Análisis de series temporales y geoespacial del dengue en el área Andina y Caribe colombiana
DOI:
https://doi.org/10.33610/28059611.170Palabras clave:
dengue, estudios de series temporales, geografía médica, salud ambiental, epidemiologíaResumen
Introducción. La OMS establece que la letalidad por dengue no debe superar el 0,05 %, dado que es prevenible mediante actividades de saneamiento básico y manejo clínico de la enfermedad según lineamientos internacionales. En Colombia, la letalidad por dengue fue del del 0,12 % en 2016, por lo cual es recomendable evaluar la dinámica de la enfermedad y su relación con variables meteorológicas. El objetivo fue evaluar los componentes del análisis de series temporales e identificar zonas de riesgo para la planeación de estrategias para la vigilancia y el control del dengue. Metodología. Estudio de series temporales (2008- 2018) con componente analítico geoespacial. Se determinaron los componentes de tendencia, fluctuación cíclica y relación del índice estacional, en contraste con la temperatura y la precipitación a través del análisis de series de tiempo. Se desarrolló un modelo de análisis espacial utilizando variables meteorológicas explicativas de naturaleza cuantitativa. Se aplicó una regresión binomial para desarrollar un modelo geográfico predictivo de riesgo, mediante R y ArcGIS Pro. Resultados. Se identificó que la tendencia de dengue es creciente en el 47 % (52) de los 111 municipios analizados y que se presenta ciclicidad en el 53 % (59) de estos. En el modelo de regresión las variables precipitación, temperatura y altitud fueron estadísticamente significativas (p < 0,05) respecto a la variable tasa de incidencia, confirmando que existe variabilidad geográfica de mayor riesgo en Bolívar (Dique), el noroeste del Magdalena, la depresión Momposina, la Mojana, Córdoba, el Alto y Bajo San Jorge, el Urabá Antioqueño, Bajo Cauca, Suroeste y noroeste antioqueño, el Magdalena Medio y en Tolima y Huila. Conclusión. Se identificaron regiones con mayor riesgo respecto al análisis de series temporales e influencia de variables climáticas en donde se deben priorizar acciones integrales de control y respuesta.Referencias bibliográficas
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