Evaluación de factores ambientales y climáticos como elementos de riesgo asociados con la transmisión del dengue y la Leishmaniasis a diferentes escalas temporales y espaciales en Colombia

Abstract

Colombia presenta las condiciones ecológicas, climáticas y epidemiológicas que posibilitan la transmisión de variedad de enfermedades tropicales, entre estas, el dengue y la Leishmaniasis, además de la distribución de una variedad de especies de animales vectores y reservorios implicados en la transmisión. En conjunto estas condiciones hacen que en los últimos 7 años en el país, se presente en promedio 94.91 casos de Leishmaniasis y 312.85 de dengue por cada 100.000 habitantes en las zonas de riesgo. Algunas de las enfermedades infecciosas de mayor prevalencia en el mundo son muy sensibles a condiciones de variabilidad climática, principalmente a través de su influencia sobre los ecosistemas terrestres. Por ejemplo, la temperatura, la precipitación y la humedad tienen una fuerte influencia en la reproducción, la supervivencia y las tasas de picadura de los insectos que transmiten la malaria, el dengue y la Leishmaniasis, entre otras. Entre los factores de riesgo climáticos, diversos estudios han demostrado la relación entre la variabilidad climática interanual, cuyo principal modulador es el evento El Niño/Oscilación del Sur (ENSO), y sus dos fases extremas: El Niño (fase cálida) y La Niña (fase fría), con la emergencia, reemergencia o intensificación de enfermedades tropicales, con graves impactos sociales, económicos y en salud para diferentes regiones o países. El número de casos de dichas enfermedades incrementa considerablemente durante la fase cálida del (El Niño) del evento climático El Niño-Oscilación del Sur (ENSO en inglés). Debido a que el clima afecta las temperaturas, la humedad del aire y del suelo, y los regímenes de lluvias, la salud humana es afectada a través de tres mecanismos ligados entre sí: (1) distribución y calidad de las aguas superficiales, (2) ciclos de vida de los vectores de enfermedades y relaciones huésped/vector, y (3) dinámica de los ecosistemas de las relaciones predador/presa las cuales controlan las poblaciones de vectores de enfermedades (Epstein y Stewart 1995). La distribución de las enfermedades transmitidas por vectores (ETV´s) es determinada por una compleja interacción entre los factores ambientales y sociales. Varios estudios han evaluado los efectos potenciales del clima en la distribución e incremento de las ETV´s, incluyendo enfermedades como la malaria y el dengue, entre otras. Estos estudios responden a la creciente preocupación por el impacto del cambio climático en la salud humana y al hecho de que muchos aspectos biológicos de la transmisión de las ETV´s presentan procesos cuantificables que dependen de factores meteorológicos específicos. Sin embargo, la distribución de las ETV´s no sólo están vinculados a las condiciones climáticas; la difusión, establecimiento y persistencia de estas enfermedades también dependerá en gran medida de las características de lo natural (que es decir, la vegetación y las características geológicas) y entornos humanos-construidos. Por ejemplo, las tendencias de urbanización y patrones de movimiento humano se cree que han sido principales impulsores de la expansión geográfica y el aumento endemicidad del dengue en los últimos 70 años. Este trabajo investigativo tiene por objeto identificar los elementos climáticos (índices macroclimáticos del ENSO, Índice de vegetación – NDVI, temperatura y precipitación) y ambientales (físicos, demográficos y biológicos asociados a las viviendas) que participan en la dinámica epidemiológica de la Leishmaniasis y el dengue como factores de riesgo en diferentes escalas espaciales (nacional, regional y municipal) y temporales (mensual e interanual) en el país. Con el propósito de desarrollar el objetivo general, el diseño experimental concebido comprendió dos fases: una fase de campo, estudio entomológico y epidemiológico realizado en una región endémica de transmisión de Leishmaniasis, y una fase de análisis, para la asociación de variables climáticas y ambientales con el número de casos de dengue, casos de Leishmaniasis, y abundancia de insectos del genero Lutzomyia (vectores de Leishmaniasis) en