Section 6: Descriptive Epidemiology

Como mencionado anteriormente, todos os novatos repórter de jornal é ensinado que uma história incompleta se não descrever o que, quem, onde, quando, e porquê, como, de uma situação, seja com o lançamento do ônibus espacial ou de um incêndio em casa. Epidemiologistas se esforçam por uma abrangência semelhante na caracterização de um evento epidemiológico, seja uma pandemia de gripe ou um aumento local em acidentes com veículos em todo o terreno. No entanto, os epidemiologistas tendem a usar sinônimos para os cinco W listados acima: definição de caso, pessoa, lugar, tempo e Causas/Fatores de risco/modos de transmissão. Epidemiologia descritiva abrange tempo, lugar e pessoa.

compilar e analisar dados por tempo, lugar e pessoa é desejável por várias razões.

• primeiramente, olhando cuidadosamente os dados, o epidemiologista fica muito familiarizado com os dados. Ele ou ela pode ver o que os dados podem ou não revelar com base nas variáveis disponíveis, suas limitações (por exemplo, o número de registros com informações que faltam para cada variável importante), e suas excentricidades (por exemplo, todos os casos na faixa etária de 2 meses a 6 anos, mais um de 17 anos.).em segundo lugar, o epidemiologista aprende a extensão e o padrão do problema de saúde pública que está sendo investigado — quais meses, quais bairros, e quais grupos de pessoas têm os casos mais e menos.em terceiro lugar, o epidemiologista cria uma descrição detalhada da saúde de uma população que pode ser facilmente comunicada com tabelas, gráficos e mapas.em quarto lugar, o epidemiologista pode identificar áreas ou grupos dentro da população que têm altas taxas de doença. Esta informação, por sua vez, fornece pistas importantes para as causas da doença, e essas pistas podem ser transformadas em hipóteses testáveis.

tempo

a ocorrência de doença muda ao longo do tempo. Algumas destas mudanças ocorrem regularmente, enquanto outras são imprevisíveis. Duas doenças que ocorrem durante a mesma temporada todos os anos incluem a gripe (Inverno) e a infecção pelo vírus do Nilo Ocidental (Agosto–Setembro). Em contrapartida, doenças como a hepatite B e a salmonelose podem ocorrer a qualquer momento. Para doenças que ocorrem sazonalmente, os funcionários de saúde podem antecipar a sua ocorrência e implementar medidas de controle e prevenção, tais como uma campanha de vacinação contra a gripe ou pulverização de mosquitos. Para as doenças que ocorrem esporadicamente, os investigadores podem realizar estudos para identificar as causas e modos de propagação e, em seguida, desenvolver ações adequadamente direcionadas para controlar ou prevenir a ocorrência da doença.em qualquer das situações, a exposição dos padrões de ocorrência da doença ao longo do tempo é fundamental para a monitorização da ocorrência da doença na comunidade e para avaliar se as intervenções na saúde pública fizeram a diferença.

dados de tempo são geralmente exibidos com um grafo bidimensional. O eixo vertical ou y geralmente mostra o número ou a taxa de casos; o eixo horizontal ou x mostra os períodos tais como anos, meses ou dias. O número ou taxa de casos é plotado ao longo do tempo. Grafos de ocorrência de doença ao longo do tempo são geralmente plotados como grafos de linha (figura 1.4) ou histogramas (figura 1.5).

por vezes, um gráfico mostra o calendário dos acontecimentos relacionados com as tendências da doença que estão a ser exibidas. Por exemplo, o gráfico pode indicar o período de exposição ou a data de aplicação das medidas de controlo. Estudar um gráfico que observa o período de exposição pode levar a insights sobre o que pode ter causado a doença. O estudo de um gráfico que regista o calendário das medidas de controlo mostra que impacto, se houve, as medidas podem ter tido na ocorrência da doença.

Como indicado acima, o tempo é plotado ao longo do eixo x. Dependendo da doença, a escala de tempo pode ser tão ampla quanto anos ou décadas, ou tão breve como dias ou mesmo horas do dia. Para algumas condições – muitas doenças crônicas, por exemplo-os epidemiologistas tendem a estar interessados em tendências ou padrões de longo prazo no número de casos ou na taxa. Para outras condições, tais como surtos de origem alimentar, o prazo relevante deverá ser de dias ou horas. Alguns dos tipos comuns de grafos relacionados com o tempo são descritos abaixo. Estes e outros gráficos são descritos em mais detalhes na Lição 4.tendências seculares (a longo prazo). O gráfico dos casos ou taxa anuais de uma doença ao longo de um período de anos mostra tendências seculares ou de longo prazo na ocorrência da doença (figura 1.4). As autoridades de saúde usar estes gráficos para avaliar a direção predominante da doença de ocorrência (aumentar, diminuir, ou essencialmente plana), ajudá-los a avaliar os programas ou as decisões políticas são tomadas, inferir o que causou um aumento ou diminuição da ocorrência de uma doença (especialmente se o gráfico indica quando relacionados com eventos ocorreram), e usar as tendências do passado como uma previsão do futuro da incidência de doenças.sazonalidade. A ocorrência da doença pode ser graficada por semana ou mês ao longo de um ano ou mais para mostrar o seu padrão sazonal, se houver. Algumas doenças como a gripe e a infecção do Nilo Ocidental são conhecidas por terem distribuições sazonais características. Padrões sazonais podem sugerir hipóteses sobre como a infecção é transmitida, quais fatores comportamentais aumentam o risco, e outros possíveis contribuintes para a doença ou condição. A figura 1.6 mostra os padrões sazonais de rubéola, gripe e rotavírus. Todas as três doenças apresentam uma distribuição sazonal consistente, mas cada doença atinge picos em meses diferentes-rubéola de Março a junho, gripe de novembro a março e rotavírus de fevereiro a abril. O gráfico da rubéola é impressionante para a epidemia que ocorreu em 1963 (a vacina da rubéola não estava disponível até 1969), mas esta epidemia, no entanto, seguiu o padrão sazonal.

