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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Influencia de la variabilidad climática en las enfermedades respiratorias agudas en Bogotá]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Introduction: Acute respiratory infection is one of the most significant causes of morbidity in Bogota, and its burden of disease has increased in association with climate variability . Objective: The aim of the study was to evaluate weekly trends of acute respiratory infection in relation to meteorological variables (temperature, relative humidity and cumulative rainfall) in Bogota during 2011 and 2012. Materials and methods: Epidemiological and meteorological data from 104 weeks were gathered. Temporal variability was taken into account including previous weeks and spatial variability was considered by studying each zone of the city separately (north, south, east, west). Statistical analysis was performed through Poisson dynamic regression models. Results: The relative humidity had the greater impact on acute respiratory infection and its effects lasted between 8 to 10 weeks. Cumulative rainfall had effects only in the east zone, while the temperature presented mild effects across the four different zones of the city. Conclusion: Such results are the first step for the design of health-related early warning systems associated with climate variability.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  <font size="2" face="verdana">     <p>ART&Iacute;CULO ORIGINAL</p>     <p>doi: <a href="http://dx.doi.org/10.7705/biomedica.v35i0.2456" target="_blank">http://dx.doi.org/10.7705/biomedica.v35i0.2456</a> </p>      <p><font size="4">    <center>   <b>Influencia de la variabilidad clim&aacute;tica en las enfermedades respiratorias agudas en Bogot&aacute; </b> </center></font></p>     <p>    <center>Mar&iacute;a Elsa Correal <sup>1</sup> , Juan Esteban Marth&aacute; <sup>1</sup> , Rodrigo Sarmiento <sup>2</sup></center></p>     <p><sup>1</sup> Departamento de Ingenier&iacute;a Industrial, Facultad de Ingenier&iacute;a, Universidad de los Andes, Bogot&aacute;, D.C ., Colombia </p>     <p><sup>2</sup> Vigilancia en Salud P&uacute;blica, Secretar&iacute;a Distrital de Salud, Bogot&aacute;, D.C., Colombia </p>     <p><b>Contribuci&oacute;n de los autores: </b></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Mar&iacute;a Elsa Correal y Juan Esteban Marth&aacute;: an&aacute;lisis estad&iacute;stico, identificaci&oacute;n y estimaci&oacute;n de modelos </p>     <p>Rodrigo Sarmiento: interpretaci&oacute;n de los resultados y discusi&oacute;n </p>     <p>Recibido: 04/07/14; aceptado: 22/04/15Ciudad</p> <hr size="1">     <p><b>Introducci&oacute;n. </b> La enfermedad respiratoria es una de las principales causas de morbilidad en Bogot&aacute; y los efectos de la variabilidad clim&aacute;tica se han reflejado en un aumento del n&uacute;mero de casos. </p>     <p><b>Objetivo. </b> En el presente estudio se analiz&oacute; el comportamiento semanal de la enfermedad respiratoria aguda en Bogot&aacute; y se asoci&oacute; con las variables climatol&oacute;gicas de temperatura, humedad relativa y precipitaci&oacute;n, analizando su impacto en la aparici&oacute;n de casos en la ciudad. </p>     <p><b>Materiales y m&eacute;todos. </b> El an&aacute;lisis se llev&oacute; a cabo mediante la estimaci&oacute;n de modelos de regresi&oacute;n de Poisson, con datos epidemiol&oacute;gicos de 104 semanas correspondientes a los a&ntilde;os 2011 y 2012. La variabilidad clim&aacute;tica temporal se analiz&oacute; considerando los efectos de las variables en semanas anteriores y, para el an&aacute;lisis de la variabilidad espacial, la ciudad se dividi&oacute; en cuatro zonas: norte, sur, oriente y occidente. </p>     <p><b>Resultados. </b>Los resultados de las correlaciones cruzadas demostraron que en tres de