Prevalências ao nascimento de anomalias congênitas entre nascidos vivos no estado do Maranhão de 2001 a 2016: análise temporal e espacial

Objectives: To analyze the prevalence at birth and the spatial and temporal distribution of congenital anomalies (CAs) among live births in the state of Maranhão in the years 2001 to 2016. To describe demographic, gestational and neonatal variables of interest. Methods: Ecological, population-based study, using secondary data from the Information System on Live Births (SINASC). Annual prevalence of total and per group CAs was calculated. Spatial analyzes used the calculation of Local Indicators of Spatial Association and the Moran I Index and interactive maps were generated. Demographic, gestational and neonatal variables of interest available at SINASC were described in the group of newborns with CAs. Results: 1,831,830 live births, 6,110 with CAs (33.4/10,000) were included. Higher frequencies have occurred in more recent years. Spatial clusters have been observed in specific years. The prevalence of births of babies with CAs was different between categories of variables considered as risk factors for this outcome. Conclusion: The prevalence at birth of total CAs was lower than expected for the human species for major defects (3%). The temporal peak of records in 2015/2016 is probably related to the increase in CAs caused by gestational infection by Zika virus. The spatial clusters were probably due to variations at random due to the small number of births as they are not repeated in other years. Studies like this are the basis for the establishment of CA surveillance programs.Objetivos: Analisar as prevalências ao nascimento e a distribuição espacial e temporal das anomalias congênitas entre nascidos vivos no estado do Maranhão nos anos de 2001 a 2016. Descrever variáves de interesse demográficas, gestacionais e neonatais. Métodos: Estudo ecológico, de base populacional, a partir de dados secundários do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos. Foram calculadas prevalências ao nascimento anuais de ACs totais e por grupos. Análises espaciais utilizaram o cálculo de Indicadores de Associação Espacial Locais e o Índice de Moran I e mapas interativos foram gerados. Variáveis de interesse demográficos, gestacionais e neonatais disponíveis no SINASC foram descritas no grupo dos recém-nascidos com ACs. Resultados: Foram incluídos 1.831.830 nascidos vivos, 6.110 com anomalias congênitas (33,4/10.000). Maiores frequências ocorreram nos anos mais recentes. Aglomerados espaciais foram observados em anos específicos. As prevalências de nascidos vivos com anomalias foi diferente entre categorias de variáveis consideradas como fatores de risco para este desfecho. Conclusão: A prevalência ao nascimento de nascidos com anomalias congênitas  foi  inferior ao esperado para defeitos maiores na espécie humana (3%).  O pico temporal de registros em 2015/2016 está provavelmente relacionado ao aumento de microcefalia causada pela infecção gestacional por vírus Zika. Os aglomerados espaciais provavelmente se deveram a variações ao acaso pelo número pequeno de nascimentos pois não se repetem em outros anos. Estudos como este são base para o estabelecimento de programas de vigilância de defeitos congênitos

HLA haplotypes and differential regional mortality caused by COVID-19 in Brazil: an ecological study based on a large bone marrow donor bank dataset

The coronavirus disease 2019 (COVID-19) mortality rates varied among the states of Brazil during the course of the pandemics. The human leukocyte antigen (HLA) is a critical component of the antigen presentation pathway. Individuals with different HLA genotypes may trigger different immune responses against pathogens, which could culminate in different COVID-19 responses. HLA genotypes are variable, especially in the highly admixed Brazilian population. In this ecological study, we aimed to investigate the correlation between HLA haplotypes and the different regional distribution of COVID-19 mortality in Brazil. HLA data was obtained from 4,148,713 individuals registered in The Brazilian Voluntary Bone Marrow Donors Registry. COVID-19 data was retrieved from epidemiological bulletins issued by State Health Secretariats via Brazil’s Ministry of Health from February/2020 to July/2022. We found a positive significant correlation between the HLA-A*01~B*08~DRB1*03 haplotype and COVID-19 mortality rates when we analyzed data from 26 states and the Federal District. This result indicates that the HLAA*01~B*08~DRB1*03 haplotype may represent an additional risk factor for dying due to COVID-19. This haplotype should be further studied in other populations for a better understanding of the variation in COVID-19 outcomes across the world

Estimador subsemble espacial para dados massivos em geoestatística

Um problema que vem se tornando habitual em análise geoestatística é a quantidade crescente de observações. Em tais casos é comum que estimadores usualmente utilizados não possam ser empregados devido a dificuldades numéricas. Esta tese têm por objetivo propor um novo estimador para massivas observações em geoestatística: o estimador subsemble espacial. O estimador subsemble espacial seleciona várias subamostras, espacialmente estruturadas, do conjunto completo de dados. Cada subamostra estima com facilidade os parâmetros do modelo e as estimativas resultantes são ponderadas através de um subconjunto de validação. Em estudos simulados, compara-se a metodologia proposta com outros métodos e os resultados apresentam sua acurácia e rapidez. Além disso, uma aplicação em um banco de dados reais, com 11.000 observações, confirma essas características.A problem that is becoming common in geostatistical analysis is the growing number of observations. In such cases, common estimators cannot be used due to numerical difficulties. This thesis proposes a new estimator for massive observations in geostatistics: the spatial subsemble estimator. The estimator selects small spatially structured subset of observations. The model parameters are estimated easily with each subsample, and the resulting estimates are weighted by a subset of validation. We compare the spatial subsemble with competing alternatives showing that it is faster and accurate. In addition, we present an application in a real database with 11000 observations