Se sabe que la carga de la fiebre amarilla en cualquier área depende en gran medida del clima, particularmente la lluvia y la temperatura que pueden afectar tanto el ciclo de vida del mosquito como la replicación viral. Ahora, investigadores del Imperial College de Londres y la Organización Mundial de la Salud OMShan desarrollado un nuevo modelo para cuantificar la dinámica de la fiebre amarilla en África utilizando no solo promedios anuales de estas medidas climáticas, sino también dinámicas estacionales. Su trabajo se describe en PLOS enfermedades tropicales desatendidas .
El virus de la fiebre amarilla se transmite a personas de mosquitos, principalmente en áreas tropicales y subtropicales de América del Sur y África. La enfermedad resultante varía en severidad, y aproximadamente la mitad de las personas infectadas no desarrollan síntomas. Pero el virus, cuando causaSe cree que la enfermedad grave causa entre 20,000 y 180,000 muertes al año en África. Los investigadores han utilizado previamente 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 en el comportamiento de los mosquitos y la transmisión del virus, y observó la variación mensual en la precipitación de la temperatura,y vegetación durante todo el año en África.
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 desempeño peor que el anualmodelo que se basa solo en la distribución geográfica.
"Este hallazgo, junto con los datos pronosticados, podría resaltar áreas de mayor transmisión y proporcionar información sobre la ocurrencia de grandes brotes, como los observados en Angola, la República Democrática del Congo y Brasil", dicen los investigadores. "CuandoLas predicciones del modelo, utilizadas en conjunto con los datos pronosticados, podrían ser útiles para enfocar los esfuerzos de vigilancia y el posicionamiento previo de material y equipo en áreas y períodos de riesgo particularmente alto, lo que permitiría facilitar intervenciones tempranas en brotes emergentes de fiebre amarilla.- que es clave para prevenir brotes a gran escala "
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Materiales proporcionados por PLOS . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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