leste - - 100,0 0,0 75,0 25,0
São José do Povo 90,0 10,0 87,5 12,5 69,2 30,8
São Pedro da Cipa 66,7 33,3 40,6 59,4 61,9 38,1
Tesouro 0,0 100,0 72,2 27,8 50,0 50,0
Regional Rondonópolis 58,3 41,7 60,2 39,8 53,3 46,7
Acorizal 34,8 65,2 52,6 47,4 50,0 50,0
Barão de Melgaço 48,3 51,7 50,0 50,0 38,9 61,1
Chapada dos Guimarães 33,3 66,7 57,5 42,5 53,4 46,6
Cuiabá 67,0 33,0 62,2 37,8 52,4 47,6
Jangada 50,0 50,0 50,0 50,0 27,3 72,7
Nossa Senhora do Livramento 45,0 55,0 59,5 40,5 39,4 60,6
Nova Brasilândia 67,6 32,4 49,3 50,7 47,2 52,8
Planalto da Serra 28,6 71,4 27,3 72,7 50,0 50,0
Poconé 41,1 58,9 39,1 60,9 32,0 68,0
Santo Antônio do Leverger 60,7 39,3 55,6 44,4 39,1 60,9
Várzea Grande 60,4 39,6 62,5 37,5 66,5 33,5
Regional Baixada Cuiabana 63,6 36,4 60,8 39,2 54,6 45,4
Araputanga 78,4 21,7 87,1 12,9 92,7 7,3
Cáceres 73,3 26,7 75,8 24,2 69,2 30,8
Curvelândia 0,0 0,0 37,5 62,5 11,1 88,9
Glória d'Oeste 62,5 37,5 87,5 12,5 44,4 55,6
Indiavaí 50,0 50,0 80,0 20,0 62,5 37,5
Lambari d'Oeste 51,9 48,2 77,3 22,7 69,2 30,8
Mirassol d'Oeste 66,2 33,8 67,0 33,0 63,3 36,8
Porto Esperidião 68,8 31,3 37,1 62,9 47,4 52,6
Reserva do Cabaçal 72,2 27,8 72,7 27,3 76,5 23,5
Rio Branco 78,4 21,6 80,4 19,6 78,7 21,3
Salto do Céu 75,0 25,0 58,8 41,2 65,4 34,6
São José dos Quatro Marcos 68,9 31,1 70,4 29,6 50,9 49,1
Regional Cáceres 71,7 28,3 73,1 26,9 69,7 30,3
Alto Boa Vista 16,7 83,3 53,6 46,4 51,3 48,7
106
Luciara 0,0 100,0 66,7 33,3 75,0 25,0
Novo Santo Antônio ----0,0 100,0
São Félix do Araguaia 69,5 30,5 63,5 36,5 42,5 57,5
Serra Nova Dourada 0,0 0,0 66,7 33,3 0,0 100,0
Regional São F. Araguaia 55,7 44,3 61,8 38,2 47,8 52,2
Grupo I 65,0 35,0 63,5 36,5 57,4 42,6
Canabrava do Norte 40,0 60,0 27,3 72,7 66,7 33,3
Confresa 42,6 57,4 45,5 54,6 35,9 64,1
Porto Alegre do Norte 58,6 41,4 50,8 49,3 28,1 71,9
Santa Cruz do Xingu 0,0 0,0 80,0 20,0 45,5 54,6
Santa Terezinha 42,3 57,7 69,4 30,6 84,6 15,4
São José do Xingu 30,6 69,4 85,3 14,7 65,2 34,8
Vila Rica 58,8 41,2 54,2 45,8 48,8 51,2
Regional Porto A do Norte 47,2 52,8 53,8 46,2 47,8 52,2
Campos de Júlio 66,7 33,3 50,0 50,0 50,0 50,0
Comodoro 35,7 64,3 53,5 46,5 24,4 75,6
Conquista D'Oeste 0,0 0,0 87,5 12,5 54,6 45,5
Figueirópolis d'Oeste 25,0 75,0 30,0 70,0 66,7 33,3
Jauru 42,5 57,5 48,2 51,9 38,7 61,3
Nova Lacerda 30,0 70,0 74,1 25,9 11,8 88,2
Pontes e Lacerda 61,0 39,0 78,1 21,9 72,4 27,7
Vale de São Domingos - - 100,0 0,0 33,3 66,7
Vila Bela da Santíssima Trindade 50,0 50,0 65,5 34,5 54,3 45,7
Regional Pontes e Lacerda 53,2 46,8 70,7 29,4 57,7 42,3
Água Boa 53,2 46,8 44,6 55,4 41,5 58,5
Bom Jesus do Araguaia - - 11,1 88,9 25,0 75,0
Canarana 60,8 39,2 74,4 25,6 65,5 34,5
Cocalinho 46,2 53,9 30,8 69,2 37,5 62,5
Gaúcha do Norte 100,0 0,0 66,7 33,3 61,5 38,5
Nova Naza - - 33,3 66,7 58,3 41,7
Querência 67,7 32,3 54,6 45,5 68,1 31,9
Ribeirão Cascalheira 39,8 60,2 51,9 48,2 44,1 55,9
Regional Água Boa 52,3 47,7 56,7 43,3 52,2 47,8
Arenápolis 57,5 42,5 73,3 26,7 66,0 34,0
Barra do Bugres 39,1 60,9 55,0 45,0 54,0 46,0
Campo Novo do Parecis 50,9 49,1 61,4 38,6 74,8 25,3
Denise 25,8 74,2 72,1 27,9 59,1 40,9
Nova Marilândia 79,0 21,1 92,0 8,0 58,3 41,7
Nova Olímpia 48,2 51,9 64,6 35,4 51,9 48,2
Porto Estrela 65,3 34,7 68,7 31,3 53,3 46,7
Santo Afonso 50,0 50,0 54,6 45,5 53,3 46,7
Sapezal 42,9 57,1 46,1 54,0 48,1 51,9
Tangará da Serra 55,6 44,4 68,4 31,6 64,4 35,6
Regional Tangará da Serra 52,4 47,6 65,2 34,8 62,2 37,8
Araguaiana 13,7 86,3 57,5 42,5 62,2 37,8
Barra do Garças 31,3 68,7 24,4 75,6 13,0 87,0
Campinápolis 35,7 64,3 41,0 59,0 37,5 62,5
General Carneiro 57,1 42,9 25,0 75,0 12,5 87,5
Nova Xavantina 29,6 70,4 54,0 46,0 36,1 63,9
Novo São Joaquim 55,3 44,7 69,7 30,3 48,8 51,2
Pontal do Araguaia 33,3 66,7 39,1 60,9 37,5 62,5
Ponte Branca 20,0 80,0 14,3 85,7 60,0 40,0
107
Ribeirãozinho 50,0 50,0 40,0 60,0 14,8 85,2
Torixoréu 48,2 51,9 0,0 100,0 10,0 90,0
Regional Barra do Garças 32,4 67,6 35,0 65,0 23,0 77,0
Grupo II 46,2 53,8 56,2 43,8 49,2 50,8
Alto Paraguai 73,7 26,3 51,6 48,4 36,2 63,8
Diamantino 57,0 43,0 49,0 51,0 16,8 83,2
Nobres 63,8 36,2 63,4 36,6 64,6 35,4
Nortelândia 65,1 34,9 50,0 50,0 37,8 62,2
Nova Maringá 75,0 25,0 63,6 36,4 43,5 56,5
Rosário Oeste 55,7 44,3 51,3 48,8 59,5 40,5
São José do Rio Claro 47,4 52,6 67,7 32,3 60,9 39,1
Regional Diamantino 61,1 38,9 56,4 43,7 33,0 67,0
Cláudia 42,9 57,1 60,0 40,0 42,9 57,1
Feliz Natal 25,0 75,0 55,3 44,7 34,7 65,3
Lucas do Rio Verde 0,0 100,0 40,7 59,3 29,0 71,1
Nova Mutum 46,9 53,1 47,4 52,6 76,9 23,1
Nova Ubiratã 0,0 100,0 50,0 50,0 29,4 70,6
Santa Rita do Trivelato 0,0 0,0 42,9 57,1 77,8 22,2
Santa Carmem 77,8 22,2 20,0 80,0 48,7 51,3
Sinop 67,0 33,1 65,5 34,5 44,1 56,0
Sorriso 45,2 54,8 62,7 37,3 40,9 59,1
Tapurah 57,7 42,3 45,9 54,1 51,5 48,5
União do Sul 16,7 83,3 58,3 41,7 48,4 51,6
Vera 45,0 55,0 41,5 58,5 33,3 66,7
Regional Sinop 56,6 43,4 57,2 42,8 44,0 56,1
Colíder 21,6 78,4 50,8 49,2 55,0 45,0
Itaúba 33,3 66,7 48,7 51,4 61,5 38,5
Marcelândia 67,4 32,6 57,0 43,0 52,5 47,6
Nova Canaã do Norte 85,7 14,3 60,0 40,0 30,0 70,0
Nova Guarita 20,0 80,0 50,0 50,0 0,0 100,0
Nova Santa Helena 0,0 0,0 25,0 75,0 37,5 62,5
Regional Colíder 53,6 46,4 53,7 46,3 50,5 49,5
Guarantã do Norte 66,7 33,3 67,4 32,6 56,1 43,9
Matupá 37,0 63,0 32,4 67,7 44,6 55,4
Novo Mundo 57,1 42,9 71,4 28,6 42,9 57,1
Peixoto de Azevedo 52,3 47,7 44,3 55,7 31,0 69,0
Terra Nova do Norte 46,0 54,1 73,3 26,7 29,2 70,8
Regional Peixoto de Azevedo 50,5 49,5 50,3 49,7 42,8 57,2
Alta Floresta 50,3 49,7 52,8 47,2 43,9 56,1
Apiacás 9,5 90,5 37,1 62,9 52,4 47,6
Carlinda 42,9 57,1 57,7 42,3 56,4 43,6
Nova Bandeirantes 25,0 75,0 31,3 68,8 47,1 52,9
Nova Monte Verde 54,6 45,5 38,5 61,5 47,6 52,4
Paranaíta 38,5 61,5 41,7 58,3 38,9 61,1
Regional Alta Floresta 45,1 54,9 49,1 51,0 45,8 54,2
Aripuanã 44,0 56,0 58,5 41,5 48,1 51,9
Brasnorte 43,8 56,3 49,1 50,9 53,7 46,3
Castanheira 43,3 56,7 69,6 30,4 52,0 48,0
Colniza 0,0 0,0 45,5 54,6 38,1 61,9
Cotriguaçu 37,5 62,5 48,6 51,4 43,5 56,5
Juína 57,0 43,0 58,1 41,9 65,9 34,1
Juruena 68,8 31,3 48,5 51,5 39,1 60,9
108
Regional Juína 51,5 48,5 55,5 44,5 52,3 47,7
Juara 56,7 43,3 61,9 38,1 54,5 45,5
Novo Horizonte do Norte 40,0 60,0 69,2 30,8 63,2 36,8
Porto dos Gaúchos 33,3 66,7 68,2 31,8 22,2 77,8
Tabaporã 33,3 66,7 43,8 56,3 27,0 73,0
Regional Juara 45,8 54,2 62,1 37,9 50,4 49,6
Grupo III 54,7 45,3 54,2 45,8 43,8 56,3
Mato Grosso 58,1 41,9 58,9 41,1 50,2 49,8
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
109
Tabela 5. Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados, segundo forma clínica, período de ocorrência, Município,
Regional de Saúde e Grupo. Mato Grosso, 1996 a 2007
1996 a 1999 2000 a 2003 2004 a 2007
Município/Regional I T D V NC I T D V NC I T D V NC
