PROYECTO INAMHI-MAE-SCN-PRAA-PACC 1 Reporte Metodológico sobre el Experimento de Predicibilidad de Malaria en el Litoral Ecuatoriano Ángel G. Muñoz S.1, Cristina Recalde2 1 Centro de Modelado Científico (CMC) de La Universidad del Zulia. Maracaibo, 4004. Venezuela 2 Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología (INAMHI) del Ecuador. Quito, Ecuador. Resumen Ejecutivo Se discuten en las siguientes páginas los aspectos metodológicos y resultados de un estudio de predicibilidad de Malaria para la costa de Ecuador. El objetivo es verificar si mediante el empleo del modelo climático de downscaling dinámico WRF (Weather Research and Forecasting), y del modelo biomatemático de RossMacdonald para Malaria, es posible reproducir o no adecuadamente la evolución espacio-temporal de los casos positivos reportados por el Servicio Nacional de Erradicación de la Malaria y Vectores Artrópodos (SNEM) del Ecuador. Habiéndose escogido las provincias de El Oro, Guayas y Esmeraldas por disponibilidad de los datos de casos positivos del SNEM, se ha considerado un período retrospectivo (1996-2008) que incluye tanto años neutrales como años importantes de El Niño-Oscilación del Sur (ENOS). El presente estudio de predicibilidad considera, para el dominio espacial y temporal mencionado, el empleo del modelo de Ross-MacDonald para la provisión del número básico de reproducción, una medida del número de casos secundarios de malaria que pueden ocurrir por cada caso primario existente. Este modelo dinámico requiere de información entomológica, socio-económica y climática. Si bien las dos primeras se han obtenido a partir de datos provistos por el SNEM, se ha escogido emplear un modelo climático regional, el WRF, para proveer los campos de temperatura de alta resolución (30 km) necesarios. Estos últimos datos del modelo se han provisto gracias a una colaboración previamente establecida entre el Centro de Modelado Científico (CMC) de La Universidad del Zulia –Venezuela- y el Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología (INAMHI) –Ecuador. Entre los resultados destacan una validación del desempeño del modelo climático con respecto a observaciones de temperatura superficial (2 metros) en malla provistas por el producto CRU (versión 3), series de tiempo y mapas 2 geoespaciales de alta resolución del número básico de reproducción para toda la costa ecuatoriana, mes a mes y las correspondientes medias mensuales multianuales para el período 1996-2008. Como conclusión final, se aprecia que este “acoplamiento” entre el modelo climático regional seleccionado, con las configuraciones físicas escogidas, y el modelo biomatemático de Ross-MacDonald es capaz de reproducir adecuadamente los ciclos de evolución interanual, pero que necesitan considerarse modificaciones al modelo original en aras de incluir, por ejemplo, información sobre el papel de las campañas de fumigación que el SNEM ha venido realizando sistemáticamente. Se delinean algunos pasos a seguir en este sentido y se hacen recomendaciones para nuevos trabajos que puedan apuntar consistentemente al establecimiento de un Sistema de Alerta Temprana de Malaria (y Dengue) para el Litoral Ecuatoriano. Finalmente, se anexan los resultados del entrenamiento en modelación dinámica de Clima y Malaria, llevado a cabo en Guayaquil entre los días 23 y 25 de Agosto de 2010, en el que se conformó el Grupo de Trabajo en Clima y Salud (se anexa documento) y se efectuaron algunos ejercicios importantes en términos del empleo de este tipo de herramientas para determinar qué diferencias podrían esperarse, sin considerar aspectos como campañas de fumigación, para el futuro cercano (2015). 3 ÍNDICE GENERAL ANTECEDENTES___________________________________________ 5 I. INTRODUCCIÓN 7 II. OBJETIVOS ______________________________________ 12 III. DATOS_____________ 13 _______ ____ 4 IV. METODOLOGÍA ______________________ 16 V. RESULTADOS______________________________ 21 VI. LIMITACIONES 35 VII. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES________ 36 VIII. BIBLIOGRAFÍA ________________________________________ 38 IX. ANEXOS______________________________________________ 43 FIGURAS PROVISTAS___________________________________ 44 INFORME TALLER______________________________________ 45 ANTECEDENTES Dentro de los objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM) contenidos en el Plan Nacional de Desarrollo del Ecuador (OMS) está el de reducir la carga del paludismo en al menos el 50% para el 2010 y el 75% para el 2015 [MSPE/OPS, 2009]. Cabe resaltar en este punto que el SNEM (el cual forma parte del Ministerio de Salud del Ecuador, MSPE) y el Proyecto de Control de la Malaria en las Zonas Fronterizas de la Región Andina (PAMAFRO) del Organismo Andino de Salud, fueron galardonados por la Organización Panamerica de la Salud (OPS) con el premio “Campeón en lucha contra el Paludismo en las Américas 2009” [SNEM, 2009]. Esto no es más que una muestra de que las autoridades de salud del Ecuador se encuentran activamente en la búsqueda de mecanismos de prevención y solución contra la malaria. Con la iniciativa del INAMHI y el SNEM de prevenir a la población ecuatoriana de una epidemia de malaria causada por la alta variabilidad del clima o ante la presencia de un evento extremo como El Niño, y con el interés de unir esfuerzos institucionales para el desarrollo del país, en Ecuador se han realizado desde inicios del mes de Julio del 2009 una serie de reuniones para integrar, intercambiar información, experiencias y establecer un trabajo conjunto entre INAMHI y el SNEM. Ambas instituciones, de modo independiente, han coincidido en que existe una marcada relación entre clima y salud, y han sugerido estrechar lazos de colaboración para llevar a cabo la realización de este Proyecto de Estudio de predicibilidad como un primer paso para el posterior desarrollo de “Sistema de Alerta Temprana para la Malaria” en nuestro país. Debido al interés y necesidad de seguir realizando estudios referentes a clima y salud el 3 de Febrero del 2010 se firma el Convenio de Cooperación Interinstitucional entre ambas instituciones 5 [INAMHI-SNEM, 2010], siendo éste de gran importancia para la elaboración de investigaciones futuras. Reconociendo objetivos comunes en el área de estudios de Variabilidad y Cambio Climático para el Ecuador, en 2009 el Ministerio del Ambiente del Ecuador (MAE) y el INAMHI suscriben un acuerdo de colaboración específicamente orientado a la realización de una serie de proyectos con el objetivo de generar información e índices climáticos que promuevan y apoyen los esfuerzos nacionales para reducir los impactos de la Variabilidad y Cambio Climático en áreas y sectores específicos del país. La iniciativa de la generación de un sistema de alerta temprana para malaria está respaldada dentro del Observatorio Andino [Muñoz et al., 2010] en un proyecto regional de Clima y Salud que involucra a Venezuela, Colombia y Ecuador. El presente estudio es ejecutado dentro de dicho marco de referencia por el INAMHI, con el apoyo del Ministerio del Ambiente, Proyecto de Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado de Glaciares en los Andes Tropicales (PRAA), Proyecto de Adaptación al Cambio Climático a través de una Efectiva Gobernabilidad del Agua en el Ecuador (PACC), y Proyecto GEF/PNUD/MAE Segunda Comunicación Nacional sobre Cambio Climático. 