Bolsa 24/01315-0 - Febre de Chikungunya, Mudança climática - BV FAPESP
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Modelagem espaço-temporal conjunta da coocorrência da incidência de Zika e chikungunya e seus fatores climático-ambientais-socioeconômicos, Brasil

Processo: 24/01315-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Data de Início da vigência: 29 de abril de 2024
Data de Término da vigência: 25 de outubro de 2024
Área de conhecimento:Ciências da Saúde - Saúde Coletiva - Epidemiologia
Pesquisador responsável:Francisco Chiaravalloti Neto
Beneficiário:Raquel Gardini Sanches Palasio
Supervisor: Monica Pirani
Instituição Sede: Faculdade de Saúde Pública (FSP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Instituição Anfitriã: Imperial College London, Inglaterra  
Vinculado à bolsa:21/10212-1 - "Modelagem espaço-temporal de zika e chikungunya no Brasil considerando três diferentes escalas geográficas e mudanças de climáticas", BP.PD
Assunto(s):Febre de Chikungunya   Mudança climática   Vírus Zika   Análise espacial
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Chikungunya | Climate Change | spatiotemporal analysis | Zika | Análise espacial

Resumo

Chikungunya e Zika são arboviroses que apresentam sinais e sintomas semelhantes, dificultando o diagnóstico clínico e laboratorial; são transmitidos pelos mesmos vetores, Aedes aegypti e Ae. albopictus. A sua ocorrência está provavelmente relacionada com os mesmos fatores climáticos, ambientais e socioeconómicos; espera-se uma ocorrência simultânea no espaço e no tempo. Além disso, a Organização Pan-Americana da Saúde alerta para um aumento no número de casos e mortes por chikungunya e Zika na América e no Brasil acima dos relatados nos últimos anos. Este estudo tem como objetivo modelar o padrão espaçotemporal da coocorrência de Zika e chikungunya entre 2015 e 2022 em municípios brasileiros. Serão criados modelos espaço-temporais para analisar conjuntamente a incidência de Zika e chikungunya, avaliando o papel dos fatores ambientais (incluindo climáticos), sociodemográficos e socioeconómicos e utilizando estatísticas Bayesianas com a abordagem INLA. Serão utilizados dados de precipitação, temperatura, altimetria, índice de vegetação em áreas urbanas, mobilidade, percentual de áreas vegetadas e urbanizadas, percentual de domicílios atendidos com rede de esgoto, água encanada e coleta de lixo. Com os resultados deste trabalho poderemos prever as áreas de risco para a coocorrência dessas doenças no Brasil. Com isso, contribuiremos para a escolha de áreas prioritárias para implementação de atividades de vigilância e controle entomológico e epidemiológico, visando evitar ou minimizar suas ocorrências.

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