Abstract(resumo):

Uma prática comum na análise da distribuição espacial das Doenças Tropicais Negligenciadas é pressupor que em áreas silenciosas (sem notificações) não há casos, o que pode reforçar, quando há subnotificação, a negligência de áreas que deveriam ser prioritárias. Como alternativa, é possível predizer o número de casos em áreas silenciosas, a partir de informações epidemiológicas e de dependência espacial. Neste estudo exemplificamos essa abordagem utilizando a aproximação integrada e aninhada de Laplace, em modelos espaciais Bayesianos, que relacionam a vulnerabilidade social e o número de casos notificados de esporotricose felina (zoonótica) em setores censitários (SCs) do município de Guarulhos. Além de predições para os SCs silenciosos, atribuímos um índice de priorização a todos os SCs, resultando em um cenário epidemiológico mais problemático em comparação ao que assume a inexistência de casos nos SCs silenciosos. A fim de validar iterativamente as predições do índice e calibrar o grau de confiança que se atribui a elas, pode-se comparar a distribuição dos índices de priorização dos SCs silenciosos com a distribuição de casos identificados mediante vigilância ativa numa amostra deles.

Keywords(palavra-chave):

Doenças Tropicais Negligenciadas. Indicador de Risco. Vulnerabilidade Social. Vigilância Epidemiológica. Prioridades em Saúde.

Content(conteúdo):

