Geoprocessing and Health: Childhood Cancer Cases and the Relationship between the Population of the Cities

Geoprocessing and Health

Childhood Cancer Cases and the Relationship between the Population of the Cities

Authors

DOI:

https://doi.org/10.5433/1679-0375.2025.v46.50887

Keywords:

Medical Geography, Northern Paraná, childhood and adolescent cancer

Abstract

This study is based on the following hypothesis: “Is it the greater the municipality’s population, the greater the number of cancer cases?” To investigate this question it was created a map of childhood cancer cases by municipality that are served by the NGO Viver, with the goal of comparing the data with the population of the municipalities served. Using the QGIS software, the cases were superimposed on the map of Paraná to visualize the spatial distribution. In addition, comparative graphs between the population and the number of
cases were generated to verify the existence of a correlation. Due to the case concentration in the northern region of the state, municipalities outside of this area were discarded to minimize data variation. The data were equalized based on Londrina statistics, a major health hub, assuming that all city cases are treated locally. There was a variation in the results with municipalities presenting more than 8 cases above average and others 4 fewer than expected. Although more populous municipalities generally present more câncer cases, some exceptions were identified which suggests the need for future investigations to understand these deviations.

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Author Biographies

Igor Henrique de Sousa Palmar, Universidade Estadual de Londrina

Undergraduate student in Geography, UEL, Londrina, Pr, Brazil

Viviane de Alvarenga, Universidade Estadual de Londrina

Undergraduate student in Geography, UEL, Londrina, Pr, Brazil

Osvaldo Coelho Pereira Neto, Universidade Estadual de Londrina

Prof. Dr., Department of Geology and Geomatic, UEL, Londrina, Pr, Brazil

References

Almeida, A. S., Medronho, R. A., & Valencia, L. I. O. (2009). Análise espacial da dengue e o contexto socioeconômico no município do Rio de Janeiro, RJ. Revista de Saúde Pública, 43(4), 666–673.

Barbosa, G. D., & Fonseca, M. H. (2017). Sistemas de Informação Geográfica (SIG) como ferramenta de apoio para a gestão de projetos ambientais. Revista Brasileira de Gestão Ambiental e Sustentabilidade, 4(7), 127–135.

Barros, I. C. A., Sousa, C. C. M., Silva, N. R. F., & Mascarenhas, M. D. M. (2024). Caracterização de casos e indicadores epidemiológicos e operacionais da hanseníase: análise de séries temporais e distribuição espacial, Piauí, 2007-2021. Epidemiologia e Serviços de Saúde, 33, 1–16.

Centro de Oncologia Monte Sinai. (2025). Estatísticas do câncer. https://www.oncologiamontesinai.com.br/estatisticas-do-cancer/

Curriero, F. C., Wychgram, C., Rebman, A. W., Corrigan, A. E., Kvit, A., Shields, T., & Aucott, J. N. (2021). The Lyme and Tickborne Disease Dashboard: a map-based resource to promote public health awareness and research collaboration. PLoS One, 16(12), 1–11.

Feliciano, S. V. M., Santos, M. O., & Oliveira, M. S. P. (2018). Incidência e Mortalidade por Câncer entre Crianças e Adolescentes: uma Revisão Narrativa. Revista Brasileira de Cancerologia, 64(3), 389–396.

Gandra, A. (2023). Mortalidade prematura por câncer no Brasil deve cair até 2030. Agência Brasil. https://agenciabrasil.ebc.com.br/saude/noticia/2023-02/mortalidade-prematura-por-cancer-no-brasil-deve-cair-ate-2030

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. (2022). Downloads. https://www.ibge.gov.br/geociencias/downloads-geociencias.html

Instituto Nacional de Câncer. (2014). Atlas On-line de Mortalidade. https://www.inca.gov.br/MortalidadeWeb/pages/Modelo10/consultar.xhtml#panelResultado

Jayme, N. S., Silveira, H. M., & Pinese, J. P. P. (2015). Geografia do câncer: espacialização dos casos de neoplasia ocupacional na macrorregional de saúde do norte do estado do Paraná, entre 2001 e 2011. In J. M. Bastos, & E. M Machados (Orgs.), Formação sócio-espacial: o que é isto? (pp. 666–690, Cadernos Geográficos, Vol. 34). Universidade Federal de Santa Catarina. https://cadernosgeograficos.ufsc.br/caderno-geografico-n34-formacao-socio-espacial-o-que-e-isto/

Lu, H., Shang, Z., Ruan, Y., & Jiang, L. (2023). Study on Urban Expansion and Population Density Changes Based on the Inverse S-Shaped Function. Sustainability, 15(13), 1–19.

Luizaga, C. T. M., & Buchalla, C. M. (2023). Estimativa da incidência de câncer no Estado de São Paulo, Brasil, a partir de dados reais. Cad. de Saúde Pública, 39(2), 1–15.

Malta, D. C., Teixeira, R., Oliveira, G. M. M., & Ribeiro, A. L. P. (2020). Mortalidade por Doenças Cardiovasculares Segundo o Sistema de Informação sobre Mortalidade e as Estimativas do Estudo Carga Global de Doenças no Brasil, 2000-2017. Arquivos Brasileiros de Cardiologia, 115(2), 152–160.

Mas, J. F. (2004). Mapping land use/cover in a tropical coastal area using satellite sensor data, GIS and artificial neural networks. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 59(2), 219–230.

Melo, H. A., Rossoni, D. F., & Teodoro, U. (2017). Spatial distribution of cutaneous leishmaniasis in the state of Paraná, Brazil. PLoS One, 12(9), 1–10.

Moura, A. C. M. (2005). Geoprocessamento na gestão e planejamento urbano (2nd ed.). Ed. da autora.

Organização Viver. (2022). História. https://www.ongviver.org.br/viver

Ren, Y., Yan, J., Wei, X., Wang, Y., Yang, Y., Hua, L., Xiong, Y., Niu, X., & Song, X. (2012). Effects of rapid urban sprawl on urban forest carbon stocks: Integrating remotely sensed, GIS and forest inventory data. Journal of Environmental Management, 113, 447–455.

Santos, A. S. (2018). Introdução ao ambiente SIG QGIS. IBGE. https://geoftp.ibge.gov.br/metodos_e_outros_documentos_de_referencia/outros_documentos_tecnicos/introducao_sig_qgis/Introducao_ao_ambiente_SIG_QGIS_2edicao.pdf

Santos, M. O., Lima, F. C. S., Martins, L. F. L., Oliveira, J. F. P., Almeida, L. M., & Cancela, M. C. (2023). Estimativa de Incidência de Câncer no Brasil, 2023-2025. Revista Brasileira de Cancerologia, 69(1), e–213700.

United Nations. (2022). World population to reach 8 billion this year, as growth rate slows. https://news.un.org/en/story/2022/07/1122272

World Health Organization. (2022). Cancer. https://www.who.int/health-topics/cancer#tab=tab_1

Zhang, S., Fan, W., Li, Y., & Yi, Y. (2021). The influence of changes in land use and landscape patterns on soil erosion in a watershed. Science of The Total Environment, 574, 34–45.

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Published

2025-04-08

How to Cite

Palmar, I. H. de S., Alvarenga, V. de, & Pereira Neto, O. C. (2025). Geoprocessing and Health: Childhood Cancer Cases and the Relationship between the Population of the Cities. Semina: Ciências Exatas E Tecnológicas, 46, e50887. https://doi.org/10.5433/1679-0375.2025.v46.50887

Issue

Section

Geosciences

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