As doenças zoonóticas e o aumento do comércio internacional de carne de aves no Brasil resultaram em um acréscimo na demanda por sistemas de vigilância. A preocupação com a vigilância de alguns patógenos como Influenza Aviária e Doença de Newcastle ganham destaque, uma vez que oferecem risco a saúde animal e humana. Os recursos humanos e financeiros disponíveis para apoiar os serviços de vigilância do governo podem ser limitados, sistemas de vigilância baseados em riscos podem gerar uma melhor relação custo-efetividade. O objetivo deste projeto constituiu na reestruturação do sistema de vigilância para influenza Aviária e doença de Newcastle, tendo como modelo o Estado de Santa Catarina, considerando um desenho baseado em risco, de modo a favorecer a detecção precoce da doença no caso de sua introdução. Foram utilizados dados de cadastros de produtores comerciais e não comerciais, rotas de aves migratórias e registros de movimentação entre as propriedades. Com base nas informações obtidas, um modelo matemático foi implementado para simular a dispersão do vírus Influenza Aviária de alta patogenicidade dentro das propriedades e entre as mesmas. A sensibilidade do sistema de vigilância baseado em risco foi calculada utilizando árvores de cenário e posteriormente estimamos seu desempenho para detecção precoce. Acreditamos que a abordagem descrita neste projeto melhore a relação custo-efetividade para a detecção precoce de Influenza Aviária e doença de Newcastle.

Zoonotic diseases and the increase in the international poultry meat trade in Brazil have resulted in an increased demand for surveillance systems. The concern with surveillance of some pathogens such as Avian Influenza and Newcastle Disease gain significance, since they offer risk to animal and human health. The human and financial resources available to support government surveillance services may be limited, risk- based surveillance systems may generate better cost-effectiveness. The objective of this project was to restructure the surveillance system for Avian Influenza and Newcastle disease, taking the state of Santa Catarina as a model, considering a risk- based design, in order to favour early detection of the disease in case of its introduction. Data from registers of commercial and non-commercial producers, routes of migratory birds and records of movements between premises were used. Based on the information obtained, a mathematical model was implemented to simulate the dispersion of the highly pathogenic Avian Influenza virus within and between premises. We calculated the sensitivity of the risk-based surveillance system using scenario trees and subsequently estimated its performance for early detection. We believe that the approach described in this project improves the cost-effectiveness for early detection of Avian Influenza and Newcastle disease.