Análise temporal da dengue associada a fatores climáticos em Garanhuns, Pernambuco, Brasil, de 2010 a 2019

Autores

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v9i12.11138

Palavras-chave:

Incidência; Dengue; Sazonalidade; Epidemia; Prevenção.

Resumo

Nos últimos cinco anos, o número de casos de Dengue vem crescendo acentuadamente na cidade de Garanhuns (Pernambuco). O objetivo deste estudo foi determinar uma análise de séries temporais de casos de Dengue no município de médio porte, associadas a fatores climáticos que contribuem para a ocorrência dessa doença com previsões, facilitando assim um melhor controle e prevenção de contaminações. Metodologia: Foi aplicado o modelo autorregressivo de médias móveis sazonais com variáveis exógenas (SARIMAX) - modelo de regressão linear que envolve um processo do modelo SARIMA. Além da análise gráfica da decomposição das séries temporais, foi utilizado o teste de Dickey-Fuller para avaliar a estacionariedade das séries. Considerando o comportamento sazonal e a não estacionariedade das séries temporais, o modelo ajustado teve como parâmetro o modelo SARIMA (p, d, q) (P, D, Q), sendo aplicado o critério Akaike Information (AIC) para a seleção do melhor modelo, utilizando o software R Resultado: Considerando o componente sazonal e a não estacionariedade das séries temporais, o modelo com melhor ajuste foi o SARIMA (0,1,3) (0,1,1), nível de significância de 5% (p-valor = 0,01). O modelo SARIMAX (0, 1, 3) (0, 1, 1) mais o efeito da temperatura e da umidade foram adequados para relatar a incidência de Dengue. Na correlação, o incremento do componente temperatura foi maior do que a umidade no número de casos de Dengue.

Referências

Banu, S., & Islam, M. A. (2008). Forecasting dengue incidence in Dhaka , Bangladesh : A time series analysis. Dengue Bulletin, 32, 29–37.

Bhatt, S., Gething, P. W., Brady, O. J., Messina, J. P., Farlow, A. W., Moyes, C. L., Drake, J. M., Brownstein, J. S., Hoen, A. G., Myers, M. F., George, D. B., Jaenisch, T., & William, G. R. (2013). The global distribution and burden of dengue. NATURE, 496(7446), 504–507. https://doi.org/10.1038/nature12060.

Cao, Z., Liu, T., Li, X., Wang, J., Lin, H., & Chen, L. (2017). Individual and Interactive Effects of Socio-Ecological Factors on Dengue Fever at Fine Spatial Scale : A Geographical Detector-Based Analysis. Int J Environ Res Public Health, 14(795), 14. https://doi.org/10.3390/ijerph14070795.

Earnest, A., Tan, S. B., Wilder-Smith, A., & MacHin, D. (2012). Comparing statistical models to predict dengue fever notifications. Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2012(April 2015). https://doi.org/10.1155/2012/758674.

Fava, V. L. (2000). Manual de econometria. In: Vasconcelos, M. A. S.; Alves, D. São Paulo: Editora Atlas, São Paulo, 2000.

Gharbi, M., Quenel, P., Gustave, J., Cassadou, S., Ruche, G. La, Girdary, L., & Marrama, L. (2011). Time series analysis of dengue incidence in Guadeloupe , French West Indies : Forecasting models using climate variables as predictors. BMC Infectious Diseases, 11(1), 166. https://doi.org/10.1186/1471-2334-11-166.

Guerra, Z. (1999). Epidemiologia e Medidas de Prevenção do Dengue Epidemiology and Preventive Measures of Dengue. Informe Epidemiológico do SUS, 8(4), 5–33.

Guzman, M. G., Halstead, S. B., Artsob, H., Buchy, P., Farrar, J., Nathan, M. B., Pelegrino, J. L., Simmons, C., & Yoksan, S. (2015). Dengue : a continuing global threat Europe PMC Funders Author Manuscripts. Nat Rev Microbiol, 8(12 0), 1–26. https://doi.org/10.1038/nrmicro2460.