6 NTRODUCCIÓN Hay muchas pruebas científicas de la relación existente entre las condiciones climáticas y las enfermedades infecciosas. La malaria es un gran problema de salud pública y probablemente sea la enfermedad transmitida por vectores más sensible al cambio climático a largo plazo. En las zonas de gran endemia, su frecuencia varía con las estaciones. La relación entre la malaria y los fenómenos climáticos extremos es objeto de estudio desde hace tiempo. En la India, por ejemplo, a principios del siglo pasado la región del Punjab, irrigada con aguas fluviales, experimentó epidemias periódicas de malaria. Las excesivas precipitaciones monzónicas y el alto grado de humedad se identificaron pronto como unos de los factores más importantes, que favorecen la multiplicación y la supervivencia del mosquito. Análisis recientes han demostrado que el riesgo de epidemia de malaria es unas cinco veces mayor el año siguiente a un episodio de El Niño [Bouma y van der Kaay, 1996]. La malaria, o paludismo, es la enfermedad más significativa transmitida por vectores biológicos en los humanos. Es mayormente causada por los parásitos Plasmodium falciparum y Plasmodium vivax [Organización Mundial de la Salud, 2009] los cuales son transportados por la especie Anopheles de mosquitos y transmitidos a las personas por medio de picaduras. En América Latina y el Caribe, el 75% de las infecciones de paludismo son causadas por P. vivax, que raramente conduce a la muerte, mientras que el 25% restante se debe al mucho más letal P. falciparum. De un total de 775.500 casos de paludismo en América Latina y el Caribe en el 2007 se registraron 212 muertes [Organización Panamericana de la Salud, 2009] Enfermedades epidémicas como dengue, malaria o fiebre amarilla son de capital importancia para la Salud Pública en la sociedad actual. Por ejemplo, en 7 Sudamérica, los países que comparten el Amazonas, a saber: Bolivia, Ecuador, Perú y Venezuela (de la Región Andina), Guayana Francesa, Guayana y Suriname (del Escudo Guayanés) y Brasil, presentan el 91% de todos los casos subcontinentales reportados, y el 87% de todas las muertes atribuidas a malaria reportadas en el 2004 [Pan American Health Organization, 2006]. La erradicación de este tipo de enfermedades es, sin duda alguna, uno de los retos más importantes de los presentes tiempos. Desarrollar estrategias de eliminación para la malaria es considerada una prioridad en la salud global [Hommel, 2008]. En el Ecuador, la malaria ha venido siendo uno de los mayores problemas de la Salud Pública, sobre todo en áreas rurales y peri-urbanas. Si bien es cierto tuvo un incremento importante durante entre 1980 y 1999 (ver Tabla No. 1), también es cierto que ha venido en decremento en los últimos años. Sin embargo, no es posible descartar absolutamente la ocurrencia rebrotes. Tabla 1: Casos de Malaria en Ecuador durante eventos ENSO escogidos. Fuente: Aguilar, 2001 Para poder modelar adecuadamente la malaria es necesario primero entender alguno de los mecanismos biológicos relacionados con el ciclo propio de la enfermedad. Esto es de especial importancia en áreas con transmisión estacional baja e intermedia, como es el caso de América del Sur [Chowell et al, 2009]. Existen tres clases de malaria, todas ellas causadas por una especie de protozoarios llamada Plasmodium, de los cuales el más letal es el Plasmodium 8 falciparum. El ciclo de la malaria comienza cuando el plasmodio se adquiere por la picadura de un mosquito anofeles hembra al chupar la sangre de una persona infectada con malaria. El plasmodio en la sangre se aparea en el estómago del mosquito y produce cientos o miles de nuevos plasmodios que viajan por su cuerpo, incluso hasta las glándulas salivales. Cuando el mosquito pica de nuevo, inyecta los plasmodios (llamados esporozoitos) en la víctima humana. Estos parásitos llegan al hígado, donde se reproducen y forman una nueva fase de plasmodios (merozoitos) que ingresan al torrente sanguíneo, se alojan en los glóbulos rojos, se reproducen, y en 48 horas salen y atacan nuevas células sanguíneas, repitiendo el proceso cada 48 horas. Las personas que contraen malaria sufren de fuertes fiebres que se repiten cada dos días, aproximadamente, y dependiendo del plasmodio puede llegar a provocar la muerte del paciente. Por otra parte, y como es bien conocido, el clima determina las condiciones de flora y fauna en nuestro planeta, proveyendo así, especialmente en climas tropicales, condiciones ideales para el crecimiento y población de vectores biológicos. Éstos son transportadores de enfermedades que, de no ser tratadas a su debido tiempo, pueden convertirse en epidemias. La transmisión de malaria puede variar dependiendo de factores locales, tales como los patrones de lluvia (los mosquitos se crían en condiciones de humedad), la proximidad de los criaderos de mosquitos a las personas, y los tipos de especies de mosquitos en el área. Algunas regiones (las zonas endémicas) tienen un número bastante constante de casos durante todo el año. En otros ámbitos hay "estaciones de la malaria", generalmente relacionadas con la temporada de lluvias. En Ecuador se conoce que las lluvias varían en su intensidad, en su duración, en su periodicidad, así como también en su distribución espacio-temporal. De manera general en la Costa, existe un solo período de lluvia que comienza a fines de diciembre o principios de enero y termina a fines de mayo. Para el Callejón Interandino se tiene, igualmente, una estación lluviosa que se extiende de septiembre a abril o mayo, mientras que en el Oriente se presentan durante todo 9 el año, siendo los meses de mayor intensidad los de abril, junio y julio, y menos intensos los de septiembre y octubre [Cañadas, 1983]. Dos variables climáticas elementales, la temperatura y precipitación promedio anual, con sus variaciones en el curso del año, se utilizan frecuentemente para la determinación cuantitativa del clima predominante en una región o localidad [Cañadas, 1983]. Existen diferentes modelos matemáticos para simular la transmisión de la malaria que consideran en mayor o menor medida todo lo recién expuesto: desde el ciclo biológico, hasta el papel de las condiciones socio-económicas, el clima o mecanismos de control. Entre ellas destacan: el modelo de Ross-MacDonald [1957]; el modelo clásico de ecuaciones diferenciales discutido por McKenzie et al. [1998]; el modelo epidemiológico no espacial de malaria sugerido por Ruiz y Yan [2003]; el modelo de transmisión de Yang para malaria de distintos niveles de inmunidad y parámetros dependientes de la temperatura [2000]; el modelo de Martens [1997]; el modelo propuesto por Worrall, Connor, and Thomson [2007]; el modelo dinámico propuesto por Ruiz et al. [2002a, 2002b, 2003, 2006]; el modelo de malaria forzado por parámetros meteorológicos sugerido por Hoshen y Morse [2004]; y la herramienta para tomadores de decisión sugerida por Githeko y Ndegwa [2001]. En el presente documento se considera un estudio de predicibilidad de malaria para el Litoral Ecuatoriano. Se ha escogido, de los distintos modelos disponibles, el modelo seminal de MacDonald [1957] para comprender el efecto del clima (temperatura) sobre la dinámica de transmisión. La idea es considerar luego otros modelos más complejos, pero