Clima e saúde: dengue versus parâmetros metereológicos em Formiga-MG
| dc.contributor.advisor | Doutora Fernanda Morcatti Coura | |
| dc.contributor.author | Silva, Geisiane Aparecida da | |
| dc.contributor.coadvisor | Doutor Fulvio Cupolillo | |
| dc.date.accessioned | 2024-10-10T12:34:48Z | |
| dc.date.available | 2024-10-10T12:34:48Z | |
| dc.date.issued | 2024-09-25 | |
| dc.description.abstract | O presente estudo teve como objetivo geral avaliar como características ambientais influenciam na incidência da dengue no município de Formiga-MG no período de 2014 a 2023. A determinação do número de casos positivos, assim como a análise de sua distribuição em relação a variáveis como sexo, faixa etária, critério de confirmação, classificação final, hospitalização e evolução da doença, foi conduzida com dados extraídos do SINAN. As informações semanais acerca da precipitação e temperatura foram obtidas do INMET. O estudo constituiu em um enfoque epidemiológico descritivo, retrospectivo e longitudinal. As variáveis climáticas estudadas foram temperatura e precipitação, visando compreender a influência desses fatores na incidência da doença. A modelação sazonal apresentou valor positivo para o componente seno (0,27352), indicando que a incidência de dengue em Formiga varia de forma previsível ao longo do ano, com as altas de incidência das semanas 17 a 20 de cada ano, meados do outono, padrão confirmado inclusive nos dois momentos de maior alta histórica, que ocorreram nas epidemias nacionais de 2015 e 2019. O modelo de regressão linear múltipla foi pouco significativo [p=0,004; R2ajustado = 0,035; AIC = 3657,85], assim como a regressão de Prais-Winsten com correção robusta de White [p=0,562; R2ajustado = 0,005], esta, no entanto, apresentando melhor ajuste [AIC = 2394,03]. Os modelos indicaram que há associação, porém pouco significativa, entre as variáveis e as altas de incidência da dengue, resultado confirmado pela correlação de Spearman [0,373]. Ainda na regressão de Prais-Winsten, a precipitação teve um coeficiente de -0,005 e a temperatura média compensada de -0,010, sugerindo uma leve diminuição na incidência em momentos de aumento das variáveis, porque os picos de incidência, incluindo os dois períodos de epidemia, apresentam atraso de aproximadamente 16 semanas em relação à máximas das variáveis climáticas, ocorrendo no outono e, portanto, acompanhando o padrão sazonal. A associação pouco significativa foi atribuída ao caráter estacionário da doença em Formiga, constatado nos resultados da tendência temporal, que indicou longos períodos com poucos ou nenhum caso, resultando em uma linha de incidência que não tem, necessariamente, picos significativos em todos os momentos de alta nas variáveis climáticas. O caráter estacionário foi confirmado pelo modelo SARIMA [z = -44,53; p=0,01], com o teste de Phillip-Perron. Foram feitos os correlogramas das funções de autocorrelação (ACF) e o correlograma da autocorrelação parcial (PACF) da série temporal, considerando apenas 5 lags no ACF e 2 lags no PACF. O modelo indicou previsão de crescimento no número de casos de dengue a partir da primeira semana de 2024, alcançando o pico e a estabilização na semana 33 e se aproximando desse pico já na semana 17, meados do outono, condizendo com o observado nos modelos anteriores. Por fim, foi apresentado como Produto Técnico / Tecnológico um Material Didático voltado para o período escolar infantil intitulado “A Nossa Turma Contra a Dengue”, cujo conteúdo objetivou informar e conscientizar os alunos no sentido de serem agentes naturais contra a dengue e seu agente transmissor | |
| dc.description.abstract1 | The general objective of this study was to evaluate the socio-environmental characteristics involved in the incidence of dengue fever in the municipality of Formiga-MG from 2014 to 2023. The determination of the number of positive cases, as well as the analysis of their distribution in relation to variables such as sex, age group, confirmation criteria, final classification, hospitalization and disease progression, was conducted with data extracted from SINAN. Weekly information on precipitation and temperature was obtained from INMET. The study consisted of a descriptive, retrospective and longitudinal epidemiological approach. The climatic variables studied were temperature and precipitation, aiming to understand the influence of these factors on the incidence of the disease. The seasonal modeling showed a positive value for the sine component (0.27352), indicating that the incidence of dengue in Formiga varies predictably throughout the year, with high incidence from weeks 17 to 20 of each year, mid-autumn, a pattern confirmed even in the two moments of greatest historical increase, which occurred in the national epidemics of 2015 and 2019. The multiple linear regression model was not very significant [p = 0.004; adjusted R2 = 0.035; AIC = 3657.85], as was the Prais-Winsten regression with robust White correction [p = 0.562; adjusted R2 = 0.005], the latter, however, presenting a better fit [AIC = 2394.03]. The models indicated that there is an association, although not very significant, between the variables and the high incidence of dengue, a result confirmed by Spearman's correlation [0.373]. Still in the Prais-Winsten regression, precipitation had a coefficient of -0.005 and the compensated mean temperature of -0.010, suggesting a slight decrease in incidence at times of increasing variables, because the incidence peaks, including the two epidemic periods, are approximately 16 weeks late in relation to the maximums of the climatic variables, occurring in the fall and, therefore, following the seasonal pattern. The insignificant association was attributed to the stationary nature of the disease in Formiga, observed in the results of the temporal trend, which indicated long periods with few or no cases, resulting in an incidence line that does not necessarily have significant peaks at all times of high climatic variables. The stationary nature was confirmed by the SARIMA model [z = -44.53; p=0.01], with the Phillip-Perron test. The correlograms of the autocorrelation functions (ACF) and the partial autocorrelation correlogram (PACF) of the time series were made, considering only 5 lags in the ACF and 2 lags in the PACF. The model indicated a forecast of growth in the number of dengue cases from the first week of 2024, reaching a peak and stabilization in week 33 and approaching this peak in week 17, mid-autumn, in line with what was observed in previous models. Finally, a Technical/Technological Product was presented as a Teaching Material aimed at the children's school period entitled “Our Class Against Dengue”, whose content aimed to inform and raise awareness among students in the sense of being natural agents against dengue and its transmitting agent. | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.14387/1877 | |
| dc.language.iso | Português | |
| dc.publisher.campi | Bambuí | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.institution | Instituto Federal de Minas Gerais | |
| dc.publisher.program | Mestrado em Sustentabilidade e Tecnologia Ambiental | |
| dc.rights | Acesso aberto | |
| dc.subject.keyword | Aedes aegypti | |
| dc.subject.keyword | Saúde pública | |
| dc.subject.keyword | Variáveis climáticas | |
| dc.title | Clima e saúde: dengue versus parâmetros metereológicos em Formiga-MG | |
| dc.type | Dissertação |