El virus Chikungunya (CHIKV) se detectó por primera vez en Brasil en 2014, convirtiéndose en un importante problema de salud pública. Las regiones metropolitanas fueron inicialmente el punto de entrada, pero la enfermedad se propagó a municipios menos poblados, lo que supuso un reto para la vigilancia y el control en las grandes ciudades. Este estudio presenta un análisis descriptivo de la propagación del CHIKV en Brasil hasta 2022, examinando las diferencias regionales. Los datos sobre los casos de chikungunya en los municipios se obtuvieron del Sistema de Información de Enfermedades de Notificación Obligatoria (SINAN) entre 2014 y 2022. Los datos sobre el tamaño de la población se obtuvieron del Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE). Las fechas de introducción del chikungunya en los estados se organizaron en cronologías y mapas. Se propuso un índice de descentralización para calcular la relación entre la incidencia en los municipios metropolitanos y no metropolitanos. Nuestro análisis reveló que la propagación del chikungunya desde las regiones metropolitanas a las no metropolitanas variaba entre los estados. Como era de esperar, la mayoría de los estados mostraron inicialmente tasas de incidencia más altas en las zonas metropolitanas, con algunas excepciones, como Amapá, situado en la frontera nacional con la Guayana Francesa. El noreste siguió siendo el epicentro durante el período de estudio, pero se observaron diferencias regionales significativas en los patrones de la enfermedad en todo Brasil. Varios factores, entre ellos la idoneidad del entorno y los cambios demográficos, como la migración interna, pueden haber facilitado la propagación diferencial del chikungunya a regiones menos densamente pobladas. En conclusión, el índice resultó útil para supervisar la dinámica de la propagación de la enfermedad, poniendo de relieve las zonas que requieren medidas específicas de vigilancia y control más allá de los grandes centros urbanos.
Palabras-clave:
Virus Chikungunya; Infecciones por Arbovirus; Incidencia
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Note: regions and their respective states: North − AC: Acre, AM: Amazonas, AP: Amapá, PA: Pará, RO: Rondônia, RR: Roraima, and TO: Tocantins; Northeast − AL: Alagoas, BA: Bahia, CE: Ceará, MA: Maranhão, PE: Pernambuco, PB: Paraíba, PI: Piauí, RN: Rio Grande do Norte, and SE: Sergipe; Central-West − DF: Federal District, GO: Goiás, MS: Mato Grosso do Sul, and MT: Mato Grosso; Southeast − ES: Espírito Santo, MG: Minas Gerais, RJ: Rio de Janeiro, and SP: São Paulo; South − PR: Paraná, RS: Rio Grande do Sul, and SC: Santa Catarina. Y-axis scales vary across panels to enhance visualization of state-specific patterns.
Note: regions and their respective states: North − AC: Acre, AM: Amazonas, AP: Amapá, PA: Pará, RO: Rondônia, RR: Roraima, and TO: Tocantins; Northeast − AL: Alagoas, BA: Bahia, CE: Ceará, MA: Maranhão, PE: Pernambuco, PB: Paraíba, PI: Piauí, RN: Rio Grande do Norte, and SE: Sergipe; Central-West − DF: Federal District, GO: Goiás, MS: Mato Grosso do Sul, and MT: Mato Grosso; Southeast − ES: Espírito Santo, MG: Minas Gerais, RJ: Rio de Janeiro, and SP: São Paulo; South − PR: Paraná, RS: Rio Grande do Sul, and SC: Santa Catarina.
Note: regions and their respective states: North − AC: Acre, AM: Amazonas, AP: Amapá, PA: Pará, RO: Rondônia, RR: Roraima, and TO: Tocantins; Northeast − AL: Alagoas, BA: Bahia, CE: Ceará, MA: Maranhão, PE: Pernambuco, PB: Paraíba, PI: Piauí, RN: Rio Grande do Norte, and SE: Sergipe; Central-West − DF: Federal District, GO: Goiás, MS: Mato Grosso do Sul, and MT: Mato Grosso; Southeast − ES: Espírito Santo, MG: Minas Gerais, RJ: Rio de Janeiro, and SP: São Paulo; South − PR: Paraná, RS: Rio Grande do Sul, and SC: Santa Catarina.