APLICABILIDADE DE ESTATÍSTICA ESPACIAL NO ESTUDO EPIDEMIOLÓGICO DE ARBOVIROSES NO BRASIL - UMA REVISÃO NARRATIVA

A epidemiologia espacial é um ramo de epidemiologia que incorpora a distribuição espacial de dados geo-referenciados para estudar a ocorrência de eventos relacionados à saúde, seus determinantes e desfechos populacionais (ELLIOTT; WARTENBERG, 2004). Em outras palavras, a epidemiologia espacial foca no componente geográfico dos dados para entender por que e como o binômio saúde-doença varia no espaço, e identificar seus fatores explicativos. De forma geral, a epidemiologia busca descrever e compreender a distribuição de frequência das doenças e dos agravos à saúde coletiva, em função de variáveis ligadas à pessoa, ao lugar e ao tempo. No entanto, a possibilidade de incorporar o lugar como estrutura geoespacial ou seja, levando em conta a relação com vizinhos e a influência da distância, em análises estatísticas é mais recente (EBERTH et al., 2021). Dentro do campo da estatística tradicional, a independência entre as variáveis é um critério fundamental para a credibilidade dos resultados obtidos em muitos testes. Porém, em grande parte, a distribuição de eventos no tempo e no espaço não é aleatória - uma vez que eventos mais próximos, no tempo e no espaço, tendem a ser mais similares entre si do que eventos mais distantes, apresentando autocorrelação (DIGGLE et al., 2023). Assim, a distribuição geográfica heterogênea (aglomerada e não aleatória) viola essa independência e limita o uso de testes estatísticos tradicionais (DIGGLE; TAWN; MOYEED, 1998). Contudo, a partir do desenvolvimento de testes estatísticos que incorporam a autocorrelação espacial, a não aleatoriedade dos eventos potencializa possibilidades de análise e modelagem (DIGGLE et al., 1998). Apenas no início da década de 90, avanços tecnológicos como o Sistema de Informação Geográfica (GIS, sigla em inglês para Geographic Information Systems), Sistema de Posicionamento Global (GPS, sigla em inglês para Global Positioning System) e o sensoriamento remoto puderam ser combinados com métodos estatísticos espaciais. Atualmente, a estatística espacial lança mão de alta complexidade computacional para prever a distribuição de agravos com base em amostras individuais (EBERTH et al., 2021; ELLIOTT et al., 2021; KIRBY; DELMELLE; EBERTH, 2017). Assim, a estatística espacial é capaz de fornecer informações robustas sobre fatores de risco e aglomerados de casos a partir de dados pontuais (individuais) de incidência (geralmente obtidos através de sistemas de notificação compulsória) ou prevalência (obtidos através de inquéritos sorológicos) (BROOKER; MICHAEL, 2000; ELLIOTT; WARTENBERG, 2004; KIRBY et al., 2017; LIN; WEN, 2022). Ao integrar a estrutura espacial com métodos epidemiológicos, pesquisadores criaram um campo estatístico que permite explorar como a localização geográfica, a proximidade a determinados fatores ambientais e a relação espacial (vizinhança) entre indivíduos pode influenciar a ocorrência e a distribuição de doenças.