A maioria dos estudos ecológicos utiliza áreas geográficas como unidades de observação. Uma vez que as áreas geograficamente próximas tendem a ser mais semelhantes do que as distantes, as estimativas da magnitude do efeito e dos intervalos de confiança devem levar em conta a auto-correlação espacial das medidas. Neste estudo demonstramos um método para modelar a auto-correlação espacial dentro de um referencial de modelo misto, utilizando dados sobre determinantes ambientais e sócio-econômicos da incidência de leishmaniose visceral (LV) na cidade de Teresina, Estado do Piauí. Um modelo com uma estrutura de covariância esférica indicou uma auto-correlação espacial significativa nos dados e produziu melhor ajuste quando comparado com outro modelo que pressupunha observações independentes. Embora ambos modelos tenham demonstrado associações positivas entre incidência de LV e residência em favelas ou áreas com vegetação verde, os valores para os efeitos fixos e erros-padrão diferiram substancialmente entre os modelos. A estrutura da correlação espacial dos dados deve ser explorada através do semivariograma, antes da utilização destes modelos. Nossos achados favorecem a hipótese da dependência espacial dos coeficientes de incidência de LV e sugerem que a modelagem da correção espacial poderia ser útil para obter estimativas pontuais e de erros-padrão mais acuradas.
Leishmaniose Visceral; Análise Espacial; Estudos Ecológicos; Epidemiologia
