Análise temporal da autocorrelação espacial de melanoma maligno da pele nas regiões Sul e Sudeste do Brasil
A mortalidade por melanoma maligno vem aumentando mundialmente. A radiação ultravioleta (UV) é o principal fator de risco para o desenvolvimento do melanoma, especialmente em pessoas de pele e cabelos claros, com menor quantidade de melanina. A incidência de cânceres de pele está ligada à exposição...
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| Published: |
Universidad del Valle
2025-07-01
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| Series: | Entorno Geografico |
| Online Access: | https://revistalenguaje.univalle.edu.co/index.php/entornogeografico/article/view/14692 |
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| author | Gabriela Gomes Liliane Moreira Nery Nícholas de Paula Nicomedes Ana Laura de Paula Darllan Collins da Cunha e Silva |
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A mortalidade por melanoma maligno vem aumentando mundialmente. A radiação ultravioleta (UV) é o principal fator de risco para o desenvolvimento do melanoma, especialmente em pessoas de pele e cabelos claros, com menor quantidade de melanina. A incidência de cânceres de pele está ligada à exposição solar, localização geográfica e características físicas das pessoas. A Análise Exploratória de Dados Espaciais examina a dependência e a heterogeneidade espaciais, descrevendo a distribuição espacial e identificando padrões de associação e observações atípicas. O objetivo do estudo é avaliar se há uma autocorrelação espacial sobre as taxas de mortalidade por melanoma maligno nos municípios das regiões Sul e Sudeste do Brasil, por meio do índice de Moran, para identificar agrupamentos de ocorrências. Analisando espacialmente, verifica-se que os municípios com altas taxas de mortalidade concentram-se, em sua maioria, na região Sul do Brasil. Os resultados indicam que a mortalidade por melanoma maligno da pele apresenta forte influência espacial, com agrupamentos significativos de autocorrelação positiva, especialmente no Rio Grande do Sul e Santa Catarina. O estudo serve como instrumento para políticas públicas e uma análise correlacionando dados socioeconômicos e demográficos poderia indicar características do tipo de população mais afetada.
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