las cuatro zonas la humedad relativa ten&iacute;a un mayor impacto sobre los casos de enfermedad respiratoria aguda y su efecto persist&iacute;a hasta por ocho y diez semanas. La precipitaci&oacute;n, por el contrario, tuvo impacto &uacute;nicamente en la zona oriente, mientras que la temperatura tuvo efectos moderados en todas las zonas. </p>     <p><b>Conclusi&oacute;n. </b> Debido al componente din&aacute;mico de estos modelos, los resultados son un primer paso para el dise&ntilde;o de un sistema de alerta temprana en salud que tome en cuenta la variabilidad clim&aacute;tica. </p>     <p><b>Palabras clave: </b> enfermedades respiratorias/epidemiolog&iacute;a, sistemas de alerta temprana, virus, efectos del clima, an&aacute;lisis de regresi&oacute;n, an&aacute;lisis estad&iacute;stico. </p>     <p>doi: <a href="http://dx.doi.org/10.7705/biomedica.v35i0.2456" target="_blank">http://dx.doi.org/10.7705/biomedica.v35i0.2456</a> </p>  <hr size="1">     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="3"><b>Influence of the climate variability on acute respiratory infections in the city of Bogot&aacute; </b></font></p>     <p><b>Introduction: </b> Acute respiratory infection is one of the most significant causes of morbidity in Bogota, and its burden of disease has increased in association with climate variability . </p>     <p><b>Objective: </b> The aim of the study was to evaluate weekly trends of acute respiratory infection in relation to meteorological variables (temperature, relative humidity and cumulative rainfall) in Bogota during 2011 and 2012. </p>     <p><b>Materials and methods: </b> Epidemiological and meteorological data from 104 weeks were gathered. Temporal variability was taken into account including previous weeks and spatial variability was considered by studying each zone of the city separately (north, south, east, west). Statistical analysis was performed through Poisson dynamic regression models. </p>     <p><b>Results: </b> The relative humidity had the greater impact on acute respiratory infection and its effects lasted between 8 to 10 weeks. Cumulative rainfall had effects only in the east zone, while the temperature presented mild effects across the four different zones of the city. </p>     <p><b>Conclusion: </b> Such results are the first step for the design of health-related early warning systems associated with climate variability. </p>     <p><b>Key words: </b> Respiratory tract diseases/epidemiology, early warning systems, virus, climate effects, regression analysis, statistical analysis. </p>     <p>doi: <a href="http://dx.doi.org/10.7705/biomedica.v35i0.2456" target="_blank">http://dx.doi.org/10.7705/biomedica.v35i0.2456</a> </p> <hr size="1">     <p>Las enfermedades respiratorias agudas se catalogan como una de las principales causas de morbilidad y mortalidad en el mundo. Seg&uacute;n el &quot;Estudio Global de la Carga de Enfermedad&quot;, la enfermedad respiratoria aguda es la cuarta causa de mortalidad a nivel mundial, con 2&acute;814.380 casos, y la segunda causa de muertes en menores de cinco a&ntilde;os (1). En varios estudios se ha reconocido su importancia para los pa&iacute;ses en desarrollo, no solo por los efectos en la salud de la poblaci&oacute;n, sino tambi&eacute;n por las consecuencias econ&oacute;micas que conlleva su manejo (2). En Colombia, a pesar de que seg&uacute;n el Ministerio de Salud, la tasa de individuos infectados se encuentra en descenso, la enfermedad respiratoria contin&uacute;a siendo una de las 10 primeras causas de muerte y discapacidad , lo que la convierte en una de las prioridades en salud p&uacute;blica del pa&iacute;s (3,4). Adem&aacute;s, la enfermedad respiratoria tiene un alto impacto en la zona urbana, siendo una de las principales causas de morbilidad y mortalidad en Bogot&aacute; y en otras ciudades del pa&iacute;s, en particular en menores