siendo éste un estudio inicial en Ecuador al respecto, es menester avanzar por pasos. En un siguiente nivel se espera hacer empleo de un modelo más sólido en la consideración de las variables socioeconómicas y que considere mecanismos de control. De hecho, con el modelo de MacDonald es posible expresar, al menos teóricamente, las condiciones bajo las cuales el paludismo se extendiende en una población humana y vectora una vez introducida la semilla malárica. Es importante enfatizar que el número básico de reproducción de este modelo se refiere únicamente a la situación en la cual no 10 existe regulación alguna sobre la población del parásito, es decir, durante los primeros momentos de su introducción en una población inmunológicamente virgen, y que por tanto se trata del potencial reproductivo máximo en una situación específica [Basáñez, et al., 2004]. El modelo escogido, como se sabe, depende de variables socioeconómicas mínimas (lo cual facilita a este nivel su implementación, dado que se desea considerar en esta fase una exploración sobre todo de la componente climática), variables entomológicas (provistas por el SNEM) y finalmente variables que dependen de la temperatura ambiental. En aras de estudiar la predicibilidad de malaria, se empleará el modelo climático regional CWRF, normalmente empleado en el Observatorio Andino [Muñoz et al., 2010] para pronóstico estacional, forzado con reanálisis [Kistler et al., 2001] como condiciones de borde “perfectas”. La idea subyacente es que al emplear un sistema de pronóstico real, la representación de las condiciones de borde para el modelo climático no es efectivamente “perfecta”, y por ende la predicibilidad aquí estudiada constituye un límite superior a la que pueda obtenerse. Es importante recordar este aspecto a lo largo del presente documento. La distribución del documento es la que sigue. En las siguientes secciones se presentan los objetivos, datos disponibles (tanto provistos por el SNEM como los climáticos) y metodología seguida, respectivamente. Los resultados obtenidos, en términos de análisis inicial de los datos epidemiológicos, validación del modelo climático regional y análisis de los resultados del sistema acoplado McDonaldmodelo climático, se discuten acto seguido. Finalmente las limitaciones y las conclusiones y recomendaciones para trabajos futuros se presentan en las últimas dos secciones. 11 OBJETIVOS El objetivo general de este trabajo es conocer la predicibilidad por agentes climáticos en la incidencia de la malaria en el Ecuador para el periodo 1996-2008 y de esta forma determinar si es factible realizar pronósticos a futuro. 12 Este trabajo proveerá una metodología base que puede emplearse en estudios de Clima y Salud asociados a otros tipos de enfermedades, como dengue o fiebre amarilla. Del objetivo general, se desprenden los siguientes objetivos específicos: Establecer los primeros pasos de interacción de los institutos nacionales responsables de la salud y el Clima; representados por el Servicio Nacional de Erradicación de la Malaria - SNEM y el Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología - INAMHI, respectivamente. Conocer las habilidades del modelo climático regional CWRF del Observatorio Andino [Muñoz et al., 2010] para pronosticar campos de temperatura para la costa ecuatoriana, variable clave para la componente climática del modelo de MacDonald [1957]. Estudiar el desempeño del modelo de MacDonald en la representación de la distribución de malaria para el Litoral, empleando información socioeconómica, entomológica y epidemiológica provista por el Servicio Nacional de Erradicación de la Malaria y Vectores Artrópodos, e información climática provista por el modelo CWRF (condiciones de borde de reanálisis NNRP [Kistler et al., 2001]). Especial énfasis se hace al tema de la predicibilidad asociada a la componente climática en este estudio. Conformar un Grupo de Trabajo Especializado en Ecuador de Clima y Salud. DATOS Las variables necesarias para el presente estudio son: variables climatológicas, entomológicas y epidemiológicas. 13 Variables Climáticas El modelo de MacDonald básicamente requiere mapas espacio-temporales de temperatura para la zona de interés. En el presente trabajo, estos campos son provistos mediante el producto OA-NOSA30 [Muñoz y Recalde, 2010], una base de datos con la salida del modelo CWRF puesta a disposición por el Observatorio Andino, producida entre el Centro de Modelado Científico (CMC) y el INAMHI por un acuerdo previo al presente Proyecto. Las mallas de temperatura son obtenidas mediante el resultado del Modelo CWRF, para el período 1996-2008. Estos datos estás disponibles públicamente en la IRIDL [Muñoz y Recalde, 2010]. Brevemente se mencionará aquí que el procedimiento para obtener estas salidas consiste en ejecutar el modelo climático regional CWRF [Muñoz et al., 2010], empleando condiciones de borde del reanálisis NCEP-NCAR [Kistler et al., 2001], llamados NNRP. Los datos de NNRP poseen una resolución espacial de aproximadamente unos 280 km, están disponibles en intervalos de 6 horas y en dos sistemas de coordenadas diferentes: 17 niveles de presión sobre la celda de 2.5o x2.5o, 28 niveles sigma para una malla de 192x94 rejillas (en coordenadas gaussianas), y 11 niveles isoentrópicos para una malla de 2.5 o x2.5o. Los resultados del proyecto se almacenan en formato GRIB (para mayores detalles ver [Kistler et al., 2001] y referencias ahí citadas). Luego del dowscaling dinámico mediante la ejecución del modelo CWRF, la resolución que se obtuvo de los datos de precipitación y de temperatura fue 30 km x 30 km con salidas cada 6 horas. Cabe resaltar que a las salidas de este modelo no se les has hecho aún la corrección del sesgo, de modo que debe validarse el producto de temperatura antes de ser usado en el modelo de MacDonald. Para llevar a cabo esta validación, se ha escogido el producto East Anglia University CRU TS versión 3 (ver [Mitchell y Jones, 2005]). Si bien el mismo aún no está oficialmente a disposición del público, las instituciones académicas tienen acceso a su uso bajo acuerdo. Para el presente trabajo el Centro de Modelado Científico consiguió descargarlo y transfirió los datos al INAMHI. Si bien está disponible el período 1901-2006, la ventana temporal escogida para la validación (básicamente la intersección entre los intervalos disponibles para la OA-NOSA30 y CRU3) es 1996-2006 –unos 11 años. La resolución espacial es de 0.5o y la resolución temporal es mensual. Variables Epidemiológicas y Entomólógicas En lo que respecta a las variables entomológicas y epidemiológicas proporcionadas por el SNEM se tiene la siguiente información: Distribución de los principales vectores de la malaria para las zonas de estudio Casos positivos de malaria a resolución mensual/anual para el periodo de estudio. Vectores (mosquito) existentes en las zonas de interés. La data del SNEM se recibió en formato de Excel, la cual se la llevó a un formato ASCII para tener mayor facilidad de manejo al momento de ingresarla a los scripts elaborados para los resultados pertinentes. De especial interés es el tipo y distribución espacio-temporal de vectores. En informe provisto por el SNEM [2010] para el Proyecto indica que en el Ecuador los P. vivax y P. falciparum son los agentes parasitarios, vectores