Abstract
Doenças de alto contágio, como o Corona Virus Disease 2019 (COVID-19), podem ser analisadas espacialmente e uma das formas de mapeá-las é por casos desagregados em nível pontual. Essa escala de análise é importante para a formulação de estratégias de proteção da saúde. O georreferenciamento de casos por endereçamento postal é um método recorrente em aplicações do geoprocessamento na saúde. Neste estudo, é apresentada uma validação do georreferenciamento postal automático dos casos de COVID-19 no município de Uberaba, MG para um período de 14 dias. Foi utilizada a base de endereços do Google Maps (GM) por meio dos softwares Google Earth (GE) e QGIS. O procedimento consistiu em georreferenciar 391 casos por consulta manual à base do GM, com apoio de imagens do Google Street View. Os resultados foram utilizados como referência para analisar o desempenho do georreferenciamento automático no GE e QGIS, este segundo, com uso do complemento MMQGIS. Houve variações significativas entre os métodos automáticos quando aplicadas diferentes combinações de endereço, como: rua, número, CEP, bairro, cidade, estado e país. O melhor desempenho foi do complemento MMQGIS, que processa o Maps JavaScript API. Quando combinados os campos Rua, Número e Cidade resultou em 82,8% de georreferenciamentos corretos. A geocodificação automática é um ponto de partida para o mapeamento de casos, acelerando tarefas de marcação de pontos, mas, devido as possibilidades de erros, como os mostrados no presente estudo, não se deve dispensar os trabalhos de pós edição, antes da produção de mapas destinados às ações de vigilância epidemiológica.
Highlights
A ocorrência de casos de Covid-19 no Brasil teve um significativo aumento em municípios do interior, principalmente a partir de julho de 2020, com emergência de municípios distantes das capitais, onde a epidemia teve início (PEIXOTO et al, 2020; MARTINES et al 2020)
Aplicou-se um modelo de densidade kernel com pixel com resolução espacial de 20 metros e raio de 300 metros
Use of GIS and Agent-Based Modeling to Simulate the Spread of Influenza
Summary
A ocorrência de casos de Covid-19 no Brasil teve um significativo aumento em municípios do interior, principalmente a partir de julho de 2020, com emergência de municípios distantes das capitais, onde a epidemia teve início (PEIXOTO et al, 2020; MARTINES et al 2020). Os procedimentos utilizados nesse processo são os mesmos há, pelo menos, seis anos (MAGALHÃES, et al, 2014), onde aplica-se uma ferramenta disponibilizada na internet (APIs) ou dispõe-se de uma rede vetorial atualizada dos logradouros e procede-se com a geocodificação automática de endereços. Considera-se que, devido as diferentes realidades urbanas no Brasil e a limitação de infraestrutura de dados espaciais por parte das administrações municipais, os recursos mais utilizados são as ferramentas disponibilizadas na internet, como Google Maps (GM) e o OpenStreetMap. Neste estudo validou-se os resultados da geocodificação automática pela base do GM, para fins de marcação de pontos referentes aos casos notificados de Covid-19 na base do e-SUS Notifica do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS)
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