Alto Araguaia 33,3 25,0 25,0 8,3 8,3 57,1 11,4 28,6 2,9 0,0 31,8 13,6 31,8 13,6 9,1
Alto Garças 50,0 5,0 20,0 5,0 20,0 26,9 19,2 15,4 38,5 0,0 50,0 16,7 13,9 19,4 0,0
Alto Taquari - - - - - 42,9 28,6 14,3 14,3 0,0 50,0 50,0 0,0 0,0 0,0
Araguainha - - - - - - - - - - 100,0 0,0 0,0 0,0 0,0
Campo Verde 28,0 34,0 12,0 22,0 4,0 22,2 30,9 19,8 18,5 8,6 26,8 15,9 20,7 9,8 26,8
Dom Aquino 20,0 28,9 11,1 15,6 24,4 43,5 4,4 21,7 8,7 21,7 18,5 14,8 25,9 7,4 33,3
Guiratinga 6,0 72,0 10,0 12,0 0,0 10,4 64,9 6,5 18,2 0,0 9,8 78,7 11,5 0,0 0,0
Itiquira 0,0 22,2 22,2 22,2 33,3 63,6 9,1 18,2 0,0 9,1 66,7 0,0 16,7 0,0 16,7
Jaciara 24,4 23,3 26,7 21,1 4,4 17,5 23,3 47,6 9,7 1,9 39,1 17,4 37,7 5,8 0,0
Juscimeira 15,5 39,7 32,8 3,5 8,6 21,9 37,5 31,3 9,4 0,0 11,8 29,4 38,2 2,9 17,7
Paranatinga 46,1 21,4 11,7 11,7 9,1 53,3 22,7 13,6 10,4 0,0 37,5 23,8 22,5 16,3 0,0
Pedra Preta 17,7 38,0 12,7 15,2 16,5 22,6 46,6 13,5 7,5 9,8 25,4 30,2 27,0 17,5 0,0
Poxoréo 57,9 15,8 10,5 9,5 6,3 39,3 26,2 22,6 11,9 0,0 47,3 22,0 23,1 6,6 1,1
Primavera do Leste 14,3 12,7 15,9 14,3 42,9 46,7 15,0 27,5 8,3 2,5 20,9 30,0 27,3 20,0 1,8
Rondonópolis ... ... . . ... ... 12,0 54,8 26,5 6,6 0,1 4,1 47,4 41,4 7,1 0,0
Santo Antônio do Leste - - - - - 100,0 0,0 0,0 0,0 0,0 37,5 12,5 37,5 0,0 12,5
São José do Povo 0,0 90,0 0,0 10,0 0,0 57,1 28,6 0,0 0,0 14,3 45,5 18,2 27,3 0,0 9,1
São Pedro da Cipa 13,6 40,9 31,8 4,6 9,1 12,5 28,1 53,1 6,3 0,0 47,4 15,8 31,6 5,3 0,0
Tesouro 0,0 0,0 0,0 100,0 0,0 5,6 33,3 0,0 16,7 44,4 0,0 41,7 8,3 33,3 16,7
Regional Rondonópolis 29,4 29,0 16,2 13,2 12,1 23,4 40,9 24,2 9,2 2,4 19,0 35,9 32,0 9,4 3,6
Acorizal 13,0 21,7 52,2 13,0 0,0 5,3 42,1 31,6 21,1 0,0 33,3 33,3 33,3 0,0 0,0
Barão de Melgaço 17,2 31,0 13,8 37,9 0,0 15,0 35,0 35,0 15,0 0,0 30,0 10,0 50,0 10,0 0,0
Chapada dos Guimarães 22,2 11,1 11,1 44,4 11,1 21,3 40,0 23,8 10,0 5,0 31,1 25,6 37,8 5,6 0,0
Cuiabá 31,2 35,8 14,8 13,6 4,7 24,5 38,5 23,0 13,0 1,0 22,2 31,9 30,0 13,2 2,7
Jangada 24,4 23,3 26,7 21,1 4,4 17,5 23,3 47,6 9,7 1,9 39,1 17,4 37,7 5,8 0,0
Nossa Senhora do Livramento 5,0 40,0 5,0 45,0 5,0 24,3 35,1 21,6 16,2 2,7 28,6 17,9 42,9 10,7 0,0
110
Nova Brasilândia 35,1 32,4 5,4 27,0 0,0 29,3 22,7 28,0 20,0 0,0 31,4 14,3 37,1 17,1 0,0
Planalto da Serra 28,6 0,0 35,7 14,3 21,4 18,2 9,1 54,6 18,2 0,0 0,0 50,0 50,0 0,0 0,0
Poconé 21,7 19,4 36,4 17,8 4,7 24,4 18,3 32,2 17,4 7,8 29,6 4,9 46,9 16,1 2,5
Santo Antônio do Leverger 21,4 42,9 17,9 3,6 14,3 20,4 33,3 22,2 22,2 1,9 35,9 13,2 41,5 7,6 1,9
Várzea Grande 22,2 38,5 25,2 11,2 3,0 21,9 41,4 25,6 10,5 0,7 29,3 39,4 19,4 11,9 0,0
Regional Baixada Cuiabana 27,9 35,5 18,7 13,7 4,3 23,5 37,7 24,9 12,7 1,3 25,7 31,4 28,9 12,3 1,7
Araputanga 37,1 41,2 14,4 7,2 0,0 22,6 63,4 11,8 1,1 1,1 27,3 63,6 6,8 2,3 0,0
Cáceres 29,7 43,6 11,5 15,2 0,0 26,5 49,2 12,1 12,1 0,2 32,7 36,1 14,4 15,4 1,4
Curvelândia - - - - - 37,5 0,0 12,5 50,0 0,0 14,3 0,0 42,9 28,6 14,3
Glória d'Oeste 25,0 37,5 37,5 0,0 0,0 50,0 25,0 25,0 0,0 0,0 14,3 0,0 71,4 14,3 0,0
Indiavaí 0,0 50,0 25,0 25,0 0,0 10,0 70,0 0,0 20,0 0,0 28,6 28,6 21,4 21,4 0,0
Lambari d'Oeste 44,4 11,1 11,1 25,9 7,4 68,2 9,1 18,2 0,0 4,6 70,0 0,0 20,0 10,0 0,0
Mirassol d'Oeste 47,8 18,5 15,3 15,3 3,2 50,0 17,0 22,5 9,9 0,6 54,7 11,6 12,8 20,9 0,0
Porto Esperidião 50,0 18,8 0,0 31,3 0,0 28,6 8,6 31,4 31,4 0,0 36,4 9,1 36,4 18,2 0,0
Reserva do Cabaçal 50,0 27,8 0,0 22,2 0,0 54,6 18,2 9,1 18,2 0,0 66,7 25,0 8,3 0,0 0,0
Rio Branco 70,6 7,8 9,8 9,8 2,0 67,9 14,3 5,4 12,5 0,0 72,5 5,0 20,0 2,5 0,0
Salto do Céu 41,7 33,3 16,7 8,3 0,0 38,2 20,6 23,5 14,7 2,9 60,9 8,7 17,4 4,4 8,7
São José dos Quatro Marcos 35,9 33,0 9,7 13,6 7,8 34,3 33,3 17,2 11,1 4,0 34,1 15,9 29,6 20,5 0,0
Regional Cáceres 36,8 35,1 12,0 14,5 1,6 34,7 38,0 15,0 11,5 0,8 40,4 29,1 16,4 13,1 1,1
Alto Boa Vista 3,3 10,0 16,7 20,0 50,0 46,4 3,6 21,4 17,9 10,7 46,0 5,4 37,8 10,8o 0,00
Luciara 0,0 0,0 20,0 60,0 20,0 44,4 22,2 11,1 22,2 0,0 50,0 16,7 33,3 0,0 0,00
São Félix do Araguaia 23,8 45,7 11,4 19,1 0,0 14,9 48,7 35,1 1,4 0,0 28,1 21,9 43,8 6,3 0,00
Serra Nova Dourada - - - - - 66,7 0,0 0,0 0,0 33,3 0,0 100,0 0,0 0,0 0,00
Regional São F. Araguaia 18,6 36,4 12,9 20,7 11,4 27,6 33,3 27,6 8,1 3,3 38,2 14,5 39,5 7,9
0,00
Grupo I 29,4 35,4 17,3 14,0 4,0 26,0 37,6 22,8 12,4 1,2 28,7 30,5 26,9 12,3 1,6
Canabrava do Norte 0,0 40,0 40,0 20,0 0,0 4,6 18,2 36,4 31,8 9,1 67,9 10,7 17,9 3,6 0,0
Confresa 18,9 23,8 36,1 16,4 4,9 31,4 13,2 43,0 12,4 0,0 36,4 5,1 45,5 10,1 3,0
Porto Alegre do Norte 43,4 15,2 25,3 10,1 6,1 20,9 29,9 23,9 23,9 1,5 19,1 7,1 50,0 23,8 0,0
Santa Cruz do Xingu - - - - - 80,0 0,0 20,0 0,0 0,0 62,5 0,0 12,5 0,0 25,0
Santa Terezinha 15,4 23,1 7,7 46,2 7,7 41,7 27,8 19,4 5,6 5,6 64,7 17,7 11,8 5,9 0,0
111
São José do Xingu 19,4 11,1 8,3 38,9 22,2 82,4 2,9 2,9 5,9 5,9 70,6 0,0 11,8 11,8 5,9
Vila Rica 35,3 23,5 11,8 29,4 0,0 20,6 35,5 22,4 16,8 4,7 33,9 20,3 35,6 5,1 5,1
Regional Porto A do Norte 27,2 19,7 25,6 20,3 7,2 31,1 22,7 27,8 15,3 3,1 42,5 10,1 34,5 9,8 3,1
Campos de Júlio 0,0 66,7 33,3 0,0 0,0 8,3 33,3 41,7 8,3 8,3 16,7 33,3 16,7 33,3 0,0
Comodoro 21,4 14,3 23,8 38,1 2,4 32,6 16,3 20,9 18,6 11,6 7,1 17,9 53,6 14,3 7,1
Conquista D'Oeste - - - - - 75,0 12,5 12,5 0,0 0,0 30,0 30,0 10,0 30,0 0,0
Figueirópolis d'Oeste 12,5 12,5 25,0 50,0 0,0 20,0 10,0 20,0 50,0 0,0 66,7 0,0 33,3 0,0 0,0
Jauru 10,0 30,0 12,5 17,5 30,0 37,0 11,1 29,6 18,5 3,7 17,2 17,2 13,8 27,6 24,1
Nova Lacerda 20,0 10,0 40,0 30,0 0,0 36,0 32,0 12,0 16,0 4,0 15,4 0,0 38,5 46,2 0,0
Pontes e Lacerda 40,0 21,0 13,7 24,9 0,5 56,0 23,1 15,6 5,4 0,0 50,7 21,4 16,2 11,7 0,0
Vale de São Domingos - - - - - 100,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 33,3 66,7 0,0
Vila Bela da Santíssima Trindade 50,0 0,0 16,7 33,3 0,0 50,0 20,0 10,0 16,7 3,3 26,3 15,8 15,8 31,6 10,5
Regional Pontes e Lacerda 32,2 20,7 16,2 26,4 4,5 49,0 21,4 17,2 10,2 2,2 37,3 19,0 21,3 18,3 4,1
Água Boa 34,9 18,4 30,3 15,6 0,9 33,7 10,9 34,8 19,6 1,1 15,4 18,4 45,6 20,6 0,0
Bom Jesus do Araguaia - - - - - 12,5 0,0 75,0 12,5 0,0 25,0 0,0 50,0 25,0 0,0
Canarana 46,0 13,5 18,9 18,9 2,7 54,4 20,8 18,4 6,4 0,0 64,4 2,6 19,1 13,0 0,9
Cocalinho 38,5 7,7 30,8 23,1 0,0 30,8 0,0 46,2 23,1 0,0 36,4 9,1 36,4 18,2 0,0
Gaúcha do Norte 0,0 100,0 0,0 0,0 0,0 71,4 0,0 14,3 14,3 0,0 30,0 20,0 10,0 40,0 0,0
Nova Naza - - - - - 33,3 0,0 0,0 66,7 0,0 55,6 11,1 33,3 0,0 0,0
Querência 54,8 6,5 22,6 16,1 0,0 50,0 6,3 12,5 31,3 0,0 64,7 17,7 11,8 5,9 0,0
Ribeirão Cascalheira 23,7 16,1 17,2 16,1 26,9 47,2 5,7 32,1 13,2 1,9 25,8 12,9 54,8 6,5 0,0
Regional Água Boa 36,1 15,3 23,1 16,8 8,7 45,4 12,3 26,7 15,0 0,6 39,4 12,0 32,9 15,4 0,3
Arenápolis 45,8 11,1 20,9 19,0 3,3 57,3 16,0 9,3 17,3 0,0 50,0 12,5 12,5 25,0 0,0
Barra do Bugres 12,3 26,8 34,8 20,3 5,8 31,8 23,4 36,8 7,5 0,5 40,0 14,8 40,7 4,4 0,0
