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 dos mosquitos 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.

Dengue is an viral infectious disease transmitted by the female mosquitos Aedes aegypti and Aedes albopictus. Nowadays, it is one of the main public health problems in the world. It is present in the tropical and subtropical regions of the planet, with an estimated 390 million people are infected annually with all four serotypes. There is a trend to respond to seasonality in relation to the number of dengue outbreaks, in which the months with higher temperatures are observed increase, mainly when retroacted for a period of 30 days; and observe decrease in the colder months. Therefore, temperature is a critical element for the growth of the mosquito. Geomedicine provides a basis for the spatialized study of diseases. Thus, this project has the direct objective of observing the relationship between the distribution of dengue cases, proliferation of the biological vector of genus Aedes, the main vector to transmit arboviruses in the Santa Catarina State, and the climate elements. The data of temperatures (max., mean and min.) were used from the South American Mapping of Temperature (SAMeT) and precipitation data from Merging Technique (MERGE), and so Global Forecast System (GFS) to prediction. It is observed, through the annual seasonality in Santa Catarina State, that regions with higher incidence of dengue cases and greater proliferation of Aedes sp. are precisely those with the highest temperature values. Some regions in Santa Catarina demonstrate natural limitations for the occurrence of the vector and, consequently, the disease, like mountain range and plateaus. In the Santa Catarina State, dengue outbreaks commonly occur during the austral autumn. There is a medium to high negative correlation when relating dengue cases with temperature thresholds lagged in time in the municipalities of Florianópolis, Itajaí, Joinville, and Chapecó. During the machine learning process, Random Forest models showed better prediction results when compared to Multi-layer Artificial Neural Network modeling. When analyzing the histograms of errors, predictive models for the municipalities of Florianópolis and Joinville showed error density close to zero (0), but suggested underestimated forecast values. The Technical-Technological Product (in portuguese, Produto Técnico-Tecnológico (PTT)) demonstrates predictive capacity for 14 days (2 epidemiological weeks) for dengue cases in the state of Santa Catarina, which is visualized through predictive cartography in epidemiological weeks. Investigate these multiple aspects and understand this information to assist in the decision-making process, thus seeking a better response to emerging and reemerging zoonotic diseases.