de la malaria son: y que los principales 14 An (Nys) albimanus An (Ano) punctimacula An (Ano) pseudopunctipennis An (Kerr) neivai An (Nys) oswaldoi An (Nys) rangeli An (Nys) nuñez tovari El An. albimanus es el principal vector en el litoral, An. psedopuctipennis en los valles interandinos y An. nunestovari, An. oswaldoi, An. trianulatus, An. punctimacula y An. trinkae en la Amazonía [Aguilar, 2001]. Siendo más específicos en las provincias de estudios se tiene: Provincia del Guayas: An (Nys) albimanus, An(Ano) punctimacula complex, An (A) pseudopunctipennis. Provincia de Esmeraldas: An(Nys) albimanus, An(Ano) punctimacula, An (Ano) pseudopunctipennis, An (Kerr) neivai Provincia de El Oro: An. (Nys) albimanus y An. (Ano) punctimacula. Basándose en esta información y en la disponibilidad de los distintos parámetros asociados al vector prevalente en el Litoral Ecuatoriano, a saber An. albimanus, se le escogió como vector piloto de este Proyecto. De hecho este vector coincide con ser el principal también para la Costa Pacífica de Colombia, y dado que se intenta incluir la presente iniciativa en el Proyecto Regional de Clima y Salud del Observatorio Andino mencionado anteriormente, es importante tratar de compartir la información y recursos disponibles entre los tres países en cuestión. En [Martins, 1997] es posible encontrar información adicional referente a valores específicos para los parámetros necesarios al considerar An. albimanus. 15 METODOLOGÍA Y ECUACIONES Como se ha explicado anteriormente, con el interés de determinar la predicibilidad –o capacidad de predicción- de incidencia de la malaria en las zonas de estudio se ha escogido una metodología que emplea un modelo climático regional dinámico (CWRF) [Skamarock et al., 2005, Muñoz et al., 2010] y un modelo de malaria [MacDonald, 1957], para realizar un pronóstico retrospectivo. El modelo de malaria es “alimentado” con información epidemiológica, entomológica [SNEM, 2010] y climática (salida del modelo CWRF). La Figura 1 muestra sucintamente esta metodología. Figura 1: El modelo de malaria requiere, en general, información de variables socio-económicas (SE), variables entomológicas y climáticas. En el estudio de predicibilidad se emplean observaciones “perfectas” (reanálisis NNRP) para forzar el downscaling dinámico. Fuente: este trabajo. 16 El modelo de Ross-McDonald considera una serie de ecuaciones diferenciales para describir cambios en las densidades de seres humanos y mosquitos susceptibles e infectados. De capital importancia es el número básico de reproducción, R0, que se obtiene del modelo (ver Figura 2): 17 donde m es la densidad de mosquitos por personas (depende de la disponibilidad de los sitios de reproducción, sobrevivencia del mosquito y densidad de población humana, que a su vez se ve afectada por la migración de la población), b es la eficiencia con la que un mosquito infecta un humano (diferente para cada especie de mosquito), n es el período de incubación del parásito dentro del mosquito (depende principalmente de la temperatura), p es la probabilidad de supervivencia diaria del mosquito (depende de la temperatura, enemigos naturales, etc.) y r es la tasa de recuperación de los seres humanos (depende, por ejemplo, del estado de inmunidad y nutrición del individuo y del tratamiento efectivo del paciente). El número básico de reproducción corresponde al número de casos secundarios producidos por cada caso primario en una población completamente suceptible. Puede apreciarse que la frecuencia de picaduras, a, aparece al cuadrado, pues el anofelino tiene que picar al menos dos veces para infectarse y transmitir la infección. El umbral de introducción y persistencia corresponde a R0 = 1; R0 < 1 implica extinción de la infección en la localidad de interés; R0 > 1 establece las condiciones para invasión (equilibrio endémico). La Tabla 2, tomada de Recalde [2010], presenta los parámetros necesarios y su interdependencia con las variables entomológicas y climáticas. 18 Tabla 2: Parámetros del modelo de MacDonald y sy dependencia con vectores y temperatura. Fuente: Recalde, 2010. Figura 2: ecuación de MacDonald para el número (o tasa) básica de reproducción. Fuente: este trabajo. En resumen, los parámetros y variables necesarias del modelo son los siguientes: Distribución espacial de vectores biológicos. Variables entomológicas de vectores biológicos (tasa de alimentación humana, densidad mosquito-humano, tasa de incubación extrínseca, probabilidad de supervivencia diaria, competencia vectorial). Variables epidemiológicas (tasa de recuperación humana). Datos de ocurrencia/incidencia de malaria en el área de estudio a escala de semana epidemiológica o mensual. Temperatura ambiental. La información de la componente no ambiental se ha obtenido fundamentalmente de los datos provistos por el SNM. En la componente climática del modelo de malaria, se hace uso de observaciones del reanálisis NNRP [Kistler et al., 2001] a manera de condiciones de borde “perfectas” para el forzamiento del modelo climático regional. La idea subyacente es que en este caso se tendría la máxima predicibilidad posible: si en lugar de observaciones se empleara un pronóstico, en general se tiene una representación imperfecta del sistema climático, y por ende la capacidad de predicción disminuye. El presente estudio hace énfasis en comprender el papel de esta componente climática, proveyendo campos de temperatura a 30 km de resolución espacial y a 6 h de resolución temporal por medio del downscaling dinámico del reanálisis. Esta base de datos, generada en un acuerdo previo entre el INAMHI y el CMC, se conoce como OA-NOSA30 (Observatorio Andino - Noroeste de Sudamérica). En común acuerdo con el SNEM, el período de simulación para este estudio se escogió de 1996 a 2008, debido a que (a) incluye tanto eventos extremos (El Niño 1998, 2003 y 2005, y La Niña 1996, 1999, 2000 y 2001) como años neutrales, y (b) por la disponibilidad de información por parte del SNEM, al ser años en que los que se incrementó su número de laboratorios especializados, que se encargan de recolectar tomas de muestras de sangre para identificar certeramente la malaria. La configuración física del modelo CWRF usada en la base de datos incluye el esquema de Kessler para la microfísica, RRTM para radiación de onda larga y 19 esquema de Dudia para radiación de onda corta de radiación. Asimismo se escogió el esquema de Monin-Obukhov (Janjic) para la capa de superficie y difusión térmica con 5 niveles de para la física de superficie. El esquema de Mellor-Yamada-Janjic TKE fue empleado para las capas de frontera y la opción de variabilidad de la temperatura de la superficie marina (TSM) fue seleccionada. Para detalles ver [Muñoz y Recalde, 2010] y [Skamarock et al., 2005]. El período de estabilización (spin-up) numérica correspondió al primer mes de simulación. Una vez obtenidas las salidas de temperatura del modelo climático, se realizó la integración de las mismas para llevarlas de 6 horas a una resolución temporal mensual. Acto seguido se calculó el coeficiente de correlación (y su nivel de significancia estadística) [Wilks, 2002], celda a celda, a nivel mensual entre el producto, M, y la data CRU TSv3, O: Donde cov(M,O) representa la covarianza entre lo modelado y observado, y en el denominador aparece el producto de las respectivas desviaciones estándard. Asimismo se calculó el sesgo (bias) (ver por ejemplo [Muñoz, 2010]) de cada celda con el cual se realizó la corrección estadística de las salidas del modelo. Todos el postprocesamiento se llevó a cabo empleando scripts en NCAR Command Language (NCL). 