Evolução espaço-temporal da Covid-19 na Região Administrativa SCIA/Estrutural do Distrito Federal nos anos de 2021 e 2022

Priscilla Pedrette, Maria Isabella Claudino Haslett, E. Santana, Wildo Navengantes Araújo, Helen Gurgel
{"title":"Evolução espaço-temporal da Covid-19 na Região Administrativa SCIA/Estrutural do Distrito Federal nos anos de 2021 e 2022","authors":"Priscilla Pedrette, Maria Isabella Claudino Haslett, E. Santana, Wildo Navengantes Araújo, Helen Gurgel","doi":"10.53528/geoconexes.v4i2.148","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"A Atenção Primária à Saúde desenvolveu estratégias fundamentais para o enfrentamento da pandemia de covid-19, principalmente com ações de vigilância em saúde. Este trabalho teve como objetivo descrever a evolução temporal e espacial da covid-19 em uma região vulnerável do Distrito Federal nos anos de 2021 e 2022. Foram utilizados dados secundários do painel covid-19 da Secretaria de Saúde do Distrito Federal e dados primários de um projeto de pesquisa desenvolvido nas duas Unidades Básicas de Saúde da região. Primeiro foi feita a identificação das curvas epidêmicas no tempo e, posteriormente, a análise espacial dos casos nos momentos dos picos das ondas epidemiológicas. Foram identificadas três ondas com os dados primários. As análises de Kernel mostraram que os agrupamentos de alta densidade, vistos nos momentos das ondas epidemiológicas, ocorreram em lugares distintos ao longo do tempo e foram todos localizados próximos às duas Unidades Básicas de Saúde. O uso de dados de nível local somados com a técnica de Kernel e da curva epidêmica demonstraram ser importantes ferramentas de vigilância epidemiológica, principalmente em momentos de emergências sanitárias e que podem contribuir para a tomada de decisão no território, sobretudo quando utilizadas para ou pela Estratégia da Saúde da Família.","PeriodicalId":368584,"journal":{"name":"Geoconexões online","volume":"19 5","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-03-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Geoconexões online","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.53528/geoconexes.v4i2.148","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

A Atenção Primária à Saúde desenvolveu estratégias fundamentais para o enfrentamento da pandemia de covid-19, principalmente com ações de vigilância em saúde. Este trabalho teve como objetivo descrever a evolução temporal e espacial da covid-19 em uma região vulnerável do Distrito Federal nos anos de 2021 e 2022. Foram utilizados dados secundários do painel covid-19 da Secretaria de Saúde do Distrito Federal e dados primários de um projeto de pesquisa desenvolvido nas duas Unidades Básicas de Saúde da região. Primeiro foi feita a identificação das curvas epidêmicas no tempo e, posteriormente, a análise espacial dos casos nos momentos dos picos das ondas epidemiológicas. Foram identificadas três ondas com os dados primários. As análises de Kernel mostraram que os agrupamentos de alta densidade, vistos nos momentos das ondas epidemiológicas, ocorreram em lugares distintos ao longo do tempo e foram todos localizados próximos às duas Unidades Básicas de Saúde. O uso de dados de nível local somados com a técnica de Kernel e da curva epidêmica demonstraram ser importantes ferramentas de vigilância epidemiológica, principalmente em momentos de emergências sanitárias e que podem contribuir para a tomada de decisão no território, sobretudo quando utilizadas para ou pela Estratégia da Saúde da Família.
2021 年和 2022 年联邦区 SCIA/Estrutural 行政区域 Covid-19 的时空变化情况
初级卫生保健部门制定了应对 COVID-19 大流行的基本战略,主要是通过卫生监督行动。本研究旨在描述 2021 年和 2022 年 COVID-19 在联邦区一个易感地区的时空演变情况。研究使用了联邦区卫生局的 COVID-19 小组提供的二级数据,以及在该地区两个基本卫生单位开展的研究项目提供的一级数据。首先确定了随时间变化的流行曲线,然后在流行病波峰处对病例进行了空间分析。利用原始数据确定了三个波。核分析表明,在流行病波峰时刻出现的高密度病例群随着时间的推移出现在不同的地方,并且都位于两个基本保健单位附近。事实证明,地方一级数据的使用与核技术和流行病曲线相结合,是重要的流行病学监测工具,特别是在卫生紧急情况下,可为地方决策做出贡献,尤其是在用于家庭保健战略或由家庭保健战略进行决策时。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信