Campo Novo do Parecis 30,9 18,2 29,1 21,8 0,0 46,4 17,1 27,9 8,6 0,0 40,9 38,0 12,7 8,5 0,0
Denise 12,9 12,9 19,4 48,4 6,5 48,8 20,9 14,0 14,0 2,3 55,0 15,0 15,0 15,0 0,0
Nova Marilândia 79,0 5,3 0,0 10,5 5,3 88,0 8,0 0,0 0,0 4,0 45,5 40,9 9,1 4,6 0,0
Nova Olímpia 37,0 11,1 25,9 22,2 3,7 61,5 3,1 23,1 12,3 0,0 39,5 7,9 29,0 21,1 2,6
Porto Estrela 51,0 14,3 18,4 12,2 4,1 52,2 14,9 14,9 17,9 0,0 50,0 14,3 14,3 7,1 14,3
Santo Afonso 45,0 5,0 35,0 5,0 10,0 45,5 13,6 18,2 22,7 0,0 50,0 20,0 10,0 20,0 0,0
112
Sapezal 28,6 14,3 0,0 0,0 57,1 30,1 11,0 34,3 19,2 5,5 34,0 19,2 38,3 8,5 0,0
Tangará da Serra 32,7 23,2 27,9 13,5 2,7 49,4 18,5 27,2 4,5 0,5 58,8 11,4 26,6 2,9 0,4
Regional Tangará da Serra 33,4 19,1 26,2 17,3 4,1 47,4 17,5 26,3 8,0 0,7 51,5 15,2 26,6 6,1 0,6
Araguaiana 11,8 7,8 68,6 5,9 5,9 37,5 20,0 40,0 2,5 0,0 46,2 3,9 7,7 0,0 42,3
Barra do Garças 11,7 19,9 50,9 17,5 0,0 8,3 15,5 63,2 12,0 1,0 3,9 9,8 78,5 7,3 0,6
Campinápolis 19,6 16,1 41,1 23,2 0,0 24,4 18,0 39,7 18,0 0,0 25,6 12,8 41,0 20,5 0,0
General Carneiro 0,0 57,1 14,3 28,6 0,0 25,0 0,0 62,5 12,5 0,0 14,3 0,0 71,4 14,3 0,0
Nova Xavantina 26,1 3,5 56,5 13,9 0,0 47,7 5,7 40,9 5,1 0,6 17,3 14,7 45,3 16,0 6,7
Novo São Joaquim 50,0 7,9 21,1 21,1 0,0 63,6 3,0 15,2 18,2 0,0 38,2 14,7 29,4 14,7 2,9
Pontal do Araguaia 5,6 27,8 44,4 22,2 0,0 34,8 4,4 30,4 30,4 0,0 20,0 10,0 60,0 10,0 0,0
Ponte Branca 10,0 10,0 60,0 20,0 0,0 14,3 0,0 42,9 28,6 14,3 100,0 0,0 0,0 0,0 0,0
Ribeirãozinho 37,5 12,5 25,0 25,0 0,0 20,0 20,0 60,0 0,0 0,0 4,6 9,1 86,4 0,0 0,0
Torixoréu 25,9 22,2 33,3 18,5 0,0 0,0 0,0 47,4 52,6 0,0 12,0 8,0 52,0 28,0 0,0
Regional Barra do Garças 17,3 15,8 49,4 17,1 0,4 21,9 12,6 52,3 12,4 0,8 12,0 10,4 64,5 10,0 3,1
Grupo II 28,2 17,9 31,1 18,7 4,1 39,2 16,8 32,0 10,8 1,2 37,3 13,3 37,3 10,2 1,9
Alto Paraguai 38,2 35,5 7,9 18,4 0,0 40,3 9,7 38,7 11,3 0,0 32,6 9,3 34,9 23,3 0,0
Diamantino 41,1 15,9 13,1 28,0 1,9 29,0 20,7 34,8 10,3 5,2 3,6 17,0 67,5 2,6 9,3
Nobres 30,7 34,7 20,5 10,2 3,9 39,8 26,0 19,5 14,6 0,0 32,7 30,9 16,4 20,0 0,0
Nortelândia 52,8 12,3 23,6 10,4 0,9 35,0 15,0 12,5 37,5 0,0 31,0 3,5 44,8 17,2 3,5
Nova Maringá 25,0 50,0 25,0 0,0 0,0 36,4 27,3 22,7 13,6 0,0 26,7 20,0 40,0 13,3 0,0
Rosário Oeste 28,3 27,4 20,8 23,6 0,0 23,8 27,5 11,3 37,5 0,0 31,2 31,2 21,3 16,4 0,0
São José do Rio Claro 21,1 26,3 35,1 15,8 1,8 32,3 35,5 24,7 7,5 0,0 40,0 20,0 34,7 5,3 0,0
Regional Diamantino 36,2 25,2 19,6 17,5 1,5 33,0 23,8 25,0 16,7 1,4 16,9 18,8 51,2 7,7 5,4
Cláudia 28,6 14,3 28,6 28,6 0,0 55,0 0,0 25,0 15,0 5,0 30,8 0,0 38,5 30,8 0,0
Feliz Natal 25,0 0,0 50,0 0,0 25,0 55,3 8,5 21,3 6,4 8,5 33,3 21,2 24,2 18,2 3,0
Lucas do Rio Verde 0,0 0,0 100,0 0,0 0,0 32,2 13,6 20,3 32,2 1,7 24,1 10,1 59,5 5,1 1,3
Nova Mutum 16,3 30,6 34,7 18,4 0,0 22,8 29,8 31,6 10,5 5,3 45,3 29,7 17,2 7,8 0,0
Nova Ubiratã 0,0 0,0 100,0 0,0 0,0 12,5 0,0 50,0 12,5 25,0 30,0 15,0 25,0 25,0 5,0
Santa Rita do Trivelato - - - - - 0,0 42,9 14,3 42,9 0,0 11,1 66,7 11,1 11,1 0,0
Santa Carmem 44,4 33,3 11,1 11,1 0,0 10,0 20,0 60,0 3,3 6,7 34,3 22,9 42,9 0,0 0,0
113
Sinop 40,3 26,6 19,3 13,3 0,4 38,8 25,7 25,2 7,3 3,1 35,3 12,6 39,8 6,3 6,0
Sorriso 25,8 19,4 30,1 21,5 3,2 41,8 22,0 22,6 12,4 1,1 28,8 14,7 42,9 13,1 0,5
Tapurah 23,1 34,6 15,4 23,1 3,9 44,9 3,1 24,5 23,5 4,1 43,2 6,8 22,7 15,9 11,4
União do Sul 16,7 16,7 66,7 0,0 0,0 47,2 11,1 30,6 5,6 5,6 42,9 10,7 35,7 7,1 3,6
Vera 40,0 7,5 45,0 5,0 2,5 39,0 2,4 48,8 9,8 0,0 37,8 5,4 56,8 0,0 0,0
Regional Sinop 33,2 23,8 26,4 15,1 1,5 38,7 19,3 26,9 11,7 3,4 33,8 14,6 39,2 9,1 3,3
Colíder 18,9 5,4 32,4 37,8 5,4 29,0 22,6 27,4 16,1 4,8 33,9 16,1 14,3 21,4 14,3
Itaúba 0,0 33,3 33,3 33,3 0,0 43,2 5,4 24,3 27,0 0,0 53,1 6,3 31,3 9,4 0,0
Marcelândia 26,7 40,7 24,4 8,1 0,0 43,9 14,0 36,5 5,6 0,0 26,9 24,1 42,6 6,5 0,0
Nova Canaã do Norte 42,9 42,9 14,3 0,0 0,0 36,0 16,0 16,0 16,0 16,0 35,5 0,0 41,9 22,6 0,0
Nova Guarita 20,0 0,0 80,0 0,0 0,0 25,0 25,0 33,3 16,7 0,0 0,0 0,0 66,7 33,3 0,0
Nova Santa Helena - - - - - 25,0 0,0 0,0 75,0 0,0 50,0 0,0 0,0 25,0 25,0
Regional Colíder 24,6 29,7 28,3 15,9 1,5 38,1 15,4 29,6 14,2 2,8 33,3 15,8 33,8 13,3 3,9
Guarantã do Norte 33,3 33,3 33,3 0,0 0,0 62,8 4,7 24,4 8,1 0,0 46,1 12,5 32,9 8,6 0,0
Matupá 22,2 14,8 40,7 14,8 7,4 27,9 4,4 42,7 23,5 1,5 34,7 8,0 48,0 9,3 0,0
Novo Mundo 14,3 42,9 42,9 0,0 0,0 28,6 38,1 23,8 9,5 0,0 46,2 7,7 23,1 0,0 23,1
Peixoto de Azevedo 28,7 24,1 32,5 11,8 3,0 23,7 19,6 46,1 6,5 4,1 21,2 9,7 55,2 12,1 1,8
Terra Nova do Norte 21,6 27,0 43,2 8,1 0,0 53,3 22,2 13,3 11,1 0,0 12,5 12,5 56,3 18,8 0,0
Regional Peixoto de Azevedo 27,0 24,1 34,7 11,3 2,9 33,7 16,1 38,2 9,6 2,5 33,0 10,5 44,9 10,2 1,4
Alta Floresta 35,6 14,7 28,8 19,0 1,8 44,3 10,3 26,5 12,4 6,5 33,2 13,4 36,4 12,2 4,9
Apiacás 4,8 4,8 9,5 47,6 33,3 16,1 21,0 41,9 16,1 4,8 35,7 42,9 10,7 10,7 0,0
Carlinda 57,1 0,0 42,9 0,0 0,0 57,7 3,9 23,1 11,5 3,9 41,7 16,7 37,5 4,2 0,0
Nova Bandeirantes 25,0 0,0 0,0 75,0 0,0 13,3 0,0 40,0 0,0 46,7 40,9 22,7 22,7 13,6 0,0
Nova Monte Verde 45,5 9,1 27,3 0,0 18,2 23,1 23,1 30,8 23,1 0,0 14,3 7,1 57,1 7,1 14,3
Paranaíta 38,5 0,0 0,0 23,1 38,5 66,7 8,3 8,3 12,5 4,2 57,1 0,0 35,7 7,1 0,0
Regional Alta Floresta 33,8 11,9 25,1 21,5 7,8 40,6 11,4 28,1 12,8 7,2 34,7 15,8 34,4 11,2 4,0
Aripuanã 40,0 4,0 8,0 32,0 16,0 41,5 15,1 17,0 18,9 7,6 25,6 25,6 37,2 9,3 2,3
Brasnorte 31,3 12,5 18,8 37,5 0,0 44,2 9,6 28,9 17,3 0,0 39,6 18,8 27,1 14,6 0,0
Castanheira 30,0 13,3 10,0 16,7 30,0 39,1 30,4 17,4 13,0 0,0 22,7 9,1 13,6 27,3 27,3
Colniza - - - - - 63,6 0,0 27,3 9,1 0,0 23,1 7,7 63,5 5,8 0,0
114
Cotriguaçu 37,5 12,5 25,0 25,0 0,0 45,7 25,7 8,6 2,9 17,1 65,7 8,6 17,1 2,9 5,7
Juína 20,4 36,6 24,7 18,3 0,0 30,8 27,3 26,2 15,7 0,0 44,1 23,5 19,1 13,2 0,0
Juruena 50,0 18,8 12,5 18,8 0,0 27,3 21,2 6,1 9,1 36,4 33,9 18,6 10,2 0,0 37,3
Regional Juína 28,9 23,0 18,6 23,0 6,4 36,7 21,9 21,4 14,3 5,8 38,0 18,2 26,1 9,9 7,9
Juara 53,3 3,3 13,3 30,0 0,0 52,9 14,2 23,9 9,0 0,0 39,4 16,5 40,9 2,9 0,3
Novo Horizonte do Norte 60,0 0,0 0,0 20,0 20,0 68,0 4,0 8,0 16,0 4,0 58,8 0,0 29,4 11,8 0,0
Porto dos Gaúchos 26,7 6,7 46,7 20,0 0,0 68,2 0,0 27,3 4,6 0,0 23,3 0,0 63,3 3,3 10,0
Tabaporã 33,3 0,0 33,3 33,3 0,0 29,4 11,8 29,4 11,8 17,7 25,0 3,1 53,1 15,6 3,1
Regional Juara 44,1 3,4 23,7 27,1 1,7 54,3 11,4 22,8 9,6 1,8 38,0 13,7 42,9 4,3 1,2
Grupo III 32,5 22,7 24,8 17,1 2,9 38,0 18,1 27,7 12,7 3,5 31,3 15,5 40,4 9,0 3,9
Mato Grosso 29,7 28,4 21,9 15,7 4,4 32,1 27,8 26,6 11,7 1,9 30,4 22,0 34,6 10,3 2,7
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
115
Tabela 6. Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados, segundo nível
de escolaridade, período de ocorrência, Município, Regional de Saúde e Grupo. Mato
Grosso, 1996 a 2007.
