Investigaciones Geográficas

Análisis espacial de un índice pupal de Aedes aegypti: una configuración del riesgo de transmisión de arbovirosis

Larry Niño, Juliana Andrea Morales Monje, Mirley Castro-Salas, Lucas Alcalá

Resumen

El presente trabajo aborda un análisis espacial de un índice pupal (IP) de Aedes aegypti para establecer la aplicabilidad de la información geográfica y evaluar el riesgo de transmisión de arbovirosis en una localidad específica. Se obtuvo el IP y los índices de infestación tradicionales de larvas de Aedes aegypti en 366 viviendas, en una inspección del municipio de Tena (Cundinamarca, Colombia). La obtención de datos georreferenciados permitió analizar espacialmente las variables consideradas, con base en interpolaciones realizadas en un Sistema de Información Geográfica (SIG). Se contabilizaron 1.211 habitantes y se inspeccionaron 617 depósitos. Acorde con la clasificación de depósitos, los tanques bajos fueron los más frecuentes (51,0 %) y los más productivos, aportando el 93,3 % de las pupas. El índice de pupas por persona estimado en la localidad fue de 0,4. Se describe la heterogeneidad espacial del riego de transmisión de arbovirosis y de sus componentes. La implementación de la representación cartográfica de índices pupales, sumado a un análisis de riesgo de transmisión de arbovirosis, de acuerdo a la vulnerabilidad humana y la amenaza vectorial, constituyen aportes importantes a las estrategias de control y prevención, permitiendo una gestión optimizada de recursos por parte de los entes territoriales.

Palabras clave

Aedes aegypti; arbovirosis; análisis espacial; prevención y control; Colombia.

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Referencias

Albrecht, J. (2007). Key concepts & techniques in GIS. https://doi.org/10.4135/9780857024442

Alcalá, L., Quintero, J., González-Uribe, C., & Brochero, H. (2015). Productividad de Aedes aegypti (L.) (Diptera: Culicidae) en viviendas y espacios públicos en una ciudad endémica para dengue en Colombia. Biomédica, 35(2), 258-68. http://dx.doi.org/10.7705/biomedica.v35i2.2567

Arboleda, S.S., Jaramillo-O, N.N., & Peterson, A.T. (2011). Spatial and temporal dynamics of Aedes aegypti larval sites in Bello, Colombia. Journal of Vector Ecology, 37(1), 37-48. https://doi.org/10.1111/j.1948-7134.2012.00198.x

Barcellos, C. (2003). Unidades y escalas en los análisis espaciales en salud. Revista Cubana de Salud Pública, 29(4).

Chang, K. (2006). Introduction to Geographic Information Systems. New York: McGraw-Hill.

Chang, A., Parrales, M., Jimenez, J., Sobieszczyk, M., Hammer, S., Copenhaver, D., & Kulkarni, R.P. (2009). Combining Google Earth and GIS mapping technologies in a dengue surveillance system for developing countries. International Journal of Health Geographics, 8,49. https://doi.org/10.1186/1476-072X-8-49

Connor, M.E., & Monroe, W.M. (1923). Stegomyia indices and their value in yellow fever control. The American Journal of Tropical Medicine and Hygiene, 1-3(1), 9-19. https://doi.org/10.4269/ajtmh.1923.s1-3.9

Corrêa, P.R.L., França, E., & Bogutchi, T.F. (2005). Infestação pelo Aedes aegypti e ocorrência da dengue em Belo Horizonte, Minas Gerais. Revista de Saúde Pública, 39, 33-40. https://doi.org/10.1590/S0034-89102005000100005

Coy, M. (2010). Los estudios del riesgo y de la vulnerabilidad desde la geografía humana. Su relevancia para América Latina. Población y Sociedad, 17,9-28.

Eisen, R.J., & Eisen, L. (2008). Spatial modeling of human risk of exposure to vector-borne pathogens based on epidemiological versus arthropod vector data. Journal of Medical Entomology, 45(2), 181-192.

