RESUMO

Objetivo.

Descrever a distribuição espacial da comorbidade tuberculose-diabetes e identificar os determinantes sociais da dupla carga no período de 2012 a 2018 no Brasil.

Métodos.

Este estudo ecológico utilizou os municípios como unidade de análise. Incluíram-se todos os casos de tuberculose notificados de 2012 a 2018 ao Sistema de Informação de Agravos de Notificação. Como determinantes, foram analisadas variáveis socioeconômicas de emprego, renda e desenvolvimento e o indicador de cobertura da atenção básica. O índice de Moran global foi calculado para verificar a existência de autocorrelação espacial da comorbidade. O índice de Moran local foi utilizado para delimitar clusters de tuberculose-diabetes: alto/alto (municípios com alta proporção de tuberculose-diabetes cujos vizinhos também apresentaram altas proporções) e baixo/baixo (municípios com proporção abaixo da média, cercados por municípios com baixas proporções).

Resultados.

Observou-se elevação na proporção de tuberculose-diabetes na maioria das regiões brasileiras. Constatou-se autocorrelação espacial da comorbidade tuberculose-diabetes e identificou-se um cluster alto-alto de tuberculose-diabetes reunindo 88 municípios, pertencentes principalmente às regiões Nordeste, Sudeste e Sul, com média de prevalência da comorbidade de 28,04%. As variáveis “percentual da população que vive em domicílios com densidade superior a duas pessoas por dormitório”, “percentual de desemprego de pessoas maiores de 18 anos” e “renda per capita” relacionaram-se à ocorrência da comorbidade.

Conclusão.

Os resultados mostraram uma distribuição não aleatória da comorbidade tuberculose-diabetes, com áreas de alto risco e variáveis explicativas de sua ocorrência. Esses achado reforçam a necessidade de operacionalizar a colaboração entre programas de tuberculose e diabetes, com vistas ao controle tanto de cada agravo isoladamente quanto da sindemia.

Palavras-chave
Tuberculose; diabetes mellitus; comorbidade; análise espacial; Brasil

ABSTRACT

Objective.

To describe the spatial distribution of tuberculosis-diabetes comorbidity and identify the social determinants of the double burden of disease in the period from 2012 to 2018 in Brazil.

Method.

In the present ecological study, municipalities were the unit of analysis. All cases of tuberculosis reported from 2012 to 2018 to the National Notifiable Disease Information System SINAN were included. Socioeconomic variables covering employment, income, and development, and the primary care coverage indicator were analyzed as determinants. The global Moran’s I statistic was used to verify spatial autocorrelation in the comorbidity rate. The local Moran statistic was used to delimit tuberculosis-diabetes clusters: high/high cluster (municipalities with high rates of tuberculosis-diabetes comorbidity with neighboring municipalities also presenting high comorbidity rates) and low/low cluster (municipalities with tuberculosis-diabetes comorbidity below the mean, surrounded by municipalities with low comorbidity rates).

Results.

A high proportion of tuberculosis-diabetes was detected in most Brazilian regions. Spatial autocorrelation was observed for tuberculosis-diabetes comorbidity, as well as a high-high comorbidity cluster encompassing 88 municipalities located mostly in the Northeast, Southeast, and South, with mean tuberculosis-diabetes prevalence of 28.04%. The variables “percent population living in households with more than two people per bedroom,” “percent unemployment in the population above 18 years of age” and “per capita income” were associated with the presence of comorbidity.

Conclusion.

The results showed a non-random distribution of tuberculosis-diabetes comorbidity, with high-risk areas and associated explanatory variables. The findings underscore the need to operationalize cooperation between tuberculosis and diabetes programs, with the aim of controlling both the individual diseases and the tuberculosis-diabetes syndemic.

Keywords
Tuberculosis; diabetes mellitus; comorbidity; spatial analysis; Brazil

RESUMEN

Objetivo.

Describir la distribución espacial de la comorbilidad tuberculosis-diabetes y determinar los determinantes sociales de la doble carga entre el 2012 y el 2018 en Brasil.

Métodos.

En este estudio ecológico se utilizaron los municipios como unidad de análisis. Se incluyeron todos los casos de tuberculosis notificados al Sistema de Información sobre Enfermedades de Notificación Obligatoria desde el 2012 hasta el 2018. Como determinantes, se analizaron variables socioeconómicas de empleo, ingresos y desarrollo y el indicador de cobertura de la atención básica. Se calculó el índice global de Moran para verificar la existencia de autocorrelación espacial de la comorbilidad. Se utilizó el índice local de Moran para delimitar los conglomerados de tuberculosis-diabetes: alto/alto (municipios con una proporción elevada de tuberculosis-diabetes, cuyos vecinos también presentaban una proporción elevada) y bajo/bajo (municipios con una proporción inferior a la media, rodeados por municipios con una proporción baja).

Resultados.

Se observó un aumento de la proporción de casos de tuberculosis-diabetes en la mayoría de las regiones brasileñas. Se verificó la existencia de una autocorrelación espacial de la comorbilidad tuberculosis-diabetes y se identificó un conglomerado alto-alto de tuberculosis-diabetes en 88 municipios, pertenecientes principalmente a las regiones Nordeste, Sudeste y Sur, con una prevalencia media de comorbilidad del 28,04%. Las variables “porcentaje de la población residente en viviendas con una densidad de ocupación superior a dos personas por habitación”, “porcentaje de desempleo de las personas mayores de 18 años” e “ingresos per cápita” guardaron relación con la aparición de comorbilidad.

Conclusión.

Los resultados mostraron una distribución no aleatoria de la comorbilidad tuberculosis-diabetes, con zonas de alto riesgo y variables explicativas de su ocurrencia. Estos resultados refuerzan la necesidad de operacionalizar la colaboración entre los programas contra la tuberculosis y la diabetes, con miras a controlar tanto cada enfermedad en forma aislada como la sindemia.

