O Infodengue é um sistema de alerta precoce de transmissão de arboviroses (dengue, chikungunya e zika) que opera em todos os municípios do Brasil. Lançado em 2015, o sistema é mantido por pesquisadores do Programa de Computação Científica (Fundação Oswaldo Cruz, RJ) e da Escola de Matemática Aplicada (Fundação Getúlio Vargas), com parceria e apoio do Ministério da Saúde.

Um sistema de alerta precoce visa antecipar mudanças no padrão de notificação das arboviroses, de forma que os profissionais da vigilância sejam informados o mais cedo possível de potenciais mudanças no risco de surtos e epidemias. Desde sua criação, os boletins do Infodengue auxiliaram municípios e estados no direcionamento de ações e no alerta. Em 2021, o sistema alcançou o nível nacional com o apoio do Ministério da Saúde. Relatórios em nível estadual podem ser solicitados pelas secretarias estaduais de saúde.

Histórico do Infodengue

Nossa rede de colaboradores inclui grupos de pesquisa nacionais e internacionais que buscam soluções para vigilância e resposta à epidemias de arboviroses, além de organizações da sociedade civil. Ao compartilhar experiências e metodologias, expandimos nossa capacidade de inovar na vigilância de arbovírus.

Todos os códigos utilizados na geração das análises do Infodengue estão disponíveis em: https://github.com/AlertaDengue .

Os diversos desafios técnicos e científicos enfrentados durante o desenvolvimento do Infodengue resultaram em teses e dissertações. Como os desafios não param, continuamos e sempre continuaremos a investigar novas soluções para gerar informações úteis para o manejo e o avanço do conhecimento sobre arboviroses e seu controle.

A figura abaixo apresenta o fluxo de trabalho do Infodengue. A seguir, cada um dos passos será detalhado.

Fluxo Infodengue

1. Bastos, Leonardo S., et al. “A modelling approach for correcting reporting delays in disease surveillance data.” Statistics in Medicine 38.22 (2019): 4363–4377.
2. Codeço, Claudia T., Daniel A. M. Villela, e Flavio C. Coelho. “Estimating the effective reproduction number of dengue considerando temperature-dependent generation intervals.” Epidemics 25 (2018): 101–111.

Casos notificados de dengue, zika ou chikungunya. São doenças de notificação compulsória, ou seja, o profissional de saúde que diagnostica um caso suspeito precisa preencher uma ficha de notificação que alimenta o SINAN (Sistema Nacional de Notificação de Agravos). Apenas uma fração desses casos é confirmada laboratorialmente; a maioria recebe classificação final com base em critérios clínicos e epidemiológicos. Os indicadores de incidência que alimentam o Infodengue são calculados utilizando todos os casos notificados. Os dados de notificação são obtidos pelo Ministério da Saúde.

Dados meteorológicos. A transmissão de arbovírus é muito influenciada pelo clima. O mosquito transmissor, Aedes aegypti, requer alta temperatura e umidade para se reproduzir e sobreviver. O vírus que infecta o mosquito também se reproduz melhor em temperaturas mais altas. Os dados de temperatura e umidade são obtidos a partir da API do projeto Mosqlimate, que agrega os dados de reanálise de satélite disponibilizados pelo Copernicus ERA5. No passado, a fonte desses dados eram estações meteorológicas de aeroportos.

Dados demográficos. Os indicadores epidemiológicos exigem o tamanho da população. Os dados demográficos dos municípios brasileiros são atualizados anualmente no Infodengue, utilizando estimativas do IBGE.

Correção do atraso de notificação

Os dados disponíveis de ocorrência de doenças podem estar atrasados por uma variedade de razões, incluindo o tempo entre adoecer e procurar atendimento médico, o tempo que o profissional de saúde leva para relatar e o tempo que leva para agregar informações em bancos de dados. Esse atraso dificulta a tomada de decisões porque sempre é preciso olhar para dados desatualizados.

Para contornar esse problema, a equipe do Infodengue desenvolveu um método estatístico baseado em inferência bayesiana que combina a estimativa de atraso com o padrão temporal histórico de incidência para calcular o número esperado de casos a cada semana. Esse processo de previsão a curto prazo é descrito por Bastos, Economou et al. (2019).

A figura abaixo (retirada de Bastos et al., 2019) exemplifica a importância dessa correção. A curva em preto mostra a incidência real, e em vermelho, a informação disponível no momento da tomada de decisão. Veja que os dados disponíveis sugerem queda quanto os dados de fato estão aumentando. O modelo de correção, em cinza, mostra a incidência corrigida. Para mais detalhes técnicos, consulte a publicação. Essas funções estão disponíveis em pacote R AlertTools.

Na figura abaixo, há um exemplo de como os casos estimados pela metodologia de nowcasting aparecem nos gráficos em nível municipal, que podem ser acessados ao se pesquisar o nome de um município no campo “Encontre um município” da barra de navegação. A linha vermelha-escura pontilhada representa o nowcasting, e a azul indica os casos notificados até o momento. As cores na área sombreada representam os níveis de alerta que serão explicados a seguir.

Correção do atraso de notificação

Análise de receptividade

A transmissão de arbovírus requer condições climáticas adequadas, que podem variar de local para local. No Rio de Janeiro, por exemplo, uma temperatura superior a 22 °C é uma condição necessária para a transmissão sustentada. Em Fortaleza, a umidade máxima acima de 85% é uma condição necessária. Ajustamos modelos de árvore de decisão para avaliar qual combinação de variáveis climáticas e ambientais são indicativas de condições de transmissão.