ESRI. (2011). ArcGIS desktop: release 10 [Internet]. Redlands: Environmental Systems Research Institute. Recuperado de https://www.esri.com/es-es/home

Focks, D. (2003). A review of entomological sampling methods and indicators for dengue vectors. Geneva: WHO.

Focks, D.A., Brenner, R.J., Hayes, J., & Daniels, E. (2000). Transmission thresholds for dengue in terms of Ades aegypti pupae per person with discussion of their utility in source reduction efforts. The American Journal of Tropical Medicine and Hygene, 62(1), 11-18. https://doi.org/10.4269/ajtmh.2000.62.11

Focks, D.A., & Alexander, N. (2006). Multicountry study of Aedes aegypti pupal productivity survey methodology: findings and recommendations. World Health Organization and Special Programme for Research and Training in Tropical Diseases. Geneva, Switzerland: World Health Organization.

Halstead, S. (2008). Dengue Virus–Mosquito Interactions. Annual Review of Entomology, 53, 273-91. https://doi.org/10.1146/annurev.ento.53.103106.093326

Instituto Nacional de Salud (INS) (2018). Boletín Epidemiológico Semanal. Semana Epidemiológica 52 de 2018. Recuperado de https://www.ins.gov.co/buscadoreventos/BoletinEpidemiologico/2018%20Bolet%C3%ADn%20epidemiol%C3%B3gico%20semana%2052.pdf

Islam, S., Haqueb, E., Hossainc, S., & Rochond, K. (2019). Role of container type, behavioural, and ecological factors in Aedes pupal production in Dhaka, Bangladesh: An application of zero-inflated negative binomial model. Acta Trópica, 193,50-59. https://doi.org/10.1016/j.actatropica.2019.02.019

Kyle, J., & Harris, E. (2008). Global spread and persistence of dengue. Annual Review of Microbiology, 62, 71-92. https://doi.org/10.1146/annurev.micro.62.081307.163005

Koch, T. (2009). Social epidemiology as medical geography: back to the future. GeoJournal, 74(2), 99-106. https://doi.org/10.1007/s10708-009-9266-9

Maciel-de-Freitas, R., & Lourenco-de-Oliveira, R. (2011). Does targeting key-containers effectively reduce Aedes aegypti population density? Tropical Medicine & International Health, 16(8), 965-73. http://dx.doi.org/10.1111/j.1365-3156.2011.02797.x

Niño, L. (2008). Uso de la función semivariograma y estimación Kriging en el análisis espacial de un indicador entomológico de Aedes aegypti (Diptera: Culicidae). Biomédica, 28(4), 578-86. https://doi.org/10.7705/biomedica.v28i4.64

Niño, L. (2011). Interpolación espacial de la abundancia larval de Aedes aegypti para localizar focos de infestación. Revista Panamericana de Salud Pública, 29(6), 417. https://doi.org/10.1590/S1020-49892011000600006

Niño, L. (2018). La zonificación del riesgo en salud: la fiebre amarilla desde una perspectiva geográfica en La Macarena, departamento del Meta, Colombia. Salud Colectiva, 14(1), 19-32. https://doi.org/10.18294/sc.2018.1087

OPS-OMS. (2018). Integrated Management Strategy for Dengue Prevention and Control in the Region of the Americas. Washington, D.C.: PAHO.

Parra-Henao, G.J. (2010). Sistemas de información geográfica y sensores remotos. Aplicaciones en enfermedades transmitidas por vectores. CES Medicina, 24(2), 75-89.

Puga, H. (2008). Conjuntos de Voronoi, triangulación de Delaunay y generación de caminos. Gaceta ide@s CONCYTEG, 31, 3-6.