Palabras clave
Tuberculosis; diabetes mellitus; comorbilidad; análisis espacial; Brasil

A tuberculose e o diabetes mellitus figuram entre as principais causas de morte no mundo, sendo a associação entre ambos conhecida há bastante tempo (¹1. Workneh MH, Bjune GA, Yimer SA. Prevalence and associated factors of tuberculosis and diabetes mellitus comorbidity: a systematic review. PLoS One. 2017;12(4):e0175925. doi: 10.1371/journal.pone.0175925
https://doi.org/10.1371/journal.pone.017... ). Contudo, nos últimos 15 anos, a bidirecionalidade da interação tem sido mais compreendida. O diabetes aumenta em 3 vezes o risco de tuberculose ativa, estando relacionado a risco 2 vezes maior de mortalidade e 3 vezes maior de chance de falha do tratamento e recaída. Sabe-se que, na presença de diabetes, a tuberculose pode se apresentar atipicamente com sintomas e sinais mais frequentes e graves; e, por outro lado, devido à indução à hiperglicemia, a tuberculose pode causar diabetes manifesto em pessoas suscetíveis (¹1. Workneh MH, Bjune GA, Yimer SA. Prevalence and associated factors of tuberculosis and diabetes mellitus comorbidity: a systematic review. PLoS One. 2017;12(4):e0175925. doi: 10.1371/journal.pone.0175925
https://doi.org/10.1371/journal.pone.017... , ²2. Lin Y, Harries AD, Kumar AMV, Critchley JA, van Crevel R, Owiti P, et al. Management of diabetes mellitus-tuberculosis: a guide to the essential practice. Paris: International Union Against Tuberculosis and Lung Disease; 2019. Disponível em: https://theunion.org/sites/default/files/2020-11/TheUnion_DMTB_Guide.pdf Acessado em março de 2022.
https://theunion.org/sites/default/files... ).

A Organização Mundial da Saúde (OMS) estimou, para 2020, a ocorrência de 10 milhões de novos casos e 1,3 milhão de mortes por tuberculose no mundo (³3. World Health Organization (WHO). Global Tuberculosis Report 2021. Genebra: WHO; 2021. Disponível em: https://apps.who.int/iris/rest/bitstreams/1379788/retrieve Acessado em março de 2022.
https://apps.who.int/iris/rest/bitstream... ). Para o diabetes, em 2021, estimaram-se 537 milhões de casos e 6,7 milhões de óbitos (⁴4. International Diabetes Federation (IDF). IDF Diabetes Atlas: Tenth edition 2021. Bruxelas: International Diabetes Federation; 2021. Disponível em: https://diabetesatlas.org/atlas/tenth-edition/ Acessado em março de 2022.
https://diabetesatlas.org/atlas/tenth-ed... ). No Brasil, país considerado pela OMS como de alta carga para tuberculose (³3. World Health Organization (WHO). Global Tuberculosis Report 2021. Genebra: WHO; 2021. Disponível em: https://apps.who.int/iris/rest/bitstreams/1379788/retrieve Acessado em março de 2022.
https://apps.who.int/iris/rest/bitstream... ), havia, em 2020, 16,8 milhões de indivíduos com diabetes, com 66 819 casos novos notificados (⁴4. International Diabetes Federation (IDF). IDF Diabetes Atlas: Tenth edition 2021. Bruxelas: International Diabetes Federation; 2021. Disponível em: https://diabetesatlas.org/atlas/tenth-edition/ Acessado em março de 2022.
https://diabetesatlas.org/atlas/tenth-ed... , ⁵5. Brasil, Ministério da Saúde, Secretaria de Vigilância em Saúde. Boletim Epidemiológico Especial, Março 2021: Tuberculose 2021. Brasília, DF: Ministério da Saúde; 2021. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/media/pdf/2021/marco/24/boletim-tuberculose-2021_24.03 Acessado em março de 2022.
https://www.gov.br/saude/pt-br/media/pdf... ).

A dupla carga tuberculose-diabetes tornou-se um grande problema de saúde pública global. Há evidências crescentes de sinergia entre essas doenças, com alerta para os países de baixa e média renda, onde ocorrem 95% dos casos de tuberculose e 79% dos casos de diabetes (³3. World Health Organization (WHO). Global Tuberculosis Report 2021. Genebra: WHO; 2021. Disponível em: https://apps.who.int/iris/rest/bitstreams/1379788/retrieve Acessado em março de 2022.
https://apps.who.int/iris/rest/bitstream... , ⁴4. International Diabetes Federation (IDF). IDF Diabetes Atlas: Tenth edition 2021. Bruxelas: International Diabetes Federation; 2021. Disponível em: https://diabetesatlas.org/atlas/tenth-edition/ Acessado em março de 2022.
https://diabetesatlas.org/atlas/tenth-ed... , ⁶6. Sociedade Brasileira de Diabetes (SBD). Diretrizes da Sociedade Brasileira de Diabetes 2019-2020. 2019. Disponível em: https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/5730478/mod_resource/content/0/Diretrizes-SBD-2019-2020.pdf Acessado em março de 2022.
https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.p... ). O aumento da prevalência de diabetes é, portanto, uma ameaça potencial ao controle da tuberculose (¹1. Workneh MH, Bjune GA, Yimer SA. Prevalence and associated factors of tuberculosis and diabetes mellitus comorbidity: a systematic review. PLoS One. 2017;12(4):e0175925. doi: 10.1371/journal.pone.0175925
https://doi.org/10.1371/journal.pone.017... ), sendo um entrave ao alcance de um dos objetivos da Agenda para o Desenvolvimento Sustentável, de acabar com a epidemia de tuberculose até 2030 (²2. Lin Y, Harries AD, Kumar AMV, Critchley JA, van Crevel R, Owiti P, et al. Management of diabetes mellitus-tuberculosis: a guide to the essential practice. Paris: International Union Against Tuberculosis and Lung Disease; 2019. Disponível em: https://theunion.org/sites/default/files/2020-11/TheUnion_DMTB_Guide.pdf Acessado em março de 2022.
https://theunion.org/sites/default/files... ).

A OMS recomendou uma estrutura colaborativa para a gestão clínica e o controle da tuberculose-diabetes, havendo três estratégias de intervenção recomendadas: mecanismos de colaboração entre os programas de controle de tuberculose e diabetes; detecção e manejo da tuberculose em pacientes com diabetes; e detecção e manejo do diabetes em pacientes com tuberculose (¹1. Workneh MH, Bjune GA, Yimer SA. Prevalence and associated factors of tuberculosis and diabetes mellitus comorbidity: a systematic review. PLoS One. 2017;12(4):e0175925. doi: 10.1371/journal.pone.0175925
https://doi.org/10.1371/journal.pone.017...

2. Lin Y, Harries AD, Kumar AMV, Critchley JA, van Crevel R, Owiti P, et al. Management of diabetes mellitus-tuberculosis: a guide to the essential practice. Paris: International Union Against Tuberculosis and Lung Disease; 2019. Disponível em: https://theunion.org/sites/default/files/2020-11/TheUnion_DMTB_Guide.pdf Acessado em março de 2022.
https://theunion.org/sites/default/files... -³3. World Health Organization (WHO). Global Tuberculosis Report 2021. Genebra: WHO; 2021. Disponível em: https://apps.who.int/iris/rest/bitstreams/1379788/retrieve Acessado em março de 2022.
https://apps.who.int/iris/rest/bitstream... ). No entanto, para a formulação de políticas e implementação dessa estratégia, é fundamental compreender a magnitude e os indicadores associados à comorbidade tuberculose-diabetes, particularmente em países de baixa e média renda, como o Brasil.