dia da semana e hora do dia. Para algumas condições, exibir dados por dia da semana ou hora do dia pode ser informativo. A análise nestes períodos mais curtos é particularmente adequada para as condições relacionadas com exposições ocupacionais ou ambientais que tendem a ocorrer a intervalos regulares. Na figura 1.7, as fatalidades dos tratores agrícolas são mostradas pelos dias da semana.(32) Note-se que o número de mortes de tractores agrícolas aos domingos era cerca de metade do número dos outros dias. O padrão de lesões de tratores agrícolas por hora, como mostrado na figura 1.8 atingiu o pico às 11:00 da manhã, mergulhado ao meio-dia, e atingiu novamente o pico às 16:00 da tarde.estes padrões podem sugerir hipóteses e possíveis explicações que poderiam ser avaliadas com mais estudos. A figura 1.9 mostra o número horário de sobreviventes e salvadores que se apresentam aos hospitais locais em Nova York após o ataque ao World Trade Center em 11 de setembro de 2001.

período epidémico. Para mostrar o curso Temporal de um surto de doença ou epidemia, epidemiologistas usam um gráfico chamado curva epidêmica. Como com os outros gráficos apresentados até agora, o eixo y de uma curva epidêmica mostra o número de casos, enquanto o eixo x mostra o tempo como a data de início dos sintomas ou a data de diagnóstico. Dependendo do período de incubação (Duração do tempo entre a exposição e o início dos sintomas) e das vias de transmissão, a escala no eixo dos x pode ser tão ampla quanto as semanas (para uma epidemia muito prolongada) ou tão estreita quanto os minutos (por exemplo, para intoxicação alimentar por produtos químicos que causam sintomas em minutos). Convencionalmente, os dados são exibidos como um histograma (que é semelhante a um gráfico de barras, mas não tem intervalos entre colunas adjacentes). Às vezes cada caso é exibido como um quadrado, como Na Figura 1.10. A forma e outras características de uma curva epidémica podem sugerir hipóteses sobre o tempo e a fonte de exposição, o modo de transmissão e o agente causador. As curvas epidémicas são discutidas mais pormenorizadamente nas lições 4 e 6.

Place

descrevendo a ocorrência de doença por Lugar fornece uma visão da extensão geográfica do problema e da sua variação geográfica. Caracterização por lugar refere-se não só ao local de residência, mas a qualquer localização geográfica relevante para a ocorrência da doença. Tais localizações incluem Local de diagnóstico ou Relatório, local de nascimento, local de emprego, distrito escolar, unidade hospitalar, ou destinos de viagens recentes. A unidade pode ser tão grande como um continente ou país ou tão pequeno como um endereço de rua, ala hospitalar ou sala de operações. Às vezes lugar refere-se não a um local específico em tudo, mas a uma categoria de lugar, como urbano ou rural, doméstico ou estrangeiro, e institucional ou não institucional.

considere os dados nos quadros 1.3 e 1.4. A tabela 1.3 mostra dados de SARS por fonte de relatório, e reflete onde uma pessoa com possível SARS é susceptível de ser posta em quarentena e tratada.(33) em contrapartida, o quadro 1.4 apresenta os mesmos dados por onde os possíveis doentes com SARS tinham viajado e reflecte onde a transmissão pode ter ocorrido.

embora os dados de lugar possam ser mostrados em uma tabela como a tabela 1.3 ou a tabela 1.4, um mapa fornece uma exibição visual mais marcante dos dados de lugar. Em um mapa, diferentes números ou taxas de doença podem ser representados usando diferentes sombras, cores ou padrões de linha, como Na Figura 1.11.

outro tipo de mapa para dados de lugar é um mapa pontual, como a figura 1.12. Mapas pontuais geralmente são usados para clusters ou surtos com um número limitado de casos. Um ponto ou X é colocado sobre o local que é mais relevante para a doença de interesse, geralmente onde cada vítima viveu ou trabalhou, assim como John Snow fez em seu lugar mapa do Golden Square de Londres (Figura 1.1). Se conhecidos, os locais relevantes, tais como locais prováveis de exposição (bombas de água na figura 1.1), são geralmente anotados no mapa.