1996 a 1999 2000 a 2003 2004 a 2007
Município/Regional/Grupo
Baixa Média Alta Baixa Média Alta Baixa Média Alta
Alto Araguaia
0,0 100,0 0,0 42,4 45,5 12,1 48,2 22,2 29,6
Alto Garças
27,8 61,1 11,1 56,0 40,0 4,0 41,0 41,0 18,0
Alto Taquari
- - - 0,0 50,0 50,0 0,0 50,0 50,0
Araguainha
- - - - - - 0,0 100,0 0,0
Campo Verde
14,3 71,4 14,3 30,7 50,7 18,7 47,9 26,6 25,5
Dom Aquino
25,0 50,0 25,0 19,1 71,4 9,5 60,6 30,3 9,1
Guiratinga
37,5 62,5 0,0 64,5 17,7 17,7 66,2 11,8 22,1
Itiquira
0,0 80,0 20,0 20,0 40,0 40,0 28,6 42,9 28,6
Jaciara
25,9 55,6 18,5 37,9 35,9 26,2 46,3 30,0 23,8
Juscimeira
33,3 50,0 16,7 19,4 64,5 16,1 60,0 17,5 22,5
Paranatinga
42,1 57,9 0,0 53,3 38,7 8,0 61,9 28,6 9,5
Pedra Preta
44,4 50,0 5,6 43,5 48,7 7,8 59,4 26,6 14,1
Poxoréo
23,8 71,4 4,8 45,1 43,9 11,0 54,8 32,2 13,0
Primavera do Leste
27,3 45,5 27,3 30,4 49,1 20,5 41,5 30,6 27,9
Rondonópolis
... ... ... 32,2 57,0 10,8 49,5 32,2 18,3
Santo Antônio do Leste
- - - 50,0 50,0 0,0 25,0 50,0 25,0
São José do Povo
... ... ... 42,9 28,6 28,6 76,9 15,4 7,7
São Pedro da Cipa
9,1 72,7 18,2 61,3 25,8 12,9 38,1 33,3 28,6
Tesouro
0,0 100,0 0,0 44,4 55,6 0,0 42,9 42,9 14,3
Regional Rondonópolis
28,0 60,1 11,9 37,7 49,4 12,9 50,7 30,2 19,2
Acorizal
40,0 60,0 0,0 80,0 20,0 0,0 75,0 0,0 25,0
Barão de Melgaço
66,7 33,3 0,0 61,1 33,3 5,6 78,6 14,3 7,1
Chapada dos Guimarães
0,0 100,0 0,0 53,5 28,2 18,3 48,2 28,9 22,9
Cuiabá
17,5 61,9 20,7 28,6 47,8 23,6 37,6 30,2 32,2
Jangada
0,0 100,0 0,0 46,7 26,7 26,7 53,6 21,4 25,0
Nossa Senhora do Livramento
75,0 25,0 0,0 55,9 44,1 0,0 58,1 19,4 22,6
Nova Brasilândia
66,7 33,3 0,0 39,7 32,9 27,4 41,7 36,1 22,2
Planalto da Serra
50,0 50,0 0,0 60,0 20,0 20,0 100,0 0,0 0,0
Poconé
38,5 56,4 5,1 36,6 45,5 17,8 65,0 29,0 6,0
Santo Antônio do Leverger
25,0 75,0 0,0 42,0 52,0 6,0 57,1 30,4 12,5
Várzea Grande
25,4 60,1 14,6 36,8 44,4 18,8 39,2 28,4 32,5
Regional Baixada Cuiabana
21,2 60,9 17,9 32,7 45,8 21,5 40,5 29,4 30,2
Araputanga
11,1 74,1 14,8 52,2 31,5 16,3 48,4 26,6 25,0
Cáceres
27,1 57,9 15,0 31,8 44,2 24,0 44,1 27,8 28,1
Curvelândia
- - - 57,1 42,9 0,0 44,4 11,1 44,4
Glória d'Oeste
100,0 0,0 0,0 25,0 62,5 12,5 55,6 33,3 11,1
Indiavaí
50,0 50,0 0,0 33,3 44,4 22,2 40,0 53,3 6,7
Lambari d'Oeste
66,7 33,3 0,0 45,0 45,0 10,0 61,5 30,8 7,7
Mirassol d'Oeste
29,8 59,6 10,6 59,0 25,8 15,2 47,4 24,1 28,5
Porto Esperidião
33,3 50,0 16,7 28,6 48,6 22,9 68,4 21,1 10,5
Reserva do Cabaçal
60,0 40,0 0,0 71,4 14,3 14,3 50,0 16,7 33,3
Rio Branco
33,3 66,7 0,0 51,8 41,1 7,1 50,0 18,2 31,8
Salto do Céu
0,0 75,0 25,0 56,3 25,0 18,8 37,5 29,2 33,3
São José dos Quatro Marcos
12,9 80,7 6,5 46,2 40,9 12,9 62,2 28,9 8,9
116
Regional Cáceres
27,7 60,9 11,3 42,0 38,9 19,1 47,9 26,6 25,5
Alto Boa Vista
60,0 40,0 0,0 66,7 14,3 19,1 51,3 35,9 12,8
Luciara
100,0 0,0 0,0 35,3 47,1 17,7 37,5 37,5 25,0
Novo Santo Antônio
- - - - - - 100,0 0,0 0,0
São Félix do Araguaia
15,8 84,2 0,0 29,4 54,4 16,2 46,0 35,1 18,9
Serra Nova Dourada
100,0 0,0 0,0 50,0 50,0 0,0
Regional São F. Araguaia
24,4 75,6 0,0 39,5 44,0 16,5 48,3 35,6 16,1
Grupo I
22,6 61,5 16,0 35,0 44,2 20,8 42,1 29,0 28,9
Canabrava do Norte
100,0 0,0 0,0 65,0 30,0 5,0 41,2 52,9 5,9
Confresa
28,6 67,9 3,6 48,3 40,4 11,4 44,3 31,0 24,8
Porto Alegre do Norte
27,8 72,2 0,0 13,6 60,6 25,8 38,2 36,4 25,5
Santa Cruz do Xingu
- - - 40,0 60,0 0,0 25,0 50,0 25,0
Santa Terezinha
0,0 75,0 25,0 58,6 13,8 27,6 51,4 40,0 8,6
São José do Xingu
40,0 60,0 0,0 45,2 51,6 3,2 45,5 40,9 13,6
Vila Rica
20,0 60,0 20,0 39,8 55,3 4,9 41,0 36,1 22,9
Regional Porto A do Norte
28,8 64,4 6,9 41,0 46,7 12,2 42,6 37,1 20,3
Campos de Júlio
0,0 100,0 0,0 14,3 85,7 0,0 44,4 33,3 22,2
Comodoro
7,1 85,7 7,1 30,2 53,5 16,3 48,9 26,7 24,4
Conquista D'Oeste
- - - 37,5 50,0 12,5 27,3 54,6 18,2
Figueirópolis d'Oeste
14,3 85,7 0,0 63,6 27,3 9,1 66,7 22,2 11,1
Jauru
55,6 44,4 0,0 51,9 44,4 3,7 63,3 26,7 10,0
Nova Lacerda
66,7 33,3 0,0 57,1 33,3 9,5 41,2 47,1 11,8
Pontes e Lacerda
21,7 72,5 5,8 50,9 37,8 11,3 49,3 29,8 20,9
Vale de São Domingos
- - - 66,7 33,3 0,0 83,3 0,0 16,7
Vila Bela da Santíssima Trindade
40,0 40,0 20,0 51,9 44,4 3,7 51,6 45,2 3,2
Regional Pontes e Lacerda
24,1 70,4 5,6 48,5 41,2 10,3 50,4 31,4 18,2
Água Boa
39,1 56,5 4,4 32,2 57,8 10,0 46,7 31,0 22,3
Bom Jesus do Araguaia
- - - 77,8 22,2 0,0 66,7 33,3 0,0
Canarana
30,0 65,0 5,0 40,0 46,7 13,3 41,7 44,6 13,7
Cocalinho
0,0 100,0 0,0 46,2 46,2 7,7 50,0 31,3 18,8
Gaúcha do Norte
0,0 100,0 0,0 50,0 16,7 33,3 46,2 46,2 7,7
Nova Naza
- - - 50,0 0,0 50,0 83,3 8,3 8,3
Querência
11,1 88,9 0,0 21,9 68,8 9,4 48,9 31,9 19,2
Ribeirão Cascalheira
10,0 86,7 3,3 30,2 58,5 11,3 33,3 45,5 21,2
Regional Água Boa
22,4 74,1 3,5 36,0 52,3 11,7 46,1 36,2 17,8
Arenápolis
43,1 53,5 3,5 38,0 45,1 16,9 53,1 16,3 30,6
Barra do Bugres
32,6 60,9 6,5 44,1 40,5 15,4 64,5 18,4 17,1
Campo Novo do Parecis
14,8 81,5 3,7 27,2 51,2 21,6 57,1 22,5 20,4
Denise
20,0 60,0 20,0 32,6 41,9 25,6 33,3 55,6 11,1
Nova Marilândia
50,0 50,0 0,0 50,0 31,8 18,2 58,3 29,2 12,5
Nova Olímpia
0,0 100,0 0,0 42,4 52,5 5,1 53,7 24,1 22,2
Porto Estrela
47,4 52,6 0,0 73,4 20,3 6,3 92,9 7,1 0,0
Santo Afonso
20,0 80,0 0,0 47,6 47,6 4,8 60,0 20,0 20,0
Sapezal
14,3 85,7 0,0 22,2 62,5 15,3 33,3 43,1 23,5
Tangará da Serra
18,6 71,7 9,7 27,9 52,8 19,3 36,8 29,4 33,9
Regional Tangará da Serra
27,3 66,4 6,2 33,7 48,9 17,4 44,8 27,2 28,0
Araguaiana
11,1 55,6 33,3 38,5 53,9 7,7 55,9 23,5 20,6
Barra do Garças
22,6 66,7 10,8 24,7 51,8 23,6 39,2 32,1 28,7
Campinápolis
0,0 100,0 0,0 34,6 41,8 23,6 44,0 44,0 12,0
General Carneiro
75,0 0,0 25,0 87,5 12,5 0,0 50,0 37,5 12,5
Nova Xavantina
16,7 66,7 16,7 28,0 54,7 17,4 43,3 33,0 23,7
Novo São Joaquim
33,3 66,7 0,0 36,4 51,5 12,1 60,5 27,9 11,6
117
Pontal do Araguaia
75,0 25,0 0,0 26,1 47,8 26,1 29,2 29,2 41,7
Ponte Branca
40,0 40,0 20,0 33,3 50,0 16,7 75,0 25,0 0,0
Ribeirãozinho
... ... ... 80,0 20,0 0,0 59,3 25,9 14,8
Torixoréu
0,0 85,7 14,3 52,6 42,1 5,3 48,3 31,0 20,7
Regional Barra do Garças
22,5 64,9 12,6 28,9 50,8 20,3 43,2 31,6 25,2
Grupo II
25,4 67,4 7,2 35,2 48,6 16,2 45,0 31,2 23,8
Alto Paraguai
41,2 47,1 11,8 44,1 45,8 10,2 43,2 36,4 20,5
Diamantino
45,0 50,0 5,0 36,2 46,1 17,8 44,4 31,2 24,4
Nobres
18,8 75,0 6,3 23,0 59,8 17,2 41,8 43,0 15,2
Nortelândia
35,7 50,0 14,3 30,8 59,0 10,3 40,5 35,1 24,3
Nova Maringá
0,0 100,0 0,0 36,4 50,0 13,6 54,6 22,7 22,7
Rosário Oeste
27,8 61,1 11,1 51,3 42,5 6,3 45,8 44,4 9,7
São José do Rio Claro
16,7 83,3 0,0 53,4 40,9 5,7 53,4 33,1 13,5
Regional Diamantino
32,0 59,2 8,8 38,6 48,8 12,6 45,6 33,7 20,7
Cláudia
... ... ... 31,6 57,9 10,5 58,8 35,3 5,9
