O objetivo deste estudo foi encontrar um modelo para estimar a incidência da síndrome gripal com base nos termos de busca relacionados recolhidos pelo Google Trends (GT). Os dados de monitoramento de síndrome gripal entre 2012 e 2013 foram obtidos no Sistema Nacional de Vigilância de Saúde da Argentina. As pesquisas na Internet foram feitas baseando-se no banco de dados do GT usando 6 termos: gripe, febre, tosse, dor de garganta, paracetamol e ibuprofeno. Um modelo de regressão de Poisson foi desenvolvido valendo-se de dados de 2012. O modelo foi ajustado e validado com dados de 2013 e comparado com os resultados da ferramenta Google Flu Trends (GFT). A incidência de síndrome gripal mostrou uma forte correlação com estimativas do GT (r = 0,927) e GFT (r = 0,943). No entanto, o GFT superestimou o pico de incidência por quase o dobro, e o modelo baseado no GT subestimou o pico de incidência por um fator de 0,7. Esses resultados demonstram a utilidade do GT como um suplemento para a vigilância da influenza
Gripe Humana; Modelos Epidemiológicos; Incidência
