Explorando o Método C.R.E.A.T.E.S. na Leitura de Artigos Científicos: Um Exemplo Prático
A leitura guiada do artigo publicado em 30 de agosto de 2024 na revista Nature, intitulado "Population at risk of dengue virus transmission has increased due to coupled climate factors and population growth," é uma excelente oportunidade para aplicar o método C.R.E.A.T.E.S. e aprofundar a compreensão do texto científico. Utilizando essa abordagem, realizei uma análise detalhada do artigo com o objetivo de ajudar meus alunos a compreender o trabalho científico e identificar os elementos centrais do estudo.
Nesta leitura, o método C.R.E.A.T.E.S. (Considerar, Ler, Elucidar as hipóteses, Analisar e interpretar os dados, e Pensar no próximo Experimento) foi aplicado passo a passo, permitindo uma interpretação mais rica e estruturada do conteúdo. Essa experiência servirá como um recurso valioso para os alunos, mostrando como a aplicação de um método sistemático pode facilitar a compreensão de artigos científicos complexos, revelando tanto os aspectos técnicos quanto as implicações mais amplas da pesquisa.
Ao compartilhar essa análise, espero fornecer aos leitores do blog uma visão clara de como o método C.R.E.A.T.E.S. pode ser uma ferramenta poderosa na educação científica, especialmente para aqueles que estão começando a desenvolver suas habilidades de leitura crítica em ciência. Acompanhe a análise detalhada e veja como o uso de uma abordagem metódica pode transformar a forma como interpretamos e aprendemos com a literatura científica.
Citação do artigo:
Nakase, T., Giovanetti, M., Obolski, U. et al. Population at risk of dengue virus transmission has increased due to coupled climate factors and population growth. Commun Earth Environ 5, 475 (2024). https://doi.org/10.1038/s43247-024-01639-6
VEJA O EXEMPLO DA APLICAÇÃO SOBRE O TEXTO DO ARTIGO QUE ESTÁ ABAIXO DO CREATES.
LETRA C | C.R.E.A.TE.S [SAIBA+]
Mapa Conceitual da Introdução
Aplicando o método C.R.E.A.TE.S na introdução do artigo
LETRA R | C.R.E.A.TE.S [SAIBA+]
Desenhe os Métodos
Aplicando o método C.R.E.A.TE.S na leitura e anote das Seções de Métodos e Resultados
Desenhe os Métodos
LETRA E | C.R.E.A.TE.S [SAIBA+]
Elucidar a Hipótese para Cada Experimento
Aplicando o método C.R.E.A.TE.S na elucidação das hipóteses para cada experimento realizado pelos autores
Experimento 1: Cálculo da Adequação Climática (Índice P)
Experimento 2: Análise da Mudança Espacial na Adequação Climática
Experimento 3: Modelagem Estatística da Incidência de Dengue
Experimento 4: Cenários Contrafactuais de Mudanças Climáticas e Populacionais
Experimento 5: Análise Estratificada por Densidade Populacional, Renda e Zona Climática
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Modelo de Análise CREATES
Aplicando o método C.R.E.A.TE.S para analisar e interpretar os dados
Análise da fig. 1: Adequação climática para a transmissão do vírus da dengue.
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Modelo de Análise CREATES
Aplicando o método C.R.E.A.TE.S para sintetizar todo o artigo para ilustrar a narrativa científica
Hipótese 1:
Hipótese 2:
Hipótese 3:
Hipótese 4:
Resumo Final: Cada experimento neste artigo contribuiu para uma compreensão mais ampla de como mudanças climáticas e fatores populacionais interagem para influenciar a transmissão da dengue. Através de uma abordagem integrada que considera múltiplas variáveis ambientais e contextuais, os pesquisadores foram capazes de refinar modelos preditivos e identificar áreas de risco crescente para dengue no futuro.
RESUMO DO ARTIGO A transmissão do vírus da dengue aumentou nas últimas quatro décadas aparentemente devido a mudanças no clima, urbanização e crescimento populacional. Usando estimativas de adequação à transmissão da dengue baseadas em dados históricos de temperatura e umidade, examinamos como mudanças nessas variáveis climáticas e o crescimento populacional humano contribuíram para a mudança na distribuição geográfica e no tamanho da população global que vive em áreas com alta adequação climática de 1979 a 2022. Descobrimos uma expansão na adequação climática na América do Norte, Ásia Oriental e na bacia do Mediterrâneo, onde, com poucas exceções, a endemia ainda não está estabelecida. Globalmente, estimamos que a população em áreas com alta adequação climática cresceu em aproximadamente 2,5 bilhões. No Sul Global, esse aumento foi amplamente impulsionado pelo crescimento populacional em áreas com adequação climática historicamente favorável, enquanto no Norte Global esse aumento ocorreu predominantemente em áreas anteriormente desfavoráveis com crescimento populacional limitado.
INTRODUÇÃO
Dengue é a doença viral transmitida por mosquitos mais comum globalmente, com cerca de 60 milhões de casos sintomáticos por ano em 130 países. O vírus da dengue (DENV) é transmitido por mosquitos do gênero Aedes, que habitam tipicamente ambientes urbanos em regiões tropicais e subtropicais. A carga da doença em países afetados aumentou significativamente nas últimas décadas, com o Sudeste Asiático, a América do Sul e o Pacífico Ocidental respondendo pela maioria dos casos relatados. A transmissão da dengue também é suspeita em grande parte da África, onde a vigilância limitada e a cocirculação de múltiplos vírus transmitidos por mosquitos dificultam a estimativa da verdadeira carga da doença. Globalmente, o impacto na saúde e na economia da dengue é substancial, com mais de 2 milhões de anos de vida ajustados por incapacidade em todo o mundo e um custo anual estimado de US$ 2,1 bilhões nas Américas e US$ 950 milhões no Sudeste Asiático. Na última década, a área geográfica da dengue também se expandiu para climas mais temperados, com o estabelecimento de atividades epidêmicas em partes da América do Norte e um aumento na transmissão autóctone no sul da Europa. A dengue também se tornou a principal causa de doença febril entre viajantes retornando do Sudeste Asiático, o que contribuiu para a disseminação global da dengue em áreas anteriormente livres da doença. Essas tendências recentes são consideradas impulsionadas por mudanças no clima, uso da terra, urbanização e movimentação humana, que aumentam a proximidade entre os vetores e os humanos e favorecem a disseminação das espécies de vetores.
A abrangência geográfica, o tempo e a intensidade da transmissão da dengue são influenciados pela interação entre fatores ambientais, como temperatura, umidade e a presença de fontes de água, e fatores antropogênicos, como urbanização e crescimento populacional. O clima influencia fortemente a transmissão da dengue porque modula vários traços físicos e comportamentais dos mosquitos, como a expectativa de vida adulta, taxas de desenvolvimento aquático, período de incubação viral e taxa de picada, alterando assim o potencial fisiológico do mosquito de transmitir o vírus a novos hospedeiros. Em estudos experimentais com mosquitos Ae. aegypti, temperaturas mais altas aumentaram o potencial de transmissão por meio, por exemplo, do aumento da expectativa de vida do mosquito e da redução do período de incubação viral. Em temperaturas extremas, no entanto, alguns traços do mosquito, como a sobrevivência, são adversamente afetados. Ao mesmo tempo, uma umidade relativa mais alta mostrou aumentar a expectativa de vida do mosquito e melhorar a propagação do vírus em vários ambientes.
Os mosquitos Ae. albopictus, que historicamente desempenharam um papel menor na transmissão da dengue em comparação com os mosquitos Ae. aegypti, são melhor adaptados para sobreviver em climas mais temperados. Coletivamente, essas variáveis dependentes do clima favoreceram a transmissão da dengue em regiões tropicais quentes e úmidas e limitaram a expansão para climas mais temperados além da zona equatorial.