20 RESULTADOS En esta sección se procede primeramente a analizar el comportamiento de los datos de casos de malaria provistos por el SNEM. Acto seguido se revisa qué tan bien representa el modelo climático a las observaciones, específicamente para la temperatura a 2 metros de altura. Con esta información es posible efectuar las correcciones medias al modelo climático regional e introducir las salidas mejoradas en la componente correspondiente del modelo de Ross-MacDonald. En la siguiente subsección se presentan las medias mensuales multianuales para el número básico de reproducción. Datos SNEM Primeramente, de los datos de distribución de vectores provistos por SNEM, se confeccionó en NCL el mapa de número de vectores observados por provincia que aparece en la Figura 3. Esta información es, de hecho, muy útil pues puede emplearse en estudios de vulnerabilidad, interactuando con otras capas del sistema de información geográfica por medio de álgebra de mapas. Se aprecia una alta vulnerabilidad en la provincia de Esmeraldas (4 vectores), mientras que en general 2 o 3 en el resto del litoral. Como se ha mencionado antes, SNEM reporta [SNEM, 2010] que el vector principal en la Costa de Ecuador es el An. Albimanus (caso semejante para la Costa del Pacífico de Colombia), por lo que para los presentes experimentos se ha escogido dicho vector. Las provincias en blanco o no poseen casos de malaria o no hay datos al respecto. Para el Oriente, se han incluido las especies reportadas por el SNEM, aunque otros autores (ver por ejemplo, [Aguilar, 2001]) sugieren un número de vectores superior para esta zona. 21 22 Figura 3: Distribución del número de vectores maláricos por provincias en Ecuador. En las Figuras 4, 5 y 6 se aprecian, respectivamente los casos (a nivel mensual) reportados por SNEM para el período de tiempo disponible en cada provincia, de Esmeraldas, Guayas y El Oro, respectivamente. La incidencia se ha calculado empleando como referencia la población rural en riesgo, siguiendo los censos del Instituto Nacional Ecuatoriano de Censos. Se aprecia un incremento importante de casos (tanto P. vivax como P. falciparum) en las series disponibles de las tres provincias entre los años 1998 y 2003, que contienen un número importante de eventos ENOS (tanto El Niño como La Niña). De modo interesante, se aprecia una disminución en todas las provincias en cuestión luego del año 2003. Este comportamiento puede estar correlacionado con las importantes campañas de fumigación y control llevadas a cabo por el SNEM, pero detalles de un estudio semejante escapan al alcance del presente documento. Resulta llamativo el número tan grande de casos presente en Esmeraldas, pudiendo estar relacionado tanto con las condiciones socio-económicas presentes allí como con la presencia de 4 vectores distintos reportados [SNEM, 2010]. Figura 4: Total de casos e incidencia malárica en Esmeraldas. Se aprecia en azul P. falciparum y en rojo P. vivax. 23 24 Figura 5: Total de casos e incidencia malárica en el Guayas. Se aprecia en azul P. falciparum y en rojo P. vivax. Figura 6: Total de casos e incidencia malárica en El Oro. Se aprecia en azul P. falciparum y en rojo P. vivax. Validación Modelo CWRF para Temperatura Antes de poder hacer uso de las salidas del modelo es menester validarlo, empleando las dos métricas expuestas en la Metodología (ver más arriba). Las Figuras 7 y 8 muestran, respectivamente, el coeficiente de correlación entre la base de datos CRU y la salida del WRF para el período de 11 años (1996-2006), y el sesgo (bias) correspondiente. 25 Figura 7: Coeficiente de correlación lineal entre CRU y el modelo WRF para todos los meses del período 1996-2006. Correlaciones superiores a 0.17 tienen nivel de significancia superior al 98%. 26 Figura 8: Total de casos e incidencia malárica en El Oro. Se aprecia en azul P. falciparum y en rojo P. vivax. La Figura 7 evidencia muy buenas correlaciones para casi todo el territorio ecuatoriano, significativas estadísticamente a un nivel superior al 98%. El comportamiento de la distribución espacio-temporal de la temperatura con el modelo es, pues, satisfactorio. En el caso del sesgo, Figura 8, se aprecia en general una subestimación de la temperatura, sobre todo en sectores a pié de monte en la Costa Ecuatoriana (regiones en azul más oscuro). En localidades aisladas el modelo se comporta bien (tonos blancos) o incluso sobreestima. A partir de este campo de sesgos, se llevó a cabo la corrección estadística de la malla de temperatura del modelo, que fue entonces introducida en el modelo de MacDonald. 27 Número Básico de Reproducción Una vez insertada en el modelo de MacDonald toda información necesaria, se obtuvieron los mapas espacio-temporales mes a mes para el número básico de reproducción, para todo el período en consideración. Los archivos correspondientes están disponibles en: http://cmc.org.ve/descargas/Epid/ECU_MALARIA_mens_FALCI.tgz http://cmc.org.ve/descargas/Epid/ECU_MALARIA_mens_VIVAX.tgz Estas figuras permiten, para cada parásito, verificar la evolución espacial y temporal del número básico de reproducción en el Litoral Ecuatoriano. Para tener una idea general de los valores medios típicos y su variabilidad, se procedió también a calcular la climatología (media mensual multianual) y desviación estándar, como medida de variabilidad con respecto a la media. Una selección de la climatología y desviación estándar se presenta en las Figuras 9 a la 12. En la Figura 9 y 10 se aprecia, para Enero, Mayo y Septiembre, la distribución espacio-temporal de la variable. Puede verse de inmediato la diferencia en magnitud asociada a los casos secundarios previstos por el modelo para los dos parásitos. Estas diferencias están debidas, naturalmente, a los parámetros propios al tipo de parásito (las figuras se muestran para el mismo vector: An. Albimanus), y particularmente a las temperaturas límite a las que cada uno es sensible. 28 Figura 9: Número básico de reproducción, R0, para Enero (P. vivax a la izquierda y P. falciparum a la derecha). Típicamente los máximos para la Costa se alcanzan hacia Mayo, alrededor de dos meses después de los máximos de precipitación. En Septiembre se tienen escenarios de mínimos relativos anuales. Dos núcleos importantes aparecen con claridad en el Litoral: uno extendiéndose desde la provincia del Guayas hacia Manabí y Los Ríos, y el otro concentrándose sobre todo en Esmeraldas, y descendiendo por debajo de la línea ecuatorial en los meses de máximo (ver Figura 10). Estos focos, naturalmente, están relacionados con la propia distribución de temperaturas superficiales del Litoral, y puede verse condicionan de modo importante, desde el punto de vista climático, la ocurrencia de la malaria en la zona de estudio. 29 Figura 10: Número básico de reproducción, R0, para Mayo –arriba- y Septiembre –abajo- (P. vivax a la izquierda y P. falciparum a la derecha). 