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Revista Brasileira de Epidemiologia

Print version ISSN 1415-790X

Abstract

RINCON-ROMERO, Mauricio Edilberto  and  LONDONO, Julián Esteban. Mapping malaria risk using environmental and anthropic variables. Rev. bras. epidemiol. [online]. 2009, vol.12, n.3, pp. 338-354. ISSN 1415-790X.  http://dx.doi.org/10.1590/S1415-790X2009000300005.

A pesar de muchas investigaciones en la identificación de las zonas con presencia de malaria, es urgente profundizar las técnicas de su mapeo para lograr mejores aproximaciones, para ayudar a focalizar los esfuerzos y recursos en prevención, mitigación y estrategias de erradicación del mosquito y eventualmente de la enfermedad. Usando modelación espacial distribuida con herramientas de Sistemas de Información Geográfica (SIG), el presente estudio propone una metodología para el mapeo y la zonificación del riesgo de malaria en el municipio de Buenaventura - Colombia. Se presenta una estrategia de adaptación del modelo propuesto por Craig et al.1 (1999) que usa información climática, adaptándolo a las condiciones propias del área de estudio en cuanto a escala y resolución espacial. Se adicionaron variables geomorfológicas y antrópicas para mejorar la localización espacial de las zonas con mayor riesgo de contraer la enfermedad, refinando la zonificación, y se contrastó espacialmente con los sitios reportados por las entidades de salud2. La comparación de los resultados muestra la disminución del área que se obtuvo inicialmente con la aplicación del modelo de Craig et al. 1 de 5422.4 km2 (89.1% del territorio del municipio) a 624.3km2 (aproximadamente 10% del área del municipio), dando una reducción total del 78.8% al incluir las variables ambientales y antrópicas en la producción del mapa de riesgo. Los datos muestran que de 9,860 casos reportados durante 2001 y 2005 para 20 localidades seleccionadas con base en la cantidad de registros de malaria2, 1,132 se ubicaron en las zonas identificadas de muy alto riesgo, 7,662 se sobrepusieron en las zonas de riesgo moderado y 1,066 casos en la zona de riesgo bajo, mostrando que el 89% de ellos se ubican en las zonas modeladas con mayor riesgo de malaria.

Keywords : Malaria; SIG; Modelación espacial; Modelación ambiental; Zonificación del riesgo de malaria.

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