Modelagem estocástica de doenças transmitidas por

Modelagem estocástica de doenças transmitidas por mosquitos:
Aplicações em dengue e febre amarela
Paula Mendes Luz
Programa de Computação Científica - FIOCRUZ
pluz@procc.fiocruz.br
Cláudia Torres Codeço
Programa de Computação Científica - FIOCRUZ
codeco@procc.fiocruz.br
RESUMO
Dengue e febre amarela são doenças de transmissão vetorial, causadas por vírus da família
Flaviviridae. Ambas são de grande importância para o país, sendo responsáveis por altas taxas de morbidade e mortalidade. Os métodos
de prevenção e controle compreendem o controle
do vetor e, no caso da febre amarela, uma vacina.
Atualmente, a febre amarela apresenta-se em sua
forma silvestre, com epizootias crescentes, inclusive além das áreas endêmicas. A re-urbanização
da doença pode ser iminente. O dengue consiste
em um problema crescente para as áreas urbanas
do país. No Rio de Janeiro, mais de 500 mil casos
já foram notificados desde a entrada do vírus no
estado, em 1986.
métodos de modelagem de doenças infecciosas.
Referências
[1] H. Caswell. Matrix Population Models Construction, Analysis, and Interpretation.
Sinauer Associates, Inc. Publishers, Sunderland, Massachusetts, 2nd edition, 2001.
[2] L. Esteva and C. Vargas. Analysis of a dengue disease transmission model. Mathematical Biosciences, 150:131–151, 1998.
[3] D. A. Focks, E. Daniels, D. G. Haile, and
J. E. Keesling. A simulation model of the epidemiology of urban dengue fever: Literature
analysis, model development, preliminary validation and samples of simulation results.
American Journal of Tropical Medicine and
Hygiene, 53(5):489–506, 1995.
Existem diversas abordagens para a modelagem de doenças infecciosas de transmissão vetorial. Doenças de transmissão vetorial, como o
dengue e a febre amarela, apresentam, em suas
formulações, diversos parâmetros relacionados ao
vetor. Tais parâmetros são extremamente difí[4] C. M. Hernández-Suárez. A markov chain
cies de serem estimados e dados na literatura são
approach to calculate r0 in stochastic epideescassos e incompletos. Para tais doenças, onde
mic models. Journal of Theoretical Biology,
erros inerentes ao própio modelo dificultam ainda
215:83–93, 2002.
mais a dinâmica a ser explorada, a modelagem estocástica apresenta-se como melhor alternativa. [5] J. A. Nájera. A critical review of the field apNeste trabalho, propomos um modelo estocásplication of a mathematical model of malaria
tico para avaliar a dinâmica do dengue e da feeradication. Bulletin of the World Health Orbre amarela silverstre. Além disso, calculamos
ganization, 50:449–457, 1974.
o número básico de reprodução da doença (R0)
para ambos os casos. Com bases nesses achados, [6] R. M. Nogueira, M. P. Miagostovich, H. G.
concluímos sobre os métodos de controle vetoSchatzmayr, F. B. Santos, E. S. Araújo,
rial. Finalmente, discutimos, de forma crítica, os
A. M. Filippis, R. V. Souza, S. M. Zagne,
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