ANÁLISE PRELIMINAR DA INCIDÊNCIA DE MENINGITE NO MUNICÍPIO DE PONTA GROSSA-PR, POR MEIO DE MODELOS MATEMÁTICOS E CENÁRIOS CLIMÁTICOS FUTUROS

• Autor(a) principal: Leite, Maysa Lima
• Data de Publicação: 2014
• Outros Autores: Dal Gobbo, Bruna Luisa, Virgens Filho, Jorim Sousa, Pobb, Ketleyn
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Brasileira de Climatologia (Online)
• Texto Completo: https://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/35771
• topic: Doenças Infecciosas; Variáveis Climáticas; Mudanças Climáticas; Gerador Climático PGECLIMA_R

Os impactos causados pelo clima sobre a sociedade repercutem de diversas formas na saúde humana. Sendo assim, partindo do pressuposto de que algumas doenças infecciosas tendem a seguir um padrão sazonal de incidência, como é o caso da meningite, deve-se considerar o fato de que as mudanças climáticas que vem ocorrendo, podem impactar a transmissão de tais doenças. Nesta perspectiva, propôs-se no presente estudo analisar, de maneira preliminar, por meio de modelos matemáticos e simulações de cenários climáticos futuros, a influência das variáveis climáticas locais sobre a incidência de meningite no Município de Ponta Grossa, PR. Os dados climáticos foram obtidos junto ao IAPAR, e os dados epidemiológicos junto ao banco de dados SINAN. Para relacionar a influência das variáveis climáticas sobre o coeficiente de incidência da doença, foram utilizados modelos de regressão linear múltiplos e seus respectivos coeficientes de determinação. Em seguida, utilizou-se o gerador PGECLIMA_R para efetuar a simulação de cenários climáticos futuros (2012- 2101). Considerando-se os coeficientes de determinação, verificou-se valores satisfatórios para boa parte dos meses, como por exemplo, 0,85 em janeiro e 0,93 em junho, demonstrando uma maior relação entre a incidência mensal de meningite e as variáveis climáticas em alguns meses. Com a geração dos cenários climáticos futuros, pôde-se prever, de maneira preliminar, a tendência sazonal para o comportamento da doença no período de 2012 a 2101, a qual indica um aumento gradual no número de casos da doença à medida que as mudanças climáticas propostas se intensificam, especialmente no pior cenário climático.