A partir de uma simulação matemática, pesquisadores conseguiram prever o ciclo das epidemias de dengue com maior precisão. Os levantamentos, que envolveram 16 equipes de cientistas de diferentes universidades e institutos de diversos países, foram bem sucedidos em dimensionar as epidemias, mas ainda há dificuldades para se determinar exatamente quando os ciclos de pico da doença devem começar. Os resultados foram publicados um artigo publicado na revista americana “Proceedings of the National Academy of Sciences”.

Os pesquisadores se debruçaram sobre dados de epidemias de dengue em Iquitos, no Peru, e San Juan, capital de Porto Rico, e focaram em três metas epidemiológicas: a incidência de pico, a semana do pico e o número total de casos esperados. Ao todo, oito temporadas da doença nas duas cidades foram contabilizadas e analisadas.

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Iquitos e San Juan foram escolhidas por possuírem informações de incidência específicas de sorotipo e dados climáticos públicos que poderiam ser divulgados com recortes das estações do ano.

Marília Sá Carvalho, da Escola Nacional de Saúde Pública da Fiocruz, faz parte do grupo de 82 pesquisadoras e pesquisadores envolvidos no trabalho. Para ela, há possibilidade de as experiências discutidas no trabalho serem desenvolvidas no Brasil.

Segundo a pesquisadora, com a técnica, pode-se obter melhoria na predição de epidemias e preparar o sistema de saúde para enfrentá-las.

— Seria necessário repetir o estudo no Brasil, aliás, em várias localidades do país, para testar como as ferramentas se adaptam ao cenário brasileiro. A importância do estudo é reunir e comparar muitas técnicas diferentes orientando novas pesquisas.

De acordo com o estudo, as previsões dos ciclos endêmicos poderiam melhorar a alocação de recursos para prevenção primária (por exemplo, comunicação de risco, vetor controle) e/ou secundária (planejamento de equipe médica, preparação de unidades de triagem).

Além disso, os componentes do trabalho — integração com as necessidades de saúde pública, uma estrutura de previsão comum, dados compartilhados e padronizados e participação aberta — podem ajudar a promover a previsão de outras doenças infecciosas.