Apresentação/Introdução:

sucessivas epidemias ao longo dos anos no mundo e pode se associar a quadros de febre hemorrágica. [1] Há cinco sorotipos dengue (DENV) descritos na literatura [2] dos quais, quatro já foram isolados em amostras de circulação autóctones em Ribeirão Preto (RP), tendo sido confirmados os primeiros casos em 1990 com introdução do DENV-1, em 1998 o DENV-2, em 2001 o DENV-3 e em 2012 o DENV-4.[3] A infecção por dengue fornece imunidade perene contra o sorotipo adquirido, contudo, observou-se, no sudeste asiático que infecções anteriores aumentam o risco de formas graves em infecções seguintes, sobretudo quando terminadas com DENV-2 ou 3.[4] Num estudo de 2022, com os dados dos anos epidêmicos de RP foi verificada uma diferença com significância estatística na taxa de hospitalização (TH) por sorotipo, sendo os anos epidêmicos com circulação maciça de DENV-2 com a maior TH na série histórica de RP.[5] Em 2023, a Secretaria Municipal de Saúde (SMS), valendo-se de uma parceria com um Grupo de Pesquisa do Hemocentro, pode conhecer sorotipo identificado de parte significativa de todas as amostras enviadas ao Laboratório Municipal (LM). Diante disto, a SMS, buscou relacionar os resultados RT-PCR com ELISA-(NS1) do LM e, a partir deste relacionamento, completar os DENV no Sinan. Por fim foi criado o Painel Denv-GIS com os sorotipos por coordenada geográfica de residência e início de sintomas.

Objetivos:

Este trabalho buscou mostrar singularidades na distribuição espacial por coordenadas geográficas de residência e na distribuição temporal por início de sintomas dos casos DENV no ano de 2023 em RP. Dentre os objetivos específicos, coube verificar fortuitas diferenças entre as taxas de dengue com sinais de alarme e dengue grave para os DENV circulantes em 2023 e avaliar a distribuição de cada sorotipo por coordenada de residência a fim de fitar um possível foco de calor ou aglomerado de casos e, por fim, compor uma evolução temporal dos casos para avaliar possíveis sazonalidades ou perenidades.

Metologia:

Este trabalho foi realizado elaborando-se três relatórios, um com os registros não encontrados no Sinan com todos os dados para verificação e adequada notificação, outro com os registros de Sinan para preenchimento dos resultados DENV, e um último relatório com indicadores de controle interno e a bioestatística do PCR vs. NS1 para conhecermos se há variação de sensibilidade do NS1 entre os sorotipos. Na segunda etapa, usamos o Sinan devidamente completado com os sorotipos como CD para realizar a análise dos dados e obter a análise espaço-temporal (STA) [7, 9] por sorotipo. Importa, outrossim, realizar as fases de tratamento de dados para selecionar e criar as variáveis de interesse e remover as demais, além de categorizar adequadamente estas e as outras variáveis evocadas pelo levantamento de requisitos. Nisto, destacamos o uso de um aplicativo para o tratamento de dados de entrada (PowerQuery, M), para as medidas calculadas e a modelagem de dados com inteligência de negócios (PowerBI, DAX) e para a geocodificação das localidades num sistema de informação geográfica [8] (ArcGIS, Python), a fim de construirmos um Painel ArcGIS for PowerBI by Fabric. Por fim, elaboramos duas páginas de interface, ambas com uma barra temporal para ajuste do período de interesse e um seletor de sorotipo.

Resultados:

Como resultado, o Painel DENV-GIS, por meio da STA, revelou que há uma distribuição espacial homogênea para o DENV-1, já para o DENV-2, identificou uma singularidade, para qual foi, inclusive, possível construir um polígono de interesse. No Painel DENV-GIS, ao selecionarmos somente DENV-1 e DENV-2 no filtro de sorotipos, e combinarmos a segmentação das categorias dengue com sinais de alarme e “dengue grave” no seletor de classificação final é possível observar um aumento proporcional nos casos de DENV-2 em relação ao DENV-1. Como resultado, por meio de uma medida calculada neste CD, obtem-se que a TDSADG foi de 5% para o DENV-1 e quase 21% para o DENV-2. Já, ao selecionarmos apenas o DENV-2, é possível observar um aglomerado de pontos atípico na distribuição espacial das coordenadas geográficas de residência formando um cluster quase-perene no intervalo temporal e, por meio da STA, foi possível construir um polígono de interesse para ser avaliado quanto à viabilidade operacional e a melhor forma de ser trabalhado, na expectação antecipar-se ao próximo ano. Como último resultado produzido até então, este Painel DENV-GIS foi apresentado na reunião técnica de arboviroses de setembro de 2023 onde, após discussão plenária, foi pacificado que esta singularidade de DENV-2 pode representar a região geográfica de entrada do genótipo Cosmopolita em RP (identificada pelo estudo genômico do GP) e deve ser considerada para atividades preventivas como antecipação ao cenário 2024.

Conclusões:

Observados os resultados exibidos pelo Painel DENV-GIS é possível concluir que há uma singularidade na distribuição espacial por coordenadas geográficas de residência para o DENV-2 em 2023 no mapa de RP. Conclui-se também que pela distribuição temporal por início de sintomas dos casos DENV-2 no mapa de calor, a singularidade espacial fitada mantém-se quase perene no tempo, podendo ser esta a região geográfica de entrada do genótipo Cosmopolita do DENV-2 em 2023 Conclui-se, outrossim, que o Painel DENV-GIS pôde ser entendido como uma ferramenta de apoio operacional com uma STA dos casos de dengue por DENV a fim de definir polígonos ou regiões geográficas de maior interesse para se trabalhar no controle de criadouros. Trata-se, portanto, de um instrumento GIS voltado para a avaliação de resultados no conjunto temporal vencido e estratificação de riscos, no intuito de consubstanciar elementos para o próximo ano, nisto, destacamos o interesse de se mitigar infecções sequentes, especialmente terminadas em DENV-2 ou DENV-3, numa região de população continuamente exposta, reduzindo assim a frequência de casos com complicações graves.

Palavras-chave:

Dengue Sorotipos da Dengue (DENV) Painel BI

Autores

SAMUEL SULLIVAN CARMO, PAULA MARILIA AFONSO TORRES, DANIELLE CRISTINA DACANAL GENTIL, DENISE BERGAMASCHI GIOMO, LUZIA MÁRCIA ROMANHOLI PASSOS, SIMONE KASHIMA HADDAD