Gestión espacial de riesgos entomoecológicos en Santiago de Cuba

Adrián Palú Orozco, Marcela Vera Sánchez, María Iluminada Orozco González, Ana Lourdes Brito Moreno

Texto completo:

PDF HTML

Resumen

Se realizó un estudio observacional y descriptivo, de tipo ecológico, en el municipio de Santiago de Cuba, en el año 2015, con el propósito de identificar la existencia de patrones espaciales respecto a la infestación por Stegomyia aegypti y así desarrollar un análisis pronóstico espacial al respecto.  Para ello se utilizaron variables simples y complejas, resumidas y con utilización de paradigmas de la complejidad (redes neuronales y gestión geoespacial).  Se observó que la dispersión aleatoria de Stegomyia aegypti condiciona patrones difusos de la infestación, mayormente definida por la dinámica social, más que por las propias características biológicas del vector.  De igual modo, la utilización dela Epidemiología panorámica proveyó nuevas aristas de conocimientos en el análisis del problema.

Palabras clave

epidemiología panorámica, ecoepidemiología, redes neuronales, análisis espacial, dengue, Stegomyia aegypti.

Referencias

Rodríguez Morales AJ. Ecoepidemiología y epidemiología satelital: nuevas herramientas en el manejo de problemas en salud pública. Rev Perú Med Exp Salud Pública. 2005 [citado 21 Jul 2015]; 22(1). Disponible en: http://www.scielo.org.pe/ scielo.php?pid=S1726-46342005000100009&script=sci_arttext

Meentemeyer RK, Haas SE, Vaclavik T. Landscape epidemiology of emerging infectious diseases in natural and human-altered ecosystems. Annu Rev Phytopathol. 2012; 50: 379-402.

Hantsch L, Bien S, Radatz S, Braun U, Auge H, Bruelheide H. Tree diversity and the role of non-host neighbour tree species in reducing fungal pathogen infestation. J Ecol. 2014; 102(6): 1673-87.

Estep LK, Sackett KE, Mundt CC. Influential disease foci in epidemics and underlying mechanisms: a field experiment and simulations. Ecological Applications. 2014; 24(7): 1854-62.

Niño L. Interpolación espacial de la abundancia larval de Aedes aegypti para localizar focos de infestación. Rev Panam Salud Pública. 2011 [citado 8 Ago 2015]; 29(6): 416-22. Disponible en: http://www.scielosp.org/ scielo.php?script=sci_a rttext&pid= S1020-49892011000600006

Lagrotta MT, Silva Wda C, Souza-Santos R. Identification of key areas for Aedes aegypti control through geoprocessing in Nova Iguaçu, Rio de Janeiro State, Brazil. Cad Saude Publica. 2008; 24(1): 70–80.

Nnadi Nnaemeka E, Nimzing Loha, Ojogba Okolo M, Onyedibe Kenneth I. Landscape epidemiology: An emerging perspective in the mapping and modelling of disease and disease risk factors. Asian Pacific Journal Tropical Disease. 2011 [citado 8 Ago 2015]; 1(3): 247-50. Disponible en: http://www.dpi.inpe.br/Miguel/Michelle/ Referencias/Emmanuel_et_al_Landscape_epidemiology_2011.pdf

Redes neuronales de Kohonen [citado 8 Jul 2015]. Disponible en: http://www.dma.fi. upm.es/docencia/cursosanteriores/02-03/segundociclo/ redesdeneuronas/ Temas/5 Competitivas.pdf

Reisen WK. Landscape epidemiology of vector-borne diseases. Annu Rev Entomol. 2010; 55: 461-83.

Ciota AT, Kramer LD. Vector-virus interactions and transmission dynamics of West Nile virus. Viruses. 2013; 5(12): 3021-47.



Añadir comentario