de cinco a&ntilde;os (4,5). </p>     <p>La enfermedad respiratoria sigue patrones temporales, tanto en las latitudes altas como en las bajas. En las latitudes altas se presenta un incremento de los casos en los meses de invierno (6), en tanto que en los pa&iacute;ses tropicales se presenta con mayor frecuencia durante la temporada de lluvias (7,8). Los escasos estudios hechos en Bogot&aacute; tambi&eacute;n evidencian un patr&oacute;n estacional en las infecciones respiratorias, que son m&aacute;s frecuentes durante la &eacute;poca de lluvias (9). Sin embargo, en estos estudios se ha recurrido a datos agregados sin tener en cuenta los microclimas y las peculiaridades meteorol&oacute;gicas de Bogot&aacute;, cuya zona occidental es menos lluviosa y m&aacute;s seca (10). La variabilidad del clima registra fluctuaciones tanto temporales como espaciales. Las variaciones en el tiempo pueden ser estacionales (cambios mensuales), interanuales (de un a&ntilde;o a otro) o de una d&eacute;cada a otra. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Los grupos de edad m&aacute;s vulnerables son los ni&ntilde;os y los adultos mayores, y las zonas cr&iacute;ticas son las de menores ingresos econ&oacute;micos. De las 20 localidades en las cuales est&aacute; dividida Bogot&aacute;, Ciudad Bol&iacute;var, San Crist&oacute;bal y Suba presentan el peor panorama en lo concerniente a la carga de enfermedades respiratorias (11). </p>     <p>La etiolog&iacute;a m&aacute;s com&uacute;n de la enfermedad respiratoria es la infecci&oacute;n viral, seguida de infecciones bacterianas como las causadas por neumococo. Seg&uacute;n los datos del Observatorio de Salud Ambiental de Bogot&aacute;, la circulaci&oacute;n de los virus respiratorios aumenta durante las temporadas de incremento regional de las precipitaciones. Por otro lado, las infecciones por el virus sincitial respiratorio son las m&aacute;s frecuentes , seguidas por la influenza y la infecci&oacute;n por adenovirus (11). </p>     <p>El Sistema de Vigilancia en Salud (Sivigila) agrupa las enfermedades respiratorias en dos categor&iacute;as: la enfermedad similar a la influenza y la infecci&oacute;n respiratoria aguda grave. Tambi&eacute;n, se incluye en el sistema la notificaci&oacute;n colectiva de la infecci&oacute;n respiratoria aguda. </p>     <p>La enfermedad similar a la influenza es una infecci&oacute;n de naturaleza viral muy contagiosa, cuyo efecto puede ser leve y de corta duraci&oacute;n o cl&iacute;nicamente grave. Se debe, principalmente, al virus de la influenza, aunque se conocen otros virus que generan un cuadro cl&iacute;nico similar, como el adenovirus, el virus sincitial respiratorio y el de la parainfluenza. La enfermedad se transmite por contacto directo o indirecto entre un individuo infectado y uno vulnerable mediante gotas de las secreciones o por aerosoles (12). La enfermedad tiene varias fuentes de infecci&oacute;n posibles, y el tiempo promedio de incubaci&oacute;n se estima entre dos y seis d&iacute;as, en tanto que el tiempo de contagiosidad puede ir desde 24 horas antes del comienzo de los s&iacute;ntomas hasta 14 d&iacute;as despu&eacute;s. </p>     <p>Bajo la denominaci&oacute;n de infecci&oacute;n respiratoria aguda grave se agrupan todas aquellas infecciones respiratorias de car&aacute;cter viral o bacteriano que requieren tratamiento hospitalario y pueden llevar a la muerte. Los principales agentes virales son el virus sincitial respiratorio, el virus de la influenza, el adenovirus y el virus de la parainfluenza. Los agentes bacterianos m&aacute;s comunes son <i>Streptococcus pneumoniae </i>, <i>Haemofilus influenzae </i>y <i>Staphylococcus </i> spp. <i></i>(12 ). Debido a la variedad de las fuentes de infecci&oacute;n, el periodo de incubaci&oacute;n de las infecciones respiratorias agudas graves var&iacute;a de manera considerable (entre uno y diez