Predicción de zonas de riesgo de filariasis linfática en el territorio colombiano a partir de modelos de distribución de especies basados en máxima entropía

En Colombia, el número de personas reportadas con filariasis linfática (FL) al Sistema Integrado de Información de la Protección Social (SISPRO) tuvo un aumento del 539% en los años 2019 y 2020 comparado con los años anteriores entre el 2009 y 2018, cifras que motivaron la realización de esta investigación, ya que actualmente el gobierno colombiano no considera la FL como un problema de salud pública, por no considerarla una enfermedad desatendida que necesite priorización. Esta investigación propone la generación de modelos basados en máxima entropía para la creación de nichos ecológicos y de distribución de especies que permitan caracterizar las zonas de presencia del Culex quinquefasciatus, vector transmisor de la enfermedad. A partir de umbrales de corte se crearon tres zonas de riesgo y se cruzaron con los municipios que reportaron casos de FL en el país, logrando una intersección del 88% de los municipios en el escenario menos riguroso y del 72% en el más estricto. Adicionalmente se creó una cuarta zona de riesgo para los municipios donde ya se habían reportado casos y con este panorama se caracterizaron el 8.4% de los municipios en riesgo muy alto, 28.5% en riesgo alto, 2.2% en riesgo medio, 24.3% en riesgo bajo y 36,6% sin riesgo.

• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/31248
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/31248
• Palabra clave: Sensores remotos; Máxima entropía; Filariasis linfática; Culex quinquefasciatus; Sistemas de información geográfica; Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones - Tesis y disertaciones académicas; Enfermedades transmitidas por vectores; Filariasis - Procesamiento de datos; Enfermedades endémicas - Colombia; Geografía - Procesamiento de datos; Remote sensing; Maximum entropy; Lymphatic filariasis; Culex quinquefasciatus; Geographic information systems
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