Geotecnologías aplicadas en estudios epidemiológicos sobre casos de covid-19: revisión narrativa
DOI:
https://doi.org/10.17058/reci.v12i4.17646Palabras clave:
COVID-19; Epidemiology; Spatial Analysis.Resumen
Justificación y objetivos: la aplicación de geotecnologías es importante para ayudar al desarrollo de estudios epidemiológicos que tengan como objetivo identificar y distribuir eventos de salud en poblaciones y territorios específicos, además de verificar los factores que influyen en la ocurrencia de estos eventos, buscando aplicar evidencia en estrategias de planificación y control de enfermedades como la pandemia de covid-19. El objetivo de este estudio es presentar la evidencia científica que se ha estudiado sobre geotecnologías aplicadas en estudios epidemiológicos sobre casos de covid-19. Métodos: se trata de una revisión de literatura narrativa (RLN) de carácter descriptivo. Para orientar el estudio se elaboró la pregunta de investigación: ¿qué se ha producido sobre las geotecnologías aplicadas en estudios epidemiológicos sobre casos de covid-19? La búsqueda se realizó en octubre de 2021, utilizando los descriptores Geographic Information Systems AND Covid-19 OR SARS-CoV-2 AND Epidemiology AND Spatial Analysis, en la Biblioteca Virtual en Salud, Scopus, Web of Science, Portal CAPES. Complementariamente, se realizó una búsqueda de boletines y folletos epidemiológicos en el sitio web del Ministerio de Salud de Brasil. Resultados: fueron seleccionadas 19 fuentes de información que se ajustan a los objetivos para la construcción de la discusión, siendo enumeradas tres categorías de análisis: Aplicación de geotecnologías; Gestión de la información; Desafíos de los estudios epidemiológicos utilizando datos secundarios. Conclusión: se destacó el uso de geotecnologías en estudios epidemiológicos sobre covid-19 en la identificación de áreas de riesgo para la propagación de la infección.
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Citas
Talaska A, Talaska C. Incidência de covid-19 (Sars-Cov-2) e fluxos de deslocamentos para serviços de saúde na Região AMAUC: Geotecnologias aplicadas aos estudos demográficos. Metodologias e Aprendizado. 2020; 3:2-7. https://doi.org/10.21166/metapre.v3i0.1261.
Lima KP, Neves DC, Santos NM, et al. Uso de geotecnologias aplicadas em serviços de saúde: revisão Integrativa. Revista Eletrônica Acervo Saúde. 2020; 12(6):3072. https://doi.org/10.25248/reas.e3072.2020.
Pimentel BRN, Santana TSS, Joia LC. O uso do geoprocessamento para análise de acidentes de trabalho na microrregião do Oeste da Bahia. Hígia-revista de ciências da saúde e sociais aplicados do oeste baiano. 2020; 5(1): 164-179. http://noar.fasb.edu.br/revista/index.php/higia/article/view/539.
Ibiapina E, Bernardes A. O mapa da saúde e o regime de visibilidade contemporâneo. Saúde e Sociedade. 2019; 28: 322-336. https://doi.org/10.1590/S0104-12902019170982.
Merchán-Hamann E, Tauil PL. Proposta de classificação dos diferentes tipos de estudos epidemiológicos descritivos. Epidemiologia e Serviços de Saúde, 2021; 30(1):e2018126. http://doi.org/10.1590/S1679-49742021000100026.
Pinheiro JMF, Tinôco LS, Xavier AMSF, et al. covid-19: Desafios para assistência maternoinfantil e amamentação exclusiva no período neonatal. Revista Ciência Plural. 2022, 8(1)e24776. http://doi.org/10.21680/2446-7286.2022v8n1ID24776.
World Health Organization - WHO. WHO Coronavirus (covid-19) Dashboard. 2022. https://covid19.who.int/.
Baggio JAO, Exel AL, Calles ACN, et al. Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG) Causada por covid-19: Um Fator Regional. Arquivos Brasileiros de Cardiologia. 2021; 117(5):976-977. https://doi.org/10.36660/abc.20210803.
