INTRODUÇÃO: Em 2010 a OMS autorizou o uso do sistema GeneXpert® MTB/RIF para a realização do Teste Rápido Molecular para TB (TRM-TB). Objetivou-se-se analisar o impacto do GeneXpert® MTB/RIF na detecção da TB e da TB multidroga-resistente e seu padrão de distribuição espacial em Ribeirão Preto-SP. MÉTODOS: Estudo ecológico realizado em Ribeirão Preto-SP. A população do estudo foi composta de casos de TB notificados no Sistema de Controle de Pacientes com Tuberculose (TBWeb) no período de 2006 a 2017. A análise descritiva dos casos foi realizada por meio de estatística descritiva dos parâmetros quantitativos através do software IBM SPS Statistics versão 25. Para classificar a tendência temporal e observar o impacto da implementação do TRM-TB, foram utilizadas as metodologias Prais-Winsten e Série Temporal Interrompida (STI) através do software StataSE versão 14 e também a modelagem ARIMA com a finalidade de obter uma previsão da taxa de TB para os próximos anos através do software RStudio. Para identificar os padrões espaciais da doença no município foram empregadas as técnicas de estimador de densidade de Kernel, G e G* e varredura (puramente espacial, variação nas tendências temporais e espaço-temporal). RESULTADOS: A tendência temporal da TB apresentou decréscimo de 18,1%/ano e de 6,9%/ano para em crianças. O Distrito Norte apresentou decréscimo de 6,67%/ano e o distrito Leste crescimento de 17,5%/ano na incidência de TB. A TB resistente, após a implementação do TRM-TB, apresentou aumento de 0,6% por ano. Na maioria dos anos analisados, a cultura é solicitada para menos da metade dos casos de TB. Foi identificado um aumento no número de solicitações de TMR e estacionariedade nas solicitações de baciloscopia. A maior parte dos casos foi diagnóstica por meio de demanda ambulatorial. Com as análises espaciais utilizadas foi observado que os casos e os aglomerados não se formam de maneira aleatória no espaço, verificando-se que a TB é distribuída desigualmente no município. CONCLUSÃO: Apesar da TB resistente não ser um problema no cenário, o estudo evidenciou um crescimento na sua incidência, o que o coloca em estado de alerta. O uso da análise espacial possibilitou a identificação das áreas prioritárias, colocando-as em evidência para ações de vigilância em saúde. Ressalta-se a importância do uso de ferramentas de análise espacial na identificação de áreas que devem ser priorizadas para o controle da TB, sendo necessária maior atenção aos indivíduos que se enquadram no perfil indicado como "de risco" para a doença.

INTRODUCTION: In 2010, the WHO authorized the use of the GeneXpert® MTB/RIF system to perform the Molecular Rapid Test for TB (TRM-TB). The objective was to analyze the impact of GeneXpert® MTB/RIF in the detection of TB and multidrug-resistant TB and its spatial distribution pattern in Ribeirão Preto-SP. METHODS: Ecological study carried out in Ribeirão Preto-SP. The study population consisted of TB cases reported in the Tuberculosis Patient Control System (TBWeb) from 2006 to 2017. Descriptive analysis of cases was performed using descriptive statistics of quantitative parameters through the IBM SPS Statistics software version 25. To classify the temporal trend and observe the impact of the TRM-TB implementation, the Prais-Winsten and Interrupted Time Series (STI) methodologies were used through the StataSE software version 14 and also the ARIMA modeling in order to obtain a prediction of the TB rate for the coming years through RStudio software. To identify the spatial patterns of the disease in the city, the techniques of Kernel density estimator, G and G* and scanning (purely spatial, variation in temporal and spatio-temporal trends) were used. RESULTS: The temporal trend of TB showed a decrease of 18.1%/year and of 6.9%/year for children. The Northern District showed a decrease of 6.67%/year and the East District a growth of 17.5%/year in the incidence of TB. Resistant TB, after the implementation of the TRM-TB, increased by 0.6% per year. In most of the years analyzed, culture is requested for less than half of TB cases. An increase in the number of RMT requests and stationarity in smear microscopy requests was identified. Most cases were diagnosed through outpatient demand. With the spatial analysis used, it was observed that cases and clusters do not form randomly in space, verifying that TB is unevenly distributed in the municipality. CONCLUSION: Although resistant TB is not a problem in the scenario, the study showed an increase in its incidence, which puts it on alert. The use of spatial analysis made it possible to identify priority areas, putting them in evidence for health surveillance actions. We emphasize the importance of using spatial analysis tools to identify areas that should be prioritized for TB control, requiring greater attention to individuals who fit the profile indicated as "at risk" for the disease.