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Bulletin of the World Health Organization

Print version ISSN 0042-9686

Abstract

CLEMENTS, Archie CA et al. Uso de modelos geoestadísticos bayesianos para predecir las variaciones locales de la infección por Schistosoma haematobium en África occidental. Bull World Health Organ [online]. 2009, vol.87, n.12, pp. 921-929. ISSN 0042-9686.  http://dx.doi.org/10.1590/S0042-96862009001200012.

OBJETIVO: Predecir la variación territorial subnacional del número de personas infectadas por Schistosoma haematobium en Burkina Faso, Malí y el Níger antes del inicio de los programas de control nacionales. MÉTODOS: Usamos conjuntos de datos de encuestas sobre el terreno que abarcaron en total a 26 790 niños en edad escolar (5 a 14 años) de 418 escuelas repartidos en una zona de 2750 x 850 km. Mediante modelos geoestadísticos bayesianos se predijeron la prevalencia de infección de alta y baja intensidad y los correspondientes intervalos de credibilidad (ICr) del 95%. El número de personas infectadas se determinó a partir de la prevalencia predicha y del número de niños en edad escolar por km². RESULTADOS: Las predicciones sobre el número de niños en edad escolar con infección de baja intensidad fueron de 433 268 en Burkina Faso, 872 328 en Malí y 580 286 en el Níger. El número de casos de infección de alta intensidad fue de 416 009, 511 845 y 254 150, respectivamente. Los ICr95% fueron amplios: p.ej., la media de muchachos de 10 a 14 años infectados en Malí fue de 140 200 (ICr95%: 6200-512 100). CONCLUSIÓN: Las estimaciones totales nacionales de infección ocultan variaciones locales importantes: p.ej., en el Níger la mayoría de las infecciones por S. haematobium se dan en el valle del Río Níger. La infección de alta intensidad se concentra marcadamente en el centro y oeste de Malí, las zonas nororiental y noroccidental de Burkina Faso y el valle del Río Níger en el Níger. Las poblaciones de esos focos soportarán la mayor carga de esquistosomiasis urinaria y deberían ser un objetivo prioritario de la lucha contra la esquistosomiasis. Los planificadores de los programas de control deben tener en cuenta la incertidumbre asociada a la prevalencia predicha y las cifras de personas infectadas.

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