Modelado del efecto de la variabilidad climática local sobre la transmisión de dengue en Medellín (Colombia) mediante análisis de series temporales

Abstract

RESUMEN: Introducción. El dengue es una enfermedad de transmisión vectorial de gran impacto en la salud pública. La transmisión del dengue es afectada por factores entomológicos, socioculturales y económicos. Además, la variabilidad climática juega un importante papel en la dinámica de transmisión. Un amplio consenso científico ha indicado que la fuerte asociación entre la enfermedad y las variables climáticas podría ser empleada para desarrollar modelos que expliquen la incidencia de la enfermedad. Objetivo. Desarrollar un modelo que permita comprender la dinámica de transmisión del dengue en Medellín y predecir incrementos en la incidencia de la enfermedad. Materiales y métodos. Se empleó la incidencia de dengue como variable dependiente y como variables independientes, los factores climáticos (temperatura máxima, media y mínima, humedad relativa y precipitación) registrados a escala semanal. Se utilizó el programa Expert Modeler para desarrollar un modelo que explique mejor el comportamiento de la enfermedad. Mediante modelos ARIMA, se seleccionaron las variables climáticas que tuvieron una relación significativa con la variable dependiente. Resultados. El 34 % de la variabilidad observada se explicó por el modelo. La precipitación fue la variable climática que mostró una asociación estadísticamente significativa con la incidencia del dengue, pero con un rezago de 20 semanas. Conclusiones. La transmisión del dengue en Medellín se vio afectada por la variabilidad climática, en particular, por la precipitación. La fuerte asociación entre el dengue y la precipitación permitió construir un modelo que ayuda a comprender la dinámica de transmisión, información que será de gran utilidad para el desarrollo de adecuadas y oportunas estrategias de control.

ABSTRACT: Introduction: Dengue fever is a major impact on public health vector-borne disease, and its transmission is influenced by entomological, sociocultural and economic factors. Additionally, climate variability plays an important role in the transmission dynamics. A large scientific consensus has indicated that the strong association between climatic variables and disease could be used to develop models to explain the incidence of the disease. Objective: To develop a model that provides a better understanding of dengue transmission dynamics in Medellin and predicts increases in the incidence of the disease. Materials and methods: The incidence of dengue fever was used as dependent variable, and weekly climatic factors (maximum, mean and minimum temperature, relative humidity and precipitation) as independent variables. Expert Modeler was used to develop a model to better explain the behavior of the disease. Climatic variables with significant association to the dependent variable were selected through ARIMA models. Results: The model explains 34% of observed variability. Precipitation was the climatic variable showing statistically significant association with the incidence of dengue fever, but with a 20 weeks delay. Conclusions: In Medellin, the transmission of dengue fever was influenced by climate variability, especially precipitation. The strong association dengue fever/precipitation allowed the construction of a model to help understand dengue transmission dynamics. This information will be useful to develop appropriate and timely strategies for dengue control.