Feliz Natal
0,0 100,0 0,0 32,6 60,5 7,0 58,6 31,4 10,0
Lucas do Rio Verde
... ... ... 43,1 50,0 6,9 44,3 27,4 28,3
Nova Mutum
5,3 84,2 10,5 33,3 43,9 22,8 36,8 34,5 28,7
Nova Ubiratã
0,0 100,0 0,0 77,8 22,2 0,0 46,9 40,6 12,5
Santa Rita do Trivelato
- - - 50,0 50,0 0,0 50,0 25,0 25,0
Santa Carmem
20,0 80,0 0,0 40,9 40,9 18,2 47,4 31,6 21,1
Sinop
16,2 78,1 5,7 26,3 56,5 17,2 40,4 36,6 23,0
Sorriso
9,7 83,9 6,5 20,0 68,8 11,2 32,7 50,8 16,5
Tapurah
33,3 66,7 0,0 57,1 35,7 7,1 33,3 31,8 34,9
União do Sul
16,7 83,3 0,0 51,4 48,6 0,0 50,0 36,7 13,3
Vera
22,2 77,8 0,0 44,7 42,1 13,2 48,9 38,3 12,8
Regional Sinop
14,5 80,1 5,4 32,7 54,1 13,2 40,9 38,0 21,2
Colíder
16,7 83,3 0,0 37,9 50,0 12,1 62,8 18,0 19,2
Itaúba
0,0 100,0 0,0 29,7 62,2 8,1 51,3 38,5 10,3
Marcelândia
13,6 81,8 4,6 30,1 57,3 12,6 36,4 42,4 21,2
Nova Canaã do Norte
0,0 75,0 25,0 41,7 37,5 20,8 48,7 37,8 13,5
Nova Guarita
100,0 0,0 0,0 50,0 41,7 8,3 33,3 33,3 33,3
Nova Santa Helena
- - - 75,0 25,0 0,0 25,0 75,0 0,0
Regional Colíder
14,7 79,4 5,9 34,9 52,9 12,2 46,5 35,7 17,9
Guarantã do Norte
0,0 100,0 0,0 76,5 18,8 4,7 62,9 27,7 9,4
Matupá
66,7 33,3 0,0 40,3 50,8 9,0 47,8 35,9 16,3
Novo Mundo
60,0 40,0 0,0 66,7 27,8 5,6 45,8 33,3 20,8
Peixoto de Azevedo
9,2 84,2 6,6 25,9 71,3 2,8 54,6 30,3 15,2
Terra Nova do Norte
25,0 75,0 0,0 44,2 39,5 16,3 79,2 8,3 12,5
Regional Peixoto de Azevedo
17,0 78,0 5,0 39,6 55,2 5,3 57,2 29,4 13,3
Alta Floresta
19,6 73,9 6,5 39,2 41,3 19,6 48,0 29,0 23,0
Apiacás
50,0 50,0 0,0 61,4 29,8 8,8 62,5 25,0 12,5
Carlinda
40,0 60,0 0,0 60,0 30,0 10,0 63,2 21,1 15,8
Nova Bandeirantes
0,0 100,0 0,0 33,3 55,6 11,1 66,7 21,2 12,1
Nova Monte Verde
25,0 75,0 0,0 25,0 41,7 33,3 70,0 20,0 10,0
Paranaíta
0,0 100,0 0,0 45,8 37,5 16,7 63,6 27,3 9,1
Regional Alta Floresta
22,0 72,9 5,1 43,4 39,4 17,3 53,4 26,9 19,7
Aripuanã
0,0 100,0 0,0 30,4 54,4 15,2 48,0 38,0 14,0
Brasnorte
27,3 72,7 0,0 36,5 46,2 17,3 50,0 32,0 18,0
Castanheira
20,0 80,0 0,0 22,7 68,2 9,1 44,0 44,0 12,0
118
Colniza
- - - 36,4 54,6 9,1 31,8 50,8 17,5
Cotriguaçu
60,0 20,0 20,0 40,0 45,7 14,3 58,7 30,4 10,9
Juína
40,9 59,1 0,0 35,4 44,9 19,6 55,3 24,1 20,6
Juruena
0,0 66,7 33,3 57,6 30,3 12,1 61,9 36,5 1,6
Regional Juína
32,0 64,0 4,0 36,7 46,8 16,5 51,4 33,4 15,2
Juara
21,4 78,6 0,0 60,9 30,5 8,6 60,2 25,9 13,9
Novo Horizonte do Norte
100,0 0,0 0,0 45,8 41,7 12,5 57,9 31,6 10,5
Porto dos Gaúchos
92,3 7,7 0,0 50,0 45,0 5,0 54,3 40,0 5,7
Tabaporã
50,0 50,0 0,0 47,1 41,2 11,8 54,3 25,7 20,0
Regional Juara
50,0 50,0 0,0 57,1 34,0 9,0 59,2 27,2 13,6
Grupo III
23,7 70,9 5,5 38,3 49,4 12,4 48,8 33,0 18,2
Mato Grosso
23,9 65,0 11,2 36,3 47,3 16,4 46,2 31,0 22,7
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
119
Tabela 7. Distribuição proporcional de casos de hanseníase detectados, segundo grau de incapacidade, período de ocorrência,
Município, Regional de Saúde e Grupo. Mato Grosso, 1996 a 2007.
1996 a 1999 2000 a 2003 2004 a 2007
Município/Regional
Grau 0 Grau I Grau II Avaliado Grau 0 Grau I Grau II Avaliado Grau 0 Grau I Grau II Avaliado
Alto Araguaia
100,0 0,0 0,0 83,3 94,3 2,9 2,9 100,0 76,9 15,4 7,7 100,0
Alto Garças
95,0 5,0 0,0 100,0 100,0 0,0 0,0 100,0 95,0 5,0 0,0 100,0
Alto Taquari
- - - - 100,0 0,0 0,0 100,0 100,0 0,0 0,0 100,0
Araguainha
- - - - - - - - 100,0 0,0 0,0 100,0
Campo Verde
95,6 4,4 0,0 90,0 88,2 11,8 0,0 96,2 86,3 13,8 0,0 93,0
Dom Aquino
100,0 0,0 0,0 75,6 100,0 0,0 0,0 91,3 81,3 18,8 0,0 94,1
Guiratinga
84,9 15,2 0,0 66,0 88,1 7,5 4,5 87,0 85,1 11,9 3,0 100,0
Itiquira
100,0 0,0 0,0 75,0 90,9 9,1 0,0 100,0 100,0 0,0 0,0 75,0
Jaciara
79,6 15,9 4,6 97,8 88,2 6,9 4,9 99,0 87,7 7,4 4,9 98,8
Juscimeira
86,0 8,8 5,3 98,3 93,3 6,7 0,0 90,9 94,6 2,7 2,7 92,5
Paranatinga
51,7 45,7 2,7 98,1 84,3 14,4 1,3 100,0 76,2 20,2 3,7 98,2
Pedra Preta
94,7 4,0 1,3 96,2 84,0 14,3 1,7 89,5 88,4 10,1 1,5 100,0
Poxoréo
87,1 3,5 9,4 89,5 85,5 12,1 2,4 98,8 89,5 7,9 2,6 97,4
Primavera do Leste
75,0 15,6 9,4 50,8 89,7 9,2 1,2 73,7 58,5 37,0 4,4 87,7
Rondonópolis
... ... ... ... 92,4 6,3 1,3 99,1 88,7 7,1 4,2 100,0
Santo Antônio do Leste
- - - - 100,0 0,0 0,0 100,0 100,0 0,0 0,0 88,9
São José do Povo
60,0 30,0 10,0 100,0 85,7 14,3 0,0 87,5 58,3 41,7 0,0 100,0
São Pedro da Cipa
90,9 4,6 4,6 100,0 93,8 3,1 3,1 100,0 95,2 0,0 4,8 100,0
Tesouro
100,0 0,0 0,0 100,0 83,3 11,1 5,6 100,0 50,0 28,6 21,4 100,0
Regional Rondonópolis
79,7 16,6 3,7 88,5 90,1 8,2 1,7 95,8
84,7 11,7 3,6 97,7
Acorizal
66,7 26,7 6,7 65,2 87,5 6,3 6,3 88,9 66,7 33,3 0,0 100,0
Barão de Melgaço
22,2 55,6 22,2 31,0 81,3 6,3 12,5 80,0 81,3 18,8 0,0 94,1
Chapada dos Guimarães
50,0 50,0 0,0 88,9 84,0 4,0 12,0 96,2 70,5 15,8 13,7 93,1
Cuiabá
88,4 8,0 3,6 80,9 80,9 13,3 5,8 80,9 78,8 15,7 5,5 81,3
Jangada
90,0 10,0 0,0 100,0 100,0 0,0 0,0 66,7 71,0 12,9 16,1 93,9
120
Nossa Senhora do Livramento
90,0 5,0 5,0 100,0 71,4 25,7 2,9 94,6 80,7 19,4 0,0 93,9
Nova Brasilândia
93,8 6,3 0,0 43,2 45,0 35,0 20,0 81,1 82,4 8,8 8,8 97,1
Planalto da Serra
83,3 16,7 0,0 42,9 100,0 0,0 0,0 9,1 100,0 0,0 0,0 50,0
Poconé
65,0 29,9 5,1 90,7 82,5 13,4 4,1 84,4 73,3 23,3 3,5 86,0
Santo Antônio do Leverger
57,1 42,9 0,0 50,0 79,1 16,3 4,7 79,6 67,7 22,6 9,7 89,9
Várzea Grande
83,6 12,4 4,0 71,6 89,0 8,0 3,1 80,7 84,5 12,3 3,2 89,1
Regional Baixada Cuiabana
85,8 10,4 3,8 77,6 82,3 12,2 5,5 81,2
79,6 15,2 5,2 84,7
Araputanga
72,1 27,9 0,0 62,9 95,5 4,5 0,0 97,8 94,3 5,7 0,0 100,0
Cáceres
76,7 18,9 4,4 96,3 76,3 19,5 4,3 87,8 71,9 25,4 2,6 84,8
Curvelândia
- - - - 66,7 33,3 0,0 50,0 50,0 25,0 25,0 80,0
Glória d'Oeste
100,0 0,0 0,0 50,0 100,0 0,0 0,0 37,5 62,5 37,5 0,0 88,9
Indiavaí
100,0 0,0 0,0 75,0 83,3 16,7 0,0 66,7 78,6 7,1 14,3 93,3
Lambari d'Oeste
100,0 0,0 0,0 81,5 90,5 0,0 9,5 95,5 66,7 25,0 8,3 92,3
Mirassol d'Oeste
94,2 1,0 4,9 65,6 77,8 18,8 3,4 65,7 71,2 25,0 3,9 90,4
Porto Esperidião
44,4 33,3 22,2 56,3 71,9 21,9 6,3 94,1 94,7 0,0 5,3 100,0
Reserva do Cabaçal
64,7 35,3 0,0 94,4 72,7 27,3 0,0 100,0 92,9 7,1 0,0 93,3
Rio Branco
84,3 5,9 9,8 100,0 88,9 9,3 1,9 100,0 64,4 33,3 2,2 100,0
Salto do Céu
71,4 28,6 0,0 58,3 81,8 9,1 9,1 100,0 76,0 24,0 0,0 96,2
São José dos Quatro Marcos
96,3 2,4 1,2 79,6 98,8 1,2 0,0 86,7 89,8 10,2 0,0 87,5
Regional Cáceres
80,9 15,0 4,1 85,1 81,7 14,9 3,4 85,6
78,0 19,6 2,5 90,8
Alto Boa Vista
72,7 18,2 9,1 36,7 57,7 38,5 3,9 92,9 41,0 53,9 5,1 100,0
Luciara
100,0 0,0 0,0 80,0 100,0 0,0 0,0 94,4 71,4 14,3 14,3 100,0
Novo Santo Antônio
- - - - - - - - 0,0 100,0 0,0 100,0
São Félix do Araguaia
62,0 25,0 13,0 95,2 59,5 28,4 12,2 100,0 70,0 12,5 17,5 100,0
Serra Nova Dourada
