Introdução viral da dengue e perspectivas para 2025: uma avaliação baseada em cenários do impacto da vacinação usando modelagem matemáticaResumo
O objetivo deste estudo foi modelar múltiplos cenários de introdução e disseminação da dengue em Botucatu, São Paulo, Brasil, e avaliar o impacto das estratégias de vacinação na trajetória epidêmica de uma cidade que tinha menos de 1% de sua população infectada com dengue até 2023. Estimamos o número básico de reprodução (R 0 ) durante a epidemia de 2024 e o comparamos com os valores relatados na literatura. Em seguida, desenvolvemos um modelo matemático estratificado por idade (calibrado para dados de casos de dengue de 2024 por um algoritmo genético) para simular a dinâmica de transmissão com e sem vacinação. Isso nos permitiu avaliar a possível redução de infecções em vários cenários de vacinação. O R 0 estimado para a epidemia de 2024 foi de 1,57, levando a uma taxa de ataque superior a 10% da população. Nosso modelo se ajusta com precisão aos dados observados e sugeriu que, sob as mesmas condições de 2024, a introdução de um novo sorotipo em 2025 provavelmente desencadearia outra epidemia. A vacinação pode reduzir esse pico em até 80%, dependendo da cobertura entre indivíduos de 10-14 anos. Os resultados indicam que o R 0 da dengue em Botucatu em 2024 é consistente com estimativas para outras cidades do Brasil. A campanha de vacinação pode reduzir os casos de dengue em 75% ou mais. No entanto, como a eficácia da campanha depende do sorotipo circulante e do status epidemiológico dos indivíduos vacinados, alcançar cobertura vacinal acima de 50% na população-alvo é essencial para evitar a necessidade de triagem epidemiológica individual.
Palavras-chave:
Número Reprodutivo Básico; Programas de Imunização; Modelos Epidemiológicos
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Note: the dashed line represents the linear regression fitted to data collected up to the 10th Epidemiological Week of 2024. The estimated angular coefficient is Λ = 0.195 week-1.
Note: reported data from 2024 are shown as black dots for the three age groups. The parameters estimated by the genetic algorithm (GA) are ba = [11.5, 19.4, 17.1] week-1, for each age group; bh = 0.054; bv = 0.0102; d = 0.48; and 𝐼 1,𝑎 0 = [24, 43, 35] individuals in each age group respectively. The other fixed parameters are µm =1/3 week-1, γ = 1.0 week-1; and η = 1.4 week-1.
Note: parameters are the same as in 
Note: parameters are ba = [11.5, 19.4, 17.1] week-1, for each age group; bh = 0.054; bv = 0.0102; d = 0.48, µm = 1/3 week-1, γ = 1.0 week-1, η = 1.4 week-1 and ϵ = 1/26 week-1. The initial conditions for infected compartments are 𝐼 2,𝑎 0 = [24, 43, 35] individuals in each age group, respectively. Reported data from 2024 are also shown, and the panels correspond to the three age groups.
Note: parameters are the same as in