30 Figura 11: Variabilidad del número básico de reproducción, sigma(R0), para Enero (P. vivax a la izquierda y P. falciparum a la derecha). El núcleo del norte, especialmente sobre Esmeraldas, es bastante estable a lo largo del año (por encima de los 20 casos secundarios para vivax y por encima de los 17 para falciparum), como evidencian las Figuras 11 y 12, en cuanto a la variabilidad (medida por medio de la desviación estándar). Esto está de acuerdo con las propias observaciones del SNEM [2010] (Figura 4). Hay mayor variabilidad en el núcleo sur de actividad malárica, sobre todo en los primeros meses del año. Llama la atención el núcleo de variabilidad ubicado en 1 oS; el mismo debe estudiarse posteriormente con atención para determinar si es debido a alguna patología del modelo o corresponde a un evento real. Como es de esperarse, el número básico de reproducción asociado a P. vivax es notablemente mayor que para el caso del P. falciparum. Además, el modelo representa adecuadamente también escenarios de no propagación de la enfermedad a lo largo de la Sierra. 31 Figura 10: Variabilidad del número básico de reproducción, sigma(R 0), para Mayo –arriba- y Septiembre –abajo- (P. vivax a la izquierda y P. falciparum a la derecha). 32 Figura 11: Serie de tiempo de R0 para el período 1996-2003 (P. vivax en rojo y P. falciparum en azul) para la provincia del Guayas. Los números en la abscisa corresponde al mes del año. La línea en negro corresponde a una media móvil trimestral de temperatura a 2 metros de altura. Estas figuras permiten establecer nuevos mapas de posible ocurrencia y propagación de malaria para la Costa de Ecuador. Normalmente los mapas disponibles hasta el momento dividen el territorio ecuatoriano únicamente en 3 zonas homogéneas: Litoral, Sierra y Oriente. La presente herramienta puede ser utilizada precisamente para proveer mejor resolución espacio-temporal al respecto. La Figura 11, por su parte, presenta la evolución temporal del número básico de reproducción para el Guayas (el comportamiento es similar a lo largo de la Costa). Se muestra en ella desde 1996 hasta el 2003, un período interesante por estar presente eventos El Niño y La Niña. En rojo se muestra el número básico de reproducción para vivax, mientras que en azul para falciparum. En negro, sólo a modo de referencia, se muestra una media móvil de 3 meses para la temperatura a 2 metros (en grados oC). Pequeñas variaciones de la temperatura generan importantes cambios en el parámetro R0. La figura muestra también lo ocurrido para la variable en estos eventos extremos, como el notorio incremento y estabilidad presente en el año 1998. En estos casos no sólo importa la magnitud del incremento, sino también la duración del mismo, y en general deben considerarse otras variables para entender el escenario completo. Por ejemplo, es posible que la data del SNEM [2010] no evidencie un abrupto incremento en los casos de malaria durante el año 1998 debido a que la intensidad de precipitación fue muy alta, pudiendo arrastrar las larvas de los vectores. Finalmente, la Figura 12 presenta series de tiempo de la incidencia observada y del parámetro R0 simulado por el modelo acoplado MacDonald-CWRF, para la provincia del Guayas. Está claro que si bien no son directamente comparables pues la incidencia reporta casos por población en riesgo, y el número básico de reproducción reporta casos secundarios por cada caso primario, la figura es interesante porque evidencia el comportamiento temporal de ambas. Lo más importante en esta figura es notar cómo el modelo, a pesar de su sencillez, es capaz de reproducir los ciclos interanuales de los casos de malaria para ambos parásitos (indistintamente del vector escogido). Claramente, el modelo falla en la descripción de la disminución de los casos, evidente desde el año 2003 hasta el final de la serie de datos disponible. Esto es debido a que el modelo hasta el momento no considera el papel de los mecanismos de control (e.g. fumigaciones extra- e intra-domiciliarias), un aspecto que el SNEM viene trabajando intensamente y que obviamente ha dado sus frutos. 33 34 Figura 12: Series de tiempo del número básico de reproducción (línea continua) e incidencia malárica (línea a trazos) para el Guayas (P. vivax en rojo y P. falciparum en azul). La Figura 12 puede interpretarse, pues, en términos de lo que habría ocurrido y cuál sería el escenario en Ecuador si el SNEM no aplicara mecanismos de control adecuados. La figura pone en evidencia la necesidad de considerar modelos más realistas en términos de condiciones socio-económicas y mecanismos de control, pero el presente experimento tenía por objetivo el estudio del papel de la componente climática en la predicbilidad de malaria, y en tal sentido se aprecia que la metodología expuesta está bien encaminada para reproducir las características principales de la distribución espacial y temporal natural, sin considerar la intervención humana en aspectos de control. Un siguiente paso consistirá en proveer mayor realismo al modelo considerando estos aspectos claves. LIMITACIONES El objetivo del presente estudio es la verificación de si es posible, y hasta qué punto, predecir retrospectivamente casos de malaria en la Costa Ecuatoriana, considerando un modelo básico (MacDonald [1957]) que asume una serie de factores para explicar la evolución y transmisión de malaria. Entre los más importantes se cuenta la ausencia de mecanismos de control diferentes a la propia temperatura ambiental para la supervivencia del vector. Esto impide que el modelo capture, obviamente, las tendencias no naturales, asociadas con la intervención humana en la eliminación de la enfermedad. Considerar estos aspectos son clave para una adecuada simulación de los casos históricos. La distribución espacial de vectores y los parámetros entomológicos asociados a los mismos se asumen como constantes en el tiempo en este estudio, debido a la disponibilidad de datos. Las simulaciones adquirirán mayor realismo también al mejorar estos aspectos. 35 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES En el presente documento se ha explicado la metodología seguida para llevar a cabo un experimento para estudiar la predicibilidad de malaria en el Litoral Ecuatoriano. Para ello, se han obtenido datos de casos positivos de la enfermedad por parte del SNEM, se han validado las salidas espacio-temporales del modelo CWRF para temperatura a 2 metros (un insumo clave del modelo malárico usado) y se ha hecho uso del número básico de reproducción sugerido por MacDonald [1957] para proveer mapas espacio-temporales de la distribución de posibles casos de malaria. El análisis revela que las simulaciones son capaces de representar la distribución espacial reportada [SNEM, 2010]. Sin embargo, aunque el modelo reproduce los ciclos de variabilidad interanual, no es capaz de considerar el decremento evidenciado en las observaciones de casos, producto de un eficiente trabajo por parte del SNEM en términos de mecanismos de control anti-malaria. El modelo actualmente considera escenarios de variabilidad natural, y por ello es menester introducir, por ejemplo por medio del parámetro asociado a la probabilidad de supervivencia diaria, información sobre campañas de fumigación. Esta información se está solicitando al SNEM para una próxima versión de la presente herramienta. Entre los aspectos más relevantes se cuenta con que la metodología de acoplar un modelo dinámico para alimentar la componente climática de un modelo de malaria está dando sus frutos. Una metodología que involucre múltiples modelos de clima y malaria, con sus respectivos ensamblados estadísticos, parece ser un paso natural a seguir a continuación. Como recomendaciones, pueden señalarse las siguientes: 36 1.