Colombia. La fase de campo comprendió alrededor de un año de muestreo entomológico y epidemiológico: Febrero/2013-Abril/2014, y fue realizado en la cabecera municipal de Ovejas, en el departamento de Sucre. Para el análisis de la relación entre el dengue y Leishmaniasis con la variabilidad climática a nivel nacional, departamental y municipal se empleó la información climática, y de casos registrada desde el año 2005 para darle mayor robustez al análisis estadístico. La posibilidad de disponer de un registro de información de nueve años de extensión, permite a futuro la realización de modelos de predicción con mejor capacidad de pronóstico. La fase de análisis comprendió las siguientes evaluaciones: 1. Relación entre la variabilidad climática y la distribución de los vectores de la Leishmaniasis en el municipio de Ovejas, Sucre. 2. Efecto de la variabilidad climática sobre las dinámicas endemo-epidémicas de casos de Leishmaniasis y dengue a escala nacional, regional y municipal, con énfasis en los casos autóctonos de Leishmaniasis urbana del municipio de Ovejas. 3. Condiciones ambientales (físicas, bióticas y demográficas) de los domicilios que influyen como factores de riesgo de casos de Leishmaniasis en Ovejas, Sucre. 4. Asociación entre el índice de actividad vegetal – NDVI con el número de casos de dengue y Leishmaniasis a escala nacional, regional y municipal. 5. Finalmente, se esboza un modelo matemático de predicción como primer acercamiento a la integración de todas las variables climáticas influyentes de la presentación de casos dengue. Los resultados demuestran que según la fuerte señal en la escala de tiempo interanual ENSO detectada en la serie temporal de casos de dengue, se realizó un análisis de correlación cruzada rezagada entre dos índices del ENSO (ONI y MEI) y los casos de la enfermedad a escala nacional, regional y municipal. A escala nacional, se encontró una asociación estadística fuerte entre el ENSO y la incidencia del dengue en Colombia, con valores de correlación de r = 0,7 (p 0,99), alcanzando un máximo de un retraso de 7 meses. A escala regional, los coeficientes de correlación rezagados muestran un patrón interesante de onda viajera desde el suroeste a noreste de Colombia, en el sentido de que la señal del ENSO aparece más rápido (rezago = 4 meses) sobre el suroeste de Colombia y más tarde (rezago = 9 meses) sobre el noreste de Colombia. En una escala espacial más pequeña, los municipios de la zona metropolitana de Medellín exhiben un patrón espacial de las correlaciones cruzadas similares a los que a escalas nacional y regional, lo que implica correlaciones ENSO-dengue invariantes en la escala en Colombia. En todas las escalas espaciales, la relación entre el ENSO y el creciente número de casos de dengue con un retraso de varios meses para la ciudad de Medellín. Existe una relación temporal consistente y estadísticamente significativa entre El Niño y la intensificación de los brotes epidémicos de dengue en Colombia. Es claro que la epidemia de esta enfermedad es el resultado de múltiples factores, pero la variabilidad climática asociada a El Niño-Oscilación del Sur permite explicar una porción importante de la varianza de los casos de dengue en el país. Esta evidencia permite conjeturar que la ocurrencia del ENSO también está relacionada con otras enfermedades de origen hídrico o de transmisión vectorial en Colombia, en particular el dengue. Estas correlaciones estadísticas pueden ser de gran utilidad en el desarrollo de sistemas de alerta temprana de las condiciones climáticas que conducen a brotes epidémicos, facilitando así la intervención de las autoridades del sector salud en Colombia, mediante el fortalecimiento de los programas de control integrado de la enfermedad. Por otro lado, desde un enfoque entomológico, los análisis de correlación para las series comunes de tiempo entre la temperatura y la precipitación, y la abundancia de vectores de Leishmaniasis indicaron que no hubo relación alguna para el municipio de Ovejas. El conocimiento acerca del efecto que ejercen algunas variables como la precipitación y temperatura sobre la abundancia de los flebotomíneos es necesario en salud pública para planificar anticipadamente las actividades de prevención y control