No cenário brasileiro, são recentes as pesquisas sobre a comorbidade tuberculose-diabetes. Como exemplo, um estudo com dados de 2009 relatou uma prevalência de 5,4% de diabetes em 84 691 casos de tuberculose (⁷7. Reis-Santos B, Locatelli R, Horta BL, Faerstein E, Sanchez MN, Riley LW, et al. Socio-demographic and clinical differences in subjects with tuberculosis with and without diabetes mellitus in Brazil - a multivariate analysis. PLoS One. 2013;8(4):e62604. doi: 10.1371/journal.pone.0062604
https://doi.org/10.1371/journal.pone.006... ) distribuídos em todo o país. Outro estudo, com dados de 2007 a 2011 do estado de Minas Gerais, relatou prevalência de 6,1% (⁸8. Santos DB. Diabetes mellitus referido e fatores sociodemográficos, clínicos e epidemiológicos em pacientes adultos com tuberculose [dissertação]. Belo Horizonte: Universidade Federal de Minas Gerais; 2013. Disponível em: https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/GCPA-9BAHJ8/1/dinamara_barreto_dos_santos.pdf Acessado em março de 2022.
https://repositorio.ufmg.br/bitstream/18... ). Entretanto, não foram identificados estudos que explorassem a distribuição espacial da comorbidade no país, uma tipologia de pesquisa que pode fornecer subsídios para a compreensão do fenômeno da sindemia e para o monitoramento da tuberculose e do diabetes enquanto problemas de saúde pública. Nessa perspectiva, os objetivos do presente estudo foram descrever a distribuição espacial da comorbidade tuberculose-diabetes no Brasil no período de 2012 a 2018 e identificar os determinantes sociais da dupla carga.

MATERIAIS E MÉTODOS

Realizou-se um estudo ecológico da comorbidade tuberculose-diabetes. O Brasil, situado na América do Sul, é o quinto país do mundo em extensão territorial. Possui população de 190 732 694 habitantes, com 27 unidades federativas e 5 570 municípios distribuídos em cinco macrorregiões (Norte, Nordeste, Sul, Sudeste e Centro-Oeste) (⁹9. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Censo 2010. Disponível em: https://censo2010.ibge.gov.br/resultados.html Acessado em março de 2022.
https://censo2010.ibge.gov.br/resultados... ). Para o presente estudo, o município foi utilizado como unidade de análise.

Foram incluídos no estudo todos os casos de tuberculose, em todas as formas clínicas (pulmonar e extrapulmonar), notificados de 2012 a 2018 no Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), e excluídos os casos que não apresentavam identificação do município de residência (o que inviabilizaria a espacialização, ou seja, a inserção do dado no mapa, pela ausência de informação da localidade). Os dados foram coletados em junho de 2019. A presença de diabetes nesses casos de tuberculose foi verificada a partir da informação de agravo associado na ficha de notificação.

As variáveis socioeconômicas foram obtidas do Censo Demográfico de 2010 (⁹9. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Censo 2010. Disponível em: https://censo2010.ibge.gov.br/resultados.html Acessado em março de 2022.
https://censo2010.ibge.gov.br/resultados... ): renda per capita; proporção de analfabetismo na população de 18 anos ou mais; índice de Gini; proporção de extremamente pobres; proporção de pobres; proporção de vulneráveis à pobreza; índice de desenvolvimento humano municipal (IDHM); população residente; produto interno bruto (PIB) municipal; PIB per capita; taxa de desocupação (desemprego) da população de 18 anos ou mais; e percentual da população que vive em domicílios com densidade superior a duas pessoas por dormitório. Utilizou-se ainda o indicador de cobertura da atenção básica, disponível no portal e-Gestor – Atenção Básica (https://egestorab.saude.gov.br/), que informa a cobertura populacional estimada pelas equipes de atenção básica.

A proporção de tuberculose-diabetes foi calculada dividindo-se os casos de comorbidade pelo total de casos de tuberculose notificados em cada município, sendo o resultado multiplicado por 100 (¹⁰10. Brasil, Ministério da Saúde, Secretaria de Vigilância em Saúde, Departamento de Vigilância das Doenças Transmissíveis. Manual de recomendações para o controle da tuberculose no Brasil. Brasília, DF: Ministério da Saúde; 2019.). Realizou-se análise exploratória espacial da prevalência da comorbidade tuberculose-diabetes nos municípios com o intuito de melhor embasar a modelagem de regressão espacial subsequente. Para verificar a existência de autocorrelação espacial desse indicador (ou seja, a prevalência da comorbidade em um ponto geográfico estaria relacionada à prevalência em seus vizinhos geográficos), calculou-se o índice de Moran global, que varia de -1 a +1; valores positivos denotam correlação direta (ou seja, o município analisado tem valor baixo e seus vizinhos também apresentam valores baixos; ou apresenta valor alto e seus vizinhos também apresentam valores altos), valores negativos indicam correlação inversa e o zero indica ausência de autocorrelação. O índice foi validado por teste de pseudossignificância, com 9 999 permutações (¹¹11. Anselin L. The Moran scatterplot as an ESDA tool to assess local instability in spatial association. Em: Fisher M, Scholten HJ, Unwin, D, eds. Spatial analytical perspectives on GIS. Londres: Taylor & Francis; 1996. Pp. 111-28.). Posteriormente, calculou-se o índice local de Moran para delimitação de clusters de tuberculose-diabetes. Adotou-se a matriz de vizinhança por contiguidade do tipo rook de primeira ordem, pois foi a que apresentou maior valor do índice de Moran global.

Para delimitação dos clusters, os municípios foram classificados de acordo com o risco da ocorrência de comorbidade a partir do índice local de Moran. Definiu-se como risco a maior pressão epidemiológica da comorbidade em um município, representada pela alta ocorrência de tuberculose no município (que pode contribuir para a transmissão nos municípios adjacentes) associada à adjacência com municípios que também têm altos índices de diabetes. O cluster de alto risco foi formado por municípios com alta proporção de tuberculose-diabetes cujos vizinhos também apresentaram altas proporções (padrão alto-alto). Inversamente, foram considerados como pertencentes ao cluster de baixo risco aqueles municípios com proporção de tuberculose-diabetes abaixo da média e cercados por municípios com baixas proporções (padrão baixo-baixo) (¹²12. Câmara G, Carvalho MS, Cruz OG, Correa V. Análise espacial de áreas. Em: Druck S, Carvalho M, Câmara G, Monteiro AVM, eds. Análise Espacial de Dados Geográficos. Brasília, DF: EMBRAPA; 2004.). Os municípios com padrão de autocorrelação baixo-alto e alto-baixo não foram considerados clusters, mas zonas de transição.

