Reviewed article: Corrêa BM, Marteli AN, Carmo CN, Marinho DS, Mello-Silva CC. Schistosomiasis mansoni distribution: a spatial analysis, state of Rio de Janeiro, Brazil, 2011-2023. Epidemiol Serv Saude. 2026:35;e20250812Peer review A
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O trabalho é muito relevante e traz informações muito importante para tomada de decisões para controle da doença e ações de cuidado na saúde e intersetoriais também.
Minhas preocupações com o trabalho são:
1) A principal é a possibilidade da falácia ecológica, porque não se pode afirmar que os indivíduos doentes dentro de um município são os mesmos que possuem pior acesso a saneamento.
2) A subnotificação que ocorre pela qualidade e completude do SINAN.
3) A restrição a casos autóctones com informações mínimas necessárias pode excluir casos que não preencheram esses campos, introduzindo um viés se essa exclusão não for aleatória.
4) A descontinuidade do programa de controle e da busca ativa que o próprio trabaho cita a partir de 2011 e isso cria um viés temporal.
5) Defasagem temporal, uma vez que os itens utilizados não são contemporâneos do período de estudo.
6) Dependência da vigilância passiva, que varia com a sensibilidade e a capacidade dos serviços de saúde de cada município podendo criar um falso cluster de alta incidência que na verdade é um cluster de alta detecção.
7) Coinfecções e estado imune da população, que influenciam a manifestação da doença, influenciando a busca por diagnóstico.
8) Acesso aos serviços de saúde que podem variar enormemente entre os municípios, podendo gerar confundimento entre incidência e indicadores socioeconômicos.
Minhas sugestões são:
1) Reconhecer Explicitamente a Falácia Ecológica: O artigo deve incluir uma discussão mais robusta sobre esta limitação na seção de discussão, enfatizando que os resultados geram hipóteses para estudos futuros (em nível individual) e não estabelecem causalidade.
2) Incluir Municípios Limítrofes de Outros Estados: Como o próprio artigo aponta, a matriz de pesos espaciais deveria incluir municípios de Minas Gerais e Espírito Santo que fazem fronteira com o Rio de Janeiro. A transmissão de doenças não respeita limites geopolíticos, e essa inclusão tornaria a análise mais realista e completa.
3) Utilizar Modelos Multivariados ao invés de apenas correlações bivariadas, poderiam ser empregados modelos de regressão espacial.