d&iacute;as o m&aacute;s). Lo mismo sucede con el periodo de contagiosidad, que puede ir desde 24 horas antes del comienzo de los s&iacute;ntomas hasta m&aacute;s de cinco d&iacute;as despu&eacute;s (13). </p>     <p>Por otro lado, en el reciente reporte del Inter- governmental Panel on Clim ate Change <i></i>(IPCC ), se recomienda el fortalecimiento de los sistemas de alerta temprana en salud como una de las principales intervenciones de adaptaci&oacute;n al cambio clim&aacute;tico (14). Algunas amenazas pueden provenir de eventos extremos singulares o de combinaciones de amenazas, mientras que otras pueden describirse como subrepticias o acumulaciones de eventos . </p>     <p>La Organizaci&oacute;n Mundial de la Salud (OMS), la Organizaci&oacute;n Meteorol&oacute;gica Mundial (OMM) y otras agencias de Naciones Unidas est&aacute;n trabajando para establecer un sistema de alerta temprana de amenazas m&uacute;ltiples debidas a riesgos complejos, como las olas de calor, las amenazas a la seguridad alimentaria y las epidemias (15). El continuo mejoramiento de los sistemas de predicci&oacute;n clim&aacute;tica, as&iacute; como un mayor conocimiento sobre las interacciones entre las condiciones meteorol&oacute;gicas y las enfermedades infecciosas, han motivado iniciativas para el desarrollo de modelos que permitan predecir cambios en las enfermedades infecciosas propensas a generar brotes y epidemias. Estos modelos apuntan a generar alertas tempranas en caso de probables brotes epid&eacute;micos, lo que es de gran valor para la preparaci&oacute;n y la prevenci&oacute;n de epidemias (16). Los modelos de series de tiempo han servido para identificar los periodos de incubaci&oacute;n o latencia de ciertas enfermedades infecciosas y predecir sus tendencias, ya que los m&eacute;todos tradicionales de predicci&oacute;n de variables de respuesta discretas son est&aacute;ticos y no abordan de una manera adecuada la posible dependencia de la serie de datos ni la din&aacute;mica del evento (17). De ah&iacute; la necesidad de aplicar modelos din&aacute;micos que consideren las posibles correlaciones e interacciones a nivel temporal. </p>     <p>El objetivo del estudio fue conocer el comportamiento semanal de la enfermedad respiratoria aguda con base en la informaci&oacute;n sobre la enfermedad similar a la influenza y la infecci&oacute;n respiratoria aguda grave en Bogot&aacute;, y establecer su asociaci&oacute;n con la variabilidad clim&aacute;tica durante 2011 y 2012 mediante el an&aacute;lisis de series de tiempo, con el fin de hacer recomendaciones para el fortalecimiento de los sistemas de alerta temprana en salud. </p>     <p>Con este fin, se describi&oacute; de manera general el comportamiento de las series de tiem po de los casos reportados de enfermedad respiratoria aguda y de las variables meteorol&oacute;gicas consideradas, y se desarrollaron modelos de regresi&oacute;n din&aacute;mica de Poisson , en los que se estudi&oacute; principalmente la relaci&oacute;n entre los casos de enfermed ad respiratoria aguda y las variables clim&aacute;ticas, teniendo en cuenta sus valores en instantes pasados. </p>     <p><b>Materiales y m&eacute;todos </b></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b><i>Descripci&oacute;n de los datos </i></b></p>     <p>Los datos sobre los casos de enfermedad respiratoria aguda y los registros hist&oacute;ricos de las variables clim&aacute;ticas de la ciudad de Bogot&aacute;, se obtuvieron del Grupo de Cambio Clim&aacute;tico del Hospital del Sur, del Observatorio de Salud Ambiental de Bogot&aacute; y de la Secretar&iacute;a de Salud de la ciudad. Los datos correspondieron a los registros semanales de 104 semanas del periodo 2011-2012. Durante dicho periodo se presentaron los efectos del fen&oacute;meno de El Ni&ntilde;o, Oscilaci&oacute;n del Sur (ENOS) en su fase de La Ni&ntilde;a. </p>     <p>Las