El papel del clima en la incidencia del dengue en Cali

El Dengue es una enfermedad viral que se transmite por el mosquito Aedes Aegypti. Es común en regiones cálidas y húmedas de todo el mundo. Cuando un mosquito infectado pica a una persona, el virus puede entrar en su torrente sanguíneo, lo que provoca síntomas como fiebre alta, náuseas, vómitos, erupciones y dolor en los ojos, músculos y articulaciones. En casos severos, puede causar hemorragias internas e incluso ser mortal.

Cada año hay alrededor de 50 millones de casos de dengue reportados a nivel global. Aproximadamente 2.5 mil millones de personas viven en áreas donde el dengue es común. En Cali, una ciudad de Colombia, el dengue ocurre con frecuencia. El promedio anual es cerca de 100 casos por cada 100,000 residentes.

#Impacto del clima en la propagación del dengue

El clima juega un papel importante en cómo se reproducen y crecen los mosquitos. Las temperaturas más cálidas llevan a un desarrollo más rápido de las larvas de mosquito. La lluvia también afecta dónde pueden reproducirse los mosquitos, ya que necesitan agua estancada para que sus huevos sobrevivan. Sin embargo, demasiada lluvia puede ser perjudicial para las poblaciones de mosquitos, ya que las larvas y pupas no pueden sobrevivir en condiciones inundadas. Además, el fenómeno de El Niño puede influir en los casos de dengue durante varios meses, dependiendo de la zona.

#Análisis de la incidencia del dengue

Se han utilizado diferentes modelos estadísticos para estudiar la incidencia del dengue. Entre ellos, se prefiere el modelo binomial negativo porque no asume que la media y la varianza de los datos sean iguales, lo que es más realista para datos del mundo real. Los investigadores han encontrado que la temperatura y la humedad son factores importantes para predecir los casos de dengue.

En Cali, se han tomado varias medidas para controlar el dengue. En 2022, las actividades incluyeron inspecciones de sitios, visitas a hogares para encontrar y eliminar lugares de reproducción, campañas de concienciación, control biológico y fumigaciones. Para 2023, el Departamento de Salud Pública se enfocará en iniciativas de educación y prevención. Se necesita investigación continua para entender cómo el clima afecta el dengue y evitar picos en los casos y mejorar las estrategias de control.

#Objetivo del estudio

Esta investigación tuvo como objetivo analizar cómo el clima afecta los casos de dengue en Cali e identificar cualquier retraso en su relación. Al examinar esta conexión a través de métodos estadísticos, esperábamos entender el papel de los patrones climáticos en la incidencia del dengue.

#Área de estudio

Cali es la capital del Valle del Cauca en Colombia y es la tercera ciudad más grande del país. Está situada en un valle formado por la cordillera de los Andes y tiene una altitud promedio de 1,000 metros sobre el nivel del mar. La ciudad disfruta de un clima cálido y húmedo, con temperaturas promedio de alrededor de 24°C. La Clasificación Climática de Köppen clasifica su clima como tropical con veranos secos.

Las montañas de los Andes occidentales ayudan a bloquear el aire húmedo del océano Pacífico, aunque algunos vientos marítimos aún llegan a la ciudad. Las precipitaciones anuales varían, con algunas áreas recibiendo tan solo 900 mm y otras hasta 1,800 mm, promediando alrededor de 1,483 mm para la mayor parte del área metropolitana. Las estaciones secas son típicamente de diciembre a febrero y de julio a agosto, mientras que de marzo a mayo y de septiembre a noviembre suelen ser más húmedas.

#Recolección de datos

Para este estudio, usamos datos mensuales sobre casos de dengue desde enero de 2015 hasta diciembre de 2021 proporcionados por el Departamento de Salud Pública de Cali. También recolectamos datos sobre factores climáticos, incluyendo temperaturas máximas, mínimas y promedio, precipitación y humedad para el mismo período del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales.

#Métodos estadísticos

#Regresión de Bosque Aleatorio

Para manejar datos faltantes, utilizamos una técnica llamada regresión de bosque aleatorio. Este método construye múltiples árboles de decisión basados en diferentes muestras de nuestros datos, permitiendo predicciones más confiables para valores continuos. Es particularmente efectivo al tratar con grandes conjuntos de datos.

