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La fiebre amarilla y clima

Un nuevo modelo vincula la fiebre amarilla en África con el clima y el medio ambiente.

Se sabe que la carga de la fiebre amarilla en cualquier área dada depende en gran medida del tiempo, particularmente de la lluvia y la temperatura, lo que puede afectar el ciclo de vida de los mosquitos y la replicación viral.

Ahora, los investigadores del Imperial College de Londres y la Organización Mundial de la Salud (OMS) han desarrollado un nuevo modelo para cuantificar la dinámica de la fiebre amarilla en África utilizando no solo los promedios anuales de estas medidas climáticas, sino también la dinámica estacional. Su trabajo se describe en PLOS Neglected Tropical Diseases.

El virus de la fiebre amarilla se transmite a las personas a partir de los mosquitos, principalmente en las zonas tropicales y subtropicales de América del Sur y África. La enfermedad resultante varía en severidad y, aproximadamente, la mitad de los infectados no desarrollan síntomas.

Pero el virus, cuando causa una enfermedad grave, se cree que causa entre 20,000 y 180,000 muertes al año en África. Los investigadores han utilizado anteriormente medidas ambientales para mapear las áreas con mayor riesgo de brotes de fiebre amarilla.

En el nuevo trabajo, Tini Garske, del Imperial College London y sus colegas, consideraron el efecto de la dinámica estacional en la transmisión de la fiebre amarilla.

Su modelo integró los efectos de la temperatura sobre el comportamiento de los mosquitos y la transmisión del virus, y analizó la variación mensual de las precipitaciones de temperatura y la vegetación durante todo el año en toda África.

Modelo de predicciones del modelo anual que muestra la probabilidad del informe de YF desde 1971-2015.

El modelo confirmó y cuantificó que, incluso en áreas con alto potencial de transmisión de la fiebre amarilla, el riesgo varía a lo largo del año. El modelo estacional capturó con precisión las heterogeneidades geográficas y temporales en la transmisión de la fiebre amarilla y no tuvo un rendimiento peor que el modelo anual que depende únicamente de la distribución geográfica.

“Este hallazgo, junto con los datos pronosticados, podría destacar áreas de mayor transmisión y proporcionar información sobre la ocurrencia de grandes brotes, como los vistos en Angola, la República Democrática del Congo y Brasil”, dicen los investigadores.

“Cuando se usan junto con datos pronosticados, las predicciones del modelo podrían ser útiles para enfocar ambos esfuerzos de vigilancia y el posicionamiento previo de material y de equipos en áreas y períodos de alto riesgo en particular. Esto permitiría la facilitación de intervenciones tempranas en áreas emergentes de brotes de fiebre amarilla, que es clave para prevenir brotes a gran escala”.

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