Constatada a autocorrelação espacial, foi construída a matriz de correlação de Spearman (pois a variável dependente e algumas das variáveis preditivas não apresentavam distribuição normal). As variáveis independentes correlacionadas estatisticamente a 5% com a variável dependente foram elegíveis para compor os modelos de regressão clássica e espacial. Para a seleção de variáveis, utilizaram-se ainda o método stepwise e a observância das variáveis não colineares (variance inflation factor, VIF < 0,7).

Realizou-se suavização dos casos de tuberculose-diabetes por meio do estimador bayesiano empírico local a fim de corrigir as instabilidades, incluindo o efeito espacial nos cálculos da estimativa local. Para construção da taxa bayesiana, os casos de tuberculose-diabetes foram divididos pela população municipal para evitar flutuações em razão do porte municipal. Posteriormente, aplicou-se a regressão linear multivariada (ordinary least squares estimation, OLS), seguida dos modelos espaciais globais, que pressupõem ser possível capturar a estrutura de correlação espacial em um único parâmetro, sendo este adicionado ao modelo de regressão tradicional (¹³13. Anselin L. Exploring spatial data with GeoDaTM: a workbook. Urbana: Centre for Spatially Integrated Social Science; 2005. Disponível em: https://www.geos.ed.ac.uk/~gisteac/fspat/geodaworkbook.pdf Acessado em 1 de abril de 2022.
https://www.geos.ed.ac.uk/~gisteac/fspat... ).

Com o intuito de verificar qual modelo melhor se encaixaria nas variáveis estudadas, foram aplicadas duas alternativas. O primeiro modelo utilizado foi o modelo espacial autorregressivo (spatial lag), que atribui à variável dependente Y a autocorrelação espacial ignorada (¹²12. Câmara G, Carvalho MS, Cruz OG, Correa V. Análise espacial de áreas. Em: Druck S, Carvalho M, Câmara G, Monteiro AVM, eds. Análise Espacial de Dados Geográficos. Brasília, DF: EMBRAPA; 2004.). O segundo foi o modelo de erro espacial (spatial error model), que considera os efeitos espaciais como um ruído — um fator a ser removido. Esse modelo parte do princípio de que não é possível modelar todas as características de uma unidade geográfica que podem influenciar as regiões vizinhas (¹²12. Câmara G, Carvalho MS, Cruz OG, Correa V. Análise espacial de áreas. Em: Druck S, Carvalho M, Câmara G, Monteiro AVM, eds. Análise Espacial de Dados Geográficos. Brasília, DF: EMBRAPA; 2004.). A matriz de proximidade espacial utilizada para as modelagens espaciais foi a queen de primeira ordem.

O melhor modelo foi aquele com os menores valores do critério de informação de Akaike (AIC) e do critério bayesiano Schwarz (SBC) e com o maior valor do log da verossimilhança (¹³13. Anselin L. Exploring spatial data with GeoDaTM: a workbook. Urbana: Centre for Spatially Integrated Social Science; 2005. Disponível em: https://www.geos.ed.ac.uk/~gisteac/fspat/geodaworkbook.pdf Acessado em 1 de abril de 2022.
https://www.geos.ed.ac.uk/~gisteac/fspat... ). Os resíduos nos modelos spatial lag e spatial error foram analisados através do índice global de Moran para verificar quantitativamente se a autocorrelação espacial havia sido eliminada (¹²12. Câmara G, Carvalho MS, Cruz OG, Correa V. Análise espacial de áreas. Em: Druck S, Carvalho M, Câmara G, Monteiro AVM, eds. Análise Espacial de Dados Geográficos. Brasília, DF: EMBRAPA; 2004.). O cálculo dos índices de autocorrelação espacial e a regressão espacial foram realizados no GeoDa 1.14, e a construção dos mapas, no QGis 3.18.2. A projeção cartográfica correspondeu ao SIRGAS 2000, com malha municipal do IBGE de 2020.

Em virtude da utilização de dados secundários de domínio público, não foi necessária a apreciação deste estudo por comitê de ética em pesquisa.

RESULTADOS

De 2012 a 2018, foram notificados 609 837 casos de tuberculose no Brasil, média de 87 119 por ano. Do total, 42 819 eram indivíduos que conviviam concomitantemente com tuberculose e diabetes (prevalência de 7,02% no período). Dos 5 570 municípios, 3 377 (60,63%) notificaram casos de tuberculose-diabetes.

Em relação à distribuição geográfica da proporção de tuberculose-diabetes, o grupo mais representativo entre os municípios com proporções diferentes de zero foi o grupo dos municípios com prevalência acima de 20%. Na análise do consolidado, com a média das proporções do período, as prevalências de 6 a 10% compuseram o grupo com maior representatividade (figura 1).

A prevalência de tuberculose-diabetes em 2012 no Brasil correspondeu a 6,5%, sendo observado aumento do indicador nos anos subsequentes, culminando, no ano de 2018, no maior valor observado no período (7,6%). Observando-se as macrorregiões brasileiras, os municípios com prevalências acima de 6% concentraram-se no Sudeste, Nordeste e Sul. A análise descritiva dos dados permitiu a identificação de municípios com prevalências de 100%, onde todos os casos notificados de tuberculose apresentavam diabetes. Tais municípios localizaram-se, sobretudo, nas regiões Nordeste e Sudeste.

Observou-se elevação na proporção de tuberculose-diabetes na maioria das regiões brasileiras. No primeiro ano da série histórica, as prevalências das regiões Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste e Sul foram, respectivamente, 8,5%, 9,1%, 9,5%, 7,7% e 9,4%. Ao final de 2018, a prevalência foi de 11,8% nas regiões Norte e Nordeste, 8,8% no Centro-Oeste, 12,2% no Sudeste e 13,8% no Sul.

A proporção da comorbidade tuberculose-diabetes distribuiu-se de maneira heterogênea nos municípios brasileiros e não ocorreu de forma aleatória (isto é, os atributos de um município não eram independentes do valor do mesmo atributo nos municípios vizinhos), existindo autocorrelação espacial positiva estatisticamente significativa no consolidado do período (Moran global = 0,193; P < 0,0001).

Por meio do Moran local, identificaram-se os aglomerados de alto risco (cluster alto-alto) e baixo risco (cluster baixo-baixo). O cluster alto-alto da proporção de tuberculose-diabetes reuniu 88 municípios, com média de prevalência de 28,04%. A maioria desses municípios se localizava em estados da região Nordeste, Sudeste e Sul. O cluster baixo-baixo foi composto por 300 municípios, com média de prevalência de 5,86%. As zonas de transição (baixo-alto e alto-baixo) se distribuíram por todas as regiões do país (figura 2).