- Incluir en el modelo de MacDonald, por medio,por ejemplo, de la probabilidad de supervivencia diaria, la información referente a los mecanismos de control antimalaria. 2.- Considerar otros modelos más complejos en el mismo estudio. Esto ameritará poseer un levantamiento adecuado de información socio-económica que en general no se tiene al nivel adecuado. Se sugiere iniciar una campaña para determinar los parámetros mínimos necesarios y obtenerlos. 3.- Considerar otros modelos, o realizaciones del mismo modelo, climáticos, en aras de producir un ensemble estadístico con los distintos miembros. 4.- Considerar un multi-modelo de malaria acoplado a un multi-modelo climático, de nuevo para disminuir las incertidumbres. 5.- Iniciar esfuerzos específicos para el uso de este tipo de herramientas en el establecimiento de un Sistema de Alerta Temprana para Malaria. 6.- Aprovechar el estudio e iniciativas (por ejemplo, la reciente conformación del Grupo de Trabajo en Clima y Salud, creado en el Taller de Entrenamiento asociado al presente proyecto) sugeridas para extender los esfuerzos de modelación a otras enfermedades, como dengue o fiebre amarilla. 37 BIBLIOGRAFÍA Aguilar, V. H. 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DANIEL RUIZ Desarrollo e implementación de modelos dinámicos de malaria en el Ecuador 23-30 de agosto de 2010 Documento preparado por: Ángel G. Muñoz Centro de Modelado Científico (CMC). La Universidad del Zulia. Maracaibo, 4004. (Venezuela) Cristina Recalde Instituto de Meteorología e Hidrología. (Ecuador) Daniel Ruiz Carrascal Programa en Ingeniería Ambiental, Escuela de Ingeniería de Antioquia (Colombia) International Research Institute for Climate and Society, Columbia University in the City of New York (USA) Introducción En el marco de los proyectos MAE-GEF-PNUD-SCN-PRAA-PACC-INAMHI se ha desarrollado un estudio de predicibilidad de malaria en el Litoral Ecuatoriano. La investigación hace uso de modelos dinámicos para la simulación computacional de la dinámica de transmisión de esta enfermedad. En el entrenamiento se presentaron los resultados preliminares del proyecto, el marco de referencia conceptual para el estudio, y las múltiples herramientas y metodologías disponibles. 45 Objetivos Los objetivos de la misión fueron: (a) proveer a los participantes de la capacitación los conocimientos básicos y herramientas necesarias para llevar a cabo la modelación dinámica de la transmisión de la malaria en el Ecuador; (b) apoyar la conformación de un Grupo de Investigación sobre Clima-Salud; (c) participar en actividades de investigación sobre Clima-Salud (específicamente ClimaMalaria) en conjunto con el grupo de trabajo presente en Ecuador; y (d) proveer un documento preliminar de los resultados de las actividades desarrolladas durante la visita. A continuación se hace una relación breve de los principales resultados de la misma. 1. Taller de capacitación sobre modelos dinámicos de malaria Se llevaron a cabo dos sesiones de capacitación en torno a la modelación de la dinámica de transmisión de la malaria. La primera sesión (conceptual) incluyó el desarrollo de los siguientes seis módulos: Módulo 1: Aspectos preliminares – Teoría General de Sistemas Conceptos básicos, teoría general de sistemas, aproximación sistémica, dinámica de sistemas, identificación del problema y el sistema, fronteras, diagramas de influencia, diagramas stock-flow, ejemplos y aplicaciones (modelo de la meseta de Kaibab, crecimiento de poblaciones –especies individuales y dos poblaciones-, modelos avanzados), proceso de experimentación-validación-análisis. Módulo 2: Modelación dinámica de la transmisión de la malaria Problema, aproximación sistémica, fronteras, diagramas de causalidad, diagramas stock-flow, diagramas esquemáticos, ensambles, capacidades actuales, intereses futuros. Módulo 3: Modelos dinámicos disponibles Modelos de Macdonald (1957), Martens (1997), McKenzie et al. (1998), Yang (2000), Githeko & Ndegwa (2001), Ruiz et al. (2002a, 2002b, 2003, 2006), Ruiz & Yan (2003), Hoshen & Morse (2004), Worrall, Connor & Thomson (2007), Chiyaka, Garira & Dube (2007), y Gomero (2008) Módulo 4: Análisis de variables Variables exógenas (población de vectores, parásito, ambientales, asociadas a individuos y asociadas a las comunidades en riesgo) y endógenas, niveles de entendimiento. Módulo 5: Proceso de experimentación Análisis retrospectivo (escenario base, cambios en condiciones iniciales, condiciones locales, análisis de sensibilidad, incertidumbres) y análisis de escenarios futuros (cambios en condiciones climáticas y socioeconómicas), proceso de implementación, rol de factores no-climáticos, ejemplo real. Módulo 6: Sistemas Integrados de Vigilancia y Control 46 Componentes principales, rol e importancia, selección de áreas piloto. La segunda sesión (práctica) incluyó el desarrollo de los siguientes cinco módulos: Módulo 1: Análisis retrospectivo – Escenario base y cambios en condiciones iniciales Red hidrometeorológica local y regional, ciclos anuales de variables climáticas, casos positivos de la enfermedad, incidencia de malaria, horizontes de tiempo base, equilibrios, estacionalidad, cambios en proporciones de la población total en riesgo en estado infeccioso y estado inmune. Módulo 2: Análisis retrospectivo – Análisis de condiciones locales Tres experimentos: (1) condiciones climáticas reales; (2) condiciones climáticas y entomológicas reales; (3) condiciones climáticas, entomológicas y socioeconómicas reales; coeficiente de correlación y error medio cuadrático, incidencia de malaria, prevalencia y anomalías. Módulo 3: Análisis retrospectivo – Análisis de sensibilidad e incertidumbre Cambios en la probabilidad de recuperación de los individuos, en la probabilidad de supervivencia diaria del vector y en el Índice de Sangre Humana, condiciones moderadas y criticas de transmisión, incertidumbre en la representación de la densidad vectorial, otros ejemplos. Módulo 4: Escenarios futuros – Cambio en condiciones climáticas Modelación del sistema climático, clima y predicción climática, pronósticos estacionales y de corto plazo, futuro de mediano plazo (tendencia históricas de variables climáticas, El Niño Oscilación del Sur), futuro de largo plazo (cambio climático, escenarios, simulaciones de incidencia de malaria esperada). Módulo 5: Escenarios futuros – Cambio en condiciones climáticas y socioeconómicas Escenarios de cambio climático + escenarios socioeconómicos favorables y desfavorables (asociados a los periodos infecciosos promedio de la población humana y otros factores). Se contó con la participación de un total de 29 profesionales trabajando en el área clima-salud distribuidos según: Siete (7) expertos del Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología del Ecuador (INAMHI) Un (1) profesional del Centro Internacional de Investigaciones del Fenómeno El Niño (CIIFEN) Un (1) profesional del Ministerio de Medio Ambiente del Ecuador Dos (2) profesionales del Instituto Nacional de Higiene del