INTRODUÇÃO

As Doenças Tropicais Negligenciadas (DTNs) designam um grupo de enfermidades e agravos que compartilham contextos geográficos e sociais 1. Predominam em coletivos multiespécies marginalizados de áreas tropicais e subtropicais, afetando, anualmente, mais de um bilhão de pessoas e um número desconhecido de outros animais em territórios empobrecidos dos continentes Africano, Asiático e Americano 2,3. Diante da perspectiva de lucro insuficiente, a indústria farmacêutica pouco investe no desenvolvimento de vacinas e medicamentos para doenças que afetam, principalmente, populações com pouco poder aquisitivo, situação essa que é agravada pelo financiamento exíguo de outros tipos de pesquisas sobre as DTNs 4,5. Entretanto, o problema da negligência das doenças tropicais reside, sobretudo, em quem é acometido por elas, pois algumas continuam causando milhares de mortes humanas e não humanas, a despeito da existência de vacinas ou fármacos, como é o caso da raiva, que mata aproximadamente 60 mil humanos por ano 6.
Diante desse cenário, em 2015, a Organização das Nações Unidas estabeleceu 17 Objetivos de Desenvolvimento Sustentável a serem alcançados até o ano de 2030, sendo que uma das metas do Objetivo 3 (Saúde e Bem-Estar) é, justamente, acabar com as epidemias das DTNs 7. Em 2020, visando promover o desenvolvimento socioeconômico e reduzir as iniquidades em saúde, a Organização Mundial da Saúde (OMS) lançou um plano de combate às DNTs, cujas propostas incluem uma abordagem integrada entre as diferentes doenças/grupos de doenças e a intensificação da participação dos governos nacionais e locais, além das comunidades, no estabelecimento de prioridades e estratégias para combater essas doenças 8. A insuficiente participação das populações locais nessas ações é uma falha elementar. Interromper a marginalização de coletivos multiespécies, que perpetua a transmissão de doenças no Sul global, requer a consideração efetiva de quem representa os interesses desses coletivos 6,9. Há de se pontuar, portanto, a necessidade de mudanças estruturais, reconhecendo que as DTNs contribuem com a manutenção das desigualdades 4.
Em âmbito nacional, seguindo o padrão de ocorrência de outras localidades, acometem desproporcionalmente populações empobrecidas de áreas rurais e periferias urbanas, em especial aquelas vivendo na região nordeste, na região amazônica e nos territórios indígenas 3. Dentre os países do hemisfério ocidental, o Brasil é o que tem a maior população acometida pelas DTNs 2, refletindo a situação crítica de desigualdade e pobreza presentes em um país com dimensões continentais. Dentre essas doenças, a esporotricose, a micose subcutânea mais prevalente e difundida do mundo, causada por fungos do complexo Sporothrix schenckii 10, assumiu proporções epidêmicas muito particulares nas últimas duas décadas 11,12.
Apesar de todas as DTNs impactarem profundamente a saúde pública, as fúngicas são as mais ignoradas 13. O micetoma foi a primeira micose incluída na lista de DTNs da OMS, o que aconteceu apenas em 2016; depois veio a inclusão da cromoblastomicose 10 e de “outras micoses profundas”, incluindo a esporotricose 8,13. Inclusive, em março de 2023, a OMS realizou a primeira reunião global para abordar especificamente as DTNs com manifestações cutâneas, as quais representam metade de todas as DTNs, destacando a importância da vigilância e do mapeamento em áreas de co-endemicidade para orientar intervenções integradas de controle e gestão 14. A precariedade das condições socioeconômicas e estruturais de muitas famílias faz com que elas sejam as mais afetadas pela esporotricose 15, evidenciando a correlação da doença com a vulnerabilidade social 16.
Até a década de 1970 a esporotricose era considerada de risco ocupacional, acometendo indivíduos que tinham contato com a terra, uma vez que é causada por fungos saprófitos, disseminados na natureza e encontrados em solos e vegetações 15. Porém, a partir da década de 1990 seu perfil epidemiológico mudou 17 e o aumento progressivo de casos, desde então, está relacionado à transmissão zoonótica, majoritariamente por gatos (Felis catus) 18. Esses animais são hospedeiros altamente suscetíveis a esse fungo 17 e devido às suas características comportamentais, à proximidade com humanos e à capacidade de albergar uma quantidade expressiva de leveduras entre as garras, os gatos têm tido um papel fundamental nesse cenário 19.
Ao questionar sobre o porquê de a esporotricose zoonótica permanecer negligenciada no Brasil, Alvarez et al. 15 realizaram uma revisão sistemática e destacaram que fatores como a progressão da doença, decorrente do diagnóstico e tratamento tardios (apesar de ter um bom prognóstico), as más condições sanitárias do país, a grande população de gatos em contato com humanos e vítimas de abandono, as complexas estratégias evolutivas adaptativas do fungo e as manifestações clínicas atípicas e mais onerosas em termos de tratamento, contribuíram com a disseminação da doença para 25 estados brasileiros. Além disso, o agente etiológico predominante no Brasil é o S. brasiliensis, o mais virulento do complexo 12,20, com uma sofisticada interação patógeno-hospedeiro-ambiente 17 e exclusivo da América do Sul 19. Desde 1907, quando foi descrita no Brasil 17, até o ano de 2020, foram relatados na literatura nacional 10.400 casos de esporotricose em humanos e 8.538 em animais (mais de 90% gatos) 19. No entanto, devido ao caráter negligenciado 11, estima-se que esses números sejam subestimados.
O genótipo das cepas de S. brasiliensis do Rio de Janeiro, estado endêmico para a micose e onde ocorreram os primeiros surtos no Brasil, é o mesmo encontrado em cepas do Paraná, Minas Gerais e São Paulo, o que poderia sugerir, pela proximidade, a disseminação dessa espécie a partir do Rio de Janeiro 12. Essa hipótese é apoiada pelo estudo de Carvalho et al. 20, que, analisando a diversidade genética, a estrutura populacional e os diferentes genótipos em uma vasta coleção de isolados de Sporothrix, abrangendo as principais áreas endêmicas em âmbito nacional e internacional, identificou o estado do Rio de Janeiro como o centro de origem mais provável da disseminação de S. brasiliensis pelo país, tanto para os estados que com ele fazem fronteira quanto para o nordeste brasileiro. Em relação ao estado de São Paulo, o primeiro caso de esporotricose zoonótica é datado dos anos 50 21, mas foi em 2010 que a doença tomou proporções epidêmicas, com registros pelo Centro de Controle de Zoonoses de São Paulo 17. O município de Guarulhos, contíguo à capital paulista, fica na confluência das rodovias que ligam São Paulo ao Rio de Janeiro e abriga o maior aeroporto da América Latina 16, o que determina um intenso tráfego de pessoas e, concomitantemente, de animais, podendo favorecer a transmissão de doenças infecciosas. O S. brasiliensis também é o agente etiológico envolvido nos surtos de esporotricose nesse município 22, que teve um aumento expressivo de casos a partir do primeiro relato, em 2011 16, culminando com a exigência de notificação compulsória dos casos de esporotricose humana, a partir de 2016 23.
O primeiro caso registrado em Guarulhos aconteceu em uma favela, onde ações preventivas de saúde tradicionalmente prescritas são desafiadoras, e já existem evidências de que haja uma relação entre vulnerabilidade social e maior prevalência dessa doença 15–17,19. Esse município apresenta diversas áreas de média/alta vulnerabilidade social e o estudo realizado por Scuarcialupi et al. 16 constatou que muitas áreas com alta vulnerabilidade social, próximas de outras áreas com excesso de notificações, não possuíam casos registrados. A ausência ou ocorrência de poucos casos em supostas áreas de risco pode indicar que o risco não é real, mas também falhas de detecção, que podem ser melhoradas por meio da vigilância baseada no risco que determinada área geográfica apresenta para a ocorrência da doença. A vigilância é basilar no controle e eliminação das DTNs 2 e esse tipo de abordagem permite utilizar recursos humanos e materiais de forma mais eficiente 24.
No caso de Guarulhos, a vigilância da esporotricose animal é realizada pelo Centro de Controle de Zoonoses (CCZG), que exerce múltiplas tarefas e enfrenta o desafio de atender o município inteiro com recursos materiais e pessoais limitados 16. As áreas silenciosas podem conter importantes focos de disseminação da doença e a detecção de tais focos é crucial para o diagnóstico precoce e interrupção da cadeia de transmissão. Portanto, a vigilância ativa deve priorizar o atendimento das localidades com maior risco, considerando a possível existência de áreas silenciosas em decorrência de falhas na detecção.
Diante do exposto, o presente estudo oferece um método de priorização de áreas para auxiliar a vigilância epidemiológica baseada em risco. Ao invés de se assumir que a quantidade de casos é igual a zero, ela foi predita utilizando informações epidemiológicas e contextuais disponíveis. O método, aplicável a diversas DTNs, é exemplificado com dados de vulnerabilidade social e de esporotricose felina do município de Guarulhos.

