Prognóstico de Risco e Sistemas de Aviso Precoce

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RMACS

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1 Prognóstico de Risco de Doenças Sensíveis ao Clima

As doenças sensíveis ao clima representam um desafio crescente para a saúde pública, uma vez que a variabilidade climática influencia a ocorrência e a intensidade de surtos, sobretudo durante a época chuvosa. Neste contexto, o prognóstico de risco constitui uma ferramenta essencial para antecipar impactos, apoiar a tomada de decisão e fortalecer a resposta do setor da saúde.

Desde 2017, o Instituto Nacional de Saúde (INS) tem colaborado no Fórum Internacional de Antevisão Climática, analisando cenários climáticos e seus potenciais impactos na saúde. Esta atividade é liderada pelo Observatório Nacional de Saúde, através da Repartição de Monitoria e Análise de Cenários em Saúde, que coordena o grupo de modelagem epidemiológica voltado para o apoio à resposta em saúde pública.

Este manual tem como objetivo introduzir os conceitos básicos de risco e prognóstico de doenças sensíveis ao clima, bem como orientar o leitor na interpretação dos principais outputs dos modelos de risco, contribuindo para o planeamento, monitoria e resposta em saúde.

1.1 Principais Conceitos

1.1.1 Risco absoluto

Em epidemiologia, o risco representa a probabilidade de ocorrência de um evento de saúde (doença ou agravo) em uma população definida, durante um período específico de tempo.

O risco absoluto expressa a frequência real de casos em uma população, permitindo estimar a magnitude do problema e apoiar o planejamento de ações em saúde pública.

\[ R = \frac{Casos}{População} \]

  • Geralmente é apresentado como proporção, percentagem ou taxa.
  • Responde à pergunta: “Qual é a chance real de uma pessoa adoecer?”

Exemplo:

Em uma população de 1.000 pessoas, 100 desenvolveram malária em um ano: \[ R = \frac{100}{1000}= 0,10 = 10\% \]

  • O risco absoluto de malária nessa população é 10%.

1.1.2 Risco relativo (RR):

O risco relativo compara o risco de ocorrência da doença entre dois grupos distintos, geralmente classificados como expostos e não expostos a um fator de risco ambiental, climático ou social.

\[ RR = \frac{R_{expostos}}{R_{não.expostos}} \]

  • Indica quanto o risco aumenta ou diminui em função da exposição.
  • É amplamente utilizado para identificar fatores de risco e avaliar impactos de intervenções preventivas.

Exemplo (Diarreia e acesso à água potável):

  1. População sem acesso à água tratada (expostos): 40 casos em 200 pessoas → R= 20%

  2. População com acesso à água tratada (não expostos): 10 casos em 200 pessoas → R= 5% \[ RR= \frac{20}{{5}} = 4\% \]

  • Pessoas sem acesso à água tratada apresentam 4 vezes mais risco de desenvolver diarreia.

Interpretação do RR:

RR Interpretação
RR = 1 Sem associação
RR > 1 Fator de risco
RR < 1 Fator protetor

1.2 Exercício Prático:

1.2.1 Exercicio 1:

Em uma comunidade exposta a condições climáticas favoráveis à proliferação do mosquito da malária, foi realizado um acompanhamento anual da população.

Grupo População Casos de malária
Usa rede mosquiteira 400 20
Não usa rede mosquiteiro 400 80
  1. Qual e o risco absoluto?
  2. Qual e o risco relativo?

1.2.2 Exercicio 2:

Foi realizado um estudo epidemiológico transversal onde foram entrevistados e testados 1.000 indivíduos. O objetivo era entender como o comportamento e o ambiente influenciam a presença da doença.

Foram coletadas as seguintes informações:

Variáveis
Y Malária Malária
X1 Uso regular de rede mosquiteira (1 = Sim, 0 = Não)
X2 Presença de água parada num raio de 50m da residência (1 = Sim, 0 = Não).
X3 Sexo do indivíduo (1 = Masculino, 0 = Feminino).

O Modelo Resultante:Após o processamento dos dados no software estatístico, os coeficientes encontrados para a equação logística foram:

\[\text{Logito}(P) = -2 - 1,2X_1 + 0,8X_2 + 0,2X_3\] * 2. Definição dos Grupos de ComparaçãoPara entender o impacto real dessas variáveis,

Grupo 1 (Nao expostos): Indivíduos que usam rede (\(X_1=1\)), não vivem perto de água parada (\(X_2=0\)) e são mulheres (\(X_3=0\)).

Grupo 2 (Expostos): Indivíduos que não usam rede (\(X_1=0\)), vivem perto de água parada (\(X_2=1\)) e são mulheres (\(X_3=0\)).