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dc.creatorFaria, Aléxia Rodrigues de
dc.date.accessioned2025-07-02T19:53:38Z
dc.date.available2025-07-02
dc.date.available2025-07-02T19:53:38Z
dc.date.issued2024-12-23
dc.identifier.citationFARIA, 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.urihttp://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/16430
dc.description.abstractDengue 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.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pelotaspt_BR
dc.rightsOpenAccesspt_BR
dc.subjectDenguept_BR
dc.subjectProcesso Ornstein-Uhlenbeckpt_BR
dc.subjectNúmero básico de reproduçãopt_BR
dc.subjectTempo de geraçãopt_BR
dc.subjectOrnstein-Uhlenbeck Processpt_BR
dc.subjectBasic reproduction numberpt_BR
dc.subjectGeneration timept_BR
dc.titleDinâmica da dengue em áreas de risco no Brasil: uma análise epidemiológica baseada no modelo de Ornstein-Uhlenbeckpt_BR
dc.title.alternativeDengue dynamics in risk areas of Brazil: an epidemiological analysis based on the Ornstein-Uhlenbeck modelpt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1521012864370477pt_BR
dc.contributor.advisorIDhttps://orcid.org/0000-0001-7321-3742pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6799036574745985pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Gomes, Angelita dos Reis
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0250285937836509pt_BR
dc.description.resumoA 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.programPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Matemáticapt_BR
dc.publisher.initialsUFPelpt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.rights.licenseCC BY-NC-SApt_BR
dc.contributor.advisor1Gonçalves, Glênio Aguiar
dc.subject.cnpq1MATEMATICApt_BR
dc.subject.cnpq3MODELOS ANALITICOS E DE SIMULACAOpt_BR


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