"Modelagem espaço-temporal de zika e chikungunya no Brasil considerando três diferentes escalas geográficas e mudanças de climáticas"

• Processo: 21/10212-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2022
• Data de Término da vigência: 27 de junho de 2025
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Saúde Coletiva - Epidemiologia
• Pesquisador responsável: Francisco Chiaravalloti Neto
• Beneficiário: Raquel Gardini Sanches Palasio
• Instituição Sede: Faculdade de Saúde Pública (FSP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 24/01315-0 - Modelagem espaço-temporal conjunta da coocorrência da incidência de Zika e chikungunya e seus fatores climático-ambientais-socioeconômicos, Brasil, BE.EP.PD
• Assunto(s): Análise espacial Febre de Chikungunya Mudança climática Vírus Zika
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise Espacial | Chikungunya | Maxent | Mudanças Climáticas | Zika | Análise Espacial

Resumo

A chikungunya e zika são arboviroses consideradas doenças tropicais negligenciadas e emergentes. São causadas por vírus transmitidos, nas Américas, pela picada de mosquitos da espécie Aedes aegypti. São doenças sujeitas às mudanças climáticas, pois as variações de temperatura e precipitação podem afetar a sobrevivência, reprodução e distribuição dos vírus e seu vetor. O objetivo deste estudo é investigar, modelar e predizer os padrões espaço-temporais da ocorrência de zika, chikungunya considerando três diferentes escalas geográficas (municípios do Brasil, áreas de ponderação no estado de São Paulo e setores censitários nos municípios de Campinas e da Baixada Santista) e mudanças climáticas. Visa também identificar aglomerados espaciais e espaço-temporais para a ocorrência simultânea de zika, chikungunya e dengue nos municípios da Baixada Santista e Campinas. Serão feitas modelagens de distribuição potencial, utilizando o algoritmo de máxima entropia, e espacial, por meio de estatística Bayesiana e de varredura. Serão considerados os casos notificados desses agravos entre 2015 até 2022, georreferenciados segundo as respectivas escalas geográficas, informações sobre variáveis ambientais, bem como variáveis demográficas, socioeconômicas e de atenção de saúde. Para as predições futuras, será utilizado o modelo climático regional HadGEM2-ES do período de 2041-2060, considerando dois cenários de mudança climática possíveis: SSPs (Shared Socio-economic Pathways) 126 (menor aumento nas emissões de gases de efeito estufa) e 585 (maior aumento). Serão gerados mapas da distribuição espacial do presente e do futuro para ocorrências de zika e chikungunya no Brasil, estado de São Paulo, Baixada Santista e Campinas. Com os resultados deste trabalho poderemos predizer, tanto no presente, como no futuro, bem como nas três escalas geográficas consideradas, as áreas de risco para ocorrência desses agravos. Com isso, contribuiremos para eleger áreas prioritárias para a implementação de atividades de vigilância entomológica, epidemiológica e de controle, visando evitar ou minimizar a sua ocorrência.

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)

SINGLETON, ALYSON L.; GLIDDEN, CAROLINE K.; CHAMBERLIN, ANDREW J.; TUAN, ROSELI; PALASIO, RAQUEL G. S.; PINTER, ADRIANO; CALDEIRA, ROBERTA L.; MENDONC, CRISTIANE L. F.; CARVALHO, OMAR S.; MONTEIRO, MIGUEL V.; et al. Species distribution modeling for disease ecology: A multi-scale case study for schistosomiasis host snails in Brazil. PLOS GLOBAL PUBLIC HEALTH, v. 4, n. 8, p. 28-pg., 2024-08-02. (19/23593-3, 21/10212-1)

GARDINI SANCHES PALASIO, RAQUEL; MARQUES MORALEJO BERMUDI, PATRICIA; LUIZ DE LIMA MACEDO, FERNANDO; REIS SANTANA, LIDIA MARIA; CHIARAVALLOTI-NETO, FRANCISCO. Zika, chikungunya and co-occurrence in Brazil: space-time clusters and associated environmental-socioeconomic factors. SCIENTIFIC REPORTS, v. 13, n. 1, p. 14-pg., 2023-10-21. (21/10212-1, 20/12371-7, 21/11721-7, 20/01596-8)