Introdução

A dengue é uma doença sistêmica e de etiologia viral. O vetor de transmissão dessa doença é o mosquito Aedes aegypti, cuja proliferação intensa a partir da década de 1980 resultou em epidemias explosivas em todas as regiões brasileiras ¹. A dinâmica sazonal do desenvolvimento desse vetor associa-se às flutuações climáticas (pluviosidade e temperatura do ar), cujas condições são ambientalmente determinantes para o número de criadouros ².

Por sua vez, o clima da Amazônia é modulado pelos mecanismos oceano/atmosfera dos oceanos tropicais adjacentes, sendo um dos mais importantes o El Niño-Oscilação Sul (ENOS) sobre o Pacífico tropical ³. O ENOS possui duas fases distintas caracterizadas pela persistência dos padrões de temperatura da superfície do mar anomalamente mais quentes (El Niño) e frios (La Niña) por mais de cinco meses sobre o Pacífico tropical. Estudos prévios reportaram que a sequência temporal entre o El Niño e a ocorrência das epidemias de dengue, levando em consideração a inferência causal, ainda não foi algo completamente entendido ⁴.

No Brasil, a correlação da condição climática associada ao ENOS e às epidemias de dengue ainda apresenta ausência de estudos mais específicos. Assim, o objetivo deste trabalho é investigar a relação entre a ocorrência dos fenômenos El Niño e La Niña e a incidência de dengue nas capitais da Amazônia.

Método

Os dados de notificação de dengue foram adquiridos no Ministério da Saúde, por meio do Departamento de Informática do SUS (DATASUS; http://www.datasus.gov.br), que integra o Sistema de Informações de Agravos de Notificação (SINAN) do Sistema Único de Saúde (SUS) ⁵. Foram selecionadas séries temporais de casos notificados de dengue em sete capitais da Amazônia brasileira de 2000 a 2012: Belém (Pará), Boa Vista (Roraima), Manaus (Amazonas), Macapá (Amapá), Palmas (Tocantins), Rio Branco (Acre) e São Luís (Maranhão), exceto Porto Velho (Rondônia) e Cuiabá (Mato Grosso), por não possuírem séries contínuas. Concernente aos dados climáticos, utiliza-se o MEI (Multivariate ENOS Index), que integra as variáveis oceânicas/atmosféricas que caracterizam o ciclo do ENOS ⁶, sendo este um índice numérico que oscila entre valores positivos (El Niño) e negativos (La Niña).

Quanto aos métodos empregados, foi realizada a caracterização estatística dos dados anuais e trimestrais dos casos de dengue, visando a demonstrar a existência da sazonalidade da doença na região. Essa análise é baseada nas médias trimestrais: janeiro a março (JFM), abril a junho (AMJ), julho a setembro (JAS) e outubro a dezembro (OND). Em seguida, avalia-se a influência do ENOS nos casos de dengue nas capitais amazônicas, por meio do coeficiente de correlação de Pearson, aplicado aos dados de notificações e ao índice MEI para o Lag0 e Lag-1. Lag0 representa a correlação simultânea e o Lag-1, a correlação defasada (cada trimestre de dengue contra o trimestre anterior). Ao final, o teste t de Student foi aplicado para se obter a significância da correlação ao nível de 5%.

Resultados

Na Figura 1, apresentam-se as médias anuais (gráficos de barra) e percentuais trimestrais (gráficos sobre o mapa) dos casos de dengue nas capitais da Amazônia. Na Figura 1a, nota-se que, em Manaus e em Rio Branco, ocorrem as médias anuais mais altas, 2.678 e 2.272 casos, respectivamente. Palmas com 782, Boa Vista com 722 e Belém com 713 exibem números intermediários, ao passo que Macapá com 571 e São Luís com 556 apresentam as médias anuais mais baixas. A Figura 1b mostra os percentuais trimestrais dos casos de dengue em cada capital, permitindo uma análise epidemiológica em termos sazonais sobre a região. Destaca-se o trimestre de JFM como o período de maior incidência de dengue em Manaus (73%), Rio Branco (64%), Belém (55%) e Palmas (46%). No restante do ano, essas capitais exibem percentuais baixos em AMJ (37% em Palmas, 20% em Belém, 17% em Manaus, 12% em Rio Branco) e menores ainda em JAS (10% em Belém, 8% em Palmas, 4% em Manaus, 3% em Rio Branco) e OND (21% em Rio Branco, 15% em Belém, 9% em Palmas e 6% em Manaus). Por outro lado, em São Luís se verifica percentual maior de dengue em AMJ (44%), seguido de JAS (35%), OND (6%) e JFM (15%). As capitais mais ao norte, Boa Vista e Macapá, denotam variações bem distribuídas nos quatro trimestres e, assim, não apresentam sazonalidade pronunciada.

