Predicción de la epidemia del virus sincitial respiratorio en Bogotá, D.C., utilizando variables climatológicas

Introducción. El virus sincitial respiratorio es uno de los principales causantes de mortalidad de niños y adultos mayores en el mundo. Objetivo. Predecir las semanas de inicio de los brotes de infección por el virus sincitial respiratorio en Bogotá entre 2005 y 2010, utilizando variables climatológ...

Full description

Autores:
González-Parra, Gilberto
Querales, José F.
Aranda, Diego
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad El Bosque
Repositorio:
Repositorio U. El Bosque
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/1493
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12495/1493
https://doi.org/10.7705/biomedica.v36i3.2763
Palabra clave:
Teorema de Bayes
Virus sincitiales respiratorios
Epidemias
Virus sincitial respiratorio humano
Pneumovirus
Metodos epidemiológicos
Bayes theorem
Respiratory syncytial viruses
Epidemics
Rights
License
Acceso cerrado
Description
Summary:Introducción. El virus sincitial respiratorio es uno de los principales causantes de mortalidad de niños y adultos mayores en el mundo. Objetivo. Predecir las semanas de inicio de los brotes de infección por el virus sincitial respiratorio en Bogotá entre 2005 y 2010, utilizando variables climatológicas como variables de predicción. Materiales y métodos. Se establecieron las fechas de inicio de los brotes en niños menores de cinco años ocurridas entre 2005 y 2010, en Bogotá D.C., Colombia. Se seleccionaron las variables climatológicas utilizando una matriz de correlación y, posteriormente, se construyeron 1.020 modelos resultado de la combinación de las distintas variables climatológicas y las semanas de antelación al inicio del brote. Se seleccionaron los modelos utilizando los datos correspondientes a periodos de seis (2005-2010), cuatro (2005-2008) y dos años (2009-2010). Se determinaron los mejores modelos y las variables climatológicas más relevantes, utilizando clasificadores bayesanos ingenuos y curvas características de operación del receptor (Receiver Operating Characteristic, ROC). Resultados. Los mejores resultados se obtuvieron con los modelos que utilizaron el periodo de dos años (2009-2010) y la semana 0, con 52 y 60 % de aciertos, respectivamente. La humedad mínima fue la variable que más apareció en los mejores modelos (62 %). Los clasificadores bayesanos ingenuos permitieron establecer cuáles eran los mejores modelos para predecir la semana de inicio del brote. Conclusiones. Los resultados sugieren que los modelos en que se utilizaron la humedad mínima, la velocidad del viento y la temperatura mínima serían los modelos de predicción más eficaces.