100,0 0,0 0,0 100,0 100,0 0,0 0,0 100,0
Regional São F. Araguaia
64,4 23,5 12,2 82,1 65,8 25,8 8,3 97,6
57,3 31,5 11,2 100,0
Grupo I
84,2 11,8 4,1 79,2 81,7 13,2 5,1 82,6
78,7 16,5 4,9 86,3
Canabrava do Norte
80,0 20,0 0,0 100,0 45,0 35,0 20,0 90,9 83,9 16,1 0,0 96,9
Confresa
77,1 20,5 2,4 68,0 90,9 5,8 3,3 100,0 79,6 16,7 3,7 99,1
121
Porto Alegre do Norte
63,4 26,8 9,9 71,7 80,6 17,9 1,5 100,0 91,2 7,0 1,8 100,0
Santa Cruz do Xingu
- - - - 100,0 0,0 0,0 100,0 100,0 0,0 0,0 72,7
Santa Terezinha
27,8 55,6 16,7 69,2 88,9 11,1 0,0 100,0 82,1 15,4 2,6 100,0
São José do Xingu
63,0 29,6 7,4 75,0 97,1 0,0 2,9 100,0 79,0 21,1 0,0 95,0
Vila Rica
60,0 26,7 13,3 88,2 76,2 14,3 9,5 99,1 75,0 17,7 7,4 86,1
Regional Porto A do Norte
65,8 26,9 7,3 71,8 83,3 11,6 5,2 99,2
81,8 14,9 3,3 95,1
Campos de Júlio
50,0 50,0 0,0 66,7 66,7 16,7 16,7 54,6 77,8 22,2 0,0 100,0
Comodoro
82,4 14,7 2,9 81,0 100,0 0,0 0,0 51,2 64,1 33,3 2,6 88,6
Conquista D'Oeste
100,0 0,0 0,0 100,0 50,0 37,5 12,5 100,0
Figueirópolis d'Oeste
66,7 16,7 16,7 75,0 100,0 0,0 0,0 90,0 100,0 0,0 0,0 100,0
Jauru
82,1 17,9 0,0 70,0 100,0 0,0 0,0 74,1 96,2 0,0 3,9 86,7
Nova Lacerda
40,0 60,0 0,0 50,0 87,5 8,3 4,2 96,0 100,0 0,0 0,0 30,8
Pontes e Lacerda
67,2 24,9 8,0 98,1 48,5 48,1 3,4 99,2 79,3 17,5 3,2 100,0
Vale de São Domingos
- - - - 75,0 25,0 0,0 100,0 50,0 50,0 0,0 50,0
Vila Bela da Santíssima Trindade
80,0 20,0 0,0 83,3 81,5 14,8 3,7 90,0 54,6 45,5 0,0 71,0
Regional Pontes e Lacerda
70,1 23,5 6,4 89,5 62,6 34,3 3,1 90,1
76,9 20,1 3,0 92,0
Água Boa
81,0 4,8 14,3 19,3 83,5 12,9 3,5 92,4 89,2 8,5 2,3 98,3
Bom Jesus do Araguaia
- - - - 85,7 14,3 0,0 87,5 41,7 58,3 0,0 100,0
Canarana
95,0 5,0 0,0 27,0 96,9 3,1 0,0 76,8 86,6 11,3 2,1 100,0
Cocalinho
50,0 50,0 0,0 15,4 100,0 0,0 0,0 91,7 92,9 7,1 0,0 93,3
Gaúcha do Norte
0,0 100,0 0,0 100,0 100,0 0,0 0,0 42,9 66,7 33,3 0,0 69,2
Nova Naza
100,0 0,0 0,0 50,0 90,9 9,1 0,0 100,0
Querência
69,2 15,4 15,4 41,9 91,7 8,3 0,0 92,3 94,7 5,3 0,0 80,9
Ribeirão Cascalheira
74,0 20,0 6,0 53,8 94,1 5,9 0,0 100,0 72,7 27,3 0,0 100,0
Regional Água Boa
77,6 15,0 7,5 33,3 91,7 7,2 1,1 86,1
86,0 12,4 1,6 96,2
Arenápolis
86,2 12,2 1,6 80,4 82,4 13,5 4,1 100,0 82,6 8,7 8,7 93,9
Barra do Bugres
66,2 21,8 12,0 96,4 84,9 11,1 4,0 99,0 85,5 13,8 0,6 98,2
Campo Novo do Parecis
89,1 10,9 0,0 83,6 55,7 37,7 6,6 45,2 66,3 26,3 7,4 100,0
Denise
66,7 25,0 8,3 77,4 80,0 20,0 0,0 92,1 80,0 15,0 5,0 100,0
122
Nova Marilândia
33,3 58,3 8,3 63,2 95,8 4,2 0,0 96,0 83,3 12,5 4,2 100,0
Nova Olímpia
82,4 0,0 17,7 63,0 25,4 71,4 3,2 100,0 56,8 36,4 6,8 88,0
Porto Estrela
85,0 10,0 5,0 81,6 74,5 19,6 5,9 76,1 75,0 16,7 8,3 92,3
Santo Afonso
66,7 33,3 0,0 30,0 77,8 11,1 11,1 100,0 80,0 6,7 13,3 100,0
Sapezal
60,0 40,0 0,0 71,4 87,2 10,3 2,6 66,1 77,6 16,3 6,1 98,0
Tangará da Serra
90,5 7,3 2,3 77,1 93,4 5,0 1,7 85,1 89,2 9,8 1,0 67,2
Regional Tangará da Serra
81,9 13,3 4,8 79,6 84,5 12,8 2,8 84,1
83,2 13,9 3,0 79,2
Araguaiana
93,6 6,5 0,0 60,8 100,0 0,0 0,0 77,5 57,1 31,4 11,4 100,0
Barra do Garças
98,2 1,9 0,0 28,7 94,9 3,4 1,7 74,2 74,0 21,7 4,3 92,7
Campinápolis
96,9 0,0 3,1 57,1 94,5 2,7 2,7 93,6 97,8 2,2 0,0 97,9
General Carneiro
100,0 0,0 0,0 42,9 100,0 0,0 0,0 100,0 100,0 0,0 0,0 100,0
Nova Xavantina
84,8 10,9 4,4 40,0 87,9 8,9 3,2 89,2 74,7 19,0 6,3 90,8
Novo São Joaquim
50,0 50,0 0,0 10,5 88,2 5,9 5,9 51,5 81,3 12,5 6,3 74,4
Pontal do Araguaia
82,4 5,9 11,8 94,4 85,7 14,3 0,0 95,5 71,4 23,8 4,8 91,3
Ponte Branca
50,0 0,0 50,0 20,0 60,0 40,0 0,0 71,4 80,0 20,0 0,0 100,0
Ribeirãozinho
66,7 33,3 0,0 37,5 25,0 75,0 0,0 80,0 87,5 4,2 8,3 88,9
Torixoréu
80,8 19,2 0,0 96,3 26,7 66,7 6,7 79,0 30,0 66,7 3,3 100,0
Regional Barra do Garças
91,2 6,6 2,2 38,5 90,9 6,9 2,2 79,2
74,0 21,3 4,8 92,3
Grupo II
83,1 16,9 5,5 59,0 83,9 13,3 2,8 85,5
80,4 16,4 3,2 88,1
Alto Paraguai
94,4 1,9 3,7 71,1 93,2 3,4 3,4 95,2 88,6 11,4 0,0 95,7
Diamantino
87,1 10,8 2,2 86,9 45,1 54,9 0,0 98,7 43,0 54,4 2,6 99,3
Nobres
93,5 6,5 0,0 60,6 92,6 7,4 0,0 99,2 81,0 19,0 0,0 100,0
Nortelândia
51,6 43,2 5,3 89,6 78,4 21,6 0,0 92,5 50,0 19,2 30,8 72,2
Nova Maringá
100,0 0,0 0,0 100,0 95,5 4,6 0,0 100,0 89,5 10,5 0,0 100,0
Rosário Oeste
89,4 8,7 1,9 98,1 91,3 7,5 1,3 100,0 88,7 8,5 2,8 96,0
São José do Rio Claro
90,9 3,6 5,5 96,5 88,2 10,8 1,1 100,0 52,6 43,0 4,4 98,5
Regional Diamantino
83,0 14,1 2,9 82,7 78,1 21,2 0,7 98,4
54,7 42,1 3,3 97,8
Cláudia
100,0 0,0 0,0 85,7 80,0 20,0 0,0 100,0 70,6 29,4 0,0 89,5
Feliz Natal
100,0 0,0 0,0 100,0 93,6 4,3 2,1 100,0 74,6 11,9 13,4 95,7
123
Lucas do Rio Verde
0,0 100,0 0,0 100,0 72,4 17,2 10,3 98,3 53,5 37,7 8,8 100,0
Nova Mutum
80,5 9,8 9,8 83,7 74,5 21,6 3,9 92,7 46,5 44,2 9,3 96,6
Nova Ubiratã
100,0 0,0 0,0 100,0 0,0 0,0 0,0 0,0 62,5 37,5 0,0 61,5
Santa Rita do Trivelato
- - - - 42,9 42,9 14,3 100,0 33,3 66,7 0,0 100,0
Santa Carmem
100,0 0,0 0,0 77,8 65,2 34,8 0,0 76,7 73,7 26,3 0,0 100,0
Sinop
88,5 9,7 1,8 97,0 81,3 14,4 4,4 92,6 57,8 34,8 7,5 87,7
Sorriso
81,3 16,5 2,2 97,9 88,5 9,6 1,9 58,8 84,2 13,4 2,4 98,0
Tapurah
90,9 0,0 9,1 42,3 87,0 10,9 2,2 93,9 92,1 6,4 1,6 96,9
União do Sul
100,0 0,0 0,0 33,3 91,7 5,6 2,8 100,0 87,1 9,7 3,2 100,0
Vera
51,4 40,5 8,1 92,5 56,1 39,0 4,9 100,0 62,5 27,1 10,4 100,0
Regional Sinop
83,4 13,3 3,3 91,1 80,9 15,2 3,9 87,3
67,4 26,6 6,1 93,8
Colíder
41,4 37,9 20,7 78,4 93,2 5,1 1,7 96,7 93,7 6,4 0,0 81,8
Itaúba
100,0 0,0 0,0 66,7 97,2 2,8 0,0 100,0 92,3 7,7 0,0 100,0
Marcelândia
79,8 9,5 10,7 97,7 95,1 3,0 2,0 97,1 64,3 26,2 9,5 90,0
Nova Canaã do Norte
66,7 33,3 0,0 85,7 77,3 13,6 9,1 88,0 81,1 16,2 2,7 100,0
Nova Guarita
80,0 20,0 0,0 100,0 100,0 0,0 0,0 100,0 100,0 0,0 0,0 66,7
Nova Santa Helena
- - - - 75,0 0,0 25,0 100,0 87,5 12,5 0,0 100,0
Regional Colíder
70,6 17,5 11,9 91,3 93,2 4,3 2,6 96,7
78,2 17,1 4,7 90,5
Guarantã do Norte
50,0 50,0 0,0 66,7 80,7 14,5 4,8 97,7 80,7 17,3 2,0 98,5
Matupá
46,2 38,5 15,4 48,2 47,5 45,9 6,6 89,7 64,1 25,0 10,9 100,0
Novo Mundo
100,0 0,0 0,0 71,4 95,2 4,8 0,0 100,0 91,7 8,3 0,0 85,7
Peixoto de Azevedo
58,8 36,4 4,9 69,6 65,0 22,9 12,1 54,3 70,8 19,3 9,9 80,5
Terra Nova do Norte
55,6 36,1 8,3 97,3 66,7 15,6 17,8 100,0 54,6 31,8 13,6 95,7
Regional Peixoto de Azevedo
58,4 35,8 5,9 71,1 67,6 22,9 9,5 72,2
73,9 19,6 6,6 91,4
Alta Floresta
84,1 8,6 7,3 92,6 87,7 8,5 3,9 99,7 70,1 23,2 6,7 92,3
Apiacás
16,7 66,7 16,7 28,6 73,3 16,7 9,7 96,8 43,9 48,8 7,3 97,6
Carlinda
40,0 40,0 20,0 71,4 89,5 10,5 0,0 86,4 38,9 36,1 25,0 92,3
Nova Bandeirantes
100,0 0,0 0,0 100,0 61,5 23,1 12,5 81,3 45,2 48,4 6,5 96,9
Nova Monte Verde
85,7 14,3 0,0 63,6 63,6 9,1 25,0 91,7 52,6 36,8 10,5 95,0
