Diga-me onde você foi, eu posso dizer quem você infectou

AO EDITOR,

A transmissão do Mycobacterium tuberculosis depende das características do caso índice, do tipo de exposição e de fatores ambientais.¹ Uma vez que um novo caso é identificado, a investigação de contatos é um componente fundamental do controle da tuberculose. A triagem de contatos pode se tornar insuficiente se não valorizarmos as informações de contato pessoa a pessoa em espaços de atividade (locais para onde as pessoas vão/viajam para suas atividades diárias).² A análise espacial usando Sistemas de Informação Geográficas (SIG) tem promovido a vigilância direcionada da tuberculose; porém, geralmente não são coletados dados detalhados sobre mobilidade individual, fato que explica a falta de estudos em microescala.^3,4

Apesar do declínio generalizado das taxas de notificação de tuberculose na Europa, a incidência da doença em Portugal permanece elevada (16,7/100.000 habitantes), sendo as zonas costeiras do norte as regiões mais preocupantes.^5,6 Os Centros de Diagnóstico Pneumológico de tuberculose são responsáveis ​​pela gestão da tuberculose ativa e pela triagem de grupos de risco no país. A reorganização da resposta assistencial e a otimização do rastreamento são prioridades na estratégia para erradicar a tuberculose.⁶

Este estudo piloto teve como objetivos 1) caracterizar a distribuição espacial dos espaços de atividade de pacientes com tuberculose de um Centro de Diagnóstico Pneumológico de tuberculose numa zona urbana do norte de Portugal e 2) determinar se os espaços de atividade identificados durante a investigação de contatos estavam mais aglomerados do que o esperado e identificar onde se localizavam essas aglomerações.

Foram incluídos todos os pacientes com 18 anos ou mais diagnosticados com tuberculose pulmonar entre março de 2019 e março de 2021, que fossem contactáveis ​​e capazes de fornecer informações. O período contagioso incluiu os três meses antes do desenvolvimento de sintomas para aqueles com baciloscopia positiva ou radiografia de tórax com cavitação pulmonar; ou as quatro semanas anteriores à coleta da amostra em casos de diagnóstico por cultura positiva (baciloscopia negativa, sem cavitação). Os espaços de atividade de alto risco foram aqueles onde, durante o período contagioso, os contatos tiveram ≥8 horas cumulativas de exposição a pacientes com baciloscopia positiva ou ≥40 horas cumulativas em casos de baciloscopia negativa.²

Os pacientes responderam a uma consulta telefônica realizada por seus médicos, após consentirem em participar do estudo. Pedimos a eles que descrevessem sua semana típica durante o período contagioso e listassem os espaços de atividade de alto risco para os quais foram/viajaram para suas atividades diárias.

Os endereços dos espaços de atividade foram geocodificados utilizando o software QGIS (Quantum GIS Development Team, 2013), o plugin MMQGIS Python e a API do Google Maps. Para representar a distribuição espacial dos espaços de atividade, utilizamos a função de estimativa de densidade do kernel (KDE), e o método de Nearest Neighbor Hierarchical Clustering (NNHC) foi aplicado usando o software CrimeStat 3.3 para identificar as áreas dos clusters.⁷

Dentre os 76 pacientes monitorados devido à tuberculose pulmonar, 19 foram excluídos (12 não contatáveis, 6 falecidos e 1 menor de idade). A maioria dos pacientes excluídos era do sexo masculino (73,7%), com média de idade de 51 anos (DP=26,7), e dois terços estavam inativos/desempregados.

Desta forma, 57 pacientes foram incluídos no estudo, sendo a maioria do sexo masculino (68,4%), com média de idade de 45,1 anos (DP=16,4). Trinta e sete pacientes eram trabalhadores ativos e trinta foram diagnosticados antes da pandemia de COVID-19 e da implementação das medidas de confinamento.

