29:null 2a:["$","title",null,{"children":"A Dengue no Brasil | UNICEF BRASIL - Dengue Project | Observable"}] 2f:T8c6,A dengue é uma arbovirose transmitida pelo mosquito Aedes aegypti, que acomete principalmente países de [clima tropicais](https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/dengue-and-severe-dengue) e pode causar sintomas leves, graves e até a morte. Estima-se que de 2008 a 2017 a Dengue tenha sido responsável somente no Brasil por custos diretos e indiretos a economia brasileira que que podem variar entre [2.4 à 6.7 bilhões de dólares](https://doi.org/10.1016/j.jval.2018.04.1050). Neste período, 8,3 milhões de casos de dengue foram tratados em ambulatório, 600 mil em hospitais e foram relatadas 6 mil mortes. Nas crianças a dengue pode ser assintomática, ou, em um primeiro contato causar sintomas mais leves. O que muitas vezes faz com que não seja diagnosticada. Em um estudo antigo em crianças em idade escolar no Rio de Janeiro (1987), 33% apresentaram anticorpos contra a Dengue, indicando contato anterior com o vírus, [mesmo com os pais declarando que nunca haviam tido a doença](https://www.scielo.br/j/jped/a/QyKrZ5RTBtwgKNYrKmpvmvH/?lang=pt). E apesar destes dados, possivelmente, terem se alterado significativamente com o tempo, é inegável que ainda hoje as taxas de vigilância sobre contágio em crianças poderiam melhorar substancialmente. Contudo, quando falamos de variantes mais agressivas da doença, as crianças se encontram desproporcionalmente em vulnerabilidade. Justamente pelo fato de que infecções sucessivas são as principais culpadas por quadros graves de Dengue, principalmente sua variante hemorrágica, crianças não diagnosticadas podem sofrer consequências severas de contatos sucessivos com o vírus. Em 2019 em uma análise no hospital de Urgência de Sergipe [95% dos afligidos por complicações derivadas da dengue eram crianças com até 14 anos](https://www.se.gov.br/noticias/saude/infectologista_da_dicas_de_como_identificar_sinais_de_dengue_em_criancas) (73 dos 75 casos). Além disso, em alguns países asiáticos as crianças atingiram a triste marca de representar [quase metade de todas as fatalidades causadas por Dengue](https://www.theguardian.com/global-development/2019/sep/12/hundreds-of-children-die-in-philippine-dengue-epidemic-as-local-action-urged). 30:T460,Desde 2017, a partir da ocorrência de um surto de Zika e chicungunha no Brasil, o UNICEF Brasil iniciou um esforço para aumentar sua atuação no monitoramento para compreensão de como tais epidemias afetam as populações mais vulneráveis. Ao longo dos anos que se passaram o UNICEF Brasil atuou no fortalecimento de parcerias públicas e privadas para aperfeiçoar a disponibilidade de dados para a elaboração e implementação de estratégias de combate a epidemias de doenças transmitidas por vetores. Esse esforço culminou, em 2020 em uma colaboração com pesquisadores da Universidade de Notre Dame (EUA), em que se iniciou um trabalho de desenvolvimento de um Modelo Computacional para a predição de epidemias de Dengue no território brasileiro ao nível estadual. Ao longo deste projeto, foi desenvolvido um modelo epidemiológico mecanístico do tipo SEIR (link de referência) para a dinâmica de propagação semanal de casos de Dengue ao longo do ano, e o UNIECF iniciou a exploração de modelos de [Deep Learning](https://pt.wikipedia.org/wiki/Aprendizagem_profunda) para o mesmo objetivo. 31:T462,Ser capaz de prever o número de casos de dengue ao longo do ano, e principalmente, as tendências epidemiológicas ao longo do tempo, facilitam a tomada de decisão para gestores e técnicos na área da vigilância em saúde pública. Abaixo são descritos alguns exemplos de aplicação deste tipo de ferramenta preditiva: - Apoio na criação de alertas e promoção de ações preventivas que podem antecipar cenários futuros particularmente alarmantes. - Auxílio na mensuração e avaliação dos efeitos de medidas preventivas implementadas. Isso pode ser realizado, por meio da comparação entre o número de casos esperados e o número de casos de observados durante um período de interesse. Para isso, é necessário um bom modelo preditivo para se quantificar a expectativa de casos e avaliar o quanto eles foram mitigados pela intervenção aplicada. - Promoção de estudos e entendimento sobre possíveis fatores sociais e ambientais associados, como fatores como o aquecimento global, impactos ambientais causados por grandes empreendimentos, políticas públicas de prevenção e controle, etc. 32:T513,html` `33:Tab4,drawStateCols = function($svg) { const cols = $svg .selectAll('.g-vis') .data([1]) .join('g') .classed('g-vis', true) .attr("transform", `translate(${margin.col.l}, ${margin.col.t})`) .selectAll('rect'); const axis = $svg .selectAll('.g-axis') .data([1]) .join('g') .classed('g-axis', true) .attr("transform", `translate(${margin.col.l}, ${margin.col.t})`) const x = axis.selectAll('.g-axis-x'); const y = axis.selectAll('.g-axis-y'); const xAxis = d3 .axisBottom(scaleColumnX) .tickSizeOuter(0) .tickSizeInner(0) const yAxis = d3 .axisLeft(scaleColumnY); return (transition) => { const dataIn = Array.from(casesby100T) .map(d => ({ DATE: d[0], CASES_BY_100T: d[1].get(estado)[0].CASES_BY_100T })) .sort((a, b) => a.DATE - b.DATE); scaleColumnX.domain(dataIn.map(d => d.DATE)) scaleColumnY.domain([0, d3.max(dataIn, d => d.CASES_BY_100T)]); const barSize = scaleColumnX.bandwidth(); xAxis .tickValues(dataIn.filter((d,i) => { if (groupBy === 'Trimestre') { const year = d.DATE.slice(0,4); const quarter = d.DATE.slice(4); return +quarter === 1 && +year % 2 === 0 } return i % 2 === 0; }).map(d => d.DATE)) .tickFormat(d => { if (groupBy === 'Trimestre') { return d.slice(0,4); } return d; }) cols.data(dataIn) .join('rect') .attr('x', d => scaleColumnX(d.DATE)) .attr('width', barSize) .attr('fill', '#1CABE2') .on('mouseenter', (event, d) => showBarTooltipOnEnter(event, d, '.state-cols-tooltip')) .on('mouseleave', (event, d) => hideBarTooltipOnLeave(event, d, '.state-cols-tooltip')) .transition() .attr('y', d => scaleColumnY(d.CASES_BY_100T)) .attr('height', d => colH - scaleColumnY(d.CASES_BY_100T)) // .on('mouseleave', (event, d) => { // hideMapTooltipOnEnter(event, d); // }); const $xAxis = x.data([1]) .join('g') .classed('g-axis-x', true) .attr("transform", `translate(0, ${colH})`) .call(xAxis); const $yAxis = y.data([1]) .join('g') .classed('g-axis-y', true) .call(yAxis); $yAxis.selectAll('.domain').remove() if (groupBy === 'Trimestre') { $xAxis.selectAll('.tick text').attr('dx', `${1.5 * barSize}`); } $xAxis .selectAll('.tick') .selectAll('rect') .data(d => groupBy === 'Trimestre' ? 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