Sobre
O projeto Arboili monitora buscas online por termos e sintomas relacionados à Dengue, Chikungunya e Síndromes Respiratórias, para apoiar a vigilância epidemiológica e a detecção precoce de surtos no Brasil.
Arboviroses, como dengue e chikungunya, e síndromes respiratórias agudas graves (SRAG) representam desafios persistentes para a saúde pública, devido à sua rápida disseminação, amplitude territorial e ao potencial de sobrecarga nos sistemas de saúde. A detecção precoce de surtos é essencial para orientar respostas eficientes, otimizar recursos e reduzir o impacto dessas doenças sobre a população.
Nos últimos anos, ferramentas digitais como o Google Trends têm se mostrado valiosas aliadas na vigilância epidemiológica. Ao disponibilizar dados agregados sobre a frequência relativa de buscas na internet, o Google Trends reflete o interesse e a preocupação da população em tempo quase real. Diversos estudos no Brasil já demonstraram seu potencial para antecipar aumentos de casos de influenza e dengue, oferecendo um indicador complementar às fontes tradicionais de vigilância.
Nesse contexto, surge o projeto Arboili — uma iniciativa que realiza o monitoramento semanal de buscas por termos e sintomas associados à Dengue, Chikungunya e Síndromes Respiratórias, integrando essas informações a notificações oficiais de saúde pública. O objetivo é contribuir para a vigilância epidemiológica e identificar precocemente tendências que possam indicar novos surtos em diferentes regiões do Brasil.
Combinando dados digitais e epidemiológicos, o Arboili busca fortalecer estratégias de vigilância baseada em evidências, apoiando gestores, pesquisadores e profissionais de saúde no planejamento de ações preventivas e resposta rápida a emergências sanitárias.
Fontes de dados
Casos notificados: dengue, chikungunya e SRAG
Os dados de casos de dengue e chikungunya são obtidos pelo Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), a principal plataforma do Brasil para registro e acompanhamento de doenças de notificação obrigatória. O sistema utiliza formulários padronizados para cada doença, garantindo a coleta de informações essenciais sobre os pacientes e as características clínicas dos casos.
Os dados sobre casos de Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG) — causada por influenza, COVID-19 ou outros vírus — são oriundos do Sistema de Informação da Vigilância Epidemiológica da Gripe (SIVEP-Gripe). As informações são disponibilizadas publicamente pelo OpenDataSUS, o portal oficial de dados abertos do Ministério da Saúde. Diferentemente das notificações de arboviroses registradas no SINAN, o SIVEP-Gripe inclui apenas casos de SRAG que resultaram em hospitalização, proporcionando um retrato mais detalhado dos casos graves dessas infecções.
Buscas online: Google Trends
Os dados sobre interesse público em doenças e sintomas são obtidos a partir do Google Trends. O índice de busca do Google Trends mede a popularidade relativa de um termo ao longo do tempo e em uma região específica. Ele varia de 0 a 100, onde 100 representa o pico de interesse no período analisado e 0 indica interesse mínimo ou ausência de buscas.
Os sintomas característicos de chikungunya, dengue, COVID-19, influenza e SRAG consideram os sintomas mais frequentes e clinicamente relevantes para cada doença. Para refletir melhor o comportamento de busca no Brasil, são incluídas variações populares e regionais dos nomes dos sintomas.
Metodologia
Os dados de notificações de doenças foram agregados por Unidade da Federação (UF) e por semana epidemiológica, permitindo acompanhar a evolução dos casos ao longo do tempo e comparar padrões entre diferentes regiões do país.
Os indicadores de interesse público foram obtidos pelo Google Trends, considerando o índice de buscas dos últimos cinco anos. Como o Google Trends fornece dados em tempo real, aumentos nas pesquisas por termos relacionados a doenças ou sintomas podem sinalizar uma elevação nos casos antes da confirmação oficial, ajudando a antecipar tendências devido ao atraso natural das notificações nos sistemas de vigilância.
Além da comparação visual entre as séries temporais de casos e de interesse em buscas, realizamos análises de Função de Correlação Cruzada (CCF) para avaliar a relação entre os termos pesquisados e as doenças ao longo do tempo. Também identificamos os valores de maior correlação entre cada par de séries e examinamos os principais Assuntos e Pesquisas relacionadas fornecidos pelo Google Trends para cada doença, ampliando a compreensão sobre o comportamento de busca da população.
Equipe
Cláudia T. Codeço
Coordenadora principal • PROCC/FIOCRUZ • InfoDengue
Alexandra R. M. de Almeida
Coordenadora adjunta • PROCC/FIOCRUZ • NLP, processamento e modelagens estatísticas
Marcelo E. Borges
Pesquisador • TI em saúde pública e análise de dados
Dalila M. B. Oliveira
OPAS • Mestrado/IOC
Contato
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