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Sistema de alerta precoce orientado por dados e envolvimento da comunidade para melhorar o controle de populações de mosquitos no Brasil

Processo: 20/11567-5
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2020
Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2023
Área de conhecimento:Ciências da Saúde - Saúde Coletiva - Saúde Pública
Acordo de Cooperação: Belmont Forum
Pesquisador responsável:Tercio Ambrizzi
Beneficiário:Giselle Machado Magalhães Moreno
Instituição Sede: Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:19/23553-1 - Modelagem de populações de mosquitos para sistema de alerta precoce e resposta rápida por autoridades de saúde correlacionando dados de clima, tempo e de vigilância móvel espaço-temporal, AP.R
Assunto(s):Doenças endêmicas   Mosquitos   Tratamento de água   Tecnologias mobile   Tempo-real   Política informada por evidências   Recife (PE)
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:doenças endemicas | Modelagem Climática | Mosquitos | Sistema de alerta | tecnologia móvel | Saúde Coletiva

Resumo

Como resultado das recentes mudanças climáticas, doenças transmitidas por mosquitos (como a Dengue e Zika) estão se tornando endêmicas não apenas nas regiões subtropicais da África e da América Latina, mas em outras partes do mundo. Este projeto combinará saúde pública, tecnologia móvel e modelagem climática para avaliar os impactos das mudanças ambientais na água que fornece habitats de reprodução para mosquitos no Nordeste do Brasil. Nosso objetivo é desenvolver uma série de modelos espaço-temporais para prever a carga das populações de mosquitos utilizando tecnologia de ponta e várias fontes de dados do clima, vigilância de mosquitos, água e saneamento e dados socioeconômicos atualizados. Essa tecnologia incluirá o uso de aplicativos móveis de vigilância usando gamificação e tecnologia da Ciência Cidadã co-desenvolvida com as partes interessadas locais para relatar pontos de reprodução de mosquitos no Nordeste do Brasil. Desenvolveremos um sistema de alerta precoce baseado em dados para prever mudanças na ocorrência e quantidade de pontos de reprodução de mosquitos. Esse sistema, em tempo real, alertará as autoridades de saúde pública e ambiental para mobilizar o envolvimento da comunidade na prevenção e resposta rápida a surtos de vetores. Também desenvolveremos conteúdo educacional para os públicos e as partes interessadas da comunidade, a fim de aumentar a conscientização sobre os habitats de criação de mosquitos e o gerenciamento da água. Com as partes interessadas em saúde pública (OMS e Prefeitura de Recife), iremos co-desenvolver estratégias de envolvimento da comunidade e políticas baseadas em evidências para melhorar a gestão e o tratamento permanente da água. Mais importante, com base nas parcerias existentes nas províncias do Nordeste do Brasil, onde as doenças transmitidas por mosquitos são endêmicas, trabalharemos com acadêmicos e parceiros locais de Recife, Olinda e Campina Grande e teremos acesso exclusivo aos dados de vigilância de mosquitos para calibrar nossos modelos preditivos em tempo real por meio de aplicativos para dispositivos móveis e IoT. O acesso a conjuntos de dados em tempo real não fornecerá apenas um método exclusivo para calibrar os resultados da modelagem preditiva, mas também nos colocará em posição de avaliar o quadro geral do sistema de alerta precoce e suporte à tomada de decisão com as autoridades durante suas operações diárias padrão para garantir um impacto extraordinário na vigilância de vetores e nas políticas de saúde pública. É absolutamente único que um projeto de pesquisa tenha a oportunidade de validar a pesquisa no período de tempo do projeto, enquanto traduz diretamente os resultados para as autoridades de saúde pública, formuladores de políticas, OMS e partes interessadas no Brasil, Turquia e outros países onde as doenças transmitidas por vetores logo se tornarão endêmicas. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
MUSAH, ANWAR; DUTRA, LIVIA MARCIA MOSSO; ALDOSERY, AISHA; BROWNING, ELLA; AMBRIZZI, TERCIO; BORGES, IURI VALERIO GRACIANO; TUNALI, MERVE; BASIBUYUK, SELMA; YENIGUN, ORHAN; MORENO, GISELLE MACHADO MAGALHAES; et al. An Evaluation of the OpenWeatherMap API versus INMET Using Weather Data from Two Brazilian Cities: Recife and Campina Grande. DATA, v. 7, n. 8, p. 13-pg., . (20/11567-5, 19/23553-1)
TUNALI, MERVE; RADIN, ALEXANDRO ANDRE; BASIBUYUK, SELMA; MUSAH, ANWAR; BORGES, IURI VALERIO GRACIANO; YENIGUN, ORHAN; ALDOSERY, AISHA; KOSTKOVA, PATTY; DOS SANTOS, WELLINGTON P.; MASSONI, TIAGO; et al. A review exploring the overarching burden of Zika virus with emphasis on epidemiological case studies from Brazil. Environmental Science and Pollution Research, v. 28, n. 40, . (20/11567-5, 19/23553-1)