Usando esses dados experimentais acumulados sobre mosquitos Aedes spp., vários estudos desenvolveram medidas de adequação para DENV que modelam mecanicamente as interações entre o clima e os traços mosquito-viral. As medidas de adequação mecânica variam em metodologia e interpretação, mas praticamente todas as abordagens propostas visam quantificar o potencial de transmissão, muitas vezes sem recorrer a dados epidemiológicos que podem estar sujeitos a vieses de notificação ou ter resolução espaço-temporal limitada. Como o clima impõe grandes restrições à sobrevivência do mosquito e à propagação viral, esses modelos mecânicos podem ser úteis na definição dos limites geográficos da transmissão em áreas endêmicas e emergentes. Além disso, esses modelos podem ser facilmente projetados para incluir relações não lineares entre os traços mosquito-virais em várias escalas de tempo, capturando assim flutuações intra-anuais no potencial de transmissão. Em diversas condições climáticas, esses modelos demonstraram capturar com precisão o tempo e a distribuição espacial das infecções por dengue relatadas. Muitas abordagens de modelagem mecânica, no entanto, estimam o potencial de transmissão da dengue apenas com base em relações de temperatura ou carecem de validação suficiente em diversas áreas geográficas. Em contraste, abordagens estatísticas, incluindo a modelagem de distribuição de espécies que estimam associações entre variáveis climáticas e observações de dengue ou de vetores, às vezes são limitadas em sua capacidade de definir os limites geográficos em mudança ou a dinâmica temporal da transmissão do DENV. Isso pode ser atribuído à baixa notificação em áreas onde a transmissão é baixa e à dificuldade de capturar as interações não lineares entre as variáveis que impulsionam mecanicamente a transmissão. Além disso, essas abordagens estatísticas muitas vezes dependem de um único valor mínimo ou máximo para definir limites baseados no clima, o que pode falhar em explicar variações sazonais mais complexas no potencial de transmissão. Esforços anteriores de modelagem também foram desenvolvidos com estimativas de parâmetros específicos de localidades, com aplicações limitadas a regiões específicas. Portanto, as medidas de adequação da transmissão da dengue baseadas em modelos mecânicos oferecem uma maneira eficaz de examinar como o clima modula as restrições ecológicas na transmissão do vírus da dengue em uma resolução espacial e temporal mais alta. Embora melhorias tenham sido feitas na estimativa do risco futuro de dengue com técnicas de modelagem, a extensão em que as mudanças ambientais passadas podem ter influenciado os limites geográficos atuais e a atividade epidêmica do DENV recebeu menos atenção.
Nesta pesquisa, definimos a adequação da transmissão do DENV com base no clima usando o Índice P. O Índice P é uma medida de adequação mecânica para dengue em mosquitos Ae. aegypti baseada em temperatura e umidade relativa, que demonstrou caracterizar a dinâmica espaço-temporal da transmissão da dengue. Aproveitando as estimativas públicas disponíveis do Índice P para 186 países e territórios de 1979 a 2022, quantificamos mudanças locais e globais na adequação climática para a transmissão do DENV ao longo das últimas quatro décadas, com uma resolução temporal mensal e resolução espacial de 360 segundos de arco (aproximadamente 11 km no equador). Para simplificar, referimo-nos à interação entre temperatura e umidade relativa como clima, reconhecendo que o clima é um fenômeno complexo que abrange variáveis meteorológicas adicionais. Em seguida, analisamos como a distribuição e o tamanho das populações humanas vivendo em áreas com alta adequação climática para a transmissão do DENV mudaram ao longo do tempo e estratificamos essas mudanças com base em diferentes fatores, incluindo densidade populacional, nível de renda e tipo de clima, que são conhecidos por estarem relacionados à variação no risco de dengue. Nosso objetivo era entender melhor como as mudanças climáticas (em termos de temperatura e umidade relativa) e o crescimento populacional contribuíram para a parcela da população global que vive em áreas com condições ambientais favoráveis à transmissão do DENV em diferentes regiões do mundo.
RESULTADOS
Adequação climática global para a transmissão do vírus da dengue
A variação global na adequação climática para a transmissão do DENV (doravante referida como adequação climática) foi resumida usando dados espaço-temporais recentemente publicados para 186 países ou territórios de 1979 a 2022 (Figura 1a). Nesse trabalho, uma medida de adequação mecânica para vírus transmitidos por mosquitos, denominada Índice P, foi usada para estimar séries temporais mensais de adequação climática global para mosquitos Ae. aegypti, com base em dados de temperatura da superfície e umidade relativa obtidos por satélite. Embora os mosquitos Ae. albopictus também transmitam o vírus da dengue, focamos no Ae. aegypti porque ele é responsável pela maioria das transmissões entre vetores e humanos, e é a espécie para a qual existem dados empíricos detalhados sobre a relação entre variáveis meteorológicas e traços mosquito-virais. Essas estimativas de adequação climática foram previamente validadas como uma medida do potencial de transmissão do DENV usando dados de incidência de dengue do Brasil, Tailândia, México e Porto Rico. Referimo-nos ao Índice P como um índice de adequação de transmissão baseado no clima, reconhecendo que o clima abrange fenômenos meteorológicos complexos além de temperatura e umidade relativa.
Fig. 1: Adequação climática para a transmissão do vírus da dengue.
a. Este painel apresenta a média da adequação climática para a transmissão do vírus da dengue entre 1979 e 2022, usando a escala do Índice P. O mapa global provavelmente mostra as áreas geográficas com diferentes níveis de adequação climática, onde as regiões mais adequadas para a transmissão do DENV são destacadas em tons mais altos (vermelho), de acordo com o Índice P.
b e c. Estes painéis comparam a incidência média anual de dengue (casos por 100.000 habitantes) com a adequação climática média anual para a transmissão do DENV em municípios no Brasil (n = 5570; 2000–2014) e na Colômbia (n = 1119; 2007–2017). A adequação climática é categorizada em baixa (<0,5, azul) e alta (≥0,5, vermelho). Os municípios sem dados de incidência são coloridos em cinza. Esses gráficos demonstram como a adequação climática se correlaciona com a incidência de dengue nesses países.
d. Este painel compara a incidência média anual em regiões com baixa e alta adequação climática em diferentes países e regiões: Taiwan (distritos; n = 368; 1998–2020), Vietnã (províncias; n = 63; 1997–2010), Brasil (municípios), Colômbia (municípios), Costa Rica (cantões; n = 82; 2012–2013, 2015–2017) e Tailândia (províncias; n = 77; 2003–2022). O gráfico mostra a diferença na incidência de dengue entre regiões com baixa e alta adequação climática, destacando a forte correlação entre alta adequação climática e maior incidência de dengue nesses diferentes contextos geográficos.
Esses resultados sublinham a importância da adequação climática como um fator chave para a transmissão do vírus da dengue e sua relação direta com a incidência observada da doença em várias regiões do mundo.Neste estudo, apresentamos a média de adequação climática por pixel de 1979 a 2022. Essa métrica resumida destaca áreas que permanecem adequadas para transmissão ao longo do ano e também considera áreas caracterizadas por períodos breves de alto potencial de transmissão, intercalados com períodos de condições climáticas menos favoráveis. Portanto, deve ser interpretado como o potencial para atividade epidêmica, em vez de transmissão endêmica. A adequação climática foi mais alta dentro das áreas tropicais, subtropicais e temperadas ao redor do equador. Visualmente, a distribuição espacial da adequação climática foi consistente com relatos anteriores da incidência global de dengue. Especificamente, alta adequação climática foi estimada ao longo da zona tropical ocidental da África, subcontinente indiano, Sudeste Asiático, Pacífico Ocidental e América Latina, onde o DENV é amplamente endêmico e a incidência relatada é alta. A adequação climática relativamente alta também foi estimada em áreas onde o DENV apresentou transmissão autóctone, mas ainda não é conhecido como endêmico (por exemplo, sul dos Estados Unidos e norte da Austrália), ou onde as infecções são suspeitas de serem subnotificadas devido à vigilância limitada (por exemplo, África Central e Oriental). A adequação climática foi geralmente baixa em toda a Europa continental, com áreas de adequação não zero confinadas a partes isoladas da Espanha, França, Itália e Turquia, onde casos autóctones também têm aumentado na última década.