Quintero, J., García-Betancourt, T., Cortés, S., García, D., Alcalá, L., González-Uribe C., Brochero, H., & Carrasquilla, G. (2015). Effectiveness and feasibility of long-lasting insecticide-treated curtains and water container covers for dengue vector control in Colombia: a cluster randomised trial. Transactions of the Royal Society of Tropical Medicine and Hygene, 109(2), 116-25. https://doi.org/10.1093/trstmh/tru208

Regis, L., Monterior, A.M., Varial, M.A., Silveira, J.C. Jr, Furtado, A.F., Acioli, R.V., Santos, G.M., Nakazawa, M., Carvalho, M.S., Ribeiro Jr, P.J. & de Souza, W.V. (2008). Developing new approaches for detecting and preventing Aedes aegypti population outbreaks: basis for surveillance, alert and control system. Memórias do Instituto Oswaldo Cruz. 103(1), 50-9. https://doi.org/10.1590/S0074-02762008000100008

Regis, L., Souza, W., Furtado, A., Fonseca, C., Silveira, J.Jr., Ribeiro, P.Jr., ... & Monteiro, A.M.V. (2009). An entomological surveillance system based on open spatial information for participative dengue control. Anais da Academia Brasileira de Ciências, 81(4), 655-662. https://doi.org/10.1590/S0001-37652009000400004

Rincón-Romero, M.E., & Londoño, J.E. (2009). Mapping malaria risk using environmental and anthropic variables. Revista Brasileira de Epidemiologia, 12(3), 338-354. https://doi.org/10.1590/S1415-790X2009000300005

Romero-Vivas, C.M., Wheeler, C.J., & Falconar, A.K.I. (2002). An inexpensive intervention for the control of larval Aedes aegypti assessed by an improved method of surveillance and analysis. Journal of the American Mosquito Control Association, 18(1), 40-46.

Romero-Vivas, C.M., Arango-Padilla, P., & Falconar, A.K.I. (2006). Pupal-productivity surveys to identify the key container habitats of Aedes aegypti (L.) in Barranquilla, the principal seaport of Colombia. Annals of Tropical Medicine and Parasitology, 100:sup.1, 87-95. https://doi.org/10.1179/136485906X105543

Ruiz-López, F., Gonzáles-Mazo, A., Vélez-Mira, A., Gómez, G.F., Zuleta, L., Uribe, S., & Vélez, I.D. (2016). Presencia de Aedes (Stegomyia) aegypti (Linnaeus, 1762) y su infección natural con el virus del dengue en alturas no registradas para Colombia. Biomédica, 36(2), 303-308 https://doi.org/10.7705/biomedica.v36i2.3301

Seng, C.M., Setha, T., Nealon, J., & Socheat, D. (2009). Pupal sampling for Aedes aegypti (L.) surveillance and potential stratification of dengue high-risk areas in Cambodia. Tropical Medicine & International Health, 14(10), 1233-1240. http://dx.doi.org/10.1111/j.1365-3156.2009.02368.x

Souza, R., & Carvalho, M.S. (2000). Análise da distribuição espacial de larvas de Aedes aegypti na Ilha do Governador, Rio de Janeiro, Brasil. Cadernos de Saúde Pública, 16(1), 31-42. https://doi.org/10.1590/S0102-311X2000000100004

Tun-Lin, W., Lenhart, A., Nam, V.S., Rebollar-Téllez, E., Morrison, A.C., Barbazan, P., ... & Petzold, M. (2009). Reducing costs and operational constraints of dengue vector control by targeting productive breeding places: A multi-country non-inferiority cluster randomized trial. Tropical Medicine & International Health, 14(9), 1143-53. http://dx.doi.org/10.1111/j.1365-3156.2009.02341.x

Villatoro, M., Henríquez, C., & Sancho, F. (2008). Comparación entre los interpoladores IDW y Kriging en la variación espacial de pH, Ca, CICE, y P del suelo. Agronomía Costarricense, 32(1), 95-105.

Waller, L., & Gotway, C. (2004). Applied Spatial Statistics for Public Health Data. https://doi.org/10.1002/0471662682




DOI: https://doi.org/10.14198/INGEO2020.NMCA





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