Skip to main content

Free Content Spatial analysis of tuberculosis in an Urban West African setting: is there evidence of clustering?

Download Article:

You have access to the full text article on a website external to ingentaconnect.

Please click here to view this article on Wiley Online Library.

You may be required to register and activate access on Wiley Online Library before you can obtain the full text. If you have any queries please visit Wiley Online Library

Abstract:

Summary Objectives 

To describe the pattern of tuberculosis (TB) occurrence in Greater Banjul, The Gambia with Geographical Information Systems (GIS) and Spatial Scan Statistics (SaTScan) and to determine whether there is significant TB case clustering. Methods 

In Greater Banjul, where 80% of all Gambian TB cases arise, all patients with TB registered at chest clinics between March 2007 and February 2008 were asked to participate. Demographic, clinical characteristics and GPS co-ordinates for the residence of each consenting TB case were recorded. A spatial scan statistic was used to identify purely spatial and space–time clusters of tuberculosis among permanent residents. Results 

Of 1145 recruited patients with TB, 84% were permanent residents with 88% living in 37 settlements that had complete maps available down to settlement level. Significant high- and low-rate spatial and space–time clusters were identified in two districts. The most likely cluster of high rate from both the purely spatial analysis and the retrospective space–time analysis were from the same geographical area. A significant secondary cluster was also identified in one of the densely populated areas of the study region. Conclusions 

There is evidence of significant clustering of TB cases in Greater Banjul, The Gambia. Systematic use of cluster detection techniques for regular TB surveillance in The Gambia may aid effective deployment of resources. However, passive case detection dictates that community-based active case detection and risk factor surveys would help confirm the presence of true clusters and their causes.

French
Objectifs: 

Décrire les profils d’apparition de la tuberculose (TB) à Grand Banjul, en Gambie au moyen du Système d’Information Géographique (SIG) et des Statistiques de Scan Spatial (SatScan) et déterminer s’il existe un important regroupement des cas de TB. Méthodes: 

Dans la région étendue de Banjul où 80% des cas de TB surviennent en Gambie, tous les cas de TB enregistrés dans les cliniques du thorax entre mars 2007 et février 2008 ont été invités à participer à l’étude. Les caractéristiques démographiques et cliniques ainsi que les coordonnées SIG sur la résidence de chaque cas TB consentant, ont été enregistrés. Une analyse statistique spatiale a été utilisée pour identifier les grappes de TB avec une association purement spatio-temporelle chez les résidents permanents. Résultats: 

sur 1145 cas de TB recrutés, 84%étaient des résidents permanents dont 88% vivant dans 37 endroits avec une cartographie complète disponible jusqu’au qu’à l’échelle de la résidence. Des taux importants de regroupement spatial et spatio-temporel, élevés et faibles ont été recensés dans deux districts. Le regroupement avec un taux élevé le plus probable à la fois dans l’analyse purement spatiale et dans l’analyse spatio-temporelle rétrospective étaient de la même zone géographique. Un regroupement secondaire important a aussi été identifié dans l’une des zones densément peuplées de la région ‘étudiée. Conclusions: 

Il y a une preuve de regroupement important des cas de TB à Grand Banjul, en Gambie. L’utilisation systématique des techniques de détection des regroupements pour la surveillance régulière de la TB en Gambie pourrait aider au déploiement efficace des ressources. Cependant, la détection passive des cas indique que la détection active des cas, basée sur la communauté et la surveillance des facteurs de risque permettrait de confirmer la présence de véritables regroupements et leurs causes.

Keywords: Gambia; Gambie; Geographic Information Systems; Sistemas de Información Geográfica; The Gambia; analyse spatiale; clustering; regroupement; spatial analysis; systèmes d’information géographique; tuberculose; tuberculosis; tuberculosis; agregación; análisis espacial

Document Type: Research Article

DOI: http://dx.doi.org/10.1111/j.1365-3156.2010.02533.x

Affiliations: 1:  Bacterial Diseases Programme, MRC Laboratories, Banjul, The Gambia 2:  National TB and Leprosy Control Programme, Ministry of Health, Banjul, The Gambia 3:  NCG, National University of Ireland Maynooth, County Kildare , Ireland 4:  Singapore Clinical Research Institute, Singapore

Publication date: June 1, 2010

bsc/tmih/2010/00000015/00000006/art00004
dcterms_title,dcterms_description,pub_keyword
6
5
20
40
5

Access Key

Free Content
Free content
New Content
New content
Open Access Content
Open access content
Subscribed Content
Subscribed content
Free Trial Content
Free trial content
Cookie Policy
X
Cookie Policy
ingentaconnect website makes use of cookies so as to keep track of data that you have filled in. I am Happy with this Find out more