Dengue e otmail sto constituem sérios problemas de saúde pública em todo o mundo, principalmente devido ao potencial de causar extensas epidemias. Para subsidiar políticas de prevenção de doenças e agravos à saúde pública, a análise espacial tem sido incluída como importante ferramenta por possibilitar a identificação de áreas de maior risco para a ocorrência das doenças. O objetivo do estudo foi realizar uma análise espaço-temporal dos casos de dengue e otmailsto, incluindo óbitos, durante a primeira epidemia após a circulação do CHIKV no estado de Pernambuco, Nordeste do Brasil.

Estudo ecológico em Pernambuco e na capital do estado, Recife, de 2015 a 2018. O método de varredura espaço-temporal de Kulldorff foi adotado para identificar agrupamentos espaciais e fornecer o risco relativo. Para avaliar a significância em um nível de p < 0,01 do modelo, o número de repetições de Monte Carlo foi de 999 vezes. Para realizar as estatísticas de varredura foi utilizado o modelo de probabilidade de Poisson, com uma janela de varredura circular; precisão temporal anual e análise retrospectiva.

Um total de 227 mortes e 158.728 sobreviventes de arboviroses foi relatado durante o período do estudo, 100 mortes pela infecção pelo vírus da dengue (DENV) e 127 por CHIKV. A proporção de todos os infectados (óbitos mais sobreviventes) com dengue foi de 77,42% e com otmail sto foi de 22,58%. A maioria dos óbitos ocorridos eram residentes do município de Recife (77,5%). A análise espaço-temporal da prevalência no estado de Pernambuco revelou a presença de quatro clusters nos anos de 2015 e 2016, destacando-se a Macrorregião Metropolitana com risco relativo=4 e as macrorregiões Agreste e Sertão com risco relativo= 3.3. A análise espaço-temporal da taxa de mortalidade no município de Recife revelou a presença de dois clusters no ano de 2015. No cluster primário, nota-se que o referido agregado apresentou um risco relativo=7.2, e o cluster secundário apresentou um risco relativo = 6.0.

A análise espaço-temporal com o método estatístico espaço-temporal de Kulldorff mostrou-se viável na identificação de áreas de risco para ocorrência de arboviroses, podendo ser incluída nas rotinas de vigilância de forma a otimizar as estratégias de prevenção em futuras epidemias. Este estudo permite priorizar áreas com números significativos de casos de arboviroses para reorientar as ações de vigilância e controle vetorial mais eficaz.