entomológico de la enfermedad, en la medida en que permite predecir el incremento en la población vectorial. Por esto es importante identificar los otros componentes que determinan la abundancia de Lu. evansi, así como conocer los sitios de reposo y cría que utiliza este vector en áreas urbanas. La variabilidad climática asociada al ENSO presentó una asociación estadística con los casos de Leishmaniasis a escala nacional en Colombia. Esto estuvo representado por el máximo coeficiente de correlación cruzada obtenido (r = 0.3; P0,99), a los cero meses de rezago. Esto es, que cerca del 30% de los casos de la enfermedad son explicados por el ENSO, que durante la ocurrencia de la fase cálida/fría del ENSO existe una alta probabilidad de que haya un aumento/disminución de casos de Leishmaniasis a nivel nacional y de manera simultánea el evento climático. En la escala departamental el aumento en número de casos de Leishmaniasis en sus diferentes formas clínicas, se presenta posterior a la fase cálida del ENSO (El Niño). Se observó una relación estadística importante entre los casos de Leishmaniasis y el ENSO (principalmente con el ONI), representada por el máximo coeficiente de correlación entre 0,3 – 0,4 con un rezago de 0-3 meses en los departamentos más próximos al occidente del país, estos son, Antioquia, Chocó, Valle y Nariño. Sin embargo, Tolima y Caldas presentan una correlación máxima en un lapso de 8 y 9 meses posteriores al evento climático (r = 0.5, P 0,99; y r = 0.6, P 0,99 respectivamente). Con los resultados expuestos acerca de la alta correlación existente entre la variabilidad climática del ENSO y los casos de Leishmaniasis en el país se sugiere que estos sean incluidos en el análisis de factores de riesgo importantes en el diseño de sistemas de alerta temprana para prevenir a futuro brotes de la enfermedad. Estos nuevos conceptos permiten abrir nuevas líneas de investigación en el desarrollo de posibles sistemas de predicción, modelaje y monitoreo con relevancia en salud pública para un mejor control de la enfermedad. En la escala municipal (agregada por subregiones) se encontró persistencia de los patrones de alta correlación hallados en las dos escalas espaciales superiores (nacional y departamental). Caldas mostró una máxima correlación ENSO-Leishmaniasis con un rezago de 9 meses en las subregiones del Magdalena Caldense (r = 0.8, P 0,99) y Alto Oriente (r = 0.7, P 0,99). Tolima, por su parte, tuvo las máximas correlaciones en las subregiones de Norte (r = 0.7, P 0,99), Nevados (r = 0.5, P 0,99), e Ibagué (r = 0.4, P 0,99) con rezagos de 7, 7 y 10 meses respectivamente. Los municipios que conforman estas subregiones aportan el mayor número de casos de la enfermedad para ambos departamentos. La asociación lineal entre los índices del ENSO (ONI y MEI) y la Leishmaniasis en las subregiones del departamento de Sucre no fue evidente. Las máximas correlaciones fueron cercanas a r = 0.2 y sin significancia estadística. Estos hallazgos reflejan la importancia de la variabilidad climática sobre la incidencia de la Leishmaniasis y la relación con la transmisión vectorial por especies de flebotomíneos, siendo los índices macroclimáticos (ONI y MEI) los factores climáticos más significativamente asociados con el comportamiento de la enfermedad. En las tres escalas evaluadas en el presente trabajo se puede observar un incremento de la enfermedad ante la presencia de la fase de El Niño. Todo esto tiene importancia al poder modelar las relaciones y prever posibles incrementos en la enfermedad ante la determinación de anomalías climáticas con tendencia a El Niño, las cuales están bajo un proceso de monitorización y vigilancia mediante herramientas de detección locales y satelitales que en última instancia pueden permitir tomar decisiones en políticas de salud casi en tiempo real. La tasa de prevalencia de la Leishmaniasis para el municipio de Ovejas arrojó que el 31% de las personas ha tenido contacto con el parásito Leishmania spp. En Villa Paz, Pradera y Ciudad de la paz, el 24.2% en los barrios El Oasis y El Tolima, y el 16% en San José. La tasa de prevalencia acumulada de Leishmaniasis en la población estudiada fue del 29.8% en el sexo masculino y de 24.3% en el femenino. La tasa de prevalencia acumulada