Modelagem estatística de casos de dengue em Pernambuco : uma abordagem com modelos inflacionados de zeros e dados em painel

Abstract

A dengue é uma das arboviroses mais prevalentes no Brasil e sua distribuição espacial apresenta grande heterogeneidade. Em Pernambuco, há variações significativas entre mesorregiões, com municípios que frequentemente apresentam nenhum caso e outros em que 75% das observações registram até dois casos. Diante desse padrão, este estudo empregou modelos de regressão para dados em painel a fim de investigar um conjunto de variáveis que são determinantes na incidência da dengue no estado no período de janeiro de 2020 a junho de 2023, utilizando dados mensais. A partir do teste de equidispersão, observou-se que os modelos baseados na distribuição de Poisson não eram adequados para os dados (p-valor < 0,05), justificando assim a necessidade de modelos mais flexíveis. O modelo com distribuição Binomial Negativa e Inflação de Zeros (ZINB) foi considerado o mais adequado, devido à presença de sobredispersão e excesso de zeros nos dados. Os resultados indicam que fatores como temperatura e precipitação influenciam significativamente a incidência de dengue em Pernambuco. Além disso, variáveis estruturais como gestão de resíduos sólidos e acesso a saneamento básico desempenham um papel relevante na probabilidade de um município pertencer ao grupo inflado de zeros, ou seja, de estruturalmente não registrar casos da doença. Este estudo reforça a importância da análise estatística aplicadas na formulação de estratégias de saúde pública e sugere que modelos inflacionados de zeros podem ser ferramentas úteis para identificar padrões de transmissão e direcionar esforços de combate à dengue de forma mais eficiente.