MÉTODOS

Trata-se de um estudo de modelagem ecológica, realizado no município de Guarulhos - Região Metropolitana do estado de São Paulo, Brasil. Essa cidade, com uma população estimada em 1.379.182 pessoas (segunda maior do estado) em 2019, faz fronteira com os municípios de Mairiporã, Nazaré Paulista, Santa Isabel, Arujá, Itaquaquecetuba e São Paulo e foi dividida territorialmente em 1.748 setores censitários (SCs) 25. O desfecho da modelagem foi o número de casos notificados de esporotricose felina, entre 2011 e 2019, nos SCs. O Índice Paulista de Vulnerabilidade Social (IPVS) e a dependência espacial entre o número de casos de SCs vizinhos (vizinhança estabelecida pelo critério Queen 26) foram utilizados para predizer o número de casos em SCs silenciosos. A dinâmica espaçotemporal da esporotricose felina em Guarulhos foi descrita em outro estudo 16, que forneceu indícios da associação entre vulnerabilidade social e a ocorrência dessa doença.
O IPVS é um índice que varia de 1 a 7, sendo: 1: baixíssima, 2: muito baixa, 3: baixa, 4: média, 5: alta (urbana), 6: muito alta (subnormais urbanas) e 7: alta (rurais). O IPVS de Guarulhos variou entre 1 e 6, de acordo com os dados do censo de 2010 27.
A Secretaria da Saúde de Guarulhos forneceu os dados sobre os casos positivos de esporotricose felina, detectados pelo serviço de vigilância do CCZG, entre 2011 e 2019. Esses casos foram agregados por SC, após serem geocodificados a partir dos respectivos endereços, utilizando o software R e o API do Google Maps. O IPVS foi obtido na Fundação Sistema Estadual de Análise de Dados (SEADE) do Governo do Estado de São Paulo 27.

Modelos estatísticos

Sendo i (1, …, n) o indexador dos SCs, a equação geral dos modelos foi dada por:
?_i=?+?_i+?x,
em que ?i = log(E(yi)) é a média de um preditor linear aditivo, yi é o número de casos observados, ? é o intercepto fixo, ? é o efeito do IPVS (x), e ?i é a combinação de um efeito espacial estruturado ?i e não estruturado ?i. Foi assumido que yi segue uma distribuição binomial negativa com média ?iEi, em que ?i é a Densidade Relativa de Casos (DRC) do SC i e Ti é a área do SCi. A densidade de casos foi uma medida de incidência e proxy do risco de ocorrência, de modo que a DRC foi um proxy do risco relativo. Os IPVS 1 e 2 foram as categorias de referência para estimar os ? e foram agregados porque houve apenas um caso nos SC com IPVS 1.
A definição do efeito espacial foi dada por Riebler et al. 28:
?_i=1/?? (?(1-??i)+?? ?)
em que ? é a precisão marginal, ?i segue uma distribuição normal, e ?i é um modelo condicional autorregressivo:
?_i?N(0,1/?(1-?) )

?_i??_(-i),???N(1/?_?i ?_(j??i)??_j ,1/(?_?i ??))

Nas equações anteriores, ??i é o número de vizinhos de i, e ? é a proporção da variância espacial marginal explicada por ?.
Com o modelo descrito foi estimada a densidade relativa de casos (DRCi), a probabilidade de Excesso de Densidade EDi = Prob(DRCi > DC), sendo DC a média da densidade de casos, e um Índice de Priorização (IP) 29:

IP=(DRC_i ED_i)/max(DRC_i ED_i ) 100

Esse IP indica a prioridade que deve ser atribuída a cada SC e o mais prioritário recebe um IP = 100. Os outros IP são relativos a esse 100. Assim, se o SC A tem um IP = 100 e o SC B tem um IP = 50, a prioridade que deve ser dada ao B equivale a 50% da prioridade que deve ser dada ao A 16.

Prioris

Seguindo o princípio da parcimônia, foram usadas prioris penalizadoras da complexidade 30 (prioris PC). As prioris PC favorecem modelos com variância espacial = 0 (? = ?) e com ? = 1 (sem efeito espacial estruturado). A penalização foi baseada numa taxa de decaimento constante de uma distribuição de Gumbel tipo 2, especificada mediante declarações probabilísticas. Para ?, a declaração probabilística foi Prob((1/??)>U)=? e equivale a uma taxa de decaimento constante igual a -log 28,30. Quanto a ?, a declaração usada foi Prob(? < U) = ?. Especificamente, foram utilizadas as declarações Prob((1/??)>0,3/0,31)=0,01 e Prob(? < 0,5) = 0,7 que pressupõem uma DRC residual (?) menor que 2, com uma probabilidade de 0,99, e que ? explica a maior parte da variação 16.

Substituição de zeros por “NA”

A partir dos dados obtidos, 66,65% (1.165/1.748) dos SCs de Guarulhos foram classificados como silenciosos para a esporotricose felina, o que pode significar ausência de casos no local ou ausência de informação. Para não supor a ausência de casos, realizaram-se predições a partir da quantidade de casos nos setores vizinhos e da vulnerabilidade social nele e nos vizinhos.

Pacotes utilizados do software R

As estatísticas foram feitas usando os seguintes pacotes do R 3.6.3: devtools 31, tidyverse 32, lubridate 33, INLA 34, INLAOutputs 35, lwgeom 36 e cowplot 37.