A figura abaixo mostra um exemplo, para uma cidade. A árvore mostra as condições que estão mais associadas com a ocorrência de semanas com transmissão (Rt>1). Quando ocorre uma semana com temperatura máxima > 27,6, existe uma alta probabilidade de transmissão 3 semanas depois (barras mais escuras). Isso ocorre quando a incidência já estava alta (>107.3) ou quando a umidade estava alta (>48.9). Essas regras são utilizadas para passar de nível verde para amarelo. Cada município terá seu conjunto específico de regras.

Receptividade para transmissão

Detecção de transmissão sustentada

A estimativa do número reprodutivo é importante de várias maneiras. A sequência de semanas com transmissão crítica (Rt > 1) indica transmissão sustentada, ou seja, indica a fase de propagação da doença e que ações de controle adequadas precisam ser implementadas. Por outro lado, períodos subcríticos (Rt < 1) indicam que não há transmissão sustentada.

Para estimar o Rt a partir dos dados de incidência, desenvolvemos nossa própria metodologia, descrita em Codeço et al. (2018). "Estimando o número efetivo de reprodução da dengue considerando intervalos de geração dependentes da temperatura".

A figura abaixo apresenta três painéis: o primeiro mostra a temperatura média, o segundo exibe os casos notificados e o terceiro apresenta o Rt estimado a partir da combinação entre casos e temperatura. No último painel, a linha horizontal vermelha indica o limiar de Rt = 1. As barras horizontais em laranja destacam as semanas em que houve transmissão sustentada, caracterizada por Rt > 1. Ao menos duas semanas com o Rt > 1 é o critério utilizado para a transição do nível de alerta amarelo para o laranja.

Transmissão sustentada

Detecção de incidência atípica

Para estimar os limiares epidêmicos para dengue, adaptamos o Método de Epidemias Móveis (MEM), Vega et al. (2012), que permite estimar diversas grandezas de interesse com base em dados históricos locais como limiares pré-epidemia, níveis típicos de atividade, valores esperados para cada semana, etc. Como esse limiar é derivado do histórico de dados, locais com diferentes volumes de casos têm limiares diferentes. A metodologia também fornece estimativas para o número esperado de casos por semana, juntamente com intervalos de confiança que permitem a definição de zonas de atividade semanal. Essas regiões são definidas de forma semelhante aos níveis de atividade, mas são calculadas com base na distribuição típica de casos para cada semana. Essa construção nos permite identificar visualmente padrões sazonais, uma vez que apresentam a evolução temporal típica com base na mediana de casos esperados para cada semana e intervalos de confiança inferior e superior (usamos 10% e 90%, respectivamente), definindo corredores de atividade como um diagrama de controle.

A figura abaixo é exibida ao acessar os relatórios municipais disponíveis na aba “Relatórios” do menu de navegação. Ela apresenta a curva de casos notificados (em preto), acompanhada das barras verticais que indicam os níveis de alerta e das barras horizontais que representam os limiares epidêmicos calculados pelo MEM. Na parte superior da figura, são também apresentados os valores estimados pelo MEM para cada período: pré-epidêmico, epidêmico e pós-epidêmico. Uma incidência acima de 90% do limiar calculado pelo MEM é necessária para mudar o nível de alerta de laranja para vermelho (incidência alta).

Incidência alta

Níveis de alerta de transmissão de arboviroses

Alerta do município. Esse alerta é atualizado semanalmente e é composto pelos seguintes níveis:

• Verde – Condições climáticas não favoráveis para a transmissão (em termos de temperatura ou umidade) e atividade viral baixa.
• Amarelo – Condições climáticas favoráveis para a transmissão (em termos de temperatura ou umidade) e atividade viral presente (pelo menos 1 caso).
• Laranja – Incidência crescente (ao menos 2 semanas com Rt > 1) mas dentro dos níveis históricos.
• Vermelho – Incidência alta para os padrões históricos (acima de 90% do limiar calculado pelo MEM).

A figura abaixo apresenta a variação dos níveis de alerta em diferentes períodos da curva epidêmica da cidade de Foz do Iguaçu.

Classificação da situação de transmissão de arboviroses

As análises de situação de transmissão são atualizadas semanalmente e disponibilizadas na aba relatórios do site, assim como em dashboards a nível municipal e estadual, também disponíveis na plataforma. Além disso, os dados podem ser acessados na API do projeto. Para mais informações sobre os materiais disponibilizados acesse o nosso curso online.

Além da análise de situação de transmissão de arboviroses, o Infodengue desenvolve e disponibiliza outros recursos para apoio à tomada de decisão. Um recurso adicional do projeto é o Epi-Scanner, uma metodologia criada para estimar os parâmetros epidemiológicos de cada epidemia e município do país. Dentre os parâmetros estimados estão a semana de pico, o número de reprodução e o número total de casos na temporada.

Mais detalhes podem ser encontrados no dashboard do produto. O artigo que descreve a metodologia pode ser acessado aqui.

Além dos relatórios semanais, desde 2024, o Infodengue, em parceria com o projeto Mosqlimate, tem organizado um desafio de previsão de longo prazo de dengue, em nível estadual, com o objetivo de combinar os esforços de diferentes estratégias de modelagem. Os resultados dessa competição são agregados em um relatório que é enviado para o Ministério da Saúde para o auxílio na preparação para a próxima temporada.

Mais informações sobre a competição podem ser encontradas aqui. Os relatórios gerados por essa iniciativa estão disponíveis na seção Relatórios técnicos.

• Reflexões sobre o risco de arboviroses em 2024
• Previsões para a temporada de dengue de 2024-2025
• Previsões para a temporada de dengue de 2025-2026