No modelo OLS, as variáveis “proporção de analfabetismo da população de acima de 18 anos”, “índice de Gini”, “proporção de extremamente pobres”, “proporção de pobres”, “proporção de vulneráveis à pobreza”, “IDHM”, “população residente” e “PIB” foram eliminadas pelo método stepwise, pela presença de multicolinearidade (correlação entre variáveis preditivas) e pela matriz de correlação de Spearman.

Verificou-se que o spatial lag ajustou melhor as variáveis, com maior poder explicativo (R² = 0,591) e menores AIC e SBC (tabela 1). Apenas as variáveis “percentual da população que vive em domicílios com densidade superior a duas pessoas por dormitório”, “taxa de desocupação da população > 18 anos” e “renda per capita” apresentaram-se estatisticamente significativas, associando-se positivamente ao desfecho. A variável “cobertura da atenção básica” (P-valor = 0,05) foi considerada quase significativa (tabela 2).

O índice global de Moran dos resíduos do spatial lag foi de -0,001 (P < 0,001), indicando que a inclusão do componente espacial eliminou a autocorrelação espacial dos resíduos (valor mais próximo de zero), sobretudo em comparação aos resíduos da OLS (tabela 1 e figura 3).

DISCUSSÃO

Os resultados encontrados mostram um cenário de elevadas prevalências da comorbidade tuberculose-diabetes nos municípios brasileiros. Apontam também uma distribuição não aleatória da comorbidade no território, sendo possível a identificação de áreas de alto risco e variáveis explicativas de sua ocorrência.

O surgimento da tuberculose-diabetes tem ocorrido em diferentes velocidades em cada nação, mas há uma crescente de casos no mundo, atestada por diversas organizações internacionais (²2. Lin Y, Harries AD, Kumar AMV, Critchley JA, van Crevel R, Owiti P, et al. Management of diabetes mellitus-tuberculosis: a guide to the essential practice. Paris: International Union Against Tuberculosis and Lung Disease; 2019. Disponível em: https://theunion.org/sites/default/files/2020-11/TheUnion_DMTB_Guide.pdf Acessado em março de 2022.
https://theunion.org/sites/default/files...

3. World Health Organization (WHO). Global Tuberculosis Report 2021. Genebra: WHO; 2021. Disponível em: https://apps.who.int/iris/rest/bitstreams/1379788/retrieve Acessado em março de 2022.
https://apps.who.int/iris/rest/bitstream... -⁴4. International Diabetes Federation (IDF). IDF Diabetes Atlas: Tenth edition 2021. Bruxelas: International Diabetes Federation; 2021. Disponível em: https://diabetesatlas.org/atlas/tenth-edition/ Acessado em março de 2022.
https://diabetesatlas.org/atlas/tenth-ed... ). No Brasil, em estudo (¹⁴14. Reis-Santos B, Gomes T, Locatelli R, de Oliveira ER, Sanchez MN, Horta BL, et al. Treatment outcomes in tuberculosis patients with diabetes: a polytomous analysis using Brazilian surveillance system. PLoS One. 2014;9(7):e100082. doi: 10.1371/journal.pone.0100082
https://doi.org/10.1371/journal.pone.010... ) realizado com dados de 2001 a 2011, verificou-se prevalência de 3,7% da comorbidade. Nossos achados mostram que, nos 7 anos seguintes a essa série histórica, a prevalência praticamente duplicou (7,02%); de 2012 a 2018, cerca de 60% dos municípios brasileiros notificaram casos de tuberculose-diabetes. Tal constatação pode estar relacionada ao aumento da prevalência de diabetes na população brasileira, atrelada à sustentação de incidências elevadas de tuberculose, convergindo para o que a literatura chama de sindemia de tuberculose-diabetes (¹1. Workneh MH, Bjune GA, Yimer SA. Prevalence and associated factors of tuberculosis and diabetes mellitus comorbidity: a systematic review. PLoS One. 2017;12(4):e0175925. doi: 10.1371/journal.pone.0175925
https://doi.org/10.1371/journal.pone.017...

2. Lin Y, Harries AD, Kumar AMV, Critchley JA, van Crevel R, Owiti P, et al. Management of diabetes mellitus-tuberculosis: a guide to the essential practice. Paris: International Union Against Tuberculosis and Lung Disease; 2019. Disponível em: https://theunion.org/sites/default/files/2020-11/TheUnion_DMTB_Guide.pdf Acessado em março de 2022.
https://theunion.org/sites/default/files... -³3. World Health Organization (WHO). Global Tuberculosis Report 2021. Genebra: WHO; 2021. Disponível em: https://apps.who.int/iris/rest/bitstreams/1379788/retrieve Acessado em março de 2022.
https://apps.who.int/iris/rest/bitstream... ).

Nosso estudo é o primeiro a descrever a distribuição espacial da tuberculose-diabetes no Brasil, mostrando a variação das prevalências tanto geograficamente quanto em série histórica. O percentual de municípios com prevalências da comorbidade iguais a zero — municípios que notificaram casos de tuberculose, mas onde não houve indicação de que o indivíduo também tivesse diabetes — foi sempre superior ao percentual de municípios com prevalências da comorbidade maior do que zero. Entretanto, ressalta-se que, na ficha do SINAN, o campo “agravo associado à tuberculose” não é de preenchimento obrigatório, havendo importante percentual de fichas com esse campo em branco (⁵5. Brasil, Ministério da Saúde, Secretaria de Vigilância em Saúde. Boletim Epidemiológico Especial, Março 2021: Tuberculose 2021. Brasília, DF: Ministério da Saúde; 2021. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/media/pdf/2021/marco/24/boletim-tuberculose-2021_24.03 Acessado em março de 2022.
https://www.gov.br/saude/pt-br/media/pdf... , ⁷7. Reis-Santos B, Locatelli R, Horta BL, Faerstein E, Sanchez MN, Riley LW, et al. Socio-demographic and clinical differences in subjects with tuberculosis with and without diabetes mellitus in Brazil - a multivariate analysis. PLoS One. 2013;8(4):e62604. doi: 10.1371/journal.pone.0062604
https://doi.org/10.1371/journal.pone.006... , ¹⁴14. Reis-Santos B, Gomes T, Locatelli R, de Oliveira ER, Sanchez MN, Horta BL, et al. Treatment outcomes in tuberculosis patients with diabetes: a polytomous analysis using Brazilian surveillance system. PLoS One. 2014;9(7):e100082. doi: 10.1371/journal.pone.0100082
https://doi.org/10.1371/journal.pone.010... ).