RESULTADOS

Desde a ocorrência do primeiro relato, em 2011, houve um aumento progressivo do número de casos de esporotricose felina no município de Guarulhos, em especial a partir de 2014, quando a curva apresentou maior inclinação, indicando aumento da incidência, maior detecção ou ambos. Esse padrão de crescimento foi interrompido em 2019, quando o número de casos notificados diminuiu (Figura 1), sendo inferior, até mesmo, ao número de 2017. O total de casos acumulados entre 2011 e 2019 foi de 2.953.
A distribuição espacial dos casos não foi homogênea ao longo dos anos e acometeu diferentes localidades do município, tendo baixa incidência em áreas menos urbanizadas (Figura 2). Poucos SCs apresentaram elevada incidência de casos e os silenciosos para a ocorrência da doença, durante o período estudado, configuraram 66,65% do total de SCs do município.
Quando foi considerada a ausência de informações (“NA”) ao invés da ausência de casos (“zero casos”), aumentou a proporção de SCs prioritários (Figura 3). A proporção de SCs com valores de prioridade igual a zero sofreu uma redução de 64,7% (1.131/1.748) para 0,2% (3/1.748) após a mudança de abordagem. Os quantis 50%, 75% e 95% do índice de priorização foram iguais a 0, 6 e 12,8, respectivamente, nos modelos com zero casos nos SCs silenciosos; nos modelos com “NA” nos SCs silenciosos, esses quantis foram iguais a 3,3, 18,8 e 27,2. Em outras palavras, só 5% dos SCs silenciosos tiveram um índice de priorização superior a 12,8 no primeiro modelo, enquanto no segundo o 5% superior dos índices ficou acima de 27,2%.
Houve discordância entre os SCs com maiores valores de prioridade nas duas abordagens. Entre os dez mais prioritários, com exceção do primeiro lugar, todos divergiram quanto à posição ocupada ao considerar “zero casos” e “NA”. Além disso, houve a inclusão de quatro novos SCs mais prioritários na abordagem que presume a ausência de informações, excluindo os que ocupavam as posições cinco, sete, oito e dez de prioridade quando a suposição era a de ausência de casos (Tabela 1).

