Em 2015 ocorreram no mundo 210.758 casos novos de hanseníase, representando uma taxa de detecção de 3,2 casos para cada 100.000 habitantes. O Brasil foi o segundo país em número de casos, com um coeficiente de detecção de 14,6 casos por 100.000 habitantes. Uma das principais características epidemiológicas da hanseníase é sua heterogeneidade e desigualdade de distribuição em um local geograficamente definido, o que torna relevante identificar áreas mais suscetíveis que explicam a ocorrência da doença nesses locais. Objetivo: Identificar áreas de maior e de menor risco para a ocorrência de hanseníase em Ribeirão Preto/SP. Materiais e Métodos: Trata-se de um estudo ecológico, realizado no município de Ribeirão Preto/SP, em que foram considerados os casos de hanseníase notificados no SINAN no período de janeiro de 2006 a dezembro de 2013. Para detecção de risco para aglomerados espaciais e espaço-temporais dos casos de hanseníase procedeu-se inicialmente a geocodificação dos casos por meio do software TerraView versão 4.2.2, utilizando como unidade de análise ecológica o setor censitário urbano. A técnica de estatística de varredura foi processada controlando- se a ocorrência de casos pelo tamanho da população dos setores censitários, por sua distribuição etária e do sexo, com vistas a detecção de aglomerados no espaço e no espaço-tempo de alto e baixo risco relativo (RR) com seus respectivos intervalos de confiança em 95%. Fixou-se erro tipo I em 5% (p<0,05) como estatisticamente significativos. A técnica de varredura foi processada no software SaTScan 9.4 e os mapas temáticos contendo o RR dos aglomerados foram feitos por meio do software ArcGIS 10.1. O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto/USP (nº 44637215.0.0000.5393). Resultados: Foram notificados 434 casos de hanseníase no período de investigação, dos quais 392 casos foram geocodificados (95%). A análise de varredura dos casos de hanseníase possibilitou a detecção de dois aglomerados espaciais estatisticamente significativos (p<0,05), no qual um aglomerado de alto risco (RR=3,41; IC95%: 2,721-4,267; p=0,000), e um de baixo risco (RR=0,41; IC95%: 0,326-0,528; p=0,000). Na análise espaço-temporal, foram identificados três aglomerados estatisticamente significativos (p<0,05), sendo dois de alto risco (RR=24,35; IC95%: 11,133-52,984; p=0,006), (RR=15,24, IC95%: 10,114-22,919; p=0,000) ocorridos no período de 2012 a 2012 e 2012 a 2013, respectivamente; e um aglomerado de baixo risco (RR=0,35; IC95%: 0,252-0,485) no período de 2008 a 2011. Conclusões: O estudo possibilitou a identificação das áreas de maior e menor risco para o acometimento pela hanseníase. Os locais com maior RR situam-se nos distritos de saúde Norte, Oeste e Central, caracterizados por apresentar os piores indicadores socioeconômicos do município, com carências em habitação, renda, escolaridade e acesso a serviços de saúde, o que evidencia a desigualdade social no local sob estudo

In 2015, 210,758 new cases of leprosy occurred in the world, representing a detection rate of 3.2 cases per 100,000 inhabitants. Brazil was the second country in terms of number of cases, with a detection coefficient of 14.6 cases per 100,000 inhabitants. The main epidemiological characteristics of leprosy is its heterogeneity and inequality distribution in an area geographically located, which becomes the disease an important issue to identify areas with Risk. Objective: To identify areas with high and low risk for occurrence of leprosy in Ribeirão Preto / SP. Materials and Methods: This is an ecological study, carried out in Ribeirão Preto / SP, in which the cases were gathered through SINAN from January 2006 to December 2013. For the detection of areas with Spatial Risk and Spatial Temporal Risk, initially the cases of leprosy cases were geocoded cases using TerraView software version 4.2.2; Census tract was considered as ecological analysis unit or urban. The scan statistic was performed considering occurrence of cases by size of the population in census tract according age and sex. It was measured the Relative Risk and its confident interval by 95%. Type I error was set at 5% (p <0.05) as statistically significant. The scanning technique was used by SaTScan 9.4 software and the thematic maps was constructed by ArcGIS 10.1. The study was approved by the Research Ethics Committee of Ribeirão Preto School of Nursing - USP (nº 44637215.0.0000.5393). Results: A total of 434 leprosy cases were reported, of which 392 cases were geocoded (95%). Through Scan Statistic two areas were observed as statistically significant (p <0.05), being one area with high risk (RR = 3.41; CI95%: 2.721-4.267; p=0.000), and another one with low risk (RR = 0.41; CI95%: 0.326-0.528; p=0.000). In the space-time analysis, three statistically significant clusters (p <0.05) were identified, two of them were with high risk (RR = 24.35; CI95%: 11.133-52.984; p=0.006), (RR = 15.24; CI95%: 10.114-22.919; p=0.000) and one with low risk (RR = 0, 35; CI95%: 0.252-0.485; p=0.000). Conclusions: The study provided the identification of the areas with high and low risk for transmission of leprosy. The areas with high Risk are located in the districts of North, West and Central health, which also present the social vulnerability in terms of dwelling, income, schooling and access to the health services