#Análisis de correlación

Realizamos un análisis de correlación rezagada para ver cómo los factores climáticos impactaron la incidencia del dengue a lo largo del tiempo. Este método ayuda a identificar los mejores predictores para nuestros modelos de regresión. Para evitar problemas con múltiples variables, también realizamos un Análisis de Componentes Principales (PCA) para reducir la dimensionalidad.

#Análisis de componentes principales

PCA ayuda a simplificar los datos creando nuevas variables que combinan las variables originales mientras retienen la mayor parte de la información esencial. Usamos PCA para explorar la correlación entre factores climáticos y reducir el número de variables en nuestro análisis.

#Modelos de regresión

Dado que los conteos de incidencia del dengue son datos que siguen patrones específicos, consideramos tres modelos de regresión: Poisson, binomial negativo y Poisson-inversa gaussiana. El modelo de Poisson es comúnmente utilizado para datos de conteo, pero asume igualdad de media y varianza, lo cual a menudo no es cierto en situaciones de la vida real. El modelo binomial negativo ajusta esta suposición, lo que lo hace más adecuado para datos sobredispersos, que es común con los casos de dengue.

Para nuestro análisis, se prefirió el modelo binomial negativo debido a su mejor ajuste a los datos.

#Imputación de datos

Los datos faltantes son un desafío común en la investigación climática. Para abordar esto, utilizamos el método de regresión de bosque aleatorio para llenar los vacíos basados en información de estaciones meteorológicas cercanas con registros más completos. Este enfoque nos permitió crear un conjunto de datos más completo para el análisis.

#Análisis de correlación rezagada

Los casos de dengue en Cali a menudo tienen períodos de baja y alta incidencia. Encontramos que el efecto de los factores climáticos no es inmediato, por lo que analizamos correlaciones a lo largo del tiempo, teniendo en cuenta los retrasos.

Por ejemplo, descubrimos que la lluvia de hace cinco meses se correlacionó negativamente con los casos de dengue. La temperatura máxima también mostró un retraso similar. Este retraso en los efectos puede atribuirse al ciclo de vida del mosquito Aedes aegypti.

#Resultados del análisis de componentes principales

Usando PCA, analizamos cómo se relacionan los factores climáticos entre sí. El análisis indicó que podríamos simplificar nuestro modelo seleccionando variables específicas para representar grupos más grandes de factores relacionados. Por ejemplo, elegimos variables de temperatura media en diferentes rezagos para evitar redundancias.

#Comparación de modelos de regresión

Comparamos nuestros tres modelos de regresión, enfocándonos en la desviación y el criterio de información de Akaike (AIC) como estándares para la evaluación del modelo. El modelo binomial negativo fue el que mejor se desempeñó para nuestros datos.

#Hallazgos del modelo de regresión

Los resultados mostraron que un aumento en la temperatura media mensual de un grado podría llevar a un aumento significativo en los casos de dengue-alrededor del 45% después de tres meses y del 64% después de cinco meses. Este aumento es preocupante, especialmente a la luz del cambio climático y el potencial de temperaturas más cálidas.

El modelo binomial negativo proporcionó una buena predicción de la incidencia del dengue; sin embargo, hubo algunas discrepancias. Los picos en los casos no se predijeron con precisión, probablemente debido a factores externos específicos como la pandemia de COVID-19.

#Conclusión

Los hallazgos del estudio subrayan la importancia del clima en la predicción de la incidencia del dengue en Cali. Entender estas relaciones puede ayudar a dar forma a estrategias de salud pública para controlar la propagación de la enfermedad.

La investigación futura debería centrarse en mejorar los métodos de recolección de datos, ampliar el marco temporal para el análisis y considerar la naturaleza autorregresiva de la incidencia del dengue al examinar tendencias de casos pasados.

Al profundizar en nuestra comprensión de cómo el clima afecta la propagación del dengue, podemos prepararnos mejor para posibles brotes y salvaguardar la salud pública en las regiones afectadas.