Figura 1 Dengue nas capitais da Amazônia. 

A Figura 2 mostra o índice MEI trimestral de 2001 a 2012, no qual se verificam quatro eventos El Niño (2002/2003, 2004/2005, 2006/2007, 2009/2010) e seis eventos La Niña (2001, 2005/2006, 2007/2008, 2008/2009, 2010/2011, 2011/2012). As correlações entre o índice MEI e o número de casos trimestrais de dengue são mostradas de forma quantitativa na Tabela 1. Em geral, na maior parte das capitais (exceto Macapá) e em todos os trimestres do ano, evidenciam-se correlações negativas, indicando a interpretação de que eventos El Niño (aquecimento no Pacífico) associam-se com incidência reduzida de dengue e, inversamente, episódios La Niña (resfriamento do Pacífico) relacionam-se com incidência intensificada de dengue na região. Considerando a intensidade das correlações com significância estatística em 5%, enfatizam-se os resultados encontrados para Manaus e São Luís, onde há correlações negativas significantes em todos os quatro trimestres do ano. Essas mesmas correlações ocorrem em três trimestres em Belém (AMJ, JAS e OND), em dois trimestres em Palmas (AMJ e JAS) e Rio Branco (JAS e OND) e apenas no trimestre AMJ em Macapá. Boa Vista foi a única capital que não apresentou correlações significantes.

Figura 2 Índice MEI (Multivariate ENOS Index) 2001 a 2012 com os eventos El Niño (círculos vermelhos) e La Niña (círculos azuis). 

Discussão

Os dados de dengue de 2001/2012 demostraram a existência de sazonalidade pronunciada nas capitais da Amazônia, com picos acentuados de janeiro a março (Rio Branco, Manaus, Belém e Palmas) e de abril a junho (São Luís), exceto em Boa Vista e Macapá, onde a dengue ocorre ao longo de todo o ano. Esses resultados são consistentes com análises epidemiológicas em estudos de caso, a exemplo de Belém, com picos da doença em março ⁷, e em Roraima, de maio a agosto ⁸. A dinâmica de transmissão da dengue é multifatorial, envolvendo aspectos socioeconômicos, ecológicos e ambientais, sendo este último relacionado às condições climáticas que interferem no ciclo reprodutivo dos vetores da doença. Os eventos El Niño/La Niña modulam o clima das regiões tropicais, de forma que, em anos de El Niño, devido à redução do volume de chuvas, prolongando o período de estiagem, as condições ambientais necessárias para o desenvolvimento do vetor da dengue não são favorecidas. Por outro lado, em anos de maior volume pluviométrico, com o La Niña, há episódios frequentes de cheias e alagamentos, principalmente em áreas urbanas, o que contribui diretamente para a proliferação de focos do mosquito vetor e, consequentemente, da dengue.

Contudo, é importante frisar que os efeitos das oscilações do ENOS não são homogêneos em todo território amazônico ⁹, e a ocorrência desse fenômeno apenas potencializa ou inibe as condições ambientais pré-existentes, o que pode ser umas das possíveis explicações para os resultados observados em Macapá, o qual, dentre os municípios estudados, apresenta os piores índices de saneamento básico ¹⁰, fator que pode contribuir diretamente para o número de focos ¹¹. Assim, para o Município de Macapá, a frequência da precipitação pode não ser fator modulador, pois a ocorrência de qualquer precipitação, estando ou não relacionada à variação do ENOS, formará pontos de retenção de água com potencial para ser um novo criadouro do vetor. Pesquisas anteriores reportaram relações entre o ENOS e a incidência da dengue na Austrália ¹² e na África ¹³, ao passo que, para a América do Sul, os poucos trabalhos abordaram o problema para a Venezuela ¹⁴, a Colômbia ¹⁵ e o Equador ^16,17. Os resultados do presente trabalho contribuem nessa temática, com evidências de que El Niño e La Niña associam-se com número menor/maior de casos de dengue nas capitais amazônicas. Portanto, esses resultados podem antecipar informações úteis ao planejamento dos órgãos de saúde quando da iminência de tais eventos climáticos.