Os espaços de atividade (n=141) incluíram majoritariamente residências (n=57) e espaços públicos, como cafeterias e padarias (n=41), empresas/locais de trabalho (n=15), escolas (n=12), supermercados (n=3), igrejas (n=2) e academias (n=2). O número mediano de espaços públicos visitados relatado foi de 1 (IIQ 1). Mais precisamente, 57,9% relataram ter visitado 0 a 1 espaços públicos, enquanto 42,1% relataram ≥2. O número de espaços públicos visitados foi independente de sexo (p=0,313), idade (p=0,162) e período (antes ou após as medidas de confinamento) (p=0,462).

Os espaços públicos identificados localizavam-se a uma distância mediana de 1.483 metros (IIQ 4.876) da área residencial. A Figura 1A mostra a distribuição espacial das localizações dos pontos dos espaços de atividade e o mapa de densidade resultante. As zonas mais escuras representam locais com maior concentração de espaços de atividade, majoritariamente localizados na porção noroeste do município de Espinho e nas freguesias de Canidelo e Vilar de Andorinho, no município de Vila Nova de Gaia (VNG).

Figura 1
Distribuição espacial dos espaços de atividade. A) Superfície de densidade e localização dos espaços de atividade dos pacientes com tuberculose. B) Clusters de espaços de atividade obtidos usando o método de Nearest Neighbor Hierarchical Clustering.

A Figura 1B, por sua vez, representa os três aglomerados espaciais com maiores concentrações de espaços visitados, correspondendo a freguesias com maior densidade populacional, menor rendimento, más condições de vida e maiores taxas de desemprego juvenil.^8,9

O cluster 1 situava-se no cruzamento de Vilar de Andorinho, Mafamude e Vilar do Paraíso (município de VNG), com uma área de 3,0 quilômetros quadrados (km²), e abrangia 18 espaços de atividade, compostos em sua maioria por locais residenciais concentrados (grandes complexos de habitação social), cafeterias, padarias e supermercados.

Já o cluster 2 localizava-se majoritariamente na freguesia de Espinho (município de Espinho), com uma área de 2,1-km2, e incluía 13 espaços de atividade, na maioria locais residenciais (diferentes complexos de habitação social), cafeterias, padarias, restaurantes e escolas.

Por fim, o cluster 3 localizava-se majoritariamente em Canidelo (município de VNG), com uma área de 1,3-km², e incluía 17 espaços de atividade, principalmente locais residenciais, igrejas, empresas, supermercados, cafeterias, padarias, academias e escolas.

Há evidências crescentes de que o uso da análise espacial na vigilância da tuberculose contribui para um melhor entendimento da dinâmica de transmissão.¹ Aqui utilizamos uma abordagem diferente, solicitando aos pacientes que descrevessem suas atividades diárias durante o período contagioso, além da identificação de contatos próximos. Esse método permitiu a identificação de diversos espaços de atividade que permaneceriam desconhecidos em um método clássico de triagem, que geralmente se concentra em contatos próximos e não em atividades rotineiras.

O georreferenciamento dos espaços de atividade permitiu identificar três regiões com risco potencialmente maior de transmissão. Esses clusters eram compostos principalmente por complexos de habitação social e locais de alimentação, revelando a importância da sociabilidade como fator de contágio. Além disso, correlacionar a análise espacial com dados sociodemográficos, como a agregação de imigrantes, a privação socioeconômica, condições de moradia ou acessibilidade precária à saúde, pode ajudar a detectar e melhorar o diagnóstico da tuberculose mais precocemente e possivelmente romper os vínculos de transmissão, especialmente nesses grupos vulneráveis.¹⁰

Este estudo piloto apresentou várias limitações. Em primeiro lugar, tratou-se de um estudo retrospectivo sujeito a viés de memória, com tamanho amostral limitado. Entretanto, os pacientes incluídos eram mais ativos/móveis do que o grupo excluído, o que significa que pudemos identificar um número considerável de locais públicos. Em segundo lugar, o período de estudo coincidiu parcialmente com a pandemia de COVID-19 e as consequentes restrições de mobilidade. No entanto, não observamos diferenças significantes nos locais visitados antes e após a implementação das medidas de confinamento.