Em seguida, utilizamos os dados de casos relatados de dengue para vários países com dados de vigilância da dengue para caracterizar a relação entre a adequação climática estimada e a incidência observada de dengue. Usando um limiar de 0,5 para definir alta adequação climática (veja a validação técnica do índice de adequação para detalhes), áreas de alta adequação climática geralmente apresentaram maior incidência de dengue do que áreas de baixa adequação climática em municípios no Brasil e na Colômbia. Houve vários municípios no Noroeste do Brasil e no Sudeste da Colômbia onde o número de casos de dengue relatados foi menor do que o esperado a partir da adequação climática estimada. Já foi observado anteriormente que esses municípios fazem parte da floresta amazônica, que pode ter menos casos relatados de dengue devido a fatores como baixa densidade populacional, vigilância precária e conectividade limitada entre as comunidades. Resultados semelhantes foram observados na Costa Rica, Vietnã e Taiwan, com maior incidência de dengue em áreas de alta adequação em comparação com áreas de baixa adequação.
Para quantificar o efeito da adequação climática na incidência de dengue, ajustamos um modelo de regressão linear censurado para cada país (exceto a Tailândia, onde todas as províncias tinham alta adequação climática), com a média anual de incidência como resultado, adequação climática como uma variável independente binária (alta vs. baixa adequação) e densidade populacional e tamanho da população como covariáveis. Em 5566 municípios no Brasil, descobrimos que áreas de alta adequação tinham uma incidência 37 vezes maior (intervalo de confiança de 95% = 33–42) do que áreas de baixa adequação. Na Colômbia, observamos um efeito menor, com uma incidência 3 vezes maior (intervalo de confiança de 95% = 2–5) em áreas de alta vs. baixa adequação. Em seguida, meta-analisamos os resultados de cada país usando um modelo de efeitos aleatórios. Nos cinco países, alta adequação climática foi associada a uma incidência de dengue 11 vezes maior (intervalo de confiança de 95% = 4–36) em comparação com baixa adequação climática.
Mudanças globais na adequação climática para a transmissão do vírus da dengue
Examinamos como a adequação climática para a transmissão do DENV mudou de 1979 a 2022. Primeiro, definimos a adequação climática passada como a média da adequação de 1979 a 1983 e a adequação climática presente como a média da adequação de 2018 a 2022. Estimamos a mudança absoluta na adequação climática ao longo dos últimos 40 anos, calculando a diferença entre as estimativas da adequação passada (1979–1983) e presente (2018–2022). Globalmente, observamos aumentos na adequação climática no sul dos Estados Unidos, nordeste do Brasil, África Ocidental e Meridional, subcontinente indiano, Sudeste Asiático e áreas costeiras da Europa continental. Reduções na adequação climática foram observadas no norte da Austrália, partes da América do Sul e no nordeste da África.
Fig. 2: Mudanças históricas na adequação climática para a transmissão do vírus da dengue
a. Este painel mostra a mudança absoluta na adequação climática para a transmissão do vírus da dengue na escala do Índice P, comparando os períodos de 1979–1983 (passado) e 2018–2022 (presente). Essa visualização destaca as áreas geográficas onde a adequação climática para a transmissão da dengue aumentou ou diminuiu ao longo do tempo. Regiões que experimentaram um aumento significativo na adequação climática serão mostradas em cores quentes, enquanto as áreas com redução serão mostradas em cores frias.
b–d. Estes painéis mostram a tendência estimada na adequação climática para a transmissão do vírus da dengue por pixel usando a série temporal mensal do Índice P de 1979 a 2022 para três regiões específicas: África, América do Sul e Sul da Ásia/Sudeste Asiático. As tendências são codificadas por cores, com o azul escuro indicando uma redução significativa na adequação climática, passando por tons de azul claro para mudanças menores ou neutras, até laranja claro, médio e escuro indicando aumentos na adequação climática:
Azul escuro: Redução significativa na adequação climática (intervalo: - , −0,010].
Azul médio: Redução moderada (intervalo: [−0,010, −0,005)).
Azul claro: Pequena redução (intervalo: [−0,005, −0,0001)).
Branco: Sem mudança significativa (intervalo: [−0,0001, 0,0001)).
Laranja claro: Pequeno aumento (intervalo: [0,0001, 0,005)).
Laranja médio: Aumento moderado (intervalo: [0,005, 0,010)).
Laranja escuro: Aumento significativo na adequação climática (intervalo: [0,010, - ]).
Pixels que não mostram tendências significativas (com uma taxa de descoberta falsa, FDR < 0,10) são coloridos em branco. Esses mapas detalhados ilustram como a adequação climática para a transmissão da dengue tem mudado ao longo do tempo em regiões críticas, destacando áreas que podem estar se tornando mais propensas a surtos de dengue devido a mudanças climáticas.
Para levar em conta a variabilidade climática transitória e identificar áreas onde a adequação climática está exibindo mudanças sustentadas ao longo do tempo, quantificamos tendências de longo prazo em séries temporais mensais de adequação por pixel usando um teste de Mann-Kendall sazonal. Globalmente, estimamos que 28,5% da área total de terra (38,2 milhões de km²) exibiu mudanças de longo prazo na adequação climática (taxa de descoberta falsa q < 0,1). Tendências tanto para maior quanto para menor adequação climática foram concentradas dentro das zonas tropicais e subtropicais equatoriais, coincidindo com regiões que historicamente exibiram alta adequação climática. Na América do Sul, África e Ásia, descobrimos que 37,4% (6,6 milhões de km²), 51,4% (15,3 milhões de km²) e 26,5% (11,8 milhões de km²) da área total de terra mostraram mudanças sustentadas de longo prazo na adequação climática de 1979 a 2022.
Em seguida, identificamos áreas que passaram de baixa para alta adequação (ou seja, expansão) e de alta para baixa adequação (ou seja, contração) para entender como e onde os limites geográficos da alta adequação climática (definidos usando um limiar de 0,5) mudaram ao longo dos últimos 40 anos. Essas estimativas foram baseadas na mudança absoluta na adequação de 1979–1983 para 2018–2022 e, portanto, refletem os efeitos combinados de flutuações de curto prazo e tendências de longo prazo na adequação climática. Globalmente, a proporção da área terrestre com alta adequação climática aumentou de 38,4% para 39,5% (Δ = 1,1 pontos percentuais, intervalo credível de 90% = 0,9–1,4), correspondendo a uma expansão de aproximadamente 1,5 milhão de km². Da mesma forma, a área terrestre com condições climáticas favoráveis aumentou em 0,8 milhão de km², de 24,4% para 26,2% (Δ = 1,8 pp, intervalo credível de 90% = 1,4–2,2) na Ásia e em 0,6 milhão de km², de 12,2% para 14,8% (Δ = 2,6 pp, intervalo credível de 90% = 1,5–3,1) na América do Norte.