DISCUSSÃO

A abordagem metodológica proposta permite predizer o número de ocorrências em áreas silenciosas, usando informações epidemiológicas e de dependência espacial, e foi exemplificada com dados de esporotricose felina e de vulnerabilidade social do município de Guarulhos. O cenário epidemiológico predito pela abordagem difere daquele que decorre da suposição de ausência de casos em áreas silenciosas, trazendo implicações para a vigilância ativa e a priorização de ações de prevenção e controle.
Essa diferença está em consonância com o esperado, pois o valor predito depende da média da densidade de casos observada num SC e nos seus vizinhos. Quando um SC silencioso entra na análise com zero casos, o valor predito nele é função de uma média (efeito estruturado do modelo) influenciada por esse zero, que também afeta as predições nos seus vizinhos. Pelo contrário, quando entra sem valor, essa média não é diminuída pelo efeito de um zero adicional. Há de se notar que na modelagem Bayseiana todas as estimativas são predições. Em função do efeito espacial estruturado (da forma como é calculada a média predita), a maioria dos SCs silenciosos passa a ter valores preditos positivos, mesmo quando se assume que têm zero casos. Essa eliminação da maioria dos zeros, mais precisamente, dos extremos da distribuição observada, acontece com todos os modelos espaciais de suavização, que são comuns na epidemiologia. A distribuição predita por tais modelos, a partir de uma distribuição de contagens observada, tem menos zeros e os valores extremos são menores.
A abordagem proposta assume que a condição silenciosa é produto da subnotificação nos SCs com vizinhos não silenciosos. Apesar de ser possível a ausência de casos neles, há razões para pensar que a abordagem proposta seja mais conveniente, dado que um setor sem notificações dificilmente receberia um índice de priorização elevado se realmente não tivesse casos. Isso porque se um setor silencioso recebe um índice alto, significa que está em meio a setores com incidência elevada, situação na qual é pouco provável que não tenha casos. O custo de se atribuir uma prioridade equivocada em tais situações, traduzido em ações de vigilância, significaria maior atenção à vizinhança de áreas epidêmicas, o que não é exatamente um problema, porque essa área sem casos, rodeada de áreas epidêmicas, facilmente pode se tornar epidêmica também. Havendo pouca probabilidade de classificar erroneamente as áreas silenciosas e em se tratando de erros com pouca relevância epidemiológica, as predições sem pressupor ausência de casos melhoram a eficiência da vigilância ativa em áreas silenciosas.
A amostragem de áreas silenciosas, estratificadas de acordo com o índice de priorização, permite validar a acurácia das predições. Se nos estratos de maior prioridade encontram-se mais casos que nos estratos de menor prioridade, tem-se evidência da correspondência entre as predições e o observado, que pode ser descrita mediante métricas acordes com o desenho amostral e o tipo de comparação efetuada. Essa acurácia pode variar entres doenças e para uma mesma doença em lugares e momentos diferentes, razão pela qual é conveniente atualizá-la cada vez que a vigilância ativa direcionada pelas predições produzir novos dados.
É preciso notar que ao usar dados de área, perde-se a heterogeneidade interna às unidades de análise. As consequências disso dependem do tamanho das áreas e da dinâmica de espalhamento das doenças. Embora abordagens geoestatísticas ou de padrão de pontos não apresentem essa desvantagem, optou-se por um modelo de áreas a fim de considerar os efeitos de covariáveis disponíveis em formato espacialmente agregado e para poder atribuir valores de prioridade a áreas definidas.
A existência de áreas silenciosas devido à subnotificação está presente na vigilância de várias zoonoses negligenciadas no Brasil, como é o caso da febre maculosa 38, da leishmaniose 39 e da hantavirose 40. Além disso, a subnotificação também acontece entre doenças não zoonóticas e não mais consideradas negligenciadas. A Síndrome da Imunodeficiência Adquirida (AIDS) é um exemplo, conforme aponta o estudo de Carvalho et al. 41, que relatou uma média de 17,7% de subnotificação da coinfecção tuberculose-HIV/Aids, e de Carmo et al. 42, que encontrou subnotificação de óbitos por HIV/Aids.
O caso da esporotricose zoonótica foi escolhido por ser um problema de saúde pública crescente, como salienta a Nota Técnica nº 60/2023 da Secretaria de Vigilância em Saúde e Ambiente, do Ministério da Saúde 43. No Brasil, as infecções causadas por S. brasiliensis estão associadas a epizootias em felinos, com alto potencial de transmissão zoonótica. Apesar da compulsoriedade de notificação da esporotricose humana em Guarulhos desde 2016, acredita-se que haja subnotificação em humanos e em felinos. Visto que os gatos atuam como sentinelas 12, estabelecer a obrigatoriedade da notificação da doença neles é uma medida de vigilância estratégica, já que a prevenção da esporotricose felina é uma forma de prevenir tanto a ocorrência de casos em humanos quanto a subnotificação. Alguns estados como Amazonas, Paraná e Rio de Janeiro, além da capital paulista, já adotaram essa medida.
Guarulhos acumulou 2.953 casos notificados entre 2011 e 2019. Houve um aumento expressivo de notificações desde o primeiro relato, sobretudo a partir de 2014, interrompido no ano de 2019, o qual teve uma queda de 18,48% nas notificações em relação ao ano anterior. Chama a atenção que após 2016, quando a notificação de casos humanos de esporotricose tornou-se compulsória em Guarulhos, não houve mudanças relevantes na tendência temporal do número de notificações. Por outro lado, os casos foram provenientes de diferentes áreas do município, tendo uma distribuição espacial variável ao longo do tempo. Desconhecendo-se o impacto da subnotificação, a dinâmica espaçotemporal observada deve ser interpretada com cautela. Inclusive, a própria quantidade de casos em SCs não silenciosos, utilizada para realizar a predição, pode estar subnotificada, o que levaria a uma subestimação da densidade de casos nos SCs silenciosos. A predição de casos em áreas silenciosas ajuda a entender e reduzir esse impacto, pois se a subnotificação tende a ser maior em aquelas com maior índice de priorização, é porque a magnitude do risco e a subnotificação em áreas silenciosas têm uma distribuição espacial associada. Assim sendo, concentrar os esforços de detecção nas áreas silenciosas prioritárias torna-se uma maneira mais eficiente de reduzir os efeitos da subnotificação.
Fatores como o diagnóstico incorreto e o óbito anterior ao diagnóstico podem contribuir para a subnotificação da esporotricose, no entanto, parecem ser menos relevantes. Ao contrário do que Oliveira et al. 38 relataram para a febre maculosa no Brasil, sobre espécies de riquétsias provocando sinais brandos que poderiam dificultar a captação de registros, gerando desconhecimento da real magnitude do problema, o S. brasiliensis costuma provocar sinais clínicos evidentes, que facilitam o diagnóstico. Além disso, a esporotricose é uma doença que tipicamente apresenta curso subagudo ou crônico 44, facilitando o estabelecimento de um diagnóstico anterior ao óbito. A subnotificação, no entanto, está sujeita ao tamanho da população de gatos não domiciliados, que é desconhecido e provavelmente expressivo. Logo, mesmo direcionando os esforços de detecção às áreas silenciosas com maior risco, a dificuldade de diagnosticar e tratar esses animais é um dos principais desafios, talvez o maior, para prevenir efetivamente a doença.
A população de gatos, que é a mais suscetível à infecção, é desconhecida em Guarulhos, de modo que seria impossível calcular a incidência cumulativa ou a densidade de incidência. Desta forma, a incidência foi medida pela densidade de casos (número de casos por área), que não é uma medida de risco em si, mas se relaciona com ele, porque quanto maior a densidade da população de gatos, maior a probabilidade de contato entre infectados e suscetíveis. Em termos de vigilância epidemiológica, essa medida permitiu a priorização baseada na concentração espacial de casos e pode funcionar nas estimativas de risco de outras DTNs zoonóticas.
A proposta para otimizar a vigilância epidemiológica de DTNs em áreas silenciosas e vulneráveis pretende diminuir os problemas associados à subnotificação e às limitações de capacidade operacional, entretanto, não é esperado que apenas isso seja suficiente para atender às demandas dos municípios. A necessidade de ampliação das ações de vigilância, frente às limitações ligadas aos serviços de saúde, determina a participação popular como uma possibilidade a ser explorada. As ações de comunidades organizadas, de forma complementar, têm contribuído na prevenção de outras doenças, servindo de referência para a vigilância comunitária da esporotricose. Em um estudo piloto realizado na Tanzânia, Madon et al. 45 observaram uma redução estatisticamente significativa da prevalência de diarreia e esquistossomose quando foi instaurado um programa que estimulava a participação da comunidade. Além disso, observaram uma melhora na conscientização sobre as intervenções oficiais, o que é um ponto favorável para o controle das DTNs.
Contudo, há de se ressaltar que a vigilância comunitária não substitui a vigilância epidemiológica exercida pelos serviços de saúde oficiais, principalmente quando se trata de comunidades marginalizadas. No caso específico da esporotricose felina, uma medida de controle preconizada é o isolamento dos animais infectados até a obtenção da cura clínica e patológica, o que pode levar meses ou até anos. Scuarcialupi et al. 16 mostraram que, de modo geral, os locais mais afetados pela esporotricose em Guarulhos são aqueles que apresentam maior vulnerabilidade social, onde facilmente se encontram moradias precárias, com estrutura inadequada para isolamento dos animais. Consequentemente, o controle da esporotricose, bem como de outras DTNs, será realmente efetivo quando medidas de redução de iniquidades em saúde forem colocadas em prática.
As DTNs estão relacionadas à escassez de dados 5 e as áreas silenciosas não estão necessariamente livres da doença, ainda mais quando os coletivos multiespécies que residem nelas são marginalizados e negligenciados. Portanto, a prevenção de DTNs precisa interromper a marginalização, pois só assim seus efeitos patológicos podem ser substituídos por relações de cuidado mais-que-humanas, antagônicas à negligência 6,9. A priorização de áreas silenciosas baseada no risco de ocorrência de DTNs é uma forma de mitigar a negligência multifacetada que acomete alguns coletivos multiespécies e a metodologia proposta neste estudo é uma contribuição nesse sentido.

