Un modelo climático predice la incidencia de dengue con meses de antelación

El Instituto de Salud Global de Barcelona (ISGlobal), junto con la London School of Hygiene & Tropical Medicine, han desarrollado un modelo climático que ayuda a predecir la incidencia de dengue con varios meses de antelación.

El modelo incorpora previsiones de precipitación, temperatura y fenómeno del Niño y puede predecir el número mensual de casos de dengue con meses de antelación, según ha informado el jefe del programa de Clima y Salud de ISGlobal, Xavier Rodó, que ha coordinado el proyecto.

El trabajo, que publica la revista 'Lancet Planetary Health', muestra que el uso de información climatológica puede ayudar a las autoridades sanitarias a anticipar la transmisión de la enfermedad y a optimizar el uso de recursos.

Rodó ha explicado que el dengue, cuyo número de casos a nivel global ha aumentado considerablemente durante las últimas décadas (casi 60 millones en 2013, según la OMS), es particularmente sensible a los cambios de clima.

Por ejemplo, la temperatura afecta la proliferación y actividad del vector (el mosquito Aedes) y la replicación del virus en el mismo, aunque la colaboración entre los servicios meteorológicos y de salud para ayudar a tomar decisiones de salud pública aún es muy limitada.

El Estudio

Hasta ahora las predicciones sobre el efecto del clima en la incidencia de dengue se han realizado de manera retrospectiva, usando datos que no habían estado disponibles antes de la temporada.

Este estudio ha utilizado por primera vez previsiones climatológicas para hacer predicciones a largo plazo sobre la incidencia de dengue en la ciudad de Machala (Ecuador), una región altamente endémica para la enfermedad.

Los investigadores usaron previsiones en tiempo real de temperatura, precipitación e índice del Niño para predecir el número de casos mensuales de dengue en 2016 y compararon la incidencia calculada por el modelo probabilístico con la incidencia observada.

Además, usaron datos de vigilancia epidemiológica activa para eliminar casos falsos, que se notificaron como dengue pero que en realidad eran casos de chikunguña, un virus que se introdujo en la región en 2014 y que produce síntomas parecidos a los del dengue.

Los resultados Los resultados muestran que el modelo predijo correctamente el aumento en la incidencia de dengue en la primera mitad de 2016 comparado con los cinco años anteriores, y acertó que el pico de la epidemia ocurriría tres meses antes de lo normal.

"La gran ventaja de este modelo es que permite hacer predicciones sobre la temporada entera desde el inicio del año", ha puntualizado Rachel Lowe, primera autora del estudio.

"Esta información previa sobre la magnitud y evolución del pico de la incidencia puede ayudar a las autoridades de salud pública a invertir mejor los recursos, sobre todo cuando son escasos", ha añadido Rodó.