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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.10.2014.tde-07012015-140605
Document
Auteur
Nom complet
Guilherme Basseto Braga
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2014
Directeur
Jury
Dias, Ricardo Augusto (Président)
Alves, Ana Julia Silva e
Brandão, Paulo Eduardo
Grisi Filho, José Henrique de Hildebrand e
Queiroz, Luzia Helena
Titre en portugais
Modelo preditivo do risco de ocorrência da raiva em bovinos no Brasil
Mots-clés en portugais
Bovinos
Modelo de risco
Morcegos
Qualitativo
Raiva
Resumé en portugais
A raiva dos bovinos permanece endêmica no Brasil e apesar dos esforços no controle, a doença ainda se espalha insidiosamente. O principal transmissor é o morcego hematófago Desmodus rotundus. O presente trabalho objetivou o desenvolvimento de um modelo preditivo qualitativo para a ocorrência da raiva de bovinos, por município, em 25 dos 27 Estados brasileiros. O risco de transmissão de raiva de morcegos hematófagos para bovinos foi estimado utilizando modelos baseados em árvores decisórias de receptividade e vulnerabilidade. Questionários abrangendo questões relacionadas à vigilância de possíveis fatores de risco, como focos em bovinos, presença de abrigos de morcegos, morcegos positivos para ao vírus da raiva e mudanças ambientais foram aplicados às unidades locais veterinárias de cada Estado. A densidade de bovinos e as características geomorfológicas foram obtidas através de bases de dados nacionais e sistemas de informação geográfica. Dos 433 municípios que apresentaram focos de raiva bovina em 2010, 178 (41.1%) foram classificados pelo modelo como de alto risco, 212 (49.0%) foram classificados como de risco moderado, 25 (5.8%) com baixo risco, enquanto o risco não pode ser determinado em 18 (4.1%) municípios. Uma curva ROC foi desenvolvida para determinar se o risco avaliado pelo modelo poderia discriminar adequadamente os municípios em relação à ocorrência de raiva nos anos seguintes. O estimador de risco para os anos de 2011 e 2012 foi classificado como moderadamente acurado. No futuro, estes modelos poderão permitir o direcionamento de esforços no controle da raiva, com a adoção de medidas de controle direcionadas para áreas de maior risco e a otimização do deslocamento das equipes veterinários de campo pelo território nacional. Adicionalmente, esforços deve ser realizados para encorajar uma vigilância contínua dos fatores de risco.
Titre en anglais
Predictive risk model to estimate bovine rabies occurrence in Brazil
Mots-clés en anglais
Bats
Bovine
Qualitative
Rabies
Risk model
Resumé en anglais
Bovine rabies remains endemic in Brazil and despite control efforts, the disease still spreads insidiously. The main vector is the hematophagous bat, Desmodus rotundus. The present work aimed to create a predictive qualitative model of the occurrence of bovine rabies in each municipality in 25 of the 27 Brazilian States. The risk of rabies transmission from bats to bovine was estimated using decision-tree models of receptivity and vulnerability. Questionnaires, which covered a number of questions related to the surveillance of possible risk factors, such as bovine rabies outbreaks in the previous year, presence of bat roosts, bat rabies positivity and environmental changes, were sent to the local veterinary units of each State. The bovine density and geomorphologic features were obtained from national databases and geographic information systems. Of the 433 municipalities presenting bovine rabies outbreaks in 2010, 178 (41.1%) were classified by the model as high risk, 212 (49.0%) were classified as moderate risk, 25 (5.8%) were classified as low risk, whereas the risk was undetermined in 18 municipalities (4.1%). An ROC curve was built to determine if the risk evaluated by the model could adequately discriminate between municipalities with and without rabies occurrence in future years. The risk estimator for the year 2011 was classified as moderately accurate. In the future, these models could allow the targeting of rabies control efforts, with the adoption of control measures directed to the higher risk locations and the optimization of the field veterinary staff deployment throughout the country. Additionally, efforts must be made to encourage continuous surveillance of risk factors.
 
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Date de Publication
2015-03-03
 
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