Dinâmica espaço-temporal da febre amarela no Brasil
Spatio-temporal dynamics of yellow fever in Brazil

Publication year: 2024
Theses and dissertations in Portugués presented to the Universidade de São Paulo. Faculdade de Saúde Pública to obtain the academic title of Doutor. Leader: Sallum, Maria Anice Mureb

Introdução:

No século XXI, o Brasil registrou os maiores surtos da história da febre amarela (FA) silvestre no país, colocando-o na primeira posição em produção de casos nas Américas e na segunda posição no mundo. As reemergências do vírus na região extra-amazônica (não endêmica) causaram profundos impactos à saúde pública e à biodiversidade. A despeito dos esforços de vigilância, a dinâmica do ciclo silvestre de transmissão tem desafiado as autoridades de saúde, à medida que o vírus se aproxima cada vez mais dos grandes centros urbanos, infestados por Aedes aegypti, numa diversidade de contextos epidemiológicos, ambientais e socioeconômicos. Assim, esses estudos propõem-se a ampliar a compreensão sobre o potencial impacto da FA nas populações humanas e sobre a dinâmica de transmissão do vírus, sobretudo dos fatores que desencadeiam as reemergências na região extraamazônica, no sentido de direcionar esforços e recursos para a prevenção de surtos e óbitos pela doença e para a resposta às emergências em saúde pública.

Objetivos:

Descrever a dinâmica espaço-temporal de ocorrência da FA no Brasil. Os objetivos específicos foram (i) produzir estimativas atualizadas da carga de febre amarela, (ii) identificar fatores contextuais associados à sazonalidade da FA, relacionados à exposição ao risco de infecção, e (iii) descrever os padrões temporais de ocorrência da FA e identificar variáveis que permitam predizer alterações no perfil de transmissão do vírus amarílico.

Métodos:

Foram realizados três estudos ecológicos. No Objetivo 1, foram ajustados modelos lineares generalizados (GLM) para os dados de ocorrência de FA em função de variáveis ambientais, de adequabilidade de habitat e de diversidade de PNH. No Objetivo 2, foi utilizado um algoritmo de aprendizagem de máquina (Random Forests) para classificar os municípios a partir de dados de distribuição de primatas não-humanos (PNH), de demografia e de sazonalidade das atividades agrícolas (plantio e colheita). No Objetivo 3, modelos lineares generalizados autorregressivos de média móvel (GLARMA) foram utilizados para investigar a associação entre a FA e variáveis climáticas e meteorológicas, com especial interesse nos índices relacionados ao fenômeno El Niño.

Resultados:

No Objetivo 1, as estimativas de carga global da FA colocam o Brasil na quarta posição em número de óbitos potenciais pela doença em função da elevada força de infecção estimada para a região amazônica. No Objetivo 2, a sazonalidade do plantio e colheita de algumas culturas foram associadas à ocorrência de casos humanos de FA, abrindo caminho para a priorização de ações em áreas e períodos específicos. No Objetivo 3, a ocorrência de FA em humanos e PNH foram associadas a variáveis de temperatura, precipitação, velocidade do vento e índices do El Niño, com diferentes deslocamentos no tempo (lags) e conjuntos de variáveis distintos entre os biomas.

Conclusões:

Os estudos apresentados incorporam novos conhecimentos sobre os impactos e os fatores preditores da FA e fornecem subsídios para o aprimoramento das estratégias e políticas públicas de vigilância em saúde, para o planejamento e direcionamento das ações e dos recursos disponíveis e para a avaliação das intervenções em saúde.

Introduction:

In the 21st century, Brazil recorded the largest outbreaks of sylvatic yellow fever (YF) in the country's history, ranking it first in case production in the Americas and second in the world. The re-emergences of the virus in the extra-Amazon region (non-endemic) have caused profound impacts on public health and biodiversity. Despite surveillance efforts, the dynamics of the sylvatic transmission cycle have challenged health authorities, as the virus moves ever closer to large urban centers, infested by Aedes aegypti, in a variety of epidemiological, environmental, and socio-economic contexts. These studies aim to broaden the understanding of the potential impact of YF on human populations and of the dynamics of virus transmission, especially the factors that trigger re-emergences in the extra-Amazon region, in order to direct efforts and resources towards preventing outbreaks and deaths from the disease and responding to public health emergencies.

Objectives:

To describe the spatiotemporal dynamics of YF occurrence in Brazil. The specific objectives were (i) to produce upto- date estimates of the YF burden, (ii) to identify contextual factors associated with the seasonality of YF, related to exposure to the risk of infection, and (iii) to describe the temporal patterns of YF occurrence and identify variables that make it possible to predict changes in the transmission profile of the virus.

Methods:

Three ecological studies were carried out. In Objective 1, generalized linear models (GLM) were fitted to data on the occurrence of YF as a function of environmental variables, habitat suitability and NHP diversity. In Objective 2, a machine learning algorithm (Random Forests) was used to classify municipalities based on data on the distribution of non-human primates (NHP), demographics and the seasonality of agricultural activities (planting and harvesting). In Objective 3, generalized linear autoregressive moving average (GLARMA) models were used to investigate the association between YF and climatic and meteorological variables, with special interest in indices related to the El Niño phenomenon.

Results:

In Objective 1, estimates of the global burden of YF place Brazil in fourth position in terms of the number of potential deaths from the disease due to the high force of infection estimated for the Amazon region. In Objective 2, the seasonality of planting and harvesting some crops was associated with the occurrence of human cases of YF, paving the way for prioritizing actions in specific areas and periods. In Objective 3, the occurrence of YF in humans and NHP was associated with variables such as temperature, rainfall, wind speed and El Niño indices, with different lags and different sets of variables among biomes.

Conclusions:

The studies presented incorporate new knowledge on the impacts and predictors of YF and provide input for improving public health surveillance strategies and policies, for planning and targeting actions and available resources, and for evaluating health interventions

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