Fig. 3: Mudanças estimadas na área terrestre e na população com alta adequação climática para a transmissão do vírus da dengue
a. Este painel ilustra as mudanças em áreas classificadas como tendo alta adequação climática para a transmissão do vírus da dengue, utilizando um limiar de 0,5 no Índice P. As áreas que não atingem esse limiar, nem em 1979–1983 nem em 2018–2022, são coloridas em branco. O mapa destaca as regiões onde a adequação climática se tornou suficientemente alta para suportar a transmissão da dengue ao longo do tempo.
b. Este painel mostra as mudanças estimadas na área terrestre com alta adequação climática para a transmissão da dengue, comparando 1979–1983 (círculo) com 2018–2022 (losango) em diferentes regiões. As estimativas incluem a média (ponto), intervalos credíveis de 50% (barra grossa) e de 90% (barra fina). Essa visualização destaca como a área total adequada para a transmissão da dengue aumentou ou diminuiu em várias partes do mundo.
c. Similar ao painel b, este painel exibe as mudanças estimadas na população vivendo em áreas com alta adequação climática entre os períodos de 1979–1983 (círculo) e 2018–2022 (losango) para diferentes regiões. Aqui também são mostradas a média (ponto), intervalos credíveis de 50% (barra grossa) e de 90% (barra fina), indicando o crescimento populacional em áreas de alto risco para dengue.
d. Este painel apresenta o aumento na população (em milhões) vivendo em áreas com alta adequação climática de 1979–1983 para 2018–2022. O gráfico desagrega os efeitos das mudanças climáticas (vermelho), dos efeitos populacionais (azul) e de ambos (cinza). Essa divisão ajuda a entender se o aumento na população em áreas de alto risco foi mais impulsionado por mudanças climáticas, crescimento populacional ou uma combinação dos dois fatores.
Na África, a expansão da adequação climática no Sul e no Centro da África foi acompanhada por uma contração da adequação climática no Norte e no Oeste da África, resultando em relativamente pouca mudança na área total de alto risco (Δ = 0,1 pp, intervalo credível de 90% = -1,2–2,6). Localmente, observamos grandes aumentos na adequação climática em Angola (Δ = 17,1 pp, +220.000 km²), Namíbia (Δ = 16,0 pp, +130.000 km²) e na República Democrática do Congo (Δ = 4,6 pp, +110.000 km²). Por outro lado, estimamos grandes reduções na adequação climática na Argélia (Δ = -14,8 pp, -350.000 km²), Sudão (Δ = -9,0 pp, -170.000 km²) e Mauritânia (Δ = -15,0 pp, -160.000 km²). Na América do Sul, Europa e Oceania, houve uma mudança marginal nos limites geográficos da adequação climática, com expansão confinada a áreas costeiras da Espanha, sul da Turquia e sudeste do Brasil.
Mudança global nas populações humanas em áreas de alto risco
Em seguida, examinamos como o crescimento populacional coincidiu com as mudanças na área terrestre com alta adequação climática, sobrepondo geograficamente a adequação climática global com os dados populacionais e calculando a população total vivendo em áreas de alto risco (ou seja, pixels com adequação climática superior a 0,5) em 1979–1983 e 2018–2022. Estimamos que a proporção da população global vivendo em áreas de alto risco aumentou de 48,8% para 60,0% (Δ = 10,8 pontos percentuais, intervalo credível de 90% = 10,0–11,8) de 1979–1983 para 2018–2022, resultando em 2,5 bilhões de pessoas a mais vivendo em áreas com alta adequação climática para a transmissão da dengue.
A maior parte dessa tendência foi impulsionada por mudanças na África, onde a proporção da população em ambientes de alto risco aumentou de 59,6% para 64,2% (Δ = 4,6 pontos percentuais, intervalo credível de 90% = 4,2–5,9) e na Ásia, onde a proporção aumentou de 63,1% para 72,3% (Δ = 9,3 pontos percentuais, intervalo credível de 90% = 7,2–12,0). Em termos absolutos, essas mudanças representam 569 milhões e 1,68 bilhão de pessoas a mais vivendo em áreas de alto risco na África e na Ásia, respectivamente. Na Ásia, cinco países (Índia, China, Paquistão, Indonésia e Bangladesh) contribuíram com mais de 80% do aumento estimado. Na África, as mudanças na África Ocidental, especialmente na Nigéria, foram responsáveis pela maior parte desse aumento.
A mudança absoluta na população vivendo em áreas de alto risco foi comparativamente menor nas Américas, com um aumento de 25,6% para 34,9% (Δ = 9,1 pontos percentuais, intervalo credível de 90% = 5,3–11,2) na América do Norte (aproximadamente 113 milhões de pessoas a mais) e de 38,6% para 42,1% (Δ = 3,5 pontos percentuais, intervalo credível de 90% = 3,1–3,8) na América do Sul (aproximadamente 94 milhões de pessoas a mais). Na América do Sul, estimamos que Brasil, Venezuela, Colômbia, Equador e Bolívia tiveram os maiores aumentos na população vivendo em áreas de alto risco. Mudanças substanciais também foram estimadas para países da América Central e do Caribe, incluindo Haiti, Honduras e República Dominicana, onde a proporção da população em condições climáticas altamente favoráveis aumentou mais de 5 pontos percentuais.
Para estimar a contribuição independente das mudanças climáticas e do crescimento populacional para o aumento observado da população vivendo em áreas de alto risco, consideramos cenários hipotéticos nos quais os efeitos do clima e da população foram mantidos constantes ao longo das quatro décadas. Globalmente, descobrimos que os efeitos populacionais e climáticos contribuíram independentemente com 2,16 bilhões e 182 milhões de pessoas a mais em áreas de alto risco, respectivamente. Essa observação se manteve em todos os continentes (exceto na Europa), com o crescimento populacional responsável por pelo menos quatro vezes mais pessoas vivendo em áreas de alto risco do que o estimado para os efeitos climáticos isoladamente. Curiosamente, quando os países foram divididos entre o Norte Global e o Sul Global, descobrimos que os efeitos climáticos contribuíram mais para o aumento da população em áreas de alto risco do que o crescimento populacional (59 milhões vs. 45 milhões) no Norte Global.
Quando levamos em consideração os efeitos combinados das mudanças climáticas e do crescimento populacional, observamos que a soma dos efeitos independentes de cada fator foi marginalmente menor do que seus efeitos combinados (2,34 bilhões vs. 2,46 bilhões). Isso sugere que o crescimento populacional ocorreu frequentemente em locais que recentemente ultrapassaram o limiar de alta adequação climática. Além disso, o maior aumento na proporção da população global vivendo em áreas de alto risco (de 48,8% para 60,0%) em comparação com o aumento na área total de terra de alto risco (de 38,4% para 39,5%) indica que o crescimento populacional também ocorreu de forma desproporcional em áreas com adequação climática historicamente alta.
Mudanças na adequação climática estratificadas por diferentes fatores
Como o Ae. aegypti prospera em ambientes urbanos densamente povoados, examinamos como a adequação climática mudou em áreas com diferentes densidades populacionais ao longo dos últimos 40 anos. Globalmente, a proporção de áreas de alta e muito alta densidade com alta adequação climática para a transmissão do DENV aumentou de 58,5% para 66,2% (Δ = 7,7 pontos percentuais, intervalo credível de 90% = 4,7–13,0) e de 48,1% para 63,6% (Δ = 15,5 pontos percentuais, intervalo credível de 90% = 14,1–17,0), respectivamente. Em contraste, a proporção de áreas de baixa e média densidade com adequação climática permaneceu praticamente inalterada ao longo dos últimos 40 anos. Regionalmente, estimamos aumentos na proporção de áreas de alta e muito alta densidade com alta adequação climática na Ásia, América do Norte, América do Sul e Oceania. Por outro lado, estimamos reduções na proporção de áreas de alta e muito alta densidade com alta adequação climática na África, com aumentos limitados a áreas de densidade média.