AGRADECIMENTOS
O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - Código de Financiamento 33002010123P4.

REFERÊNCIAS

1. Boletim Epidemiológico - Número Especial, mar.2021 - Doenças Tropicais Negligenciadas — Ministério da Saúde [Internet]. [cited 2023 Jun 15]. Available from: https://www.gov.br/saude/pt-br/centrais-de-conteudo/publicacoes/boletins/epidemiologicos/especiais/2021/boletim_especial_doencas_negligenciadas.pdf/view
2. Melo GBT, Angulo-Tuesta A, Silva EN da, Santos T da S, Uchimura LYT, Obara MT. Evolution of research funding for neglected tropical diseases in Brazil, 2004–2020. PLoS Negl Trop Dis [Internet]. Public Library of Science; 2023 Mar 16 [cited 2023 Jun 15];17(3):e0011134. Available from: https://journals.plos.org/plosntds/article?id=10.1371/journal.pntd.0011134
3. Lindoso JAL, Lindoso AABP. Neglected tropical diseases in Brazil. Rev Inst Med Trop São Paulo [Internet]. Instituto de Medicina Tropical de São Paulo; 2009 Oct [cited 2023 Jun 15];51:247–253. Available from: https://www.scielo.br/j/rimtsp/a/g5p5PqgVkR99pf6wVT9mDnz/
4. Oliveira RG de. Sentidos das Doenças Negligenciadas na agenda da Saúde Global: o lugar de populações e territórios. Ciênc Saúde Coletiva [Internet]. ABRASCO - Associação Brasileira de Saúde Coletiva; 2018 Jul [cited 2023 Jun 15];23:2291–2302. Available from: https://www.scielo.br/j/csc/a/Zs9vNx7xqcc3XrjsmdSCRFm/
5. Rosário MS, Oliveira ML de, Lima C de A, Vieira MA, Carneiro JA, Costa FM da. Doenças tropicais negligenciadas: caracterização dos indivíduos afetados e sua distribuição espacial. Rev Bras Pesqui Em SaúdeBrazilian J Health Res [Internet]. 2017 Sep 30 [cited 2023 Jun 15];19(3):118–127. Available from: https://periodicos.ufes.br/rbps/article/view/19574
6. Baquero OS. One Health of Peripheries: Biopolitics, Social Determination, and Field of Praxis. Front Public Health [Internet]. 2021 Jun 30 [cited 2023 Jun 15];9:617003. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8278197/ PMCID: PMC8278197
7. Objetivos de Desenvolvimento Sustentável | As Nações Unidas no Brasil [Internet]. [cited 2023 Jun 15]. Available from: https://brasil.un.org/pt-br/sdgs
8. World Health Organization. Ending the neglect to attain the sustainable development goals: a road map for neglected tropical diseases 2021–2030 [Internet]. World Health Organization; 2020 [cited 2023 Jun 15]. Available from: https://apps.who.int/iris/handle/10665/338565
9. Baquero OS, Benavidez Fernández MN, Acero Aguilar M. From Modern Planetary Health to Decolonial Promotion of One Health of Peripheries. Front Public Health [Internet]. 2021 Jun 10 [cited 2023 Jun 22];9:637897. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8222522/ PMCID: PMC8222522
10. Queiroz-Telles F, Fahal AH, Falci DR, Caceres DH, Chiller T, Pasqualotto AC. Neglected endemic mycoses. Lancet Infect Dis [Internet]. Elsevier; 2017 Nov 1 [cited 2023 Jun 15];17(11):e367–e377. Available from: https://www.thelancet.com/journals/laninf/article/PIIS1473-3099(17)30306-7/fulltext PMID: 28774696
11. Gremião IDF, Oliveira MME, Monteiro de Miranda LH, Saraiva Freitas DF, Pereira SA. Geographic Expansion of Sporotrichosis, Brazil. Emerg Infect Dis [Internet]. 2020 Mar [cited 2023 Jun 15];26(3):621–624. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7045854/ PMCID: PMC7045854
12. Rodrigues AM, de Melo Teixeira M, de Hoog GS, Schubach TMP, Pereira SA, Fernandes GF, Bezerra LML, Felipe MS, de Camargo ZP. Phylogenetic analysis reveals a high prevalence of Sporothrix brasiliensis in feline sporotrichosis outbreaks. PLoS Negl Trop Dis. 2013;7(6):e2281. PMCID: PMC3688539
13. Rodrigues ML, Albuquerque PC. Searching for a change: The need for increased support for public health and research on fungal diseases. PLoS Negl Trop Dis [Internet]. Public Library of Science; 2018 Jun 14 [cited 2023 Jun 15];12(6):e0006479. Available from: https://journals.plos.org/plosntds/article?id=10.1371/journal.pntd.0006479
14. WHO’s first global meeting on skin NTDs calls for greater efforts to address their burden [Internet]. [cited 2023 Jun 15]. Available from: https://www.who.int/news/item/31-03-2023-who-first-global-meeting-on-skin-ntds-calls-for-greater-efforts-to-address-their-burden
15. Alvarez CM, Oliveira MME, Pires RH. Sporotrichosis: A Review of a Neglected Disease in the Last 50 Years in Brazil. Microorganisms [Internet]. Multidisciplinary Digital Publishing Institute; 2022 Nov [cited 2023 Jun 15];10(11):2152. Available from: https://www.mdpi.com/2076-2607/10/11/2152
