Análise das Relações entre Elementos Climatológicos, Focos de Aedes sp. e Casos de Dengue no Estado de Santa Catarina

Abstract

A dengue é uma doença viral infecciosa, transmitida pela picada da fêmea do mosquito Aedes aegypti e Aedes albopictus. Atualmente é um dos principais problemas de saúde coletiva no mundo. Está presente nas regiões tropicais e subtropicais do planeta, sendo estimado que 390 milhões de pessoas sejam infectadas anualmente pelos quatro sorotipos. Há tendência de resposta à sazonalidade em relação ao número de focos de mosquitos, na qual os meses com temperaturas mais elevadas se observa crescimento. Esse acréscimo é observado principalmente quando retroagidos por um período de 30 dias, tendo diminuição nos meses mais frios. Logo, temperatura é um elemento crítico para o desenvolvimento do mosquito. A geomedicina proporciona base para o próprio estudo espacializado de doenças. Sendo assim, a seguinte proposta tem o objetivo direto de observar a relação entre a distribuição de casos de dengue, número de focos dos vetores biológicos do gênero Aedes, transmissores do vírus da dengue no Estado de Santa Catarina e o comportamento de elementos climáticos. Foram utilizados dados de temperaturas (mínima, máxima e média) do South American Mapping of Temperature (SAMeT) e precipitação do Merging Technique (MERGE), assim como dados do Global Forecast System (GFS) para modelagem preditiva. Percebe-se, através da sazonalidade anual em Santa Catarina, regiões de maior incidência de casos de dengue e com maior proliferação de Aedes sp., justamente onde se apresentam os maiores valores de temperaturas. As regiões serranas, patamares e planaltos do Estado catarinense demonstram ser limitantes naturais para ocorrência do vetor e, consequentemente, da doença. No Estado de Santa Catarina, os picos de dengue comumente ocorrem durante o outono austral. Há correlação média e alta negativas ao relacionar casos de dengue e limiares de temperaturas retrocedidos no tempo nos municípios de Florianópolis, Itajaí, Joinville e Chapecó. Durante o processo de aprendizado de máquina, modelagem por Random Forest apresentou melhores respostas de predição, quando comparado a modelos por Rede Neural Artificial Multicamada (RNAM). Ao analisar histogramas dos erros, modelagens preditivas nos municípios de Florianópolis e Joinville obtiveram adensamento do erro próximo a zero (0), porém sugerem valores de previsão subestimados. O Produto Técnico-Tecnológico (PTT) demonstra capacidade preditiva de 14 dias (2 semanas epidemiológicas) para os casos de dengue no Estado de Santa Catarina, sendo visualizado por cartografia preditiva em semanas epidemiológicas. Investigar esses múltiplos aspectos e compreender essas informações auxiliam no processo de tomada de decisões, buscando, assim, uma melhor resposta frente a zoonoses emergentes e re-emergentes.