Acrescenta-se que o rastreio do diabetes não é rotina nos serviços de saúde que assistem pacientes com tuberculose. Vale salientar que o cuidado integral e integrado é um dos pilares da Estratégia Pelo Fim da Tuberculose (End TB), lançada em 2015 pela OMS, com destaque para a atenção primária como nível de atenção à saúde no qual a assistência ao indivíduo com tuberculose e outras doenças, inclusive o diabetes, deve ser realizada (³3. World Health Organization (WHO). Global Tuberculosis Report 2021. Genebra: WHO; 2021. Disponível em: https://apps.who.int/iris/rest/bitstreams/1379788/retrieve Acessado em março de 2022.
https://apps.who.int/iris/rest/bitstream... ).

Apesar de a tuberculose ser de notificação compulsória no país, um importante número de municípios não notificaram casos no período em análise. Para o alcance das metas da estratégia End TB, é indispensável ampliar o rastreio, o diagnóstico e o tratamento da infecção latente pelo Mycobacterium tuberculosis, reduzindo, assim, o risco de adoecimento. Detectar somente a tuberculose ativa permite a manutenção da lacuna no monitoramento da tuberculose latente e pode comprometer o alcance das metas globais de redução de incidência e mortalidade (³3. World Health Organization (WHO). Global Tuberculosis Report 2021. Genebra: WHO; 2021. Disponível em: https://apps.who.int/iris/rest/bitstreams/1379788/retrieve Acessado em março de 2022.
https://apps.who.int/iris/rest/bitstream... ).

A análise revelou que o grupo de maior representatividade foi o de municípios com proporções de comorbidade acima de 20%, seguido pelo grupo de 6 a 10%. Estimativas ponderam que a prevalência global de diabetes entre pacientes com tuberculose é de 16% (¹1. Workneh MH, Bjune GA, Yimer SA. Prevalence and associated factors of tuberculosis and diabetes mellitus comorbidity: a systematic review. PLoS One. 2017;12(4):e0175925. doi: 10.1371/journal.pone.0175925
https://doi.org/10.1371/journal.pone.017... , ¹⁵15. Sarker M, Barua M, Guerra F, Saha A, Aftab A, Latif AH, et al. Double trouble: prevalence and factors associated with tuberculosis and diabetes comorbidity in Bangladesh. PLoS One. 2016;11(10):e0165396. doi: 10.1371/journal.pone.0165396
https://doi.org/10.1371/journal.pone.016... ). As prevalências municipais encontradas assemelham-se às encontradas em países africanos (5,7%), sul-americanos (6,2%) e asiáticos (19,7%) (¹⁶16. Olayinka AO, Anthonia O, Yetunde K. Prevalence of diabetes mellitus in persons with tuberculosis in a tertiary health centre in Lagos, Nigeria. Indian J Endocr Metab. 2013;17:486-9. doi: 10.4103/2230-8210.111646
https://doi.org/10.4103/2230-8210.111646...

17. Céspedes C, López L, Aguirre S, Mendoza-Ticona A. Prevalencia de la comorbilidad tuberculosis y diabetes mellitus en Paraguay, 2016 y 2017. Rev Panam Salud Publica. 2019;43:e105. doi: 10.26633/RPSP.2019.105
https://doi.org/10.26633/RPSP.2019.105... -¹⁸18. Ugarte-Gil C, Alisjahbana B, Ronacher K, Riza AL, Koesoemadinata RC, Malherbe ST, et al. Diabetes mellitus among pulmonary tuberculosis patients from 4 tuberculosis-endemic countries: the TANDEM study. Clin Infect Dis. 2020;70(5):780-8. doi: 10.1093/cid/ciz284
https://doi.org/10.1093/cid/ciz284... ). As variações ocorridas no Brasil certamente se relacionam ao seu status continental, abrigando estados com características distintas.

Poucos estudos avaliaram a prevalência da tuberculose-diabetes no Brasil, a exemplo do realizado com dados nacionais de 2009, que encontrou prevalência de 5,4% (⁷7. Reis-Santos B, Locatelli R, Horta BL, Faerstein E, Sanchez MN, Riley LW, et al. Socio-demographic and clinical differences in subjects with tuberculosis with and without diabetes mellitus in Brazil - a multivariate analysis. PLoS One. 2013;8(4):e62604. doi: 10.1371/journal.pone.0062604
https://doi.org/10.1371/journal.pone.006... ). A constatação de crescimento da proporção de tuberculose-diabetes no país reforça a perspectiva de incremento da transmissibilidade, pois o paciente acometido por tuberculose que convive com o diabetes tende a ter tempo de tratamento prolongado. Ademais, há maior ônus ao sistema de saúde e aumento da morbimortalidade por ambas as doenças (¹1. Workneh MH, Bjune GA, Yimer SA. Prevalence and associated factors of tuberculosis and diabetes mellitus comorbidity: a systematic review. PLoS One. 2017;12(4):e0175925. doi: 10.1371/journal.pone.0175925
https://doi.org/10.1371/journal.pone.017...

2. Lin Y, Harries AD, Kumar AMV, Critchley JA, van Crevel R, Owiti P, et al. Management of diabetes mellitus-tuberculosis: a guide to the essential practice. Paris: International Union Against Tuberculosis and Lung Disease; 2019. Disponível em: https://theunion.org/sites/default/files/2020-11/TheUnion_DMTB_Guide.pdf Acessado em março de 2022.
https://theunion.org/sites/default/files... -³3. World Health Organization (WHO). Global Tuberculosis Report 2021. Genebra: WHO; 2021. Disponível em: https://apps.who.int/iris/rest/bitstreams/1379788/retrieve Acessado em março de 2022.
https://apps.who.int/iris/rest/bitstream... ).

A significância estatística do índice de Moran global indica que houve autocorrelação espacial da comorbidade tuberculose-diabetes no período de 2012 a 2018. A localização dos municípios do cluster de alto risco de tuberculose-diabetes diverge geograficamente de locais onde há maiores prevalências de tuberculose. Conforme o Ministério da Saúde (⁵5. Brasil, Ministério da Saúde, Secretaria de Vigilância em Saúde. Boletim Epidemiológico Especial, Março 2021: Tuberculose 2021. Brasília, DF: Ministério da Saúde; 2021. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/media/pdf/2021/marco/24/boletim-tuberculose-2021_24.03 Acessado em março de 2022.
https://www.gov.br/saude/pt-br/media/pdf... ), os estados da região Norte do país possuem as maiores taxas de incidência e mortalidade de tuberculose, juntamente com o Maranhão, estado da região Nordeste — havendo aí maior percentual de municípios incluídos no rol prioritário para ações de controle da tuberculose. Porém, em nosso estudo, o Norte teve menor representatividade no cluster de alto risco para tuberculose-diabetes.