Em conclusão, o uso da análise espacial na triagem da tuberculose pode melhorar a compreensão da epidemiologia local da doença em microescala e permitir intervenções precoces no seu controle. Além disso, esta metodologia pode ser aplicada a outras infecções respiratórias, tais como o vírus influenza ou SARS-CoV-2.

REFERENCES

• ¹
  Shaweno D, Karmakar M, Alene KA, Ragonnet R, Clements A, Trauer JM, et al. Methods used in the spatial analysis of tuberculosis epidemiology: a systematic review. BMC Med. 2018;16:193. https://doi.org/10.1186/s12916-018-1178-4
  » https://doi.org/10.1186/s12916-018-1178-4
• ²
  Centers for Disease Control and Prevention. Guidelines for the investigation of contacts of persons with infectious tuberculosis; recommendations from the National Tuberculosis Controllers Association and CDC, and Guidelines for using the QuantiFERON(r)-TB Gold test for detecting Mycobacterium tuberculosis infection, United States. MMWR 2005;54:4-15.
• ³
  Perez L, Dragicevic S. An agent-based approach for modeling dynamics of contagious disease spread. Int J Health Geogr. 2009;8:50. https://doi.org/10.1186/1476-072X-8-50
  » https://doi.org/10.1186/1476-072X-8-50
• ⁴
  Oliveira O, Ribeiro AI, Krainski ET, Rito T, Duarte R, Neves M. Using Bayesian spatial models to map and to identify geographical hotspots of multidrug-resistant tuberculosis in Portugal between 2000 and 2016. Sci Rep 2020;10:16646. https://doi.org/10.1038/s41598-020-73759-w
  » https://doi.org/10.1038/s41598-020-73759-w
• ⁵
  European Centre for Disease Prevention and Control, WHO Regional Office for Europe. Tuberculosis surveillance and monitoring in Europe 2021 - 2019 data. Copenhagen: WHO Regional Office for Europe, 2021.
• ⁶
  Martins S, Carvalho I, Santos JV, Duarte R. Tuberculosis in undiagnosed children: What are the criteria to start treatment in Portugal? Rev Port Pneumol (2006). 2015;21(4):223-224. https://doi.org/10.1016/j.rppnen.2015.03.003
  » https://doi.org/10.1016/j.rppnen.2015.03.003
• ⁷
  CrimeStat: A Spatial Statistics Program for the Analysis of Crime Incident Locations (v 3.1). Ned Levine & Associates, Houston, TX, and the National Institute of Justice, Washington, DC, March 2007.
• ⁸
  Divisão de Ação Social, Voluntariado e Saúde da Câmara Municipal de Gaia. Plano de Desenvolvimento Social Vila Nova de Gaia 2017-2021. Vila Nova de Gaia, 2021.
• ⁹
  Rede Social de Espinho da Câmara Municipal de Espinho. Diagnóstico Social do Concelho de Espinho. Espinho, 2021.
• ¹⁰
  Zão I, Ribeiro AI, Apolinário D, Duarte R. Why does it take so long? The reasons behind tuberculosis treatment delay in Portugal. Pulmonology. 2019;25(4):215-222. https://doi.org/10.1016/j.pulmoe.2019.02.005
  » https://doi.org/10.1016/j.pulmoe.2019.02.005

• FINCANCIAMENTO

  Este estudo foi financiado pelo FEDER através do Programa Operacional ‘Competitividade e Internacionalização’ e recebeu financiamento nacional da Fundação para a Ciência e Tecnologia - FCT (Ministério da Ciência, Tecnologia e Ensino Superior de Portugal) no âmbito da Unidade de Investigação em Epidemiologia - Instituto de Saúde Pública da Universidade do Porto (EPIUnit) (UIDB/04750/2020) e do Laboratório para a Investigação Integrativa e Translacional em Saúde Populacional (ITR) (LA/P/0064/2020). Ana Isabel Ribeiro recebeu auxílio por Fundos Nacionais através da FCT, no âmbito do programa ‘Estímulo ao Emprego Científico - Apoio Individual’, sob contrato CEECIND/02386/2018.

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  10 Jun 2022
• Data do Fascículo
  2022