| Summary: | Neste estudo, baseado na análise de séries temporais para um período de 8 anos, correlacionou-se os casos de dengue com as variáveis climáticas das cidades da Baixada Santista (sudeste brasileiro) e de Cingapura (sudeste asiático). O estudo foi feito com o uso de um modelo de regressão de Poisson (MRP), que considera os casos de dengue como a variável dependente e as variáveis climáticas: precipitação, temperatura (máxima e mínima) e umidade relativa (máxima e mínima) como as variáveis independentes. Também foi utilizada a Análise de Componentes Principais (ACP) para escolher as variáveis que influenciam no aumento do número de casos de dengue nas cidades estudadas. A CP1 (componente principal 1) foi representada pelas temperaturas (máxima e mínima) e a precipitação e a CP2 (componente principal 2) pela umidade relativa (máxima e mínima). Calculou-se o acréscimo dos novos casos de dengue e o risco relativo de ocorrência da doença por influência de cada uma das variáveis climáticas. Na Baixada Santista, os maiores valores de precipitação e temperatura ocorrem nos meses de dezembro e janeiro (verão) e o aumento dos casos de dengue ocorre nos meses de março a maio (outono). Para Cingapura, a diminuição da precipitação e o aumento da temperatura ocorrem nos meses de março a maio (pré-monção de sudoeste), e, portanto, observa-se o aumento dos casos de dengue nos meses de junho a outubro (monção de sudoeste). Os resultados foram: em Cingapura, para 2oC a 10oC de variação na temperatura (máxima e mínima), houve um aumento médio dos casos de dengue de 22,2% a 184,6% (máxima) e de 26,1% a 230,3% (mínima). O risco relativo médio foi de 1,2% a 2,9% e de 1,3% a 3,3%, respectivamente. Para precipitação, a variação de 5mm a 55mm, houve o aumento dos casos de dengue de 5,6% a 83,2%, sendo e o risco relativo médio foi de 1,06% a 1,83%. A umidade relativa após a análise de correlação foi descartada no uso do modelo de regressão de Poisson por apresentar uma correlação muito baixa. Para a Baixada Santista, a variação da temperatura de 2oC a 10oC apresentou um acréscimo médio nos casos de dengue de 19,6% a 154,4% (máxima) e de 18,2% a 145,4% (mínima). O risco relativo médio foi de 1,20% a 2,54% e de 1,18% a 2,45%, respectivamente. A variação da precipitação de 5mm a 55mm apresentou um aumento dos casos de dengue de 3,92% a 53,10%. A umidade relativa mínima variando de 2% a 10%, o acréscimo dos casos de dengue foi 7,7% a 49,4%, sendo que o risco relativo foi de 1,08% a 1,49%. Assim, após várias análises, a temperatura mínima foi um dos preditores para ocorrência do aumento dos casos de dengue em Cingapura, sendo que há uma influência bem particular da precipitação, na qual, atua significativamente no período seco (pré-monção de sudoeste). Enquanto que na Baixada Santista as influências mais significativas foram da temperatura (máxima e mínima) e precipitação, que desenvolvem conjuntamente um bom cenário de atuação do vetor no período do outono === In this study, based on time series analysis for a period of eight years, correlated dengue cases with climatic variables in the cities of Santos (southeastern Brazil) and Singapore (Southeast Asia). The study was done using a Poisson regression model (PRM), which considers the cases of dengue as the dependent variable and climatic variables: precipitation, temperature (maximum and minimum) and relative humidity (maximum and minimum) as the independent variables. Also we used the Principal Component Analysis (PCA) to select the variables that influence the increase in the number of dengue cases in the cities studied. The PC1 (principal component 1) was represented by the temperatures (maximum and minimum) and precipitation and the PC2 (principal component 2) the relative humidity (maximum and minimum). We calculated the addition of new dengue cases and relative risk of disease influenced by each variable climate. In Baixada Santista, the highest values of precipitation and temperature occur in the months of December and January (summer) and the increase in dengue cases occur in the months from March to May (autumn). For Singapore, the decrease in precipitation and temperature increase occurring in the months March to May (southwest inter-monsoon) and hence there is an increase of dengue cases in the months from June to October (southwest monsoon). The results were in Singapore for 2oC to 10oC change in temperature (maximum and minimum), there was an average increase of dengue cases from 22.2% to 184.6% (maximum) and 26.1% at 230 3% (minimum). The average relative risk was 1.2% to 2.9% and 1.3% to 3.3%, respectively. For precipitation, the range of 5mm to 55mm, there was an increase of dengue cases from 5.6% to 83.2%, with and average relative risk was 1.06% to 1.83%. The relative humidity after the correlation analysis was discarded in the use of Poisson regression model for presenting a very low correlation. For Baixada Santista, the variation of temperature of 2oC to 10oC showed an average increase in the dengue cases from 19.6% to 154.4% (maximum) and 18.2% to 145.4% (minimum). The average relative risk is 1.20% to 2.54% and 1.18% to 2.45%, respectively. The variation in the precipitation of 5mm to 55mm showed an increase in dengue cases from 3.92% to 53.10%. The minimum relative humidity ranging from 2% to 10%, the increase of dengue cases was 7.7% to 49.4%, and the relative risk was 1.08% to 1.49%. Thus, after several analyzes, the minimum temperature was one of the predictors for the occurrence of the increase of dengue cases in Singapore, and there is a very particular influence of the precipitation, in which it acts significantly in the dry season (southwest inter-monsoon). While in Baixada Santista were the most significant influences of temperature (maximum and minimum) and precipitation, which jointly develop a good field of action of the vector in the autumn
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