O sistema de saúde brasileiro pouco utiliza protocolos de rastreamento do diabetes como comorbidade associada à tuberculose, como é feito com o HIV; isso ocorre apesar de o diabetes ser a segunda comorbidade mais prevalente entre os pacientes com tuberculose no Brasil (¹⁹19. Brasil, Ministério da Saúde, Secretaria de Vigilância em Saúde, Departamento de Doenças Crônicas e Infecções Sexualmente Transmissíveis. Panorama da tuberculose no Brasil: indicadores epidemiológicos e operacionais. Brasília, DF: Ministério da Saúde; 2020. Disponível em: http://www.aids.gov.br/pt-br/pub/2019/panorama-da-tuberculose-no-brasil-indicadores-epidemiologicos-e-operacionais Acessado em 1 de abril de 2022.
http://www.aids.gov.br/pt-br/pub/2019/pa... ). Estima-se ainda que 50% dos indivíduos com diabetes não saibam que convivem com a enfermidade (⁶6. Sociedade Brasileira de Diabetes (SBD). Diretrizes da Sociedade Brasileira de Diabetes 2019-2020. 2019. Disponível em: https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/5730478/mod_resource/content/0/Diretrizes-SBD-2019-2020.pdf Acessado em março de 2022.
https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.p... ). Se o indivíduo não conhece previamente sua condição e, no momento do diagnóstico da tuberculose, não há rastreamento para diabetes, é de se esperar que, apesar de viver em localidade com elevada incidência e mortalidade, a proporção de tuberculose-diabetes seja sub-registrada.

Os modelos de efeitos globais que incorporam a estrutura espacial apresentaram melhores ajustes quando comparados ao OLS. Desse modo, a constatação de dependência espacial auxiliou na compreensão da ocorrência da comorbidade tuberculose-diabetes no país, comprovada pelo aumento do poder explicativo das variáveis dependentes inseridas no modelo (R²) e dos índices de Moran global e local.

O índice de Moran global dos resíduos não apresentou autocorrelação, demonstrando a eficiência dos modelos de regressão espacial (os modelos capturam a dependência espacial e realizam o ajuste adequado) em comparação ao OLS (²⁰20. Magalhães MAFM, Medronho RA. Análise espacial da tuberculose no Rio de Janeiro no período de 2005 a 2008 e fatores socioeconômicos associados utilizando microdado e modelos de regressão espaciais globais. Cienc Saude Coletiva. 2017;22(3):831-40. doi: 10.1590/1413-81232017223.24132015
https://doi.org/10.1590/1413-81232017223... ). Em nosso estudo, o modelo spatial lag apresentou melhor desempenho, com significância estatística mantida para as variáveis “percentual da população que vive em domicílios com densidade superior a duas pessoas por dormitório”, “taxa de desocupação (desemprego) da população de 18 anos ou mais” e “renda per capita”.

A renda per capita possui estreita relação com o estilo de vida e pode ter importante papel na modulação do risco para o diabetes (²¹21. Gassasse Z, Smith D, Finer S, Gallo V. Association between urbanisation and type 2 diabetes: an ecological study. BMJ Glob Health. 2017;2(4):e000473. doi: 10.1136/bmjgh-2017-000473
https://doi.org/10.1136/bmjgh-2017-00047... , ²²22. Anjana RM, Deepa M, Pradeepa R, Mahanta J, Narain K, Das HK, et al. Prevalence of diabetes and prediabetes in 15 states of India: results from the ICMR-INDIAB population-based cross-sectional study. Lancet Diabetes Endocrinol. 2017;5(8):585-96. doi: 10.1016/S2213-8587(17)30174-2
https://doi.org/10.1016/S2213-8587(17)30... ). Há relação direta e inversa dessa variável com a doença. Um estudo constatou que há associação entre maior índice de riqueza e maior ocorrência de diabetes (²³23. Thapa B, Paudel R, Thapa P, Shrestha A, Poudyal AK. Prevalence of diabetes among tuberculosis patients and associated risk factors in Kathmandu valley. SAARC J Tuber Lung Dis HIV/AIDS. 2015;12(2):20–7. doi: 10.3126/saarctb.v12i2.15951
https://doi.org/10.3126/saarctb.v12i2.15... ). O status de renda elevada também esteve associado à ocorrência das duas doenças, sendo a alta renda frequentemente relacionada a estilo de vida sedentário e a melhor acesso aos serviços de saúde. Desse modo, a renda contribui para um aporte aos casos com diabetes, mais suscetíveis à tuberculose, mas também pode impactar na redução dos casos de tuberculose ativa — desde que as desigualdades sociais sejam minimizadas (¹1. Workneh MH, Bjune GA, Yimer SA. Prevalence and associated factors of tuberculosis and diabetes mellitus comorbidity: a systematic review. PLoS One. 2017;12(4):e0175925. doi: 10.1371/journal.pone.0175925
https://doi.org/10.1371/journal.pone.017... , ²⁴24. Wang Q, Ma A, Han X, Zhao S, Cai J, Ma Y, et al. Prevalence of type 2 diabetes among newly detected pulmonary tuberculosis patients in China: a community based cohort study. PLoS One. 2013;8(12):e82660 doi: 10.1371/journal.pone.0082660
https://doi.org/10.1371/journal.pone.008... ).

No Brasil, dados do Programa Nacional de Controle da Tuberculose indicam que, nos municípios com melhores indicadores socioeconômicos, a incidência da tuberculose aumentou em 1,8% entre 2015 e 2018. Nos municípios com piores condições socioeconômicas, o aumento foi de 2,7% (⁵5. Brasil, Ministério da Saúde, Secretaria de Vigilância em Saúde. Boletim Epidemiológico Especial, Março 2021: Tuberculose 2021. Brasília, DF: Ministério da Saúde; 2021. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/media/pdf/2021/marco/24/boletim-tuberculose-2021_24.03 Acessado em março de 2022.
https://www.gov.br/saude/pt-br/media/pdf... , ²⁵25. Moreira ASR, Kritski AL, Carvalho ACC. Determinantes sociais da saúde e custos catastróficos associados ao diagnóstico e tratamento da tuberculose. J Bras Pneumol. 2020;46(5):e20200015. doi: 10.36416/1806-3756/e20200015
https://doi.org/10.36416/1806-3756/e2020... ). A média de rendimentos dos indivíduos de um município não abarca as facetas das desigualdades que seus habitantes vivenciam, sendo necessário investigar estratos espaciais menores para compreender melhor a interação dessa variável explicativa com a comorbidade tuberculose-diabetes (²⁶26. San Pedro A, Oliveira R. Tuberculose e indicadores socioeconômicos: revisão sistemática da literatura. Rev Panam Salud Publica. 2013;33(4):294-301. doi: 10.1590/S1020-49892013000400009
https://doi.org/10.1590/S1020-4989201300... , ²⁷27. Acosta LMW, Bassanesi SL. O paradoxo de Porto Alegre: os determinantes sociais e a incidência da tuberculose. Rev Bras Epidemiol. 2014;17(Suppl 2):88-101. doi: 10.1590/1809-4503201400060008
https://doi.org/10.1590/1809-45032014000... ).