Huber, J. H., Childs, M. L., Caldwell, J. M., & Mordecai, E. A. (2018). Seasonal temperature variation influences climate suitability for dengue, chikungunya, and Zika transmission. PLOS NEG TROP DIS, 12(5), 1–20.

Lai, Y. H. (2018). The climatic factors affecting dengue fever outbreaks in southern Taiwan : an application of symbolic data analysis. BioMedical Engineering OnLine, 17(s2), 1–14. https://doi.org/10.1186/s12938-018-0575-4.

Luz, P. M., Mendes, B. V. M., Codeço, C. T., Struchiner, C. J., & Galvani, A. P. (2008). Time Series Analysis of Dengue Incidence in Rio de Janeiro , Brazil. Am J Trop Med Hyg, 79(6), 933–939.

Mala, S., & Jat, M. K. (2019). Science of the Total Environment Implications of meteorological and physiographical parameters on dengue fever occurrences in Delhi. Science of the Total Environment, 650, 2267–2283. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.09.357.

Minh, Dao Thi; Rocklöv, J. (2014). Epidemiology of dengue fever in Hanoi from 2002 to 2010 and its meteorological determinants. Global Health Action, 9716(7), 16. https://doi.org/10.3402/gha.v7.23074.

Morettin, P.A. & Toloi, C.M. (2006). Análise de Séries Temporais. São Paulo: Blucher.

Ooi, Eng-Eong. & Gublet D, J. (2008). Dengue in Southeast Asia : epidemiological characteristics and strategic challenges in disease prevention Dengue no Sudeste Asiático : características epidemiológicas e desafi os estratégicos na prevenção da doença. Cad Saúde Publica, 25(1), 115–124.

Pereira A. S. et al. (2018). Metodologia da pesquisa científica. [e-book]. Santa Maria. Ed. UAB/NTE/UFSM. Disponível em: https://repositorio.ufsm.br/bitstream/handle/1/15824/Lic_Computacao_Metodologia-Pesquisa-Cientifica.pdf?sequence=1. Acesso em: 16 de dezembro de 2020.

Promprou, S., Jaroensutasinee, M., & Jaroensutasinee, K. (2006). Dengue Haemorrhagic Fever Cases in Sourthern Thailand using ARIMA Models. Dengue Bulletin, 30, 99-106.

Singhi, S., Kissoon, N., & Bansal, A. (2007). Dengue and dengue hemorrhagic fever : management issues in an intensive care unit. J Pediatr, 83, 22–35. https://doi.org/10.2223/JPED.1622.

Stanaway, J. D., Shepard, D. S., Undurraga, E. A., Halasa, A., Coffeng, L. E., Brady, O. J., Hay, S. I., Bedi, N., Bensenor, I. M., & Castañeda-orjuela, C. A. (2016). Global Burden of Dengue : an analysis from the Global Burden of Disease Study 2013. Lancet Infect Dis, 16(6), 712–723. https://doi.org/10.1016/S1473-3099(16)00026-8.

Tuladhar, R., Singh, A., Varma, A., & Choudhary, D. K. (2019). Climatic factors influencing dengue incidence in an epidemic area of Nepal. BMC Research Notes, 1–7. https://doi.org/10.1186/s13104-019-4185-4.

Wongkoon, S., Jaroensutasinee, M., & Jaroensutasinee, K. (2011).Climate Variability and Dengue Virus Transmission in Chiang Rai, Thailand. Biomedica. 27, 5-13.

Wongkoon, S., Pollar, M., Jaroensutasinee, M., & Jaroensutasinee, K. (2006). Predicting DHF Incidence in Northern Thailand using Time Series Analysis Technique. Intenational Journal of Biological and Medical.

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Publicado

20/12/2020

Como Citar

MORAIS, P. L. L. de; CASTANHA, P. M. S.; NASCIMENTO, G. I. L. A.; MONTARROYOS, U. R. Análise temporal da dengue associada a fatores climáticos em Garanhuns, Pernambuco, Brasil, de 2010 a 2019. Research, Society and Development, [S. l.], v. 9, n. 12, p. e22891211138, 2020. DOI: 10.33448/rsd-v9i12.11138. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/11138. Acesso em: 17 jul. 2024.

Edição

Seção

Ciências da Saúde