fuentes de informaci&oacute;n de los datos meteoro-l&oacute;gicos fueron los registros de la Red de Monitoreo de la Calidad del Aire de Bogot&aacute;, mientras que los datos de salud se tomaron de las notificaciones sobre la enfermedad similar a la influenza y la infecci&oacute;n respiratoria aguda grave en Bogot&aacute;, registradas en el Sistema de Vigilancia en Salud P&uacute;blica, Sivigila. </p>     <p>Vale la pena mencionar que inicialmente el estudio se plante&oacute; para el per&iacute;odo 2007-2012, pero un an&aacute;lisis exploratorio de los datos arroj&oacute; grandes inconsistencias en estos a&ntilde;os debido a: (i) los cambios en el sistema de notificaci&oacute;n de dicho evento introducidos por el Instituto Nacional de Salud entre 2010 y 2011, y (ii) la gran cantidad de datos faltantes en las variables climatol&oacute;gicas, lo que potencialmente pod&iacute;a restarle validez a los resultados o arrojar resultados err&oacute;neos. </p>     <p>La ciudad se dividi&oacute; en cuatro zonas: norte, sur , oriente y occidente. En el <a href="#cuadro1">cuadro 1</a> se muestra que el n&uacute;mero promedio de casos fue considerablemente m&aacute;s alto en la zona norte y menor en la zona oriente, mientras que en las zonas sur y occidente fue muy similar. Sin embargo, considerando el n&uacute;mero de habitantes por zona, la zona oriente tuvo la mayor incidencia. </p>     <p>    <center><a name="cuadro1"></a><A href="img/revistas/bio/v35nspe/v35nspea10t1.gif" target="_blank">Cuadro 1</a></center></p>      <p>En la <a href="#figura1">figura 1</a> se presenta: a) la evoluci&oacute;n del n&uacute;mero de casos por semanas epidemiol&oacute;gicas; b) la frecuencia del n&uacute;mero de casos semanales, y c) la autocorrelaci&oacute;n entre el n&uacute;mero de casos en un instante t y el n&uacute;mero de casos en instantes anteriores en cada una de las zonas de estudio. En las gr&aacute;ficas se evidenci&oacute; un pico superior de casos en la primera mitad del a&ntilde;o (semanas 5 a 25 y 60 a 80), que disminuy&oacute; considerablemente en la segunda mitad del a&ntilde;o, especialmente en las zonas norte y occidente. Por &uacute;ltimo, las funciones de autocorrelaci&oacute;n tuvieron un comportamiento similar en las cuatro zonas, con valores altos en los primeros rezagos que fueron descendiendo r&aacute;pidamente, lo que permiti&oacute; evidenciar que la variable era estacionaria y ten&iacute;a una clara dependencia con respecto a sus valores pasados. </p>     <p>    <center><a name="figura1"></a><A href="img/revistas/bio/v35nspe/v35nspea10g1.gif" target="_blank">Figura 1</a></center></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b><i>Modelo estad&iacute;stico </i></b></p>     <p>Para analizar la relaci&oacute;n entre las variables clim&aacute;ticas y el n&uacute;mero de casos de enfermedad respiratoria aguda , se estimaron modelos de regresi&oacute;n de Poisson para cada una de las zonas de estudio. </p>     <p>En el modelo de regresi&oacute;n de Poisson se asume que el n&uacute;mero de casos en la semana <i>t </i> sigue una distribuci&oacute;n de Poisson, cuyo par&aacute;metro puede estimarse mediante variables explicativas: </p>     <p><i>y t </i>&sim; <i>Poisson </i> ( l <i>t </i>) </p>     <p>En este caso, las variables X j incluyeron la temperatura, la precipitaci&oacute;n y la humedad en los rezagos 0, 1, 2,…,14 semanas. Para ver en mayor detalle los modelos de regresi&oacute;n de Poisson, puede consultarse a Cameron (18). </p>     <p><b>Resultados </b></p>     <p>Las variables clim&aacute;ticas analizadas en este estudio fueron la temperatura media ( o C), la precipitaci&oacute;n (mm) y la humedad relativa (%). Bogot&aacute; se encuentra localizada en la Regi&oacute;n Andina y se caracteriza por una distribuci&oacute;n temporal de lluvias determinada por las caracter&iacute;sticas climatol&oacute;gicas de la cuenca