Los investigadores de la Universidad de Umeå han desarrollado un modelo que utiliza datos meteorológicos estacionales de imágenes satelitales para predecir con precisión el brote de malaria con un plazo de ejecución de un mes. Con el llamado modelo GAMBOOST, una gran cantidad de información meteorológica recopilada de imágenes satelitales puedeser utilizado como un modelo de pronóstico de enfermedades rentable, permitiendo a los funcionarios de salud adelantarse a la curva de infección de malaria mediante la asignación de recursos y la movilización de respuestas de salud pública. El modelo se describió recientemente en la revista Informes científicos , una publicación de Nature Research.
En el modelo de pronóstico, la información sobre la temperatura de la superficie terrestre, las precipitaciones, la evaporación y la transpiración de las plantas se utiliza para establecer vínculos entre los patrones climáticos observables y los patrones futuros de brotes de malaria. Utilizando datos hospitalarios y meteorológicos de un distrito rural en el oeste de Kenia, los investigadoreshan podido demostrar con un alto nivel de precisión que las condiciones ambientales propicias ocurren antes de un aumento correspondiente en los ingresos hospitalarios y la mortalidad debido a la malaria.
"Un plazo de ejecución de un mes puede ser corto, pero puede proporcionar suficiente tiempo para intensificar las intervenciones de control de la malaria en un área endémica donde ya existe un plan de preparación y respuesta a la malaria. En el modelo, se pueden mejorar los umbrales de alerta para proporcionar una mayor duracióntiempos que van de uno a seis meses ", dice Maquins Sewe, investigador de la Unidad de Epidemiología y Salud Global de la Universidad de Umeå y autor correspondiente del estudio.
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Materiales proporcionado por Umeå universitet . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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