Infecção pelo HCV em usuários de drogas ilícitas em Breves, Marajó

Resumo

Introdução: Mundialmente, a infecção pelo vírus da hepatite C (HCV) é um importante problema de saúde pública. No Brasil, a região norte apresenta as localidades com maiores prevalências, sendo a maioria da infecções ocasionadas pelo genótipo 1. Atualmente, a situação epidemiológica da infecção pelo HCV em usuários de drogas ilícitas (UD) é desconhecida nessa região.

Objetivos: Este estudo determinou a prevalência, a frequência genotípica e os fatores de risco à infecção pelo HCV em usuários de drogas ilícitas no município de Breves, Arquipélago do Marajó, norte do Brasil.

Metodologia ou Descrição da Experiência: Este estudo selecionou UD no município de Breves no período de 2009 a 2012. O diagnóstico da infecção pelo HCV foi fornecido por ELISA e PCR em tempo real. A genotipagem das cepas virais foi estabelecida por sequenciamento de nucleotídeos (5’ UTR) seguida de análise filogenética. Os dados epidemiológicos foram coletados por meio de entrevista utilizando questionário específico. Regressão logística simples e múltipla foi utilizada para identificação de fatores de risco à infecção pelo HCV.

Resultados: Neste estudo foram abordados 187 UD, dos quais a maioria utilizava drogas não-injetáveis (92,51%). A droga ilícita mais utilizada foi a pasta de cocaína (31,79%). A prevalência de anticorpos anti-HCV e RNA-HCV foi de 36,90% e 31,02%, respectivamente. A maioria dos infectados pertenciam ao sexo masculino (79,31%) e possuíam menos de 35 anos (63,79%). A genotipagem revelou que a presença dos genótipos 1 (74,14%) e 3 (25,86%). Os fatores de risco à infecção pelo HCV identificados foram: tatuagem (OR = 10,42, IC 95% = 2,82-38,49) e uso diário de drogas (OR = 22,31, IC 95% = 4,96 – 10,48).

Conclusão ou Hipóteses: Este estudo identificou elevada prevalência de infecções pelo HCV, sendo preferencialmente ocasionadas pelo genótipo 1. Além disso, informações relevantes para a adoção de medidas de prevenção e controle da hepatite C nesse grupo populacional foram detectadas empregando modelagem estatística multivariada.