Fig. 4: Mudanças na área terrestre com alta adequação climática para a transmissão do vírus da dengue estratificadas por diferentes variáveis
a. Este painel mostra a proporção de área terrestre com alta adequação climática (usando um limiar de 0,5 no Índice P) estratificada por densidade populacional. A comparação é feita entre os períodos de 1979–1983 (círculo) e 2017–2022 (losango). A densidade populacional é categorizada em quatro grupos:
Baixa densidade: Menos de 100 pessoas por km² (cinza).
Densidade média: 101–300 pessoas por km² (marrom claro).
Alta densidade: 301–1500 pessoas por km² (marrom escuro).
Muito alta densidade: Mais de 1501 pessoas por km² (vermelho).
Esse painel ilustra como a adequação climática para a transmissão da dengue mudou em áreas com diferentes densidades populacionais ao longo do tempo.
b. Este painel apresenta a proporção de área terrestre com alta adequação climática estratificada por grupo de renda econômica, comparando os períodos de 1979–1983 (círculo) e 2017–2022 (losango). A classificação de renda segue a categorização do Banco Mundial:
Baixa renda: Azul escuro.
Renda média-baixa: Azul claro.
Renda média-alta: Vermelho claro.
Alta renda: Vermelho escuro.
Este painel demonstra como a adequação climática se distribuiu entre países de diferentes níveis de renda ao longo do tempo.
c. O último painel mostra a proporção de área terrestre com alta adequação climática estratificada por zona climática, de acordo com a classificação climática de Köppen. A comparação é feita entre 1979–1983 (círculo) e 2017–2022 (losango). As zonas climáticas são classificadas como:
Tropical: Laranja.
Seca: Amarelo.
Temperada: Verde.
Continental: Azul.
A zona polar não está incluída porque não abrange áreas com alta adequação para a transmissão da dengue. Este painel destaca como diferentes zonas climáticas têm visto mudanças na adequação climática para a transmissão do vírus da dengue ao longo do tempo.
Para todos os painéis, são mostradas as estimativas médias (ponto), os intervalos credíveis de 50% (barra grossa) e de 90% (barra fina), fornecendo uma visão clara das mudanças nas áreas de risco sob diferentes contextos populacionais, econômicos e climáticos.
Para examinar como as mudanças globais identificadas na adequação climática foram compartilhadas entre diferentes economias, estratificamos as mudanças na adequação climática de acordo com os grupos de renda do Banco Mundial. Embora as economias de baixa renda tenham sido estimadas como tendo uma maior proporção de condições climáticas favoráveis, aumentos relativos maiores na adequação climática foram observados para economias de renda média-alta e alta. Ao longo das últimas quatro décadas, a proporção de área de terra com alta adequação climática aumentou de 31,6% para 32,9% (Δ = 1,3 pontos percentuais, intervalo credível de 90% = 0,2–2,4) e de 20,5% para 22,2% (Δ = 1,6 pontos percentuais, intervalo credível de 90% = 0,3–2,5) em economias de renda média-alta e alta, respectivamente.
Finalmente, perguntamos se as mudanças estimadas na adequação climática foram restritas a tipos específicos de clima, usando o sistema de classificação climática de Köppen–Geiger. Curiosamente, descobrimos que as zonas climáticas temperadas tiveram a maior mudança líquida, com um aumento na proporção de área terrestre com alta adequação climática de 25,2% para 30,5% (Δ = 5,3 pontos percentuais, intervalo credível de 90% = 3,2–6,2). As zonas climáticas tropicais, que foram estimadas como tendo a maior participação de alta adequação climática, tiveram um aumento menor de 87,5% para 90,1% (Δ = 2,6 pontos percentuais, intervalo credível de 90% = 1,3–3,5).
DISCUSSÃO
Neste estudo, utilizamos uma medida de adequação para a dengue que incorpora os efeitos da temperatura e umidade relativa sobre os traços mosquito-virais para avaliar mudanças na adequação climática para a transmissão do DENV em escala global. Descobrimos que as zonas tropicais e subtropicais equatoriais abrangendo grande parte da África Subsaariana, Sudeste Asiático e norte da América do Sul experimentaram os maiores aumentos na adequação climática ao longo dos últimos 40 anos. Também observamos uma expansão na adequação climática para ambientes mais temperados na América do Norte, Ásia Oriental e Bacia do Mediterrâneo. De forma crítica, descobrimos que a contribuição relativa do crescimento populacional e das mudanças climáticas para a parcela da população vivendo em áreas com condições climáticas favoráveis à transmissão do DENV foi diferente no Sul Global em comparação com o Norte Global. Enquanto o Sul Global experimentou um crescimento populacional substancial em áreas de alta adequação climática historicamente, com mudanças comparativamente menores na área total de terra com alta adequação climática, o Norte Global experimentou uma grande expansão na área total de terra com alta adequação climática, acompanhada por um crescimento populacional relativamente modesto. Juntos, esses resultados destacam diferenças importantes nos potenciais motores do aumento do risco de dengue em diferentes regiões.
Globalmente, os aumentos na adequação climática foram predominantemente concentrados em áreas que historicamente exibiram tanto alta adequação climática quanto atividade epidêmica, resultando em apenas mudanças marginais nos limites geográficos da adequação. Várias das áreas com aumentos marcantes na adequação recentemente relataram aumento da transmissão local (por exemplo, sul dos Estados Unidos e África Central) ou surtos sazonais maiores e mais longos (por exemplo sazonais maiores e mais longos (por exemplo, América Central). Em contraste com algumas previsões futuras de aumento do risco de dengue na Europa continental, descobrimos que a adequação climática para a transmissão do DENV permaneceu relativamente baixa em toda a Europa nos últimos 40 anos, com aumentos na adequação limitados a áreas costeiras na Espanha, França, Itália e Turquia. Algumas dessas áreas, especificamente o sul da Espanha, França e norte da Itália, viram um aumento na transmissão autóctone de curta duração de dengue, chikungunya e vírus do Nilo Ocidental nos últimos 5 anos.
Curiosamente, algumas regiões, especialmente o norte e o leste da África, foram estimadas como tendo uma redução na adequação climática. Isso sugere que as condições cada vez mais secas e quentes dentro e ao redor dessa região podem estar afetando negativamente os traços mosquito-virais, resultando em uma redução geral na adequação climática para a transmissão do DENV. Esses resultados apontam para uma possível mudança de longo prazo em andamento na distribuição geográfica do risco de dengue, com a emergência do DENV em novas áreas e seu desaparecimento de áreas classicamente adequadas no futuro. Essa observação é consistente com projeções futuras de risco de dengue e pode seguir o declínio climático esperado na transmissão de malária pelo mosquito Anopheles gambiae, que é adaptado a condições mais frias, na África. No entanto, muitas dessas áreas com adequação decrescente ainda permanecem altamente favoráveis para a transmissão de dengue, enfatizando que as restrições climáticas à transmissão de dengue podem não se materializar por muitos anos e ainda estão sujeitas a mudanças climáticas futuras.
Além disso, descobrimos que o crescimento populacional ocorreu preferencialmente em áreas com alta adequação climática historicamente, resultando em aumentos substanciais na população vivendo em condições climáticas favoráveis. Supondo condições favoráveis para o estabelecimento de populações de vetores (por exemplo, habitat de reprodução adequado), aproximadamente 70% das populações na África e na Ásia estão atualmente vivendo em áreas com alto risco de infecção — um aumento de cerca de 15% em relação a quatro décadas atrás. Portanto, apesar de mudanças relativamente pequenas nos limites geográficos da adequação climática, o crescimento populacional paralelo resultou em milhões de pessoas adicionais vivendo em áreas com alta adequação climática. Esse rápido crescimento da população hospedeira disponível em áreas climaticamente adequadas enfatiza o crescente fardo de saúde pública que o Sul Global enfrentará à medida que o DENV continuar a se espalhar para novas áreas.