a análise dos dados por local pode identificar comunidades com maior risco de doença. Mesmo que os dados não possam revelar por que estas pessoas têm um risco aumentado, pode ajudar a gerar hipóteses para testar com estudos adicionais. Por exemplo, uma comunidade está em maior risco devido às características das pessoas na comunidade, tais como susceptibilidade genética, falta de imunidade, comportamentos de risco, ou exposição a toxinas locais ou alimentos contaminados? Pode o aumento do risco, particularmente de uma doença transmissível, ser atribuído a características do agente causador, tais como uma estirpe particularmente virulenta, locais de reprodução hospitaleiros, ou a disponibilidade do vector que transmite o organismo aos seres humanos? Ou pode o aumento do risco ser atribuído ao ambiente que traz o agente e o host em conjunto, tais como a superpopulação nas áreas urbanas, o que aumenta o risco de transmissão da doença de pessoa para pessoa, ou mais casas sendo construídas em áreas arborizadas perto de veado que carregam carrapatos infectados com o organismo que causa a doença de Lyme? (More techniques for graphic presentation are discussed in Lesson 4.)

Person

Devido a características pessoais podem afetar doença, organização e análise de dados por “pessoa” pode usar características inerentes de pessoas (por exemplo, idade, sexo, raça), características biológicas (estado imunológico), características adquiridas (estado civil), atividades (ocupação, atividades de lazer, uso de medicamentos e/tabaco/drogas), ou as condições em que vivem (o estatuto socioeconómico, o acesso a cuidados médicos). A idade e o sexo estão incluídos em quase todos os conjuntos de dados e são as duas características “pessoa” mais comumente analisadas. No entanto, dependendo da doença e dos dados disponíveis, são geralmente necessárias análises de outras variáveis pessoais. Normalmente os epidemiologistas iniciam a análise dos dados pessoais olhando cada variável separadamente. Às vezes, duas variáveis como idade e sexo podem ser examinadas simultaneamente. Os dados pessoais são geralmente apresentados em tabelas ou gráficos.idade. A idade é provavelmente o atributo “pessoa” mais importante, porque quase todos os eventos relacionados à saúde variam com a idade. Uma série de fatores que também variam com a idade incluem: susceptibilidade, oportunidade de exposição, latência ou período de incubação da doença, e resposta fisiológica (que afeta, entre outras coisas, o desenvolvimento da doença).ao analisar dados por idade, epidemiologistas tentam usar grupos etários suficientemente estreitos para detectar quaisquer padrões relacionados com a idade que possam estar presentes nos dados. Para algumas doenças, particularmente as doenças crónicas, os grupos etários de 10 anos podem ser adequados. Para outras doenças, os grupos etários de 10 e mesmo de 5 anos ocultam variações importantes na ocorrência da doença por idade. Considere o gráfico da ocorrência de pertussis por grupos etários padrão de 5 anos mostrado na figura 1.13 a. A taxa mais alta é claramente entre crianças de 4 anos e mais jovens. Mas a taxa é igualmente elevada em todas as crianças desse grupo etário, ou algumas crianças têm taxas mais elevadas do que outras?

para responder a esta pergunta, são necessários diferentes grupos etários. Examine a figura 1.13 b, que mostra os mesmos dados, mas mostra separadamente a taxa de pertussis para crianças com menos de 1 ano de idade. Claramente, as crianças representam a maior parte da alta taxa entre os 0-4 anos de idade. Os esforços de saúde pública devem, por conseguinte, centrar-se nas crianças com menos de 1 ano de idade e não em todo o grupo etário dos 5 anos.Sexo. Os machos têm maiores taxas de doença e morte do que as fêmeas para muitas doenças. Para algumas doenças, esta diferença relacionada ao sexo é por causa de diferenças genéticas, hormonais, anatômicas ou outras inerentes entre os sexos. Estas diferenças inerentes afectam a susceptibilidade ou as respostas fisiológicas. Por exemplo, as mulheres pré-menopáusicas têm um risco menor de doença cardíaca do que os homens da mesma idade. Esta diferença tem sido atribuída a níveis mais elevados de estrogénio nas mulheres. Por outro lado, as diferenças relacionadas com o sexo na ocorrência de muitas doenças reflectem diferenças na oportunidade ou nos níveis de exposição. Por exemplo, a figura 1.14 mostra as diferenças nas taxas de câncer de pulmão ao longo do tempo entre homens e mulheres.(34) a diferença observada nos anos anteriores foi atribuída à maior prevalência de tabagismo entre os homens no passado. Infelizmente, a prevalência de tabagismo entre as mulheres agora é igual à dos homens, e as taxas de câncer de pulmão nas mulheres têm subido como resultado.(35)