Tesis (Especialistas en Epidemiología) -- Universidad Surcolombiana. Facultad de Salud, Especialización en Epidemiología, 2021

Introducción -- Antecedentes -- Plantamiento del problema -- Justificación -- Objetivos -- Objetivo general -- Objetivos específicos -- Marco teórico y estado del arte -- Dengue -- Epidemiología -- Definiciones factores climáticos -- Calentamiento global -- Fenómeno del niño y la niña -- Clima -- Precipitación -- Temperatura -- El clima sobre el territorio colombiano -- Temperatura -- Precipitación -- Dengue y clima -- Temperaturas térmicas óptimas de desarrollo y de supervivencia del vector -- Modelos de predicción a partir de variables climatológicas -- Diseño metodológico -- Diseño de la investigación -- Operacionalización de variable -- Técnicas y procedimientos para la recolección de datos -- Análisis de los datos -- Ajuste de modelo predictivo lineal -- Evaluación de la capacidad predictiva del modelo ajustado -- Análisis de resultados -- Análisis estadístico del dengue y factores climáticos -- Resultados modelos de predicción -- Comprobación normalidad -- Determinación de multicolinealidad y selección de variables a evaluar en el modelo -- Ajuste modelo lineal -- Comprobación normalidad, homocedasticidad e independencia de residuos de modelo -- Capacidad de predicción del modelo ajustado -- Discusión, conclusiones y recomendaciones -- Discusión -- Conclusiones y recomendaciones -- Referencias bibiográficas -- Anexos
 

Antecedentes: El dengue es una enfermedad endémica en la ciudad de Neiva que ocasiona importantes requerimientos de tiempo y dinero del Sistema de Salud Pública para reducir el número de casos. El objetivo de esta investigación fue utilizar datos de factores climáticos para desarrollar un modelo matemático de dengue en Neiva, que podría usarse para predecir futuros brotes. Métodos: los datos de casos de dengue en Neiva se tomaron del Sistema de Vigilancia en Salud Pública de Colombia (SIVIGILA). Los datos climáticos se tomaron de agencias meteorológicas nacionales (IDEAM) e internacionales (NOAA). El período evaluado fue entre enero/2010 y diciembre/2019. Primero, se realizó un análisis descriptivo para cada año. En segundo lugar, se ajustó un modelo de regresión lineal múltiple considerando los efectos simples y las interacciones dobles de los factores climáticos (incluido el CO2 atmosférico, relacionado con el calentamiento global, y El Niño-Oscilación del Sur, ENOS). El modelo también incluyó una variable autorregresiva de primer orden. El modelo fue validado evaluando su capacidad para predecir la incidencia mensual durante 2020. Resultados: Durante el análisis descriptivo encontramos que la humedad relativa, las temperaturas máxima y media influyeron positivamente en la incidencia del dengue. En cuanto al modelo ajustado, encontramos que el calentamiento global y ENOS afectaron la dinámica del dengue. El modelo tuvo un coeficiente de determinación cercano al 77%. La validación mostró que el modelo predijo adecuadamente la incidencia durante 2020. Conclusión: Debido a la capacidad predictiva y simplicidad del modelo ajustado, su implementación sería simple y permitiría el desarrollo de un sistema de alerta temprana efectiva que reduciría los costos que necesita Neiva para mitigar los brotes de dengue.