O aumento na proporção de áreas de alta e muito alta densidade populacional com alta adequação climática tem implicações para a compreensão do recente aumento na incidência global de dengue. Em um estudo sobre o risco futuro de dengue no Sudeste Asiático, descobriu-se que áreas de alta densidade, em comparação com áreas de baixa e muito alta densidade, conferem o maior risco de infecção. Juntamente com os resultados desse estudo, nossos achados apontam para a emergência de centros populacionais de alta densidade como um possível contribuinte para o risco atualmente elevado de transmissão do DENV em muitas partes do mundo. Além disso, muitos estudos epidemiológicos de áreas endêmicas de dengue no Sudeste Asiático identificaram uma associação entre planejamento urbano deficiente (ou seja, infraestrutura de água e gestão de resíduos limitadas) e aumento da transmissão de dengue. Portanto, há necessidade de examinar mais de perto o vínculo entre o desenvolvimento urbano em áreas de alta densidade e o risco de dengue baseado no clima. Esses vínculos provavelmente se tornarão cada vez mais importantes à medida que o Sul Global, particularmente a África e a América do Sul, continuar a passar por uma rápida urbanização e desenvolvimento industrial, enquanto enfrenta uma adequação climática maior para a transmissão do DENV.
Existem várias limitações, bem como oportunidades futuras potenciais, neste estudo. Nosso modelo considera os efeitos empíricos da temperatura e umidade na adequação de transmissão, mas outros fatores, incluindo precipitação, altitude, urbanização e vegetação, poderiam tanto restringir quanto favorecer a transmissão local. Além disso, nosso índice de adequação não oferece garantias de que o vetor do mosquito, o hospedeiro humano ou o vírus estão presentes. Embora tenhamos demonstrado anteriormente que o índice reproduz robustamente padrões espaço-temporais de incidência de dengue, uma alta adequação de transmissão baseada no clima (ou seja, Índice P) não deve ser interpretada como uma garantia de atividade epidêmica de dengue, mas sim como o cumprimento de um dos vários critérios necessários para a transmissão do DENV. Para áreas sem casos de dengue relatados, nossas estimativas de adequação climática podem ajudar a identificar hotspots onde há potencial climático para introdução ou onde a incidência pode estar subnotificada devido à vigilância insuficiente. Por exemplo, estimamos alta adequação de transmissão na África Central, onde se prevê que o Ae. aegypti esteja amplamente disseminado, mas os casos relatados permanecem baixos. Também identificamos áreas na Europa e na América do Norte com aumentos estimados na adequação climática que recentemente testemunharam introduções virais, embora com sucesso de transmissão de curta duração. Por outro lado, grandes diferenças na adequação climática estimada e nos casos relatados foram observadas em ambientes áridos, como o centro da Austrália, onde habitats de reprodução adequados para mosquitos podem ser escassos (por exemplo, devido à baixa precipitação). Da mesma forma, diferenças entre a notificação de dengue e a adequação climática podem surgir em áreas com pouca população, como a Amazônia na América do Sul, onde barreiras à mobilidade humana e viral, bem como a densidade populacional necessária para a transmissão sustentada, provavelmente limitam a ocorrência de cadeias de transmissão.
As expressões matemáticas para traços mosquito-virais usadas em nosso índice de adequação são baseadas em dados experimentais de mosquitos Ae. aegypti e não levam em consideração a potencial contribuição dos mosquitos Ae. albopictus para a transmissão do DENV. Isso seria relevante, por exemplo, para o sul da Europa, onde o Ae. albopictus agora está estabelecido, mas o Ae. aegypti não. Pesquisas anteriores mostraram que os mosquitos adultos Ae. albopictus têm taxas de sobrevivência mais altas do que os mosquitos Ae. aegypti e são melhor adaptados para persistir em latitudes mais altas. Usando esses resultados experimentais, Brady et al. desenvolveram mapas definindo os limites térmicos atuais de persistência para esses dois vetores. Poderia ser informativo contrastar a distribuição geográfica histórica da adequação de transmissão para esses vetores, incluindo a influência de temperatura e umidade. No entanto, os dados empíricos atualmente disponíveis sobre traços mosquito-virais como função das variáveis climáticas não fornecem informações suficientes para parametrizar completamente e validar robustamente o Índice P específico para o Ae. albopictus. Também observamos que os mosquitos Ae. aegypti podem transmitir outros arbovírus, incluindo chikungunya, zika e febre amarela, que podem ter um impacto maior na saúde pública do que o DENV em algumas regiões. Por exemplo, as epidemias de febre amarela estão aumentando em frequência e intensidade no sul do Brasil, onde a transmissão do DENV permanece baixa.
Neste estudo, abordamos diretamente a questão de saber se as mudanças de longo prazo na adequação climática de 1979 a 2022 foram mediadas por mudanças incrementais observadas e sustentadas nas condições climáticas subjacentes. No entanto, esta não é a única maneira pela qual a adequação climática para a transmissão pode ter mudado no passado recente. Por exemplo, fenômenos climáticos cíclicos, como a Oscilação Sul-El Niño, responsável por mudanças na pressão atmosférica e temperatura da superfície do mar no Oceano Pacífico, podem modular a variabilidade climática em grande escala espacial. Extremos climáticos associados a eventos como ondas de calor, secas e inundações têm mostrado influenciar o potencial de transmissão do DENV por meio, por exemplo, do aumento da abundância de vetores. Também está se tornando claro que a transmissão do DENV pode ser afetada por teleconexões globais existentes entre fenômenos climáticos locais e variabilidade climática em outras partes do planeta (por exemplo, as anomalias de temperatura local são influenciadas pelo índice de anomalias de temperatura no Oceano Índico). Modelar os efeitos de interação entre tendências de mudanças climáticas de longo prazo, eventos climáticos recorrentes e extremos, e fenômenos de teleconexões globais no potencial de transmissão do DENV é uma área importante de pesquisa que está apenas começando a ser explorada.
Vale ressaltar que nossas estimativas de adequação climática refletem o passado recente e não representam o que acontecerá no futuro. Dada a recente aceleração no aquecimento global, as projeções de risco de dengue com base em previsões de mudanças climáticas nas próximas décadas podem diferir de nossas estimativas da distribuição histórica e magnitude das mudanças na adequação climática. No entanto, nossos resultados têm implicações sobre como os recursos atuais, incluindo a vacina TAK-003 recentemente desenvolvida contra a dengue, devem ser distribuídos globalmente. Descobrimos que os recentes aumentos na população global vivendo em áreas com alta adequação climática foram concentrados no Sul Global. Portanto, aumentos imediatos na atividade do DENV são esperados no Sul Global, especialmente na Ásia e na África Ocidental. Isso pode influenciar a necessidade de focar os esforços de vacinação nessas localidades. Tais esforços de vacinação também poderiam ter um efeito indireto no Norte Global, ao mitigar o impacto das viagens internacionais provenientes de regiões endêmicas de dengue como uma fonte de introdução viral em áreas livres de dengue que se tornaram mais adequadas para a transmissão do DENV nos últimos anos.
Neste estudo, nosso objetivo foi entender melhor como a epidemiologia atual da dengue foi moldada por mudanças históricas na adequação climática para a transmissão do DENV e pelo crescimento populacional. Os resultados relatados complementam uma série de outros estudos focados em mapear a distribuição dos vetores do DENV e prever a transmissão futura com base em projeções de mudanças climáticas. De modo geral, demonstramos que houve um aumento substancial na população global vivendo em áreas com alta adequação climática para a transmissão do DENV. Criticamente, mostramos que os processos que facilitaram esse aumento da população em áreas de alto risco diferem entre o Sul Global e o Norte Global. No Sul Global, esse aumento foi predominantemente impulsionado pelo crescimento populacional, enquanto no Norte Global, foi impulsionado por uma expansão da adequação climática para climas mais temperados. Juntos, nossos resultados destacam efeitos climáticos e populacionais distintos que estão aumentando a adequação à transmissão do DENV tanto em áreas endêmicas quanto em áreas livres da doença.