124
Paranaíta
40,0 0,0 60,0 38,5 91,3 4,4 4,2 95,8 70,6 23,5 5,9 94,4
Regional Alta Floresta
79,8 11,2 9,0 81,3 84,4 10,0 5,5 97,4
62,7 29,0 8,4 93,3
Aripuanã
60,9 30,4 8,7 92,0 82,4 9,8 7,8 96,2 64,0 22,0 14,0 96,2
Brasnorte
81,8 13,6 4,6 68,8 76,9 21,2 1,9 98,1 95,6 4,4 0,0 93,8
Castanheira
100,0 0,0 0,0 80,0 90,9 9,1 0,0 95,7 57,1 23,8 19,1 84,0
Colniza
- - - - 90,0 10,0 0,0 90,9 98,4 0,0 1,6 98,4
Cotriguaçu
100,0 0,0 0,0 75,0 91,2 2,9 5,9 97,1 79,6 18,2 2,3 97,8
Juína
78,0 18,7 3,3 97,9 79,9 14,8 5,3 98,8 83,2 16,2 0,6 98,8
Juruena
93,3 6,7 0,0 93,8 94,4 0,0 5,6 54,6 89,1 9,4 1,6 100,0
Regional Juína
81,2 15,5 3,3 88,7 82,6 12,6 4,8 93,9
83,7 13,0 3,3 97,2
Juara
96,7 0,0 3,3 100,0 74,2 23,9 1,9 100,0 66,7 31,1 2,3 100,0
Novo Horizonte do Norte
100,0 0,0 0,0 80,0 91,3 4,4 4,4 88,5 83,3 11,1 5,6 100,0
Porto dos Gaúchos
73,3 26,7 0,0 100,0 90,9 9,1 0,0 100,0 56,0 32,0 12,0 75,8
Tabaporã
71,4 28,6 0,0 77,8 90,9 9,1 0,0 78,6 67,7 29,0 3,2 86,1
Regional Juara
87,5 10,7 1,8 94,9 78,7 19,4 1,9 97,2
66,8 30,2 3,0 97,3
Grupo III
78,5 16,8 4,7 84,3 80,2 15,7 4,1 90,3
67,3 27,7 5,0 94,8
Mato Grosso
82,4 14,2 4,4 76,1 83,1 13,2 4,3 87,5
75,9 19,8 4,4 91,1
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT
125
ANEXO 2 - Correlação entre Cobertura Populacional do PSF e Coeficiente de
Detecção segundo Regional de Saúde, 2000 a 2007.
Figura 1. Correlação entre Cobertura populacional do PSF e
Coeficiente de detecção, Baixada Cuiabana, 2000 a 2007.
y = -0,2156x + 14,852
R
2
= 0,7773
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 35,00 40,00
% Cobertura PSF
Coeficiente de Detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
Figura 2. Correlação entre Cobertura populacional do PSF e
Coeficiente de detecção, Regional de Cáceres, 2000 a 2007.
y = -0,1355x + 19,555
R
2
= 0,2634
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
16,00
18,00
0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00
% Cobertura PSF
Coeficiente de Detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
126
Figura 3. Correlação entre Cobertura populacional do PSF e
Coeficiente de detecção, S. Félix do Araguaia, 2000 a 2007.
y = 0,0366x + 12,122
R
2
= 0,0323
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00
% Cobertura PSF
Coeficiente de Detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
Figura 4 .Correlação entre Cobertura populacional do PSF e
Coeficiente de detecção, Regional de Porto Alegre do Norte, 2000
a 2007
y = -0,0629x + 17,461
R
2
= 0,1517
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
0 102030405060708090100
% Cobertura PSF
Coeficiente de detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
127
Figura 5. Correlação entre Cobertura populacional do PSF e
Coeficiente de detecção, Regional de Pontes e Lacerda, 2000
a 2007
y = -0,0359x + 10,758
R
2
= 0,119
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
0 10203040506070
% Cobertura PSF
Coeficiente de Detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
Figura 6. Correlação entre Cobertura populacional do PSF e
Coeficiente de detecção, Regional de Água Boa, 2000 a 2007
y = 0,0896x + 10,194
R
2
= 0,6575
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
0 1020304050607080
% Cobertura PSF
Coeficiente de detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
128
Figura 7. Correlação entre Cobertura populacional do PSF e
Coeficiente de detecção, Regional de Tangará da Serra, 2000 a
2007
y = -0,1166x + 25,012
R
2
= 0,2954
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
0 1020304050607080
% Cobertura PSF
Coeficiente de Detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
Figura 8. Correlação entre Cobertura populacional do PSF e
Coeficiente de detecção, Regional de Barra do Garças, 2000 a 2007
y = 0,0203x + 16,607
R
2
= 0,0074
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
0 102030405060708090
% Cobertura PSF
Coeficiente de Detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
129
Figura 9. Correlação entre Cobertura populacional do PSF e
Coeficiente de detecção, Regional de Diamantino, 2000 a 2007
y = 0,2232x + 7,9724
R
2
= 0,6043
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
35,00
0 102030405060708090
% Cobertura PSF
Coeficiente de Detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
Figura 10. Correlação entre Cobertura populacional do PSF e
Coeficiente de detecção, Regional de Sinop, 2000 a 20
y = 0,0289x + 9,5507
R
2
= 0,2734
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
16,00
0 102030405060708090
% Cobertura PSF
Coeficiente de Detecçaõ
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
130
Figura 11. Correlação entre Cobertura populacional do PSF e
Coeficiente de detecção, Regional de Colider, 2000 a 2007
y = 0,052x + 6,3286
R
2
= 0,1029
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
0 102030405060
% Cobertura PSF
Coeficiente de Detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
Figura 12. Correlação entre Cobertura populacional do PSF e
Coeficiente de detecção, Regional de Peixoto de Azevedo, 2000 a
2007
y = 0,048x + 13,342
R
2
= 0,2626
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
0 102030405060708090100
% Cobertura PSF
Coeficiente de Detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
131
Figura 13. Correlação entre Cobertura populacional do PSF e
Coeficiente de detecção, Regional de Alta Floresta, 2000 a
2007
y = 0,0924x + 7,6417
R
2
= 0,459
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
0 102030405060708090
% Cobertura PSF
Coeficiente de Detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
Figura 14.Correlação entre Cobertura populacional do PSF e
Coeficiente de detecção, Regional de Juara, 2000 a 2007
y = 0,0376x + 8,0255
R
2
= 0,1607
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
16,00
0 102030405060708090
% Cobertura PSF
Coeficiente de detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
132
Figura 15. Correlação entre Cobertura populacional do PSF e
Coeficiente de detecção, Regional de Juína, 2000 a 2007
y = 0,0953x + 12,25
R
2
= 0,015
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
35,00
0 102030405060
% Cobertura PSF
Coeficiente de detecção
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do SINAM-MT/DATASUS
133
ANEXO 3
Quadro 1. Índice de Exclusão Social, segundo municípios matogrossenses e coeficiente de detecção de hanseníase.
Índice de
Pobreza
Índice de
Emprego
Índice de
Desigualdade
índice de
Alfabetização
Índice de
Escolaridade
Índice de
Juventude
Índice de
Violência
Índice de
Exclusão
Coef.
Detec
Hansen.
Coef.