de Leishmaniasis en la población estudiada fue del 26%. Los factores de riesgo asociados con la transmisión de la Leishmaniasis en Ovejas, medidos a través de la prueba de Montenegro son los siguientes: tener animales en el intradomicilio (OR 2.34 IC95% 1.4-3.9), no tener animales en el peridomicilio (OR 2.29 IC95% 1.3-3.8), vivir en la zona 3 con respecto a la 1 (OR 3.30 IC95% 1.6-6.6), vivir en la zona 2 con respecto a la 3 (OR 1.12 IC95% 0.5-2.1), tener techo de palma con respecto a eternit (OR 3.52 IC95% 1.3-9.1), techo de eternit con respecto a zinc (OR 2.12 IC95% 1.1-3.8), y por último tener basuras alrededor (OR 4.25 IC95% 2.5-7.1). Según el resultado para el factor “animales en el peridomicilio”, este parece ser un factor de protección zooprofiláctico, dado que el no tener animales alrededor de la vivienda aumenta el riesgo de la transmisión. Los factores de riesgo de la enfermedad medidos a través del número de casos fueron los siguientes: tener animales en el intradomicilio (OR 3.57 IC95% 1.8-7.0), no tener animales en el peridomicilio (OR 2.50 IC95% 1.3-4.6), techo de palma con respecto al de eternit (OR 5.56 IC95% 2.2-13.8), techo de eternit con respecto a zinc (OR 2.71 IC95% 1.3-5.4), ventanas de angeo con respecto a vidrio (OR 3.15 IC95% 1.3-7.2), ventanas de angeo con respecto a madera (OR 12.82 IC95% 5.1-32.2), y por ultimo tener basuras alrededor de la vivienda (OR 7.93 IC95% 4.3-14.7). Cabe anotar que tener animales en el peridomicilio parece ser un factor de protección. Con respecto al índice de vegetación, la serie del NDVI presenta un patrón cíclico coincidente con el ciclo anual de la lluvia en el país, esto es, que la vegetación aparentemente aumenta poco después de los meses de más lluvia (marzo-abril-mayo y septiembre-octubre-noviembre) y disminuye después de los meses de menos lluvia (diciembre-enero-febrero y junio-julio-agosto) en el país. En las tres escalas espaciales, el ciclo anual para la Leishmaniasis y el dengue, y el NDVI mostró claramente la relación en fase y antifase para el periodo entre 2005 y 2013. Durante los meses de enero a junio se observa una relación en antifase, es decir, que el NDVI disminuye durante enero a marzo; luego va en aumento en abril a junio, hasta alcanzar la fase con respecto a los casos le Leishmaniasis y dengue en julio a noviembre. La dinámica espacio-temporal de la relación entre el índice de actividad vegetal NDVI y el número de casos de Leishmaniasis arrojó lo siguiente: A escala departamental (Tolima, Caldas, Santander y Sucre) y municipal (Samaná, Rioblanco) se observó asociaciones lineales positivas y rezagadas entre los valores estandarizados del índice de vegetación NDVI y los casos de Leishmaniasis. A escala nacional este comportamiento no se pudo apreciar, dado que no se evidencia una asociación estadísticamente significativa entre el NDVI espacialmente promediado y los casos de Leishmaniasis. Por otro lado, para las series de dengue y su asociación con el NDVI, los análisis de correlación cruzada mostraron una asociación estadísticamente significativa entre el NDVI espacialmente promediado y los casos de dengue a nivel nacional. A nivel departamental Tolima, Caldas, Santander, y Sucre fueron los únicos departamentos que mostraron una correlación significativa para ambas series. A nivel municipal dos municipios mostraron una correlación clara: Ibagué y Cali. La relación entre el NDVI y el ONI (índice macroclimático del ENSO) a escala nacional muestran fuertes correlaciones positivas de manera simultánea. Para los departamentos también es evidente una fuerte asociación lineal para Valle, Nariño, Antioquia, Caldas, Santander, Chocó, Tolima, Huila. Además, la cobertura vegetal se comporta como un substituto de la evapotranspiración de las plantas, refleja efectos de la temperatura, humedad, precipitación y propiedades edáficas, resultando un indicador, a escala local, de condiciones favorables de hábitat para el desarrollo de los insectos vectores. Los índices de vegetación junto con los otros factores influyentes se pueden utilizar para desarrollar sistemas de alerta temprana para pronosticar incidencia de Leishmaniasis y dengue en áreas endémicas. Los modelos de predicción resultan ser explicativos para la serie del dengue solo