MÉTODOS
Dados de vigilância da dengue
Os dados sobre casos anuais de dengue de 2000 a 2014, no nível administrativo 2 (municípios) no Brasil, foram obtidos do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) do Brasil. O SINAN coleta informações sobre casos de doenças de notificação compulsória em todos os 26 estados e no Distrito Federal. Inclui infecções de dengue clinicamente suspeitas, sem confirmação laboratorial, para 5.570 municípios. Quatro municípios com dados incompletos foram excluídos da análise: Mojuí dos Campos (Pará), Pescaria Brava (Santa Catarina), Balneário Rincão (Santa Catarina) e Paraíso das Águas (Mato Grosso do Sul). Os dados sobre casos anuais de dengue de 1998 a 2022, no nível administrativo 1 (províncias) na Tailândia, foram obtidos da Divisão de Epidemiologia, Ministério da Saúde Pública, que coleta dados de notificação de casos em todas as 77 províncias em um sistema nacional de vigilância de doenças. Os dados de casos de dengue na Colômbia, no nível administrativo 2 (municípios) para 2007–2017 (n = 1.119), na Costa Rica, no nível administrativo 2 (cantões) para 2012–2013 e 2015–2017 (n = 82), em Taiwan, no nível administrativo 2 (distritos) para 1998–2020 (n = 368) e no Vietnã, no nível administrativo 1 (províncias) para 1997–2010 (n = 63) foram obtidos do OpenDengue, um banco de dados de contagens de casos de dengue de várias fontes publicamente disponíveis. Detalhes completos sobre as definições de casos e processamento de dados podem ser encontrados em Clarke et al. Os países foram selecionados para inclusão nesta análise se houvesse pelo menos cinco anos de dados de casos de dengue em uma resolução espacial suficientemente alta (nível administrativo 2 para países maiores e nível administrativo 1 para países menores).
Índice de adequação para transmissão da dengue
Estimamos a adequação climática para a transmissão do DENV usando uma medida de adequação previamente publicada, denominada Índice P. O Índice P estima a adequação climática para a transmissão do DENV pelos mosquitos Ae. aegypti usando séries temporais mensais de temperatura e umidade relativa dentro de um modelo mecanicista de transmissão da dengue baseado no clima. Os dados espaço-temporais do Índice P para 186 países e territórios de 1979 a 2022 foram obtidos de Nakase et al. Esses dados estão organizados em camadas de grade global e incluem séries temporais do Índice P para pixels em uma resolução temporal de 1 mês (1979–2022) e uma resolução espacial de 360 segundos de arco (aproximadamente 11 km no equador). Os métodos e dados para a estimativa do Índice P foram descritos anteriormente em detalhes para todos os países e territórios.
Brevemente, o Índice P é derivado de um modelo mecanicista de potencial de transmissão da dengue. Ele usa expressões matemáticas para relações entre traços de DENV-Ae. aegypti e variáveis meteorológicas (ou seja, temperatura e umidade relativa) obtidas de estudos empíricos para modelar o potencial de transmissão de cada mosquito fêmea sob condições onde hospedeiros suscetíveis, o vírus e seus vetores são assumidos como presentes. Funções dependentes do clima de parâmetros epientomológicos relevantes incluem o período de incubação extrínseca, a expectativa de vida do mosquito, a taxa de picada do mosquito, a probabilidade de transmissão por picada de mosquito de humano infectado para mosquito suscetível e de mosquito infectado para humano suscetível. Os parâmetros que são assumidos como independentes do clima incluem o período de incubação intrínseca, a expectativa de vida humana e o período infeccioso humano. Cada parâmetro é descrito por uma distribuição de probabilidade que é parametrizada com base no conhecimento da biologia dos hospedeiros humanos, vetores Ae. aegypti e do vírus da dengue. Como o período de incubação intrínseca médio e o período infeccioso são relativamente curtos em comparação com a expectativa de vida humana média (ou seja, dias versus anos), a variabilidade na expectativa de vida humana tem efeito mínimo sobre a magnitude do Índice P e, portanto, presume-se que tenha a mesma distribuição ao longo do tempo. Da mesma forma, presume-se que a distribuição de probabilidade de cada um dos outros parâmetros independentes do clima seja a mesma ao longo do tempo e do espaço. A distribuição de probabilidade de cada parâmetro dependente do clima varia de acordo com a temperatura e a umidade relativa de cada pixel em cada ponto do tempo. O Índice P por pixel é estimado por amostragem das distribuições de cada um dos parâmetros dependentes e independentes do clima em cada ponto no tempo e, em seguida, usando os valores de parâmetros amostrados para calcular P(u,t) ao longo do tempo. O conjunto de dados do Índice P usado neste estudo foi estimado com base na temperatura média mensal do ar na superfície e nos dados de umidade relativa de 1979 a 2022, obtidos do Copernicus.eu a uma resolução de 360 segundos de arco (aproximadamente 11 km no equador).
P(u,t) = [av(u) / 2ϕv→h(t) ϕh→v(t) γv(t) γh / μv(u,t) (σh + μh) (γh + μv(u,t))]
Dados demográficos, econômicos e de zonas climáticas
Os dados globais de contagem populacional e densidade populacional para 1980 e 2020 foram obtidos do banco de dados do Centro de Aplicações e Dados Socioeconômicos (SEDAC) e do banco de dados WorldPop em uma resolução de 30 segundos de arco (aproximadamente 1 km no equador). Os dados de contagem populacional foram agregados para coincidir com a resolução espacial mais grosseira dos dados do índice de adequação (360 segundos de arco) somando as contagens populacionais em uma grade de 12 × 12 que corresponde à extensão espacial dos pixels dos dados de índice de adequação em grade. Da mesma forma, os dados de densidade populacional foram agregados pela média dos valores de densidade populacional na mesma grade. A agregação dos dados espaciais foi realizada usando a função aggregate no pacote raster do R. Presumimos que os dados populacionais de 1980 refletissem o período de 1979 a 1983 e que os dados populacionais de 2020 refletissem o período de 2018 a 2022.
A economia de cada país foi categorizada em grupos de renda (baixa, média-baixa, média-alta e alta) de acordo com os critérios do Banco Mundial para 2024. O Banco Mundial classifica cada país em um dos quatro grupos de renda usando a renda nacional bruta per capita, onde economias de baixa renda são aquelas com US$ 1.135 ou menos, de renda média-baixa são aquelas entre US$ 1.136 e US$ 4.465, de renda média-alta são aquelas entre US$ 4.466 e US$ 13.845, e de alta renda são aquelas com US$ 13.846 ou mais. Presumimos que a categoria de renda fosse uniforme em todos os pixels dentro de cada país e igual à categorização em nível de país. A classificação de renda não estava disponível para a Venezuela, Saara Ocidental e Svalbard. Os mesmos grupos de renda dos critérios do Banco Mundial de 2024 foram usados para 1979–1983 e 2018–2022. A categorização de países e territórios em Sul Global e Norte Global foi obtida do Centro de Finanças das Nações Unidas para a Cooperação Sul-Sul.