Detec
Hansen
UF Município Ano 2000 Ano 2000 Ano 2000 Ano 2000 Ano 2000 Ano 2000 Ano 2000 Ano 2000 2000-2003 2004-2007
MT Acorizal 0,382 0,036 0,048 0,699 0,31 0,558 1 0,399 8,48 1,63
MT Água Boa 0,645 0,123 0,14 0,834 0,496 0,587 0,832 0,482 15,06 31,82
MT Alta Floresta 0,682 0,128 0,126 0,838 0,495 0,62 0,891 0,502 15,52 17,83
MT Alto Araguaia 0,529 0,092 0,128 0,831 0,491 0,697 0,966 0,494 7,83 5,92
MT Alto Boa Vista 0,579 0,02 0,097 0,785 0,367 0,552 0,624 0,392 16,44 22,10
MT Alto Garças 0,545 0,108 0,089 0,844 0,488 0,705 0,831 0,474 8,4 11,98
MT Alto Paraguai 0,381 0,013 0,038 0,805 0,402 0,574 0,887 0,395 20,06 19,48
MT Alto Taquari 0,729 0,181 0,185 0,85 0,514 0,593 1 0,543 4,25 0,92
MT Apiacás 0,577 0,038 0,098 0,75 0,361 0,595 0,802 0,426 24,27 16,49
MT Araguaiana 0,596 0,132 0,057 0,801 0,41 0,65 1 0,486 29,16 26,79
MT Araguainha 0,383 0,117 0,044 0,785 0,384 0,696 0,718 0,407 0 1,91
MT Araputanga 0,627 0,19 0,122 0,825 0,479 0,597 0,973 0,508 16,61 21,52
MT Arenápolis 0,467 0,055 0,088 0,818 0,435 0,578 0,85 0,425 16,84 12,10
MT Aripuanã 0,592 0,051 0,078 0,775 0,373 0,513 0,896 0,43 6,99 6,92
MT Barão de Melgaço 0,319 0,019 0,025 0,713 0,33 0,572 0,944 0,379 6,82 7,19
MT Barra do Bugres 0,605 0,097 0,089 0,783 0,416 0,546 0,864 0,448 17,46 12,59
MT Barra do Garças 0,625 0,164 0,162 0,874 0,622 0,652 0,944 0,534 22,77 19,49
MT Brasnorte 0,738 0,13 0,113 0,787 0,409 0,539 0,868 0,479 12,53 11,10
MT Cáceres 0,546 0,092 0,118 0,801 0,507 0,589 0,861 0,461 15,26 7,66
MT Campinápolis 0,451 0,034 0,071 0,725 0,361 0,466 0,938 0,396 15,98 9,36
MT Campo Novo do Parecis 0,851 0,227 0,203 0,87 0,549 0,62 0,869 0,565 17,91 9,69
MT Campo Verde 0,77 0,162 0,2 0,866 0,571 0,594 0,824 0,531 10,52 9,96
MT Campos de Júlio 0,856 0,17 0,33 0,903 0,535 0,598 0,786 0,562 9,39 6,09
MT Canabrava do Norte 0,498 0,009 0,08 0,779 0,367 0,485 0,847 0,395 11,27 13,37
MT Canarana 0,739 0,078 0,186 0,787 0,498 0,56 0,886 0,5 19,68 18,80
134
MT Carlinda 0,523 0,039 0,037 0,762 0,344 0,583 0,972 0,429 6,04 10,34
MT Castanheira 0,596 0,055 0,103 0,848 0,369 0,589 0,736 0,429 7,9 8,90
MT Chapada dos Guimarães 0,497 0,106 0,103 0,756 0,462 0,573 0,951 0,455 12,33 14,55
MT Cláudia 0,793 0,206 0,149 0,84 0,42 0,563 0,969 0,532 4,8 4,44
MT Cocalinho 0,701 0,075 0,111 0,75 0,402 0,604 0,792 0,46 5,55 7,41
MT Colíder 0,626 0,1 0,11 0,817 0,436 0,665 0,972 0,497 5,76 7,44
MT Comodoro 0,587 0,122 0,128 0,752 0,399 0,493 0,751 0,427 6,87 5,91
MT Confresa 0,525 0,033 0,101 0,755 0,341 0,518 0,948 0,424 14,87 10,78
MT Cotriguaçu 0,551 0,085 0,102 0,777 0,41 0,516 0,742 0,415 9,53 9,01
MT Cuiabá 0,729 0,304 0,329 0,898 0,775 0,657 0,758 0,596 11,71 8,34
MT Denise 0,69 0,044 0,067 0,795 0,408 0,568 0,924 0,463 13,93 5,94
MT Diamantino 0,585 0,192 0,137 0,85 0,545 0,582 0,847 0,491 20,54 67,59
MT Dom Aquino 0,509 0,086 0,076 0,786 0,429 0,685 0,905 0,459 7,17 10,37
MT Feliz Natal 0,799 0,204 0,125 0,771 0,402 0,478 0,52 0,44 16,28 19,48
MT Figueirópolis D'Oeste 0,619 0,038 0,083 0,793 0,372 0,622 1 0,469 7,27 6,26
MT Gaúcha do Norte 0,743 0,014 0,131 0,686 0,469 0,515 1 0,481 4,14 5,90
MT General Carneiro 0,447 0,085 0,05 0,726 0,392 0,576 1 0,432 4,6 4,57
MT Glória D'Oeste 0,496 0,053 0,095 0,799 0,373 0,696 1 0,465 6,28 9,49
MT Guarantã do Norte 0,647 0,062 0,11 0,839 0,442 0,564 0,841 0,459 7,48 15,46
MT Guiratinga 0,437 0,071 0,081 0,813 0,446 0,699 0,969 0,461 15,45 15,10
MT Indiavaí 0,562 0,035 0,062 0,8 0,364 0,583 1 0,448 14,58 19,25
MT Itaúba 0,717 0,173 0,097 0,802 0,384 0,546 0,87 0,48 13,58 15,21
MT Itiquira 0,73 0,422 0,084 0,837 0,485 0,614 1 0,567 3,19 2,50
MT Jaciara 0,657 0,124 0,132 0,834 0,536 0,678 0,95 0,521 10,57 7,57
MT Jangada 0,438 0,101 0,053 0,703 0,329 0,474 0,947 0,4 5,38 9,84
MT Jauru 0,491 0,064 0,066 0,77 0,341 0,532 0,893 0,412 5,52 6,10
MT Juara 0,726 0,091 0,114 0,821 0,421 0,587 0,864 0,482 12,22 28,13
MT Juína 0,694 0,098 0,131 0,816 0,451 0,596 0,855 0,484 11,21 10,80
MT Juruena 0,682 0,177 0,122 0,829 0,46 0,553 0,862 0,489 13,88 25,89
MT Juscimeira 0,505 0,054 0,065 0,75 0,379 0,663 0,901 0,439 6,54 8,21
135
MT Lambari D'Oeste 0,587 0,081 0,071 0,751 0,337 0,591 0,924 0,445 13,59 8,88
MT Lucas do Rio Verde 0,84 0,15 0,214 0,885 0,6 0,602 0,876 0,557 7,03 10,33
MT Luciára 0,476 0,025 0,073 0,781 0,448 0,46 1 0,421 20,85 9,51
MT Marcelândia 0,832 0,145 0,18 0,833 0,417 0,532 0,782 0,499 17,64 19,69
MT Matupá 0,704 0,117 0,138 0,812 0,451 0,568 0,841 0,483 14,86 19,18
MT Mirassol d'Oeste 0,561 0,123 0,11 0,819 0,442 0,637 0,824 0,463 20,22 12,92
MT Nobres 0,508 0,079 0,067 0,781 0,459 0,531 0,906 0,434 20,51 12,70
MT Nortelândia 0,436 0,034 0,048 0,819 0,482 0,584 0,922 0,427 14,73 17,15
MT Nª Senhora Livramento 0,302 0,024 0,031 0,607 0,297 0,637 0,931 0,377 7,26 6,24
MT Nova Bandeirantes 0,461 0,032 0,046 0,795 0,385 0,59 0,941 0,422 6,6 8,97
MT Nova Brasilândia 0,408 0,04 0,059 0,718 0,329 0,551 0,778 0,375 34,36 18,99
MT Nova Canaã do Norte 0,587 0,044 0,089 0,794 0,336 0,601 1 0,457 5,26 9,03
MT Nova Guarita 0,529 0,038 0,084 0,824 0,396 0,581 1 0,451 5,35 1,36
MT Nova Lacerda 0,598 0,011 0,09 0,734 0,345 0,593 0,774 0,416 19,01 9,04
MT Nova Marilândia 0,595 0,037 0,04 0,802 0,351 0,672 1 0,464 24,68 21,02
MT Nova Maringá 0,785 0,086 0,114 0,742 0,402 0,527 1 0,495 14,99 13,82
MT Nova Monte Verde 0,552 0,047 0,072 0,806 0,395 0,589 0,891 0,438 4,13 6,07
MT Nova Mutum 0,849 0,182 0,207 0,882 0,599 0,577 1 0,576 9,26 12,27
MT Nova Olímpia 0,714 0,405 0,088 0,775 0,411 0,52 0,816 0,507 10,42 7,12
MT Nova Ubiratã 0,784 0,089 0,147 0,815 0,424 0,583 0,913 0,504 3,28 11,31
MT Nova Xavantina 0,523 0,062 0,093 0,812 0,472 0,639 0,94 0,464 24,83 13,95
MT Novo Horizonte do Norte 0,54 0,035 0,051 0,767 0,369 0,608 1 0,445 20,66 15,76
MT Novo Mundo 0,541 0,03 0,088 0,817 0,394 0,607 1 0,456 9,42 11,05
MT Novo São Joaquim 0,552 0,121 0,084 0,797 0,394 0,601 0,915 0,458 9,59 12,23
MT Paranaíta 0,616 0,083 0,122 0,789 0,378 0,577 0,839 0,451 6,04 5,01
MT Paranatinga 0,602 0,054 0,13 0,804 0,423 0,573 0,974 0,471 25,26 17,75
MT Pedra Preta 0,63 0,208 0,079 0,788 0,418 0,658 0,915 0,497 23,56 12,19
MT Peixoto de Azevedo 0,516 0,04 0,072 0,728 0,385 0,494 0,84 0,402 29,95 28,70
MT Planalto da Serra 0,54 0,022 0,09 0,8 0,369 0,593 1 0,449 10,33 1,69
MT Poconé 0,327 0,057 0,055 0,734 0,4 0,539 0,901 0,389 9,38 7,97
136
MT Pontal do Araguaia 0,568 0,048 0,078 0,854 0,511 0,694 0,778 0,459 15,34 13,49
MT Ponte Branca 0,506 0,04 0,072 0,785 0,38 0,737 1 0,468 9,76 6,41
MT Pontes e Lacerda 0,589 0,108 0,098 0,809 0,417 0,586 0,742 0,439 15,33 12,97
MT Porto Alegre do Norte 0,449 0,041 0,103 0,781 0,393 0,51 0,969 0,422 19,36 15,21
MT Porto dos Gaúchos 0,772 0,161 0,116 0,822 0,453 0,582 1 0,525 10,24 13,94
MT Porto Esperidião 0,51 0,126 0,066 0,776 0,372 0,542 0,945 0,439 8,79 4,35
MT Porto Estrela 0,381 0,022 0,034 0,672 0,293 0,521 1 0,384 37,24 9,01
MT Poxoréo 0,434 0,058 0,055 0,777 0,388 0,64 0,883 0,422 10,82 16,71
MT Primavera do Leste 0,877 0,13 0,249 0,897 0,626 0,607 0,873 0,569 6,78 6,66
MT Querência 0,652 0,112 0,146 0,783 0,452 0,539 0,927 0,481 10,05 11,67
MT Reserva do Cabaçal 0,478 0,03 0,031 0,777 0,365 0,591 1 0,428 13,29 24,14
MT Ribeirão Cascalheira 0,525 0,039 0,071 0,794 0,385 0,579 0,823 0,418 17,99 11,11
MT Ribeirãozinho 0,502 0,023 0,085 0,796 0,41 0,669 1 0,459 4,84 28,84
MT Rio Branco 0,467 0,072 0,061 0,758 0,392 0,653 0,932 0,44 28,09 25,16
MT Rondonópolis 0,641 0,164 0,169 0,861 0,583 0,664 0,896 0,528 12,69 11,52
MT Rosário Oeste 0,393 0,055 0,059 0,726 0,389 0,542 0,894 0,398 10,84 10,39
MT Salto do Céu 0,548 0,053 0,086 0,756 0,352 0,607 0,845 0,429 20,12 21,86
MT Santa Carmem 0,843 0,158 0,166 0,833 0,459 0,536 0,91 0,525 21,18 22,57
MT Santa Terezinha 0,363 0,07 0,052 0,773 0,356 0,426 0,888 0,372 14,14 14,54
MT Santo Afonso 0,453 0,034 0,074 0,842 0,376 0,564 1 0,431 20,45 16,73
MT Santo Antônio Leverger 0,425 0,894 0,061 0,753 0,398 0,608 0,949 0,568 9,07 11,15
MT São Félix do Araguaia 0,502 0,063 0,101 0,784 0,479 0,548 0,928 0,444 19,57 10,81
MT São José do Povo 0,406 0,07 0,048 0,724 0,341 0,724 1 0,442 6,51 10,38
MT São José do Rio Claro 0,686 0,159 0,124 0,783 0,441 0,566 0,969 0,501 12,95 7,84
MT São José do Xingu 0,588 0,058 0,086 0,75 0,38 0,563 0,719 0,414 17,55 24,22
MT
São José dos Quatro
Marcos
0,536 0,116 0,077 0,83 0,412 0,672 0,91 0,468 16,03 8,51
MT São Pedro da Cipa 0,627 0,346 0,047 0,743 0,359 0,622 1 0,512 22,71 14,48
MT Sapezal 0,882 0,201 0,202 0,861 0,579 0,635 1 0,591 21,32 10,73
MT Sinop 0,84 0,226 0,199 0,865 0,566 0,593 0,951 0,572 13,21 9,86
MT Sorriso 0,821 0,192 0,266 0,885 0,591 0,606 0,895 0,572 11,34 12,98
137
MT Tabaporã 0,589 0,056 0,056 0,796 0,395 0,535 0,872 0,431 3,28 5,68
MT Tangará da Serra 0,703 0,164 0,191 0,846 0,547 0,638 0,952 0,541 31,92 25,32
MT Tapurah 0,751 0,091 0,16 0,864 0,516 0,564 0,921 0,512 20,45 18,08
MT Terra Nova do Norte 0,586 0,053 0,07 0,83 0,417 0,576 0,825 0,436 8,32 5,10
MT Tesouro 0,445 0,1 0,048 0,823 0,441 0,693 1 0,465 17,23 15,90
MT Torixoréu 0,489 0,078 0,1 0,833 0,464 0,698 1 0,482 10,62 17,59
MT União do Sul 0,877 0,095 0,134 0,825 0,447 0,522 0,889 0,508 19,78 13,73
MT Várzea Grande 0,656 0,116 0,107 0,86 0,601 0,606 0,867 0,499 10,36 7,82
MT Vera 0,837 0,362 0,119 0,83 0,456 0,538 1 0,564 10,43 10,69
MT
Vila Bela da Santíssima
Trindade
0,567 0,079 0,071 0,766 0,371 0,489 0,896 0,425 6,09 5,99
MT Vila Rica 0,624 0,082 0,12 0,794 0,419 0,566 0,81 0,45 16,31 10,97
Fonte: Campos et al., 2003/SINAN/SES/MT.
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