Influence of urban climate in the city of Campo Grande, MS, on the number of registered cases of dengue: a case study via a Poisson regression model
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Data de Publicação: | 2023 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Interações (Campo Grande. Online) |
Texto Completo: | https://interacoes.ucdb.br/interacoes/article/view/3653 |
Resumo: | In the 1980s, the first dengue fever cases were recorded in Brazil. Since then, the cases have been occurring continuously, and currently, dengue fever is one of the country's main health problems. Since the proliferation of the mosquito that transmits the disease depends on environmental variables, such as temperature and rainfall, to complete its life cycle, it is of interest to understand the relationships between climate and dengue cases. In order to contribute to the dengue surveillance system in the city of Campo Grande, MS, Brazil, this article proposes a statistical model to identify the climate variables that may be related to the number of dengue fever cases. Once the variables have been identified, the fitted model allows us to make projections and develop simulations of different sceneries. In this way, it can assist in decision-making regarding the implementation of measures to combat and/or control the transmitting mosquito. In addition, we developed a study to verify the existence of lag periods, i.e., if the number of dengue cases recorded in a month depends on the values recorded for the environmental variables in the previous month or of the current month. |
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Influence of urban climate in the city of Campo Grande, MS, on the number of registered cases of dengue: a case study via a Poisson regression modelInfluencia del clima urbano en la ciudad de Campo Grande, MS, en el número de casos de dengue registrados: un estudio de caso mediante el modelo de regresión de PoissonInfluência do clima urbano da cidade de Campo Grande, MS, na quantidade de casos registrados de dengue: um estudo de caso via modelo de regressão Poissondenguedistribuição de Poissonmodelo de regressão de Poissonprediçãodengue feverpredictionPoisson distributionPoisson regression modeldenguepredicciónmodelo de regresión de Poissondistribución de PoissonIn the 1980s, the first dengue fever cases were recorded in Brazil. Since then, the cases have been occurring continuously, and currently, dengue fever is one of the country's main health problems. Since the proliferation of the mosquito that transmits the disease depends on environmental variables, such as temperature and rainfall, to complete its life cycle, it is of interest to understand the relationships between climate and dengue cases. In order to contribute to the dengue surveillance system in the city of Campo Grande, MS, Brazil, this article proposes a statistical model to identify the climate variables that may be related to the number of dengue fever cases. Once the variables have been identified, the fitted model allows us to make projections and develop simulations of different sceneries. In this way, it can assist in decision-making regarding the implementation of measures to combat and/or control the transmitting mosquito. In addition, we developed a study to verify the existence of lag periods, i.e., if the number of dengue cases recorded in a month depends on the values recorded for the environmental variables in the previous month or of the current month.En Brasil, el primer caso de dengue se registró en la década de 1980 y, desde entonces, los casos se vienen presentando de manera continua, siendo actualmente uno de los principales problemas de salud del país. Como la proliferación del mosquito transmisor de la enfermedad depende de variables ambientales, como la temperatura y las precipitaciones, para completar su ciclo de vida, es de interés comprender las relaciones entre el clima y los casos de dengue. Con el fin de contribuir al sistema de vigilancia del dengue en la ciudad de Campo Grande, MS, Brasil, este artículo propone un modelo estadístico para identificar las variables climáticas que pueden estar relacionadas con el número de casos de dengue. Una vez identificadas las variables, el modelo ajustado permite realizar proyecciones y simular diferentes escenarios. De esta forma, puede ayudar en la toma de decisiones sobre la implementación de medidas para combatir y/o controlar el mosquito transmisor. Además, desarrollamos un estudio para verificar la existencia de períodos de rezago, es decir, si el número de casos de dengue registrados en un mes depende de los valores registrados para las variables ambientales en el mes anterior o en el mes actual.No Brasil, o primeiro caso de dengue foi registrado na década de 1980 e, desde então, os casos vêm ocorrendo de forma continuada, sendo atualmente um dos principais problemas de saúde do país. Como a proliferação do mosquito transmissor da doença depende de variáveis ambientais, tais como temperatura e chuvas, para completar seu ciclo de vida, é de interesse entender as relações existentes entre o clima e os casos de dengue. Com o objetivo de contribuir com o sistema de vigilância da dengue na cidade de Campo Grande, MS, este artigo propõe um modelo estatístico para identificar as variáveis climáticas que podem estar relacionadas com o número de casos de dengue. Identificadas as variáveis, o modelo ajustado permite fazer projeções e simular diferentes cenários. Dessa forma, pode auxiliar na tomada de decisões com relação à implementação de medidas de combate e/ou controle do mosquito transmissor. Além disso, desenvolvemos um estudo para verificar a existência de períodos de defasagem, i.e., se o número de casos de dengue registrado em um mês depende dos valores registrados para as variáveis ambientais no mês anterior ou do mês atual.Universidade Católica Dom Bosco2023-10-20info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://interacoes.ucdb.br/interacoes/article/view/365310.20435/inter.v24i3.3653Interações (Campo Grande); Interações v. 24, n. 3, jul./set. 2023; 959-974Interações (Campo Grande); Interações v. 24, n. 3, jul./set. 2023; 959-974Interações (Campo Grande); Interações v. 24, n. 3, jul./set. 2023; 959-9741984-042X1518-7012reponame:Interações (Campo Grande. Online)instname:Universidade Católica Dom Bosco (UCDB)instacron:UCDBporhttps://interacoes.ucdb.br/interacoes/article/view/3653/2881Copyright (c) 2023 Erlandson Ferreira Saraiva, Sauer, L., Flesh, M. V.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessSaraiva, Erlandson Ferreira Sauer, LeandroFlesh, Mariana Villela2023-12-01T13:37:06Zoai:ojs.multitemasucdb.emnuvens.com.br:article/3653Revistahttps://www.scielo.br/j/inter/PRIhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.php||interacoes@ucdb.br|| igor@ucdb.br||suzantoniazzo@ucdb.br1984-042X1518-7012opendoar:2023-12-01T13:37:06Interações (Campo Grande. Online) - Universidade Católica Dom Bosco (UCDB)false |
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In the 1980s, the first dengue fever cases were recorded in Brazil. Since then, the cases have been occurring continuously, and currently, dengue fever is one of the country's main health problems. Since the proliferation of the mosquito that transmits the disease depends on environmental variables, such as temperature and rainfall, to complete its life cycle, it is of interest to understand the relationships between climate and dengue cases. In order to contribute to the dengue surveillance system in the city of Campo Grande, MS, Brazil, this article proposes a statistical model to identify the climate variables that may be related to the number of dengue fever cases. Once the variables have been identified, the fitted model allows us to make projections and develop simulations of different sceneries. In this way, it can assist in decision-making regarding the implementation of measures to combat and/or control the transmitting mosquito. In addition, we developed a study to verify the existence of lag periods, i.e., if the number of dengue cases recorded in a month depends on the values recorded for the environmental variables in the previous month or of the current month. |
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