O sistema de classificação Köppen–Geiger foi usado para categorizar pixels em zonas climáticas. O sistema agrega a variação climática global em um esquema de classificação simples que reflete as distribuições de biomas ao redor do mundo. A classificação é baseada nas temperaturas máximas, mínimas e sazonalidade da temperatura do ar e da precipitação. Existem cinco principais zonas climáticas: tropical, seca, temperada, continental e polar. Os dados de classificação climática Köppen–Geiger refletem a média do período de 1980–2016 em uma resolução de 30 segundos de arco. Os dados climáticos em grade Köppen–Geiger foram reamostrados para a resolução espacial mais grosseira dos dados do índice de adequação (ou seja, 360 segundos de arco) usando uma técnica de vizinho mais próximo, onde o valor de cada pixel nos dados reamostrados é definido como o valor do pixel mais próximo nos dados originais. Presumimos que a classificação climática Köppen–Geiger fosse a mesma entre 1979–1983 e 2018–2022.
Um resumo dos conjuntos de dados externos usados neste estudo está disponível na Tabela Suplementar 4.
Validação técnica do índice de adequação
O Índice P mostrou ser altamente correlacionado com dados de casos relatados em vários estudos anteriores. Validação técnica detalhada que apoia a aplicação do Índice P para caracterizar a intensidade e sazonalidade da transmissão local do DENV foi realizada anteriormente para municípios no Brasil (mensalmente de 2000 a 2014) e províncias na Tailândia (mensalmente de 2007 a 2017). Neste estudo, estendemos essas análises e usamos contagens anuais de casos de dengue no Brasil (2000–2014), Colômbia (1998–2022), Costa Rica (2012–2013, 2015–2017), Taiwan (1998–2020), Tailândia (2007–2017) e Vietnã (1997–2010). Focamos nesses países porque abrangem diversas condições climáticas em toda a América Central, América do Sul e Ásia, e disponibilizaram publicamente dados de casos de dengue em alta resolução.
Primeiro, agregamos os dados do Índice P para coincidir com a resolução espacial dos dados de casos de dengue, calculando a média dos valores do Índice P em todos os pixels que se situam dentro dos limites de cada uma das unidades administrativas de cada país. Para quantificar a relação entre o Índice P e a transmissão do DENV, em seguida, ajustamos um modelo Tobit separado para cada país, com a incidência média anual (casos por 100.000 habitantes) como resultado e o Índice P como a variável independente binária (baixa vs. alta adequação), com densidade populacional log-transformada e contagem populacional log-transformada como covariáveis. O modelo Tobit é um modelo de regressão censurado que estima uma relação linear quando há censura no resultado. Usamos o modelo Tobit para explicar a censura à esquerda dos dados de incidência de dengue em zero. O Índice P foi dicotomizado em baixa e alta adequação porque foi demonstrado anteriormente que o Índice P e a incidência de DENV exibem uma relação não linear, onde a incidência aumenta com o Índice P até atingir um platô, onde a incidência permanece relativamente constante, apesar dos aumentos no Índice P. Definimos o limiar para alta adequação climática para a transmissão do DENV em 0,5, que é o valor aproximado no qual o início do platô foi observado anteriormente. Teoricamente, um Índice P de 0,5 corresponde a um número reprodutivo básico médio de 1 em uma população onde o número médio de mosquitos fêmeas adultas por hospedeiro é 2. O platô em altos valores de Índice P é pensado para refletir fatores não climáticos, como imunidade de rebanho acumulada, que restringem o tamanho das epidemias. Finalmente, as estimativas em nível de país foram meta-analisadas em um modelo de efeitos aleatórios com um estimador de máxima verossimilhança restrita.
Resumo do índice de adequação
Estimamos a adequação climática passada e presente para a transmissão do DENV calculando a média do Índice P para 1979–1983 e 2018–2022, respectivamente. Para simplificar, referimo-nos aos períodos de tempo de 1979 a 1983 (ou seja, os primeiros cinco anos de dados disponíveis) e de 2018 a 2022 (ou seja, os últimos cinco anos de dados disponíveis) como o passado e o presente, respectivamente, reconhecendo que nosso conjunto de dados cobre apenas o passado recente ao longo das últimas quatro décadas. As estimativas de incerteza para a adequação climática passada e presente foram estimadas amostrando a distribuição dos dados espaço-temporais do Índice P fornecidos com o conjunto de dados de Nakase et al. Geramos 1.000 amostras da média do Índice P e calculamos os intervalos credíveis de 50% e 90% com base nos percentis 50 e 90 da distribuição estimada da média do Índice P para 1979–1983 e 2018–2022.
Estimativa de tendências de longo prazo no índice de adequação
As tendências de longo prazo na adequação climática foram estimadas usando o teste sazonal de Mann-Kendall (MK) na série temporal mensal do Índice P de 1979 a 2022. O teste MK para detecção de tendência é um método não paramétrico baseado em classificação que testa a existência de uma tendência contínua monotônica em dados independentemente seriados. Usamos a extensão sazonal do teste MK na série temporal mensal do Índice P (528 pontos de dados para cada pixel) para explicar a sazonalidade observada no potencial de transmissão durante um ano calendário. Em seguida, usamos a inclinação de Sen para estimar a taxa de mudança linear para cada pixel. Para reduzir o impacto de artefatos de autocorrelação, usamos o algoritmo de pré-branqueamento proposto por Yue et al., que envolve remover a autocorrelação de dados detrendizados. Em resumo, o método consiste em (1) estimar a inclinação na série temporal original, (2) remover a tendência estimada para detrendizar a série temporal, (3) remover a autocorrelação de defasagem 1 da série temporal detrendizada e (4) adicionar a tendência de volta à série temporal pré-branqueada. Esse algoritmo considera a possível autocorrelação enquanto mantém o poder de detectar tendências significativas. Para cada pixel, aplicamos o teste sazonal de MK na série temporal pré-branqueada, com significância estatística definida em uma taxa de descoberta falsa menor que 0,10 em todos os pixels. Exemplos da série temporal mensal do Índice P e estimativas de tendência correspondentes para dois pixels são fornecidos na Figura Suplementar 12.
RESUMO DO TRABALHO
Informações adicionais sobre o desenho da pesquisa estão disponíveis no Resumo de Relatório do Nature Disponibilidade de Dados
Os dados espaciais e temporais em grade da adequação climática para a transmissão do vírus da dengue de 1979 a 2022, com uma resolução temporal de 1 mês e uma resolução espacial de 360 segundos de arco, estão disponíveis publicamente no Figshare (https://doi.org/10.6084/m9.figshare.21502614.v5).
As tendências de longo prazo estimadas na adequação climática para a transmissão do vírus da dengue, com uma resolução espacial de 360 segundos de arco, além das Tabelas Suplementares 1–3, foram disponibilizadas no Figshare (https://doi.org/10.6084/m9.figshare.26129593).
As contagens populacionais em grade global e a densidade populacional para 1980 e 2020, com uma resolução espacial de 30 segundos de arco, foram obtidas dos bancos de dados do Centro de Aplicações e Dados Socioeconômicos (SEDAC; https://sedac.ciesin.columbia.edu) e WorldPop (https://www.worldpop.org).
As contagens de casos de dengue para Brasil, Colômbia, Taiwan, Costa Rica, Tailândia e Vietnã foram obtidas do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN; http://portalsinan.saude.gov.br/), do Ministério da Saúde Pública da Tailândia (http://doe.moph.go.th/surdata/index.php) e do OpenDengue (https://opendengue.org).
Disponibilidade de CódigoTodas as análises foram realizadas usando o software estatístico R, versão 4.2.1. Um tutorial breve sobre como acessar, processar e visualizar os mapas espaço-temporais de adequação climática para a transmissão do vírus da dengue está disponível publicamente no GitHub (https://github.com/TaishiNakase/Index-P-estimation-and-applications).
O código para a estimativa de tendências na adequação climática para a transmissão do vírus da dengue e a sumarização da adequação climática passada ou presente foi disponibilizado no GitHub (https://github.com/TaishiNakase/Global_IndexP_Trends).