RESUMO Para compreender como a Covid-19 se distribui pelo espaço brasileiro, os geógrafos utilizam-se do raciocínio geográfico apoiados em técnicas de mapeamento e representações espaciais. Nesse sentido, propomos aqui uma série de procedimentos para compreender a doença no espaço, primeiramente com a exploração e descrição dos dados, a análise espacial e a síntese por meio da modelização gráfica, partindo em seguida para a comunicação cartográfica. Como efeito, esperamos que esse caminho teórico e metodológico possa balizar a criação de uma imagem de mundo capaz de responder a demandas mais urgentes postas pela pandemia, ao mesmo tempo criar reflexões sobre como a produção do espaço atual cria vulnerabilidades nesta globalização perversa.

When it comes to visceral leishmaniasis (VL) in Brazil, one of the main targets of public health policies of surveillance is the control of domestic canine reservoirs of Leishmania infantum. This paper aims to evaluate the effect of the dog population and household environment for the maintenance of natural foci in the transmission to human and animal hosts in an endemic city for VL, Bauru, in Brazil. We collected 6,578 blood samples of dogs living in 3,916 households from Nov.2019 to Mar.2020 and applied geospatial models to predict the disease risk based on the canine population. We used Kernel density estimation, cluster analysis, geostatistics, and Generalized Additive Models (GAM). To validate our models, we used cross-validation and created a receiver operating characteristic (ROC) curve. We found an overall canine VL (CVL) seroprevalence of 5.6% for the sampled dogs, while for the households, the positivity rate was 8.7%. Odds ratios (OR) for CVL increased progressively according to the number of canines for >2 dogs (OR 2.70); households that already had CVL in the past increased the chances for CVL currently (OR 2.73); and the cases of CVL increase the chances for human VL cases (OR 1.16). Our models were statistically significant and demonstrated a spatial association between canine and human disease cases, mainly in VL foci that remain endemic. Although the Kernel density ratio map had the best performance (AUC = 82), all the models showed high risk in the city’s northwest area. Canine population dynamics must be considered in public policies, and geospatial methods may help target priority areas and planning VL surveillance in low and middle-income countries.

A cartografia pode ser um instrumento valioso ou perigoso em pesquisas e no processo de tomada de decisões. Um mapa pode localizar, informar, monitorar e subsidiar a análise, para citar algumas funções. Contudo, pode também confundir, enganar, dissimular ou desinformar. Ao cartografar, erros e/ou mentiras ocorrem involuntariamente ou intencionalmente. Diante disso, o objetivo deste artigo é debater a mentira com mapas na Geografia da saúde, demonstrando como bases de dados, técnicas e metodologias podem mentir. Foram utilizadas as bases de dados de casos de leishmaniose visceral americana (LVA) no estado de São Paulo, Brasil, do SINAN (Sistema de Informação de Agravos de Notificação) e do CVE (Centro de Vigilância Epidemiológica). Estes dados foram georreferenciados e foi aplicado técnicas de análise espacial. Elaboramos mapas diferentes de acordo com a origem dos dados. Também apresentamos três métodos distintos para classificação na produção de mapas coropléticos em séries temporais, demonstrando como o fenômeno aparece de forma diferenciada em cada um deles. Não é nosso objetivo apontar o melhor método, mas destacar as especificidades, vantagens e limitações de cada um, sendo função do pesquisador adequar as necessidades e o processo de mapeamento às características de cada do fenômeno ou problema em estudo. No cartografar, o ato de mentir é, muitas vezes, inevitável. Não obstante, o mapeador precisa estabelecer aproximações melhores possíveis da realidade, o que exige bom senso e compreensão do problema analisado. Propomos uma leitura crítica em que o mapeador deve conhecer o fenômeno de estudo e ter critério científico, cartográfico e estatístico.