Estimação de casos acumulados de dengue em Minas Gerais por meio do modelo Gompertz.

Abstract

A dengue representa um dos principais problemas de saúde pública no Brasil, apresentando elevada incidência e impactos significativos sobre o sistema de saúde. Nesse contexto, a utilização de modelos estatísticos torna-se uma importante ferramenta para compreender o comportamento temporal da doença e auxiliar no planejamento de ações de prevenção e controle. O presente trabalho teve como objetivo ajustar um modelo de regressão não linear de Gompertz aos casos acumulados de dengue registrados em Minas Gerais durante o ano de 2024. Os dados foram obtidos no Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS), por meio do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN). Inicialmente, foi realizada uma análise exploratória dos dados e aplicado o coeficiente de correlação de postos de Spearman para avaliar a associação monotônica entre o tempo e os casos acumulados. Em seguida, ajustou-se o modelo de Gompertz utilizando o método dos mínimos quadrados, com estimação dos parâmetros pelo algoritmo iterativo de Gauss-Newton, implementado no software R. Os resultados indicaram excelente ajuste do modelo aos dados observados, apresentando coeficiente de determinação de 99,84%, além de parâmetros estatisticamente significativos (p < 0,001). A curva estimada descreveu adequadamente o crescimento acelerado da epidemia nos primeiros meses do ano, seguido pela desaceleração e estabilização do número de casos acumulados. Dessa forma, conclui-se que o modelo de Gompertz mostrou-se uma alternativa eficiente para descrever a evolução da epidemia de dengue, evidenciando o potencial dos modelos não lineares como ferramenta de apoio à análise epidemiológica e ao planejamento de estratégias de vigilância em saúde.