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Free Content Tuberculosis in intra-urban settings: a Bayesian approach

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Abstract:

Summary Objective  To model the effect of socio-economic deprivation and a few transmission-related indicators of the tuberculosis (TB) incidence at small area level, to discuss the potential of each indicator in targeting places for developing preventive action. Methods  Ecological spatial study of TB incidence in Olinda, a city in the north-east of Brazil, during the period 1996–2000. Three socio-economic indicators (mean number of inhabitants per household; percentage of heads of household with <1 year's formal education; percentage of heads of households with monthly income lower than the minimum wage) and two transmission-related indicators (number of cases of retreatment; number of households with more than one case during the period under study), all calculated per census tract, were used. We adopted four different full hierarchical Bayesian models to estimate the relative risk of the occurrence of TB via Markov chain Monte Carlo. Results  The best specified model includes all the selected covariates and the spatially structured random effect. The gain in goodness-of-fit statistic when the spatial structure was included confirms the clustered spatial pattern of disease and poverty. In this model, the covariates within the non-zero credibility interval were the number of persons per house, the number of cases of retreatment and the number of households with more than one case (all with relative risk ≥1.8) in each census tract. Conclusions  The possibility to estimate in the same framework both the contribution of covariates at ecological level and the spatial pattern should be encouraged in epidemiology, and may help with establishing Epidemiological Surveillance Systems on a territorial basis, that allows rational planning of interventions and improvement of the Control Programme effectiveness.

French
Objectif 

Modeler l'effet de la privation socio-économique et de quelques indicateurs associés à la transmission sur l'incidence de tuberculose au sein de zones réduites, afin de discuter le potentiel de chaque indicateur pour le ciblage des endroits où développer une action préventive. Méthodes 

Étude spatiale écologique de l'incidence de tuberculose à Olinda, une ville dans le nord-est du Brésil durant la période 1996–2000. Nous avons utilisé trois indicateurs socio-économiques (nombre moyen d'habitants par ménage, pourcentage des chefs de famille avec moins d'un an d'enseignement conventionnel, pourcentage des chefs de familles avec un revenu mensuel inférieur au salaire minimum) et deux indicateurs associés à la transmission (nombre de cas de retraitement, nombre de ménages avec plus d'un cas durant la période de l’étude) tous calculé par région de recensement. Nous avons adopté quatre différents modèles bayésiens hiérarchiques complets pour estimer le risque relatif de l'occurrence de la tuberculose suivant la méthode de Markov chain Monte Carlo. Résultats 

Le meilleur modèle inclut tous les covariables choisis et l'effet aléatoire dans l'espace structuré. Le gain dans qualité de la statistique quand la structure spatiale était incluse confirme le profil spatial en grappe de la maladie et de la pauvreté. Dans ce modèle, les covariables dans l'intervalle de crédibilité hors de zéro étaient le nombre de personnes par maison, le nombre de cas de retraitement et le nombre de ménages avec plus d'un cas (tous avec un risque relatif ≥1.8) dans chaque région de recensement. Conclusions 

La possibilité d'estimer dans un même cadre la contribution à la fois des covariables au niveau écologique et le profil spatial devrait être encouragée en épidémiologie et peut aider à l’établissement de Systèmes de Surveillance Epidémiologiques sur une base territoriale, qui permet une planification rationnelle des interventions et l'amélioration de l'efficacité du Programme de Contrôle.

Keywords: Bayesian methods; analyse spatiale; análisis espacial; deprivation; epidemiological surveillance; méthodes bayésiennes; métodos Bayesianos; privaciones; privation; spatial analysis; surveillance épidémiologique; tuberculose; tuberculosis; vigilancia epidemiológica ca

Document Type: Research Article

DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-3156.2006.01797.x

Affiliations: 1:  Aggeu Magalhães Research Centre, Oswaldo Cruz Foundation, Recife, Brazil 2:  National School of Public Health, Oswaldo Cruz Foundation, Rio de Janeiro, Brazil 3:  Aggeu Magalhães Research Centre, Oswaldo Cruz Foundation/Federal University of Pernambuco, Recife, Brazil 4:  Scientific Information Centre, Oswaldo Cruz Foundation, Rio de Janeiro, Brazil 5:  Federal University of Pernambuco/State University of Pernambuco, Recife, Brazil

Publication date: 2007-03-01

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