Clusters of heterogeneity of tuberculosis-HIV coinfection in Brazil: a geospatial study

Rev Saude Publica. 2024 Apr 19:58:10. doi: 10.11606/s1518-8787.2024058005531. eCollection 2024.
[Article in English, Portuguese]

Abstract

Objective: To analyze the geospatialization of tuberculosis-HIV coinfection in Brazil, from 2010 to 2021, and the correlation with socioeconomic, housing, and health indicators.

Methods: An ecological study of Brazilian municipalities and states, with data from HIV and tuberculosis information systems, previously reported by the Ministry of Health. The crude and smoothed coefficients were calculated by the local empirical Bayesian method of incidence of coinfection per 100,000 inhabitants in the population aged between 18 and 59 years. Univariate (identification of clusters) and bivariate (correlation with 20 indicators) Moran's indices were used.

Results: A total of 122,223 cases of coinfection were registered in Brazil from 2010 to 2021, with a mean coefficient of 8.30/100,000. The South (11.44/100,000) and North (9.93/100,000) regions concentrated the highest burden of infections. The coefficients dropped in Brazil, in all regions, in the years of covid-19 (2020 and 2021). The highest coefficients were observed in the municipalities of the states of Rio Grande do Sul, Mato Grosso do Sul, and Amazonas, with high-high clusters in the capitals, border regions, coast of the country. The municipalities belonging to the states of Minas Gerais, Bahia, Paraná, and Piauí showed low-low clusters. There was a direct correlation with human development indices and aids rates, as well as an indirect correlation with the proportion of poor or of those vulnerable to poverty and the Gini index.

Conclusions: The spatial analysis of tuberculosis-HIV coinfection showed heterogeneity in the Brazilian territory and constant behavior throughout the period, revealing clusters with high-burden municipalities, especially in large urban centers and in states with a high occurrence of HIV and/or tuberculosis. These findings, in addition to alerting to the effects of the covid-19 pandemic, can incorporate strategic planning for the control of coinfection, aiming to eliminate these infections as public health problems by 2030.

OBJETIVO: Analisar a geoespacialização da coinfecção tuberculose-HIV no Brasil, de 2010 a 2021, e a correlação com indicadores socioeconômicos, habitacionais e sanitários.

MÉTODOS: Estudo ecológico dos municípios e estados brasileiros, com dados dos sistemas de informação do HIV e da tuberculose, previamente relacionados pelo Ministério da Saúde. Foram calculados os coeficientes brutos e suavizados pelo método bayesiano empírico local de incidência da coinfecção, por 100 mil habitantes, na população entre 18 e 59 anos. Empregaram-se os índices de Moran univariado (identificação de clusters) e bivariado (correlação com 20 indicadores).

RESULTADOS: Foram registrados 122.223 casos de coinfecção no Brasil, de 2010 a 2021, com coeficiente médio de 8,30/100 mil. As regiões Sul (11,44/100 mil) e Norte (9,93/100 mil) concentraram a maior carga das infecções. Houve queda dos coeficientes no Brasil, em todas as regiões, nos anos de covid-19 (2020 e 2021). Os maiores coeficientes foram visualizados nos municípios do Rio Grande do Sul, do Mato Grosso do Sul e do Amazonas, com aglomerados alto-alto nas capitais, em regiões de fronteira e no litoral do país. Os municípios pertencentes aos estados de Minas Gerais, da Bahia, do Paraná e do Piauí apresentaram clusters baixo-baixo. Houve correlação direta com os índices de desenvolvimento humano e as taxas de aids, bem como indireta com a proporção de pobres ou vulneráveis à pobreza e o índice de Gini.

CONCLUSÕES: A análise espacial da coinfecção tuberculose-HIV demonstrou heterogeneidade no território brasileiro e comportamento constante ao longo do período, revelando clusters com municípios de alta carga, principalmente nos grandes centros urbanos e nos estados com ocorrência elevada do HIV e/ou da tuberculose. Esses achados, além de trazerem um alerta para os efeitos da pandemia da covid-19, podem incorporar o planejamento estratégico para o controle da coinfecção, visando à eliminação dessas infecções como problemas de saúde pública até 2030.

MeSH terms

  • Adolescent
  • Adult
  • Bayes Theorem
  • Brazil / epidemiology
  • COVID-19 / epidemiology
  • Cluster Analysis
  • Coinfection* / epidemiology
  • Female
  • HIV Infections* / complications
  • HIV Infections* / epidemiology
  • Humans
  • Incidence
  • Male
  • Middle Aged
  • Socioeconomic Factors*
  • Spatial Analysis
  • Tuberculosis* / epidemiology
  • Young Adult