Seto IC, Koury GVH, Gomes VCA, et al. Aspectos epidemiológicos, clínicos e olfatórios de pacientes com covid-19. Revista Eletrônica Acervo Saúde, 2021; 13(2), e6348. https://doi.org/10.25248/reas.e6348.2021.
Fatima M, O’Keefe KJ, Wei W, et al. Geospatial Analysis of covid-19: A Scoping Review. Int. J. Environ. Res Public Health 2021, 18, 2336. https://doi.org/10.3390/ijerph18052336.
Brum CN, Zuge SS, Rangel RF, Freitas HMB, Pieszak GM. Revisão Narrativa da Literatura: aspectos conceituais e metodológicos na construção do conhecimento de enfermagem. In: Lacerda MR, Costenaro, RGS (editors). Metodologias de pesquisa para enfermagem e saúde: da teoria à prática. Porto Alegre: Moriá, 2016. p.123-42.
Liao R, Ji-Ke C, Zhang T, et al. Coronavirus disease 2019 epidemic in impoverished area: Liangshan Yi autonomous prefecture as an example. Infectious Diseases of Poverty. 2020; 9:112. https://doi.org/10.1186/s40249-020-00706-2.
Qi C, Zhun YC, Li CY, et al. Epidemiological characteristics and spatial− temporal analysis of covid-19 in Shandong Province, China. Epidemiology & Infection. 2020; 148, e141, 1–8. https://doi.org/10.1017/S095026882000151X.
Gangwar HS, Ray PKC. Geographic information system-based analysis of covid-19 cases in India during pre-lockdown, lockdown, and unlock phases. International Journal of Infectious Diseases. 2021; (105): 424–435. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2021.02.070.
Garcêz ACA. Modelos para análise de dados espaciais binários: uma abordagem Bayesiana [tese]. 2021. Piracicaba(SP): Universidade de São Paulo, Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”.
Oroszi B, Juhász A, Nagy C, et al. Unequal burden of covid-19 in Hungary: a geographical and socioeconomic analysis of the second wave of the pandemic. BMJ global health. 2021;6:e006427. https://doi.org/10.1136/bmjgh-2021-006427.
Rohleder S, Bozorgmehr K. Monitoring the spatiotemporal epidemiology of Covid-19 incidence and mortality: a small-area analysis in Germany. Spatial and Spatio-Temporal Epidemiology. 2021; (38): 100433. https://doi.org/10.1016/j.sste.2021.100433.
Sanhueza-Sanzana C. Desigualdades sociais associadas com a letalidade por covid-19 na cidade de Fortaleza, Ceará, 2020. Epidemiologia e Serviços de Saúde. 2021; 30(3):e2020743. https://doi.org/10.1590/S1679-49742021000300022.
Hassaan MA, Abdelwahab RG, Elbarky TA, et al. GIS-based analysis framework to identify the determinants of covid-19 incidence and fatality in Africa. Journal of Primary Care & Community Health. 2021; 12:1-12. https://doi.org/10.1177%2F21501327211041208.
Liu W, Wang D, Hua S, et al. Spatiotemporal analysis of covid-19 outbreaks in Wuhan, China. Scientific reports. 2021; 11, 13648. https://doi.org/10.1038/s41598-021-93020-2.
Wu, J, Sha S. Pattern Recognition of the covid-19 Pandemic in the United States: Implications for Disease Mitigation. International journal of environmental research and public health, 2021. 18, 2493. https://doi.org/10.3390/ijerph18052493.
Fan J, Liu X, Pan W, et al. Epidemiology of coronavirus disease in Gansu Province, China, 2020. Emerging Infectious Diseases. 2020, 26(6): 1257–1265. https://doi.org/10.3201/eid2606.200251.
Henning A, McLaughlin C, Armen S, et al. Socio-spatial influences on the prevalence of covid-19 in central Pennsylvania. Spatial and Spatio-temporal Epidemiology. 2021, 37:100411. https://doi.org/10.1016/j.sste.2021.10041.
Ramírez IJ, Jieun L. covid-19 emergence and social and health determinants in Colorado: a rapid spatial analysis. Int J Environ Res Public Health. 2020 ; 17(11), 3856. https://doi.org/10.3390/ijerph17113856.
