Seroprevalence for dengue virus in a hyperendemic area and associated socioeconomic and demographic factors using a cross-sectional design and a geostatistical approach, state of São Paulo, Brazil.

Autor: Chiaravalloti-Neto F; Departamento de Epidemiologia, Faculdade de Saúde Pública, Universidade de São Paulo (USP), Avenida Doutor Arnaldo 715, São Paulo, SP, 01246-904, Brazil. franciscochiara@usp.br., da Silva RA; Laboratório de Pesquisas em Virologia, Departamento de Doenças Dermatológicas Infecciosas e Parasitárias, Faculdade de Medicina de São José do Rio Preto (FAMERP), Avenida Brigadeiro Faria Lima, 5416, São José do Rio Preto, SP, 15090-000, Brazil., Zini N; Laboratório de Pesquisas em Virologia, Departamento de Doenças Dermatológicas Infecciosas e Parasitárias, Faculdade de Medicina de São José do Rio Preto (FAMERP), Avenida Brigadeiro Faria Lima, 5416, São José do Rio Preto, SP, 15090-000, Brazil., da Silva GCD; Laboratório de Pesquisas em Virologia, Departamento de Doenças Dermatológicas Infecciosas e Parasitárias, Faculdade de Medicina de São José do Rio Preto (FAMERP), Avenida Brigadeiro Faria Lima, 5416, São José do Rio Preto, SP, 15090-000, Brazil., da Silva NS; Laboratório de Modelagens Matemática e Estatística em Medicina, Faculdade de Medicina, União das Faculdades dos Grandes Lagos, Rua Doutor Eduardo Nielsen 960, São José do Rio Preto, SP, 15030-070, Brazil., Parra MCP; Laboratório de Pesquisas em Virologia, Departamento de Doenças Dermatológicas Infecciosas e Parasitárias, Faculdade de Medicina de São José do Rio Preto (FAMERP), Avenida Brigadeiro Faria Lima, 5416, São José do Rio Preto, SP, 15090-000, Brazil., Dibo MR; Laboratório de Entomologia, Superintendência de Controle de Endemias, Rua Cardeal Arcoverde 2878, São Paulo, SP, 05408-003, Brazil., Estofolete CF; Laboratório de Pesquisas em Virologia, Departamento de Doenças Dermatológicas Infecciosas e Parasitárias, Faculdade de Medicina de São José do Rio Preto (FAMERP), Avenida Brigadeiro Faria Lima, 5416, São José do Rio Preto, SP, 15090-000, Brazil., Fávaro EA; Laboratório de Pesquisas em Virologia, Departamento de Doenças Dermatológicas Infecciosas e Parasitárias, Faculdade de Medicina de São José do Rio Preto (FAMERP), Avenida Brigadeiro Faria Lima, 5416, São José do Rio Preto, SP, 15090-000, Brazil., Dutra KR; Laboratório de Pesquisas em Virologia, Departamento de Doenças Dermatológicas Infecciosas e Parasitárias, Faculdade de Medicina de São José do Rio Preto (FAMERP), Avenida Brigadeiro Faria Lima, 5416, São José do Rio Preto, SP, 15090-000, Brazil., Mota MTO; Laboratório de Pesquisas em Virologia, Departamento de Doenças Dermatológicas Infecciosas e Parasitárias, Faculdade de Medicina de São José do Rio Preto (FAMERP), Avenida Brigadeiro Faria Lima, 5416, São José do Rio Preto, SP, 15090-000, Brazil., Guimarães GF; Laboratório de Pesquisas em Virologia, Departamento de Doenças Dermatológicas Infecciosas e Parasitárias, Faculdade de Medicina de São José do Rio Preto (FAMERP), Avenida Brigadeiro Faria Lima, 5416, São José do Rio Preto, SP, 15090-000, Brazil., Terzian ACB; Laboratório de Pesquisas em Virologia, Departamento de Doenças Dermatológicas Infecciosas e Parasitárias, Faculdade de Medicina de São José do Rio Preto (FAMERP), Avenida Brigadeiro Faria Lima, 5416, São José do Rio Preto, SP, 15090-000, Brazil., Blangiardo M; MRC-PHE Centre for Environment and Health, Department of Epidemiology and Biostatistics, Imperial College, St. Mary's Campus, Norfolk Place, London, W2 1PG, UK., Nogueira ML; Laboratório de Pesquisas em Virologia, Departamento de Doenças Dermatológicas Infecciosas e Parasitárias, Faculdade de Medicina de São José do Rio Preto (FAMERP), Avenida Brigadeiro Faria Lima, 5416, São José do Rio Preto, SP, 15090-000, Brazil.
Jazyk: angličtina
Zdroj: BMC infectious diseases [BMC Infect Dis] 2019 May 20; Vol. 19 (1), pp. 441. Date of Electronic Publication: 2019 May 20.
DOI: 10.1186/s12879-019-4074-4
Abstrakt: Background: São José do Rio Preto is one of the cities of the state of São Paulo, Brazil, that is hyperendemic for dengue, with the presence of the four dengue serotypes.
Objectives: to calculate dengue seroprevalence in a neighbourhood of São José do Rio Preto and identify if socioeconomic and demographic covariates are associated with dengue seropositivity.
Methods: A cohort study to evaluate dengue seroprevalence and incidence and associated factors on people aged 10 years or older, was assembled in Vila Toninho neighbourhood, São José do Rio Preto. The participant enrolment occurred from October 2015 to March 2016 (the first wave of the cohort study), when blood samples were collected for serological test (ELISA IgG anti-DENV) and questionnaires were administrated on socio-demographic variables. We evaluated the data collected in this first wave using a cross-sectional design. We considered seropositive the participants that were positive in the serological test (seronegative otherwise). We modelled the seroprevalence with a logistic regression in a geostatistical approach. The Bayesian inference was made using integrated nested Laplace approximations (INLA) coupled with the Stochastic Partial Differential Equation method (SPDE).
Results: We found 986 seropositive individuals for DENV in 1322 individuals surveyed in the study area in the first wave of the cohort study, corresponding to a seroprevalence of 74.6% (95%CI: 72.2-76.9). Between the population that said never had dengue fever, 68.4% (566/828) were dengue seropositive. Older people, non-white and living in a house (instead of in an apartment), were positively associated with dengue seropositivity. We adjusted for the other socioeconomic and demographic covariates, and accounted for residual spatial dependence between observations, which was found to present up to 800 m.
Conclusions: Only one in four people aged 10 years or older did not have contact with any of the serotypes of dengue virus in Vila Toninho neighbourhood in São José do Rio Preto. Age, race and type of house were associated with the occurrence of the disease. The use of INLA in a geostatistical approach in a Bayesian context allowed us to take into account the spatial dependence between the observations and identify the associated covariates to dengue seroprevalence.
Databáze: MEDLINE
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