dc.creator | Faria, Aléxia Rodrigues de | |
dc.date.accessioned | 2025-07-02T19:53:38Z | |
dc.date.available | 2025-07-02 | |
dc.date.available | 2025-07-02T19:53:38Z | |
dc.date.issued | 2024-12-23 | |
dc.identifier.citation | FARIA, Aléxia Rodrigues de. Dinâmica da dengue em áreas de risco no Brasil: uma análise epidemiológica baseada no modelo de Ornstein-Uhlenbeck. 2025. 77 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Matemática) – Instituto de Física e Matemática, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, 2025. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/16430 | |
dc.description.abstract | Dengue is one of the most alarming arboviral diseases, affecting millions of
people annually and posing a significant challenge to public health on a global
scale. With four distinct virus serotypes (DENV-1, DENV-2, DENV-3, and DENV-4),
the disease is transmitted through the bites of female Aedes aegypti and Aedes
albopictus mosquitoes. Mathematical models can aid in understanding the dynamics
of dengue spread, especially when considering how human mobility and interactions
among different population groups influence the propagation of the disease. In
this context, an analytical reaction-advection-diffusion model in closed form, based
on the Ornstein-Uhlenbeck stochastic process in continuous time and space, is
proposed to estimate the spatiotemporal distribution of the rate of new infections
and, consequently, the infection risk rate for a host within the region under study. For
the analysis, a population of susceptible individuals initially distributed uniformly in
space was considered. Subsequently, as an initial condition, a new infection hotspot
was introduced at point x
, disrupting the homogeneous distribution. Through this
modeling, essential epidemiological parameters in the dynamics of dengue spread
were determined, including the basic reproduction number (R
0
) and the generation
time of the disease. For the study, states from each of Brazil’s regions were selected:
Amazonas and Pará (North); Bahia and Pernambuco (Northeast); Paraná and Rio
Grande do Sul (South); Minas Gerais, Rio de Janeiro, and São Paulo (Southeast);
and Goiás and the Federal District (Central-West). Epidemiological data on dengue
cases were extracted from the DataSUS platform, covering the period from 2014 to
2024, focusing on epidemiological weeks 1 to 7 of each year. The R
0
values found
were consistently greater than 1, ranging from 1 to 2.5 throughout the study period.
The results show that the R
values and the mean generation time of 18.77 days are
consistent with previous studies. Regarding the risk area, the results indicate that
the highest intensity in the risk scale is concentrated near the central infection point.
This suggests that the highest transmission risk occurs within a very small radius.
Therefore, targeted actions within a radius of less than 0.2 km around identified cases
should be prioritized. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Pelotas | pt_BR |
dc.rights | OpenAccess | pt_BR |
dc.subject | Dengue | pt_BR |
dc.subject | Processo Ornstein-Uhlenbeck | pt_BR |
dc.subject | Número básico de reprodução | pt_BR |
dc.subject | Tempo de geração | pt_BR |
dc.subject | Ornstein-Uhlenbeck Process | pt_BR |
dc.subject | Basic reproduction number | pt_BR |
dc.subject | Generation time | pt_BR |
dc.title | Dinâmica da dengue em áreas de risco no Brasil: uma análise epidemiológica baseada no modelo de Ornstein-Uhlenbeck | pt_BR |
dc.title.alternative | Dengue dynamics in risk areas of Brazil: an epidemiological analysis based on the Ornstein-Uhlenbeck model | pt_BR |
dc.type | masterThesis | pt_BR |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/1521012864370477 | pt_BR |
dc.contributor.advisorID | https://orcid.org/0000-0001-7321-3742 | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/6799036574745985 | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 | Gomes, Angelita dos Reis | |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/0250285937836509 | pt_BR |
dc.description.resumo | A dengue é uma das arboviroses mais alarmantes, afetando milhões de pessoas
anualmente e constituindo um significativo desafio para a saúde pública em
escala global. Com quatro sorotipos distintos do vírus (DENV-1, DENV-2, DENV-3
e DENV-4), a doença é transmitida pela picada das fêmeas dos mosquitos Aedes
aegypti e Aedes albopictus. Modelos matemáticos podem auxiliar na compreensão
da dinâmica de disseminação da dengue, especialmente ao considerar como a
mobilidade humana e as interações entre diferentes grupos populacionais influenciam
a propagação da doença. Nesse sentido, é proposto um modelo analítico
de reação-advecção-difusão em forma fechada, baseado no processo estocástico
de Ornstein-Uhlenbeck, em tempo e espaço contínuos, para estimar a distribuição
espaço-temporal da taxa de novas infecções e, assim, a taxa de risco de infecção de
um hospedeiro na região de abrangência. Para a análise, considerou-se inicialmente
uma população de indivíduos suscetíveis distribuídos uniformemente no espaço. Em
seguida, como condição inicial, ocorreu a introdução de um novo foco de infecção
no ponto x
, rompendo com a distribuição homogênea. A partir dessa modelagem,
foram determinados os parâmetros epidemiológicos essenciais na dinâmica de
disseminação da dengue, incluindo o número básico de reprodução (R
0
) e o tempo
de geração da doença. Para o estudo, foram selecionados estados de cada uma das
regiões: Amazonas e Pará (Norte); Bahia e Pernambuco (Nordeste); Paraná e Rio
Grande do Sul (Sul); Minas Gerais, Rio de Janeiro e São Paulo (Sudeste); e Goiás e
Distrito Federal (Centro-Oeste). Os dados epidemiológicos sobre casos de dengue
foram extraídos da plataforma DataSUS, abrangendo o período de 2014 a 2024, com
foco nas semanas epidemiológicas 1 a 7 de cada ano. Os valores de R
encontrados
foram consistentemente superiores a 1, variando entre 1 e 2,5 ao longo do período
estudado. Os resultados mostram que os valores de R
e o tempo médio de geração
de 18,77 dias encontrado estão alinhados com estudos anteriores. Em relação à
área de risco, os resultados indicam que a maior intensidade na escala de risco está
concentrada próxima ao ponto central de infecção. Isso sugere que o maior risco de
transmissão ocorre em um raio muito reduzido. Portanto, ações direcionadas em um
raio inferior a 0,2 km ao redor de casos identificados devem ser prioritárias. | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFPel | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.rights.license | CC BY-NC-SA | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Gonçalves, Glênio Aguiar | |
dc.subject.cnpq1 | MATEMATICA | pt_BR |
dc.subject.cnpq3 | MODELOS ANALITICOS E DE SIMULACAO | pt_BR |