Ferreira LM, Sáfadi T, Lima RR. Técnicas da estatística espacial na análise de dados de áreas no estudo da dengue. Rev Univap. 2018; 24(44), 13–27. https://doi.org/10.18066/revistaunivap.v24i44.1920.
Aguilar CDL. Modelo de regresión Poisson para la predicción de muertes por la covid-19 en Costa Rica en los meses de agosto y setiembre del año 2020. In: Valerio E, García S, Vargas A, Salazar J, Venegas M, Nelson T (editors). Serengueti, 2020; (26).
Fasona MJ; Okolie CJ, Otitoloju AA. Spatial drivers of covid-19 vulnerability in Nigeria. PAMJ – 2021 ; 39(19). 07. https://dx.doi.org/10.11604%2Fpamj.2021.39.19.25791.
Rizzatti M, Batista NL, Spode PLC, et al. Mapeamento da covid-19 por meio da densidade de Kernel. Metodologia e Aprendizado. 2022; 3,44. https://doi.org/10.21166/metapre.v3i0.1312.
Mohammadebrahimi S, Mohammadi A, Bergquist R, et al. Epidemiological characteristics and initial spatiotemporal visualisation of covid-19 in a major city in the Middle East. BMC Public Health. 2021; 21:1373. https://doi.org/10.1186/s12889-021-11326-2.
Pourghasemi HR, Pouyan S, Farajzadeh Z. Assessment of the outbreak risk, mapping and infection behavior of covid-19: Application of the autoregressive integrated-moving average (ARIMA) and polynomial models. Plos one. 2020; 15(7): e0236238. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0236238.
Ministério da Saúde (BR). Ministério da Saúde. Boletim Epidemiológico Especial. Doença pelo novo coronavírus- covid-19. Semana Epidemiológica 38. 2021.
Rodrigues C, Blattmann U. Gestão da informação e a importância do uso de fontes de informação para geração de conhecimento. Perspectivas em Ciência da Informação, 19(4-29); 2014. https://doi.org/10.1590/1981-5344/1515.
Buscema PM, Torre FD, Breda M, et al. covid-19 in Italy and extreme data mining. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2020; (557): 124991. https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.124991.
Ladoy A, Opota O, Carron PN, et al. Size and duration of covid-19 clusters go along with a high SARS-CoV-2 viral load: A spatio-temporal investigation in Vaud state, Switzerland. Science of The Total Environment, Science of the Total Environment 2021; (787): 147483. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0048969721025547.
Matta GC, Moreno AB. Saúde global: uma análise sobre as relações entre os processos de globalização e o uso dos indicadores de saúde. Interface-Comunicação, Saúde, Educação, 2014; 18(48):9-22. https://doi.org/10.1590/1807-57622014.0230.
Nogueira AL, Nogueira CL, Zibetti AW, et al. Estimativa da subnotificação de casos da covid-19 no estado de Santa Catarina. Florianópolis-SC:[sn], 2020.
Ozdenerol E, Seboly, J. Lifestyle Effects on the Risk of Transmission of covid-19 in the United States: Evaluation of Market Segmentation Systems. Int. J. Environ. Res. Public Health. 2021, 18, 4826. https://www.mdpi.com/1660-4601/18/9/4826.
Oluyomi AO, Gunter SM, Leining LM, et al. covid-19 Community Incidence and Associated Neighborhood-Level Characteristics in Houston, Texas, USA. Int J Environ Res Public Health. 2021; (18): 1495. https://www.mdpi.com/1660-4601/18/4/1495.
Orellana JDY, Cunha, GM, Marrero L, et al. Excesso de mortes durante a pandemia de covid-19: subnotificação e desigualdades regionais no Brasil. Cadernos de Saúde Pública. 2020; 36(1):e00259120. https://doi.org/10.1590/0102-311X00259120.
Filho, DBF. Desigualdade de renda e vulnerabilidade social em Pernambuco: uma análise exploratória. Ciência & Trópico. 2019; 43(1). https://doi.org/10.33148/CeTropico-v.43n.1(2019)_1829.
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