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https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/45764
INVESTIGATING EXTRADOMICILIARY TRANSMISSION OF TUBERCULOSIS: AN EXPLORATORY APPROACH USING SOCIAL NETWORK PATTERNS OF TB CASES AND CONTROLS AND THE GENOTYPING OF MYCOBACTERIUM TUBERCULOSIS
Author
Pinho, Suani T.R.
Pereira, Susan M.
Miranda, José G.V.
Duarte, Tonya Araújo
Nery, Joilda S.
Oliveira, Maeli G. de
Freitas, Yana G.S.
Almeida, Naila A. de
Moreira, Fabio B.
Gomes, Raoni B. C.
Kerr, Ligia
Kendall, Carl
Gomes, Gabriela M.
Bessa, Theolis Costa Barbosa
Andrade, Roberto F. S.
Barreto, Mauricio Lima
Pereira, Susan M.
Miranda, José G.V.
Duarte, Tonya Araújo
Nery, Joilda S.
Oliveira, Maeli G. de
Freitas, Yana G.S.
Almeida, Naila A. de
Moreira, Fabio B.
Gomes, Raoni B. C.
Kerr, Ligia
Kendall, Carl
Gomes, Gabriela M.
Bessa, Theolis Costa Barbosa
Andrade, Roberto F. S.
Barreto, Mauricio Lima
Affilliation
Universidade Federal da Bahia. Instituto de Física. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal da Bahia. Instituto De Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal da Bahia. Instituto de Física. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal da Bahia. Instituto De Ciências da Saúde. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal da Bahia. Instituto De Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Estadual de Feira De Santana. Feira de Santana, BA, Brasil.
Universidade Estadual de Feira De Santana. Feira de Santana, BA, Brasil.
Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal da Bahia. Instituto de Física. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal da Bahia. Instituto De Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal do Ceará. Faculdade de Medicina. Fortaleza, CE, Brasil.
Tropical Medicine Tulane University. School of Public Health. New Orleans, LA, United States.
Liverpool School of Tropical Medicine. Liverpool, UK, Reino Unido, UK.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Bahia, Brasil
Universidade Federal da Bahia. Instituto de Física. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz.. Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal da Bahia. Instituto De Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal da Bahia. Instituto de Física. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal da Bahia. Instituto De Ciências da Saúde. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal da Bahia. Instituto De Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Estadual de Feira De Santana. Feira de Santana, BA, Brasil.
Universidade Estadual de Feira De Santana. Feira de Santana, BA, Brasil.
Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal da Bahia. Instituto de Física. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal da Bahia. Instituto De Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal do Ceará. Faculdade de Medicina. Fortaleza, CE, Brasil.
Tropical Medicine Tulane University. School of Public Health. New Orleans, LA, United States.
Liverpool School of Tropical Medicine. Liverpool, UK, Reino Unido, UK.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Bahia, Brasil
Universidade Federal da Bahia. Instituto de Física. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz.. Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde. Salvador, BA, Brasil.
Abstract
Extradomiciliary contacts have been overlooked in the study of TB transmission due to difficulties in identifying
actual contacts in large populations. Complex network analysis provides a framework to model the structure of
contacts, specially extradomiciliary ones. We conducted a study of incident sputum-positive TB cases and healthy
controls occurring in a moderate TB burden city. Cases and controls were interviewed to obtain data regarding
the usual locations of residence, work, study, and leisure. Mycobacterium tuberculosis isolated from sputum was
genotyped. The collected data were used to build networks based on a framework of putative social interactions
indicating possible TB transmission. A user-friendly open source environment (GraphTube) was setup to extract
information from the collected data. Networks based on the likelihood of patient-patient, patient-healthy, and
healthy-healthy contacts were setup, depending on a constraint of geographical distance of places attended by
the volunteers. Using a threshold for the geographical distance of 300 m, the differences between TB cases and
controls are revealed. Several clusters formed by social network nodes with high genotypic similarity were
characterized. The developed framework provided consistent results and can be used to support the targeted
search of potentially infected individuals and to help to understand the TB transmission.
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