Ecuador Cuatro (4) expertos del Servicio Nacional de Control de Enfermedades Transmitidas por Vectores Artrópodos (SNEM) Tres (3) docentes e investigadores de la Universidad de Especialidades Espíritu Santo (UEES) Dos (2) expertos del Ministerio de Medio Ambiente encargados de la Segunda Comunicación Nacional (SCN) 47 Un (1) profesional de la Corporación Financiera Nacional (CFN) Un (1) docente de la Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL) Dos (2) profesionales del Instituto Nacional de Pesca Un (1) profesional del Municipio de Guayaquil Un (1) docente de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador (PUCE) Un (1) profesional de Nature Conservation (TNC) Un (1) profesional de la Fundación Nobis 48 Un (1) profesional de la Secretaría Nacional de Ciencia y Tecnología (SENACYT) La evaluación general del curso se presenta en las siguientes figuras (primera sesión en paneles superiores; segunda sesión en paneles inferiores): Not Applicable 0% Poor Fair 0% 0% Not Applicable 8% Good 17% Very Good 25% Overall quality of the first session Poor 0% Excellent 67% Overall quality of the second session 2. Good 17% Excellent 50% Excellent 58% Not Applicable 0% Poor Fair 0% 0% Fair 0% Not Applicable 0% Good 6% Very Good 27% Very Good 25% Overall instructor effectiveness (first session) Poor Fair 0% 0% Excellent 67% Good 13% Very Good 20% Overall instructor effectiveness (second session) Actividades de investigación del Grupo Clima-Salud Se adelantaron las actividades de investigación que se consideraron prioritarias para dar inicio al Grupo de Trabajo en Clima-Salud. Ellas incluyeron: la definición de ejes prioritarios de trabajo, la discusión de las actividades con pares académicos locales, y el estudio preliminar de tendencias de corto plazo observadas en la incidencia de malaria en el Ecuador. Los resultados más relevantes de la misión se presentan a continuación. Se consideró que la iniciativa denominada ‘Sistema Integrado de Vigilancia y Control de Malaria’, propuesta como estrategia de adaptación al cambio climático en Colombia y actualmente en proceso de implementación por parte del Instituto Nacional de Salud de esa nación (ver el diagrama inferior), provee numerosos elementos para el desarrollo y aplicación en el Ecuador de estrategias y opciones de política SISTEMA INTEGRADO DE VIGILANCIA Y CONTROL similares. PLATAFORMA DE ALERTA TEMPRANA Componentes no-climáticos VIGILANCIA EPIDEMIOLOGICA Factores socioeconómicos Redes institucionales y estrategias financieras Casos primarios VIGILANCIA ENTOMOLOGICA Cambio y variabilidad climática Variables biológicas y entomológicas relevantes MONITOREO Y PRONOSTICO DE ESCENARIOS CLIMATICOS Educación, capacidad instalada local, continuidad de procesos DIAGNOSTICO OPORTUNO DE CASOS PRIMARIOS En torno al análisis de las condiciones de transmisión locales, los registros de casos positivos de malaria por Plasmodium falciparum y P. vivax, suministrados al INAMHI por el Dr. Lenin Vélez Nieto del SNEM – Ecuador, sugieren que la enfermedad presentó el comportamiento mostrado en las siguientes figuras, para todo el territorio nacional y durante el periodo 1975-2007. En términos de índices parasitarios anuales, la infección por Plasmodium falciparum mostró incidencias inferiores a los 2 casos positivos por cada 1,000 habitantes en las décadas de los 60s y 70s; se incrementó a valores cercanos a 3.5/1,000 habitantes en la década de los 80s; alcanzó máximos de 6.6 y 6.4 en los años 1999 y 2000; y a mediados de la primera década del presente siglo la incidencia disminuyó a valores inferiores a 1 caso positivo por cada 1,000 habitantes. La infección de malaria por Plasmodium vivax mostró, por su parte, incidencias en el rango 1.7-2.1 casos positivos por cada 1,000 habitantes en las décadas de los 60s y 70s, pero con un pico de 15.6 casos primarios en el año 1969; se incrementó a valores en el rango 6-12 casos positivos en la década de los 80s (con un máximo en el año 1984); alcanzó picos de 8.8 y 8.9 casos positivos por cada 1,000 habitantes en los años 2001 y 2002, respectivamente; y a mediados de la primera década del presente siglo la incidencia disminuyó a valores inferiores a 1 caso primario/1,000 habitantes. 49 80.000 80.000 Plasmodium falciparum 70.000 70.000 60.000 60.000 50.000 50.000 40.000 40.000 30.000 30.000 20.000 20.000 10.000 10.000 2007 2002 1997 1992 1987 1982 1977 1972 1967 1962 0 1957 0 Total Positive Cases Total Positive Cases Plasmodium vivax 50 Year Plasmodium falciparum 18 16 Plasmodium vivax 16 2007 2002 0 1997 2 0 1992 4 2 1987 6 4 1982 8 6 1977 10 8 1972 12 10 1967 14 12 1962 14 API (x 1,000 inhabitants) 20 18 1957 API (x 1,000 inhabitants) 20 Year Se infiere que las variables entomológicas relevantes en la dinámica de transmisión de la malaria pudieron experimentar las tendencias presentadas en las siguientes gráficas. Durante el periodo 1900-2007, el ciclo esporogónico o periodo de incubación extrínseco (incubación de los parásitos Plasmodium falciparum en el vector transmisor de la enfermedad) pudo haber disminuido de 15 días a cerca de 13 días. La probabilidad de supervivencia diaria, por incremento en la temperatura ambiental, pudo haber disminuido de 0.904 a 0.901. La frecuencia de alimentación sanguínea se pudo haber incrementado de 0.22 picaduras por hospedero por día a cerca de 0.24, gracias a la disminución en la duración del ciclo gonotrófico de 2.7 a 2.5 días durante tal periodo de tiempo. Finalmente, la capacidad vectorial pudo haber incrementado de 0.9 a 1.3 picaduras potencialmente infectivas por día afectando la totalidad de la población en riesgo. Survival probability of the mosquito Incubation period of the parasite in the malarial mosquito [days] 0.903 p [dec] n [days] 16 15 14 13 12 0.902 0.901 1,900 1,950 0.900 1,900 2,000 2,000 Time [years] Time [years] Number of blood meals a mosquito takes from human beings (1/day) Feeding interval 51 2.8 0.25 2.7 a [1/day] Feeding interval [days] 1,950 2.6 2.5 2.4 1,900 1,950 0.24 0.23 0.22 0.21 1,900 2,000 Time [years] 1,950 2,000 Time [years] Critical density threshold of vector populations Vectorial capacity 1.6 10 1.4 VC [mosq/human] 12 8 1.2 1.0 6 1,900 1,950 Time [years] 2,000 0.8 1,900 1,950 2,000 Time [years] Se estimaron además las distribuciones espaciales de la Tasa Básica de Reproducción, R 0, sugerida por Ross-Macdonald (1957), para una resolución temporal mensual y una resolución espacial de 30 km x 30 km, utilizando la temperatura del aire a 2 m de altura sobre la superficie disponible en el modelo CWRF del Observatorio Andino. En las siguientes figuras se presentan las diferencias entre la R 0 estimada para condiciones futuras (2015) y la obtenida para el periodo base 1996-2008. En general, se observa que en la zona del litoral y los piedemontes oriental y occidental de la Cordillera de Los Andes se podrían presentar incrementos cercanos a 0.1-0.2 casos secundarios por cada caso primario introducido en la población en riesgo, en particular en los trimestres de MAM y JJA. 52 Diferencia (2015 – periodo base) en la Tasa Básica de Reproducción. Paneles superiores: trimestre Diciembre-EneroFebrero; paneles centrales superiores: trimestre Marzo-Abril-Mayo; paneles centrales inferiores: trimestre Junio-JulioAgosto; paneles inferiores: trimestre Septiembre-Octubre-Noviembre.