cuando esta se encuentra rezagada en uno o dos trimestres en función de las variables climáticas. Es decir, que el efecto del ENSO sobre el dengue no es simultáneo. Es probable que el modelo predictivo presentó un sobreentrenamiento en la fase de calibración debido a que este contiene datos anómalos de dengue presentados en la epidemia sin precedentes del año 2009-2010 en el país. En todos los modelos predictores se evidenció la fuerte correlación entre las variables climáticas del ENSO. La aplicación de los modelos cuando las series no están estandarizadas presenta un alto grado de asociación lineal entre las variables climáticas y el dengue, y este resulta tener una utilidad práctica grande por saltar un cálculo matemático de estandarización. Se encontró un modelo parsimonioso utilizando solo una variable explicativa (ONI), el cual presentó la mayor correlación y la mayor significancia estadística. Los diferentes análisis demuestran el poder predictivo potencial que puede llegar a tener un modelo que integre la variable ONI para ayudar a predecir los casos del dengue en avance de una epidemia en Colombia. Los resultados obtenidos evidencian una contribución para una mejor identificación y determinación del papel que tienen las condiciones climáticas y complementariamente el estado de la cobertura vegetal en el aumento de la incidencia y la propagación del dengue y la Leishmaniasis en Colombia. Además, se muestra que la influencia del ENSO sobre los casos de ambas enfermedades A nivel departamental Tolima, Caldas, Santander, y Sucre fueron los únicos departamentos que mostraron una correlación significativa para ambas series. A nivel municipal dos municipios mostraron una correlación clara: Ibagué y Cali. La relación entre el NDVI y el ONI (índice macroclimático del ENSO) a escala nacional muestran fuertes correlaciones positivas de manera simultánea. Para los departamentos también es evidente una fuerte asociación lineal para Valle, Nariño, Antioquia, Caldas, Santander, Chocó, Tolima, Huila. Además, la cobertura vegetal se comporta como un substituto de la evapotranspiración de las plantas, refleja efectos de la temperatura, humedad, precipitación y propiedades edáficas, resultando un indicador, a escala local, de condiciones favorables de hábitat para el desarrollo de los insectos vectores. Los índices de vegetación junto con los otros factores influyentes se pueden utilizar para desarrollar sistemas de alerta temprana para pronosticar incidencia de Leishmaniasis y dengue en áreas endémicas. Los modelos de predicción resultan ser explicativos para la serie del dengue solo cuando esta se encuentra rezagada en uno o dos trimestres en función de las variables climáticas. Es decir, que el efecto del ENSO sobre el dengue no es simultáneo. Es probable que el modelo predictivo presentó un sobreentrenamiento en la fase de calibración debido a que este contiene datos anómalos de dengue presentados en la epidemia sin precedentes del año 2009-2010 en el país. En todos los modelos predictores se evidenció la fuerte correlación entre las variables climáticas del ENSO. La aplicación de los modelos cuando las series no están estandarizadas presenta un alto grado de asociación lineal entre las variables climáticas y el dengue, y este resulta tener una utilidad práctica grande por saltar un cálculo matemático de estandarización. Se encontró un modelo parsimonioso utilizando solo una variable explicativa (ONI), el cual presentó la mayor correlación y la mayor significancia estadística. Los diferentes análisis demuestran el poder predictivo potencial que puede llegar a tener un modelo que integre la variable ONI para ayudar a predecir los casos del dengue en avance de una epidemia en Colombia. Los resultados obtenidos evidencian una contribución para una mejor identificación y determinación del papel que tienen las condiciones climáticas y complementariamente el estado de la cobertura vegetal en el aumento de la incidencia y la propagación del dengue y la Leishmaniasis en Colombia. Además, se muestra que la influencia del ENSO sobre los casos de ambas enfermedades se manifiesta en las tres escalas espaciales del análisis evidenciando una importante utilidad práctica al momento de desarrollar Sistemas de Alerta Temprana