16. Scuarcialupi LN, Pereira FC, Baquero OS. Feline sporotrichosis: social vulnerability and prioritization of geographic areas in Guarulhos, SP, Brazil. Braz J Vet Res Anim Sci [Internet]. 2021 Dec 22 [cited 2023 Jun 15];58:e188291–e188291. Available from: https://www.revistas.usp.br/bjvras/article/view/188291
17. Montenegro H, Rodrigues AM, Dias MAG, da Silva EA, Bernardi F, de Camargo ZP. Feline sporotrichosis due to Sporothrix brasiliensis: an emerging animal infection in São Paulo, Brazil. BMC Vet Res. 2014 Nov 19;10:269. PMCID: PMC4244058
18. Gremião IDF, Miranda LHM, Reis EG, Rodrigues AM, Pereira SA. Zoonotic Epidemic of Sporotrichosis: Cat to Human Transmission. PLOS Pathog [Internet]. Public Library of Science; 2017 Jan 19 [cited 2023 Jun 15];13(1):e1006077. Available from: https://journals.plos.org/plospathogens/article?id=10.1371/journal.ppat.1006077
19. Rabello VBS, Almeida MA, Bernardes-Engemann AR, Almeida-Paes R, de Macedo PM, Zancopé-Oliveira RM. The Historical Burden of Sporotrichosis in Brazil: a Systematic Review of Cases Reported from 1907 to 2020. Braz J Microbiol [Internet]. 2022 Mar 1 [cited 2023 Jun 15];53(1):231–244. Available from: https://doi.org/10.1007/s42770-021-00658-1
20. de Carvalho JA, Beale MA, Hagen F, Fisher MC, Kano R, Bonifaz A, Toriello C, Negroni R, Rego RS de M, Gremião IDF, Pereira SA, de Camargo ZP, Rodrigues AM. Trends in the molecular epidemiology and population genetics of emerging Sporothrix species. Stud Mycol [Internet]. 2021 Dec 17 [cited 2023 Oct 30];100:100129. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8693333/ PMCID: PMC8693333
21. Rodrigues AM, Della Terra PP, Gremião ID, Pereira SA, Orofino-Costa R, de Camargo ZP. The threat of emerging and re-emerging pathogenic Sporothrix species. Mycopathologia [Internet]. 2020 Oct 1 [cited 2023 Jun 15];185(5):813–842. Available from: https://doi.org/10.1007/s11046-020-00425-0 PMID: 32052359
22. Gonsales FF. Estudo da esporotricose em gatos domésticos no município de Guarulhos, estado de São Paulo [Internet] [text]. Universidade de São Paulo; 2018 [cited 2023 Jun 15]. Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/10/10134/tde-02102018-112134/
23. Diário [Internet]. [cited 2023 Jun 15]. Available from: https://diariooficial.guarulhos.sp.gov.br/index.php?mes=7&ano=2016
24. Stärk KD, Regula G, Hernandez J, Knopf L, Fuchs K, Morris RS, Davies P. Concepts for risk-based surveillance in the field of veterinary medicine and veterinary public health: Review of current approaches. BMC Health Serv Res [Internet]. 2006 Dec 1 [cited 2023 Jun 15];6(1):20. Available from: https://doi.org/10.1186/1472-6963-6-20
25. IBGE | Cidades@ | São Paulo | Guarulhos | Panorama [Internet]. [cited 2023 Jun 15]. Available from: https://cidades.ibge.gov.br/brasil/sp/guarulhos/panorama
26. Jargowsky P. A Measure of Spatial Segregation?: The Generalized Neighborhood Sorting Index. 2005 [cited 2023 Jun 15]. Available from: https://www.semanticscholar.org/paper/A-Measure-of-Spatial-Segregation-%3A-The-Generalized-Jargowsky/52a99e2c105a95ae06168aaba2fc8ce11b578fcc
27. IPVS - Governo do Estado de São Paulo [Internet]. [cited 2023 Jun 15]. Available from: http://ipvs.seade.gov.br/view/index.php
28. Riebler A, Sørbye SH, Simpson D, Rue H. An intuitive Bayesian spatial model for disease mapping that accounts for scaling. Stat Methods Med Res. 2016 Aug;25(4):1145–1165. PMID: 27566770
29. Baquero OS, Machado G. Spatiotemporal dynamics and risk factors for human Leptospirosis in Brazil. Sci Rep [Internet]. Nature Publishing Group; 2018 Oct 11 [cited 2023 Jun 15];8(1):15170. Available from: https://www.nature.com/articles/s41598-018-33381-3
30. Simpson D, Rue H, Riebler A, Martins TG, Sørbye SH. Penalising model component complexity: a principled, practical approach to constructing priors. Stat Sci [Internet]. Institute of Mathematical Statistics; 2017 Feb [cited 2023 Jun 15];32(1):1–28. Available from: https://research.monash.edu/en/publications/penalising-model-component-complexity-a-principled-practical-appr
31. Wickham H, Hester J, Chang W, Bryan J, RStudio. devtools: Tools to Make Developing R Packages Easier [Internet]. 2022 [cited 2023 Jun 15]. Available from: https://cran.r-project.org/web/packages/devtools/index.html