O número médio de pessoas por dormitório e o desemprego são indicadores que auxiliam na compreensão da dinâmica espacial da tuberculose e do diabetes (²⁶26. San Pedro A, Oliveira R. Tuberculose e indicadores socioeconômicos: revisão sistemática da literatura. Rev Panam Salud Publica. 2013;33(4):294-301. doi: 10.1590/S1020-49892013000400009
https://doi.org/10.1590/S1020-4989201300... , ²⁸28. Sulis G, Centis R, Sotgiu G, D'Ambrosio L, Pontali E, Spanevello A, et al. Recent developments in the diagnosis and management of tuberculosis. NPJ Prim Care Respir Med. 2016;26:16078. doi: 10.1038/npjpcrm.2016.78
https://doi.org/10.1038/npjpcrm.2016.78... ). Quanto à taxa de desemprego, nossos resultados assemelham-se a estudos anteriores realizados nos Estados Unidos, no Brasil e na Espanha, que evidenciaram a taxa de desemprego como uma das variáveis mais associadas à incidência da tuberculose (²⁹29. Pelissari DM, Diaz-Quijano FA. Household crowding as a potential mediator of socioeconomic determinants of tuberculosis incidence in Brazil. PLoS One. 2017;12(4):e0176116. doi: 10.1371/journal.pone.0176116
https://doi.org/10.1371/journal.pone.017... , ³⁰30. Castro DB, Sadahiro M, Pinto RC, de Albuquerque BC, Braga JU. Spatial distribution of tuberculosis in Manaus and its social determinants, 2008-2013. Int J Tuberc Lung Dis. 2018;22(2):171-8. doi: 10.5588/ijtld.17.0369
https://doi.org/10.5588/ijtld.17.0369... ).

A aglomeração domiciliar também se associou positivamente à ocorrência de casos de tuberculose-diabetes. Sabe-se que populações que residem em condições de aglomeração apresentaram maior risco de tuberculose (²⁸28. Sulis G, Centis R, Sotgiu G, D'Ambrosio L, Pontali E, Spanevello A, et al. Recent developments in the diagnosis and management of tuberculosis. NPJ Prim Care Respir Med. 2016;26:16078. doi: 10.1038/npjpcrm.2016.78
https://doi.org/10.1038/npjpcrm.2016.78... , ³¹31. Harling G, Castro MC. A spatial analysis of social and economic determinants of tuberculosis in Brazil. Health Place. 2014;25:56-67. doi: 10.1016/j.healthplace.2013.10.008
https://doi.org/10.1016/j.healthplace.20... , ³²32. Pelissari DM, Rocha MS, Bartholomay P, Sanchez MN, Duarte EC, Arakaki-Sanchez D, et al. Identifying socioeconomic, epidemiological and operational scenarios for tuberculosis control in Brazil: an ecological study. BMJ Open. 2018;8(6):e018545. doi: 10.1136/bmjopen-2017-018545
https://doi.org/10.1136/bmjopen-2017-018... ). No contexto nacional, essa variável mostrou-se como importante mediador entre os determinantes socioeconômicos e a ocorrência de tuberculose, visto que se relaciona diretamente à transmissão, ao aumentar o contato entre pessoas infectadas e suscetíveis.

Ademais, apesar de sua quase significância estatística, a cobertura da atenção básica (ou atenção primária) é uma variável importante para a compreensão da tuberculose-diabetes no país. O maior alcance da atenção primária incide sobre o atendimento e o tratamento das pessoas com tuberculose e diabetes, impactando tanto na ocorrência dessas doenças isoladamente quanto na ocorrência da comorbidade (³³33. Pelissari DM, Bartholomay P, Jacobs MG, Arakaki-Sanchez D, Anjos DSO, Costa MLS, et al. Oferta de serviços pela atenção básica e detecção da incidência de tuberculose no Brasil. Rev Saude Publica. 2018;52:53. doi: 10.11606/s1518-8787.2018052000131
https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2018... ).

Como limitação do presente estudo, destacamos a utilização de dados secundários, pois são passíveis de inconsistências na coleta e sub-registro nos sistemas de informação (³⁴34. Rocha MS, Bartholomay P, Cavalcante MV, Medeiros FC, Codenotti SB, Pelissari DM, et al. Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN): principais características da notificação e da análise de dados relacionada à tuberculose. Epidemiol Serviços Saude. 2020;29(1):e2019017. doi: 10.5123/S1679-49742020000100009
https://doi.org/10.5123/S1679-4974202000... ). Ainda assim, o estudo baseou-se em dados populacionais com abrangência nacional, permitindo compreender a comorbidade. Como pontos fortes, têm-se a utilização da análise espacial para identificação de áreas prioritárias e o uso da regressão espacial para a identificação de variáveis, em nível municipal, que interferem na ocorrência da tuberculose-diabetes.

Os resultados do presente estudo podem subsidiar ações e políticas direcionadas e a focalização e priorização de áreas estratégicas para minimizar a progressão da tuberculose-diabetes. Ratificam, ainda, a necessidade de operacionalizar uma estrutura colaborativa entre programas de tuberculose e diabetes, como recomenda a OMS, com vistas ao controle tanto de cada agravo isoladamente quanto da sindemia.

Evidenciou-se a distribuição não aleatória no espaço da tuberculose-diabetes, com cluster alto-alto formado por 88 municípios pertencentes principalmente às regiões Nordeste, Sudeste e Sul. As variáveis “percentual da população que vive em domicílios com densidade superior a duas pessoas por dormitório”, “percentual de desemprego de pessoas maiores de 18 anos” e “renda per capita” relacionaram-se à ocorrência de tuberculose-diabetes.

Como sugestão para estudos futuros, recomendamos a análise de estacionariedade nas dimensões temporais e espaciais. No caso de não estacionariedade espacial, a técnica geographically weighted regression pode evidenciar como as variáveis explicativas influenciam de forma diferente cada região do país. Ainda nesse caso, sugere-se a modelagem de trajetórias espaço-temporais. Outra sugestão para estudos futuros, a partir dos achados aqui apresentados, seria ampliar a análise, comparando a rede de serviços existente em cada região/estado ou avaliando os programas implementados e a oferta de serviços, bem como a realização de ações para controle e manejo da tuberculose-diabetes.

Declaração.

As opiniões expressas no manuscrito são de responsabilidade exclusiva dos autores e não refletem necessariamente a opinião ou política da RPSP/PAJPH ou da Organização Pan-Americana da Saúde (OPAS).

REFERÊNCIAS

Datas de Publicação

Histórico