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Modelagem espaço-temporal da incidência de dengue na Região da Grande Vit\ória (RGV) - ES.
Última alteração: 2016-07-19
Resumo
O Estado do Espírito Santo sofreu vários surtos de dengue nas últimas décadas, transformando essa doença em um grave problema de saúde pública. De acordo com o Ministério da Saúde, em 2013, o estado ocupou o quinto lugar entre os onze estados com maior incidência de dengue.
Estudos relacionados a esta doença foram desenvolvidos por diversos autores, sendo comumente abordados de forma univariada, isto é, com um enfoque temporal ou espacial isoladamente. Costa, J.V. et al. (2013) analisaram espacialmente o risco de dengue no município de Campinas (SP) considerando a abordagem bayesiana. Martinez, E. Z et al (2011) ajustaram um modelo SARIMA para a predição do número de casos de dengue em Campinas (SP). Na perspectiva espaço-temporal, os modelos mais comumente encontrados são bayesianos, como no estudo de Monsalve, N.C. et al. (2010), que ajustaram um modelo bayesiano espaço-temporal de fatores associados com a incidência de dengue na área metropolitana de Maracay, Venezuela. Na perspectiva frequentista, os modelos ARMA Espaço-Temporais (STARMA) propostos por Pfeifer & Deutsch (1980) têm se destacado por sua aplicabilidade, entretanto, ainda são pouco explorados na área de estudos epidemiológicos.
Nesse contexto, o presente estudo aborda o modelo STARMA como metodologia alternativa para a modelagem da incidência de dengue na Região da Grande Vitória (RGV) - Brasil. O objetivo centra-se em entender como os casos da doença se comportam simultaneamente no tempo e no espaço, o que é de suma importância para as autoridades locais na hora de definir políticas de prevenção e controle da dengue.
Estudos relacionados a esta doença foram desenvolvidos por diversos autores, sendo comumente abordados de forma univariada, isto é, com um enfoque temporal ou espacial isoladamente. Costa, J.V. et al. (2013) analisaram espacialmente o risco de dengue no município de Campinas (SP) considerando a abordagem bayesiana. Martinez, E. Z et al (2011) ajustaram um modelo SARIMA para a predição do número de casos de dengue em Campinas (SP). Na perspectiva espaço-temporal, os modelos mais comumente encontrados são bayesianos, como no estudo de Monsalve, N.C. et al. (2010), que ajustaram um modelo bayesiano espaço-temporal de fatores associados com a incidência de dengue na área metropolitana de Maracay, Venezuela. Na perspectiva frequentista, os modelos ARMA Espaço-Temporais (STARMA) propostos por Pfeifer & Deutsch (1980) têm se destacado por sua aplicabilidade, entretanto, ainda são pouco explorados na área de estudos epidemiológicos.
Nesse contexto, o presente estudo aborda o modelo STARMA como metodologia alternativa para a modelagem da incidência de dengue na Região da Grande Vitória (RGV) - Brasil. O objetivo centra-se em entender como os casos da doença se comportam simultaneamente no tempo e no espaço, o que é de suma importância para as autoridades locais na hora de definir políticas de prevenção e controle da dengue.