32. Wickham H, Averick M, Bryan J, Chang W, McGowan LD, François R, Grolemund G, Hayes A, Henry L, Hester J, Kuhn M, Pedersen TL, Miller E, Bache SM, Müller K, Ooms J, Robinson D, Seidel DP, Spinu V, Takahashi K, Vaughan D, Wilke C, Woo K, Yutani H. Welcome to the Tidyverse. J Open Source Softw [Internet]. 2019 Nov 21 [cited 2023 Jun 15];4(43):1686. Available from: https://joss.theoj.org/papers/10.21105/joss.01686
33. Grolemund G, Wickham H. Dates and Times Made Easy with lubridate. J Stat Softw [Internet]. 2011 Apr 7 [cited 2023 Jun 15];40:1–25. Available from: https://doi.org/10.18637/jss.v040.i03
34. Rue H, Martino S, Chopin N. Approximate Bayesian inference for latent Gaussian models by using integrated nested Laplace approximations. J R Stat Soc Ser B Stat Methodol [Internet]. 2009 [cited 2023 Jun 15];71(2):319–392. Available from: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1467-9868.2008.00700.x
35. oswaldosantos/INLAOutputs: Process selected outputs from the “INLA” package version 1.4.11 from GitHub [Internet]. [cited 2023 Jul 5]. Available from: https://rdrr.io/github/oswaldosantos/INLAOutputs/
36. Pebesma E, Rundel C, Teucher A, developers liblwgeom. lwgeom: Bindings to Selected “liblwgeom” Functions for Simple Features [Internet]. 2023 [cited 2023 Jun 15]. Available from: https://cran.r-project.org/web/packages/lwgeom/index.html
37. Wilke CO. cowplot: Streamlined Plot Theme and Plot Annotations for “ggplot2” [Internet]. 2020 [cited 2023 Jun 15]. Available from: https://cran.r-project.org/web/packages/cowplot/index.html
38. Oliveira SV de, Pereira SVC, Pinna FV, Fonseca LX, Serra-Freire NM da, Cardoso KM, Borsoi ABP, Amorim M, Caldas EP de, Gazeta GS. Vigilância de ambientes da febre maculosa: explorando as áreas silenciosas do Brasil. Rev Pan-Amaz Saúde [Internet]. 2016 Sep [cited 2023 Jun 16];7(3):65–72. Available from: http://scielo.iec.gov.br/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S2176-62232016000300065&lng=en&nrm=iso&tlng=pt
39. Maia-Elkhoury ANS, Carmo EH, Sousa-Gomes ML, Mota E. Análise dos registros de leishmaniose visceral pelo método de captura-recaptura. Rev Saúde Pública [Internet]. 2007 Dec 1 [cited 2023 Jun 16];41(6):931–937. Available from: https://www.revistas.usp.br/rsp/article/view/32333
40. Nunes ML, Oliveira SV de, Elkhoury M da R, Fonseca LX, Pereira SVC, Caldas EP de, Guimarães JC do N, Rosa EST da, Bonvicino CR, D’Andrea PS. Evidência de circulação de hantavírus em área silenciosa da Região Amazônica. Rev Pan-Amaz Saúde [Internet]. 2015 [cited 2023 Jun 16];6(4):5–5. Available from: https://ojs.iec.gov.br/index.php/rpas/article/view/240
41. Carvalho CN, Dourado I, Bierrenbach AL. Subnotificação da comorbidade tuberculose e aids: uma aplicação do método de linkage. Rev Saúde Pública [Internet]. Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo; 2011 Jun [cited 2023 Jun 16];45:548–555. Available from: https://www.scielo.br/j/rsp/a/QvJfrM3hWxxYjzPTM7fMSnC/?format=html
42. Carmo RA do, Policena GM, Alencar GP, França EB, Bierrenbach AL. Subnotificação de óbitos por AIDS no Brasil: linkage dos registros hospitalares com dados de declaração de óbito. Ciênc Saúde Coletiva [Internet]. ABRASCO - Associação Brasileira de Saúde Coletiva; 2021 Apr 19 [cited 2023 Jun 16];26:1299–1310. Available from: https://www.scielo.br/j/csc/a/GVcT84zxF95gXL5xkTcWnXk/
43. Nota Técnica no 60/2023-CGZV/DEDT/SVSA/MS — Ministério da Saúde [Internet]. [cited 2023 Jun 22]. Available from: https://www.gov.br/saude/pt-br/centrais-de-conteudo/publicacoes/notas-tecnicas/2023/nota-tecnica-no-60-2023-cgzv-dedt-svsa-ms/view
44. Larsson CE, Gonçalves M de A, Araujo VC, Dagli MLZ, Correa B, Fava Neto C. Esporotricosis felina: aspectos clínicos e zoonóticos. Rev Inst Med Trop São Paulo [Internet]. Instituto de Medicina Tropical de São Paulo; 1989 Oct [cited 2023 Jun 16];31:351–358. Available from: https://www.scielo.br/j/rimtsp/a/HmwXLmmqqC36FThFDRHd4Cy/
45. Madon S, Malecela MN, Mashoto K, Donohue R, Mubyazi G, Michael E. The role of community participation for sustainable integrated neglected tropical diseases and water, sanitation and hygiene intervention programs: A pilot project in Tanzania. Soc Sci Med [Internet]. 2018 Apr 1 [cited 2023 Jun 22];202:28–37. Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0277953618300728