del r&iacute;o Bogot&aacute;. La temperatura media de la ciudad es de 14 o C, aunque por tener el clima propio del altiplano subtropical la temperatura fluct&uacute;a entre los 3 y los 25 o C. En cuanto a la precipitaci&oacute;n, la ciudad se caracteriza por tener un r&eacute;gimen con dos per&iacute;odos de lluvias, present&aacute;ndose un primer pico entre marzo y mayo, y un segundo pico entre septiembre y noviembre, como consecuencia de su ubicaci&oacute;n en la zona de confluencia intertropical (Secretar&iacute;a de Hacienda de Bogot&aacute;, 2012). Adem&aacute;s, en el segundo semestre de 2011 y el primero de 2012, se present&oacute; el fen&oacute;meno ENOS (El Ni&ntilde;o - Oscilaci&oacute;n del Sur) en su fase de La Ni&ntilde;a. Las lluvias durante el 2011 se asociaron al enfriamiento de las aguas del oc&eacute;ano Pac&iacute;fico, y noviembre y diciembre fueron los meses con temperaturas m&aacute;s bajas y mayores precipitaciones. Por lo tanto, durante el periodo analizado se presentaron dos escalas de variabilidad clim&aacute;tica: la estacional y la interanual. </p>     <p>En el <a href="#cuadro2">cuadro 2</a> se muestra que la zona norte present&oacute; un nivel de precipitaci&oacute;n considerablemente m&aacute;s alto que las dem&aacute;s, casi tres veces mayor al de las zonas de oriente y occidente. La temperatura promedio semanal fluctu&oacute; entre 13,5 y 14,3 o C y no vari&oacute; sustancialmente entre zonas. La humedad relativa fue m&aacute;s uniforme, siendo mayor en marzo y abril y en los &uacute;ltimos meses del a&ntilde;o, y considerablemente m&aacute;s alta en la zona occidental. Las otras tres zonas no presentaron mayor diferencia entre s&iacute;. </p>     <p>    <center><a name="cuadro2"></a><A href="img/revistas/bio/v35nspe/v35nspea10t2.gif" target="_blank">Cuadro 2</a></center></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>La estimaci&oacute;n del modelo se llev&oacute; a cabo por m&aacute;xima verosimilitud y la selecci&oacute;n de los rezagos del modelo se bas&oacute; en las funciones de correlaci&oacute;n cruzada entre el n&uacute;mero de casos y las variables de temperatura, precipitaci&oacute;n y humedad de cada zona, as&iacute; como en las pruebas t y las pruebas de raz&oacute;n de verosimilitud con valores de p menores a 0,01. Adem&aacute;s, para controlar la autocorrelaci&oacute;n, se incluyeron rezagos de la variable dependiente. Los residuos de los modelos definitivos se validaron mediante las gr&aacute;ficas de correlaci&oacute;n y la prueba Q de Lyung-Box. Las estimaciones de los modelos de regresi&oacute;n de Poisson para cada una de las zonas, se presentan en el <a href="#cuadro3">cuadro 3</a>. Al analizar los modelos, se apreci&oacute; que en las zonas norte, sur y occidente la humedad tuvo un impacto inmediato, mientras que el impacto de la temperatura en las zonas norte, oriente y occidente empez&oacute; ocho y hasta 11 semanas despu&eacute;s. Por otro lado, se apreci&oacute; que en la zona de occidente la precipitaci&oacute;n no tuvo un efecto significativo, mientras que en las dem&aacute;s zonas su efecto empez&oacute; dos y tres semanas despu&eacute;s. </p>     <p>    <center><a name="cuadro3"></a><A href="img/revistas/bio/v35nspe/v35nspea10t3.gif" target="_blank">Cuadro 3</a></center></p>      <p>La presencia de la variable dependiente rezagada C ASO S t-1 y CASOS t-2 indic&oacute; que el efecto de las dem&aacute;s variables explicativas persisti&oacute; a partir de su primera aparici&oacute;n. En la zona norte, la humedad tuvo un impacto instant&aacute;neo que empez&oacute; en el mismo instante t y persisti&oacute; en las semanas 1, 2 y 3, en tanto que en los per&iacute;odos posteriores el impacto de la precipitaci&oacute;n empez&oacute; tres semanas despu&eacute;s y persisti&oacute; en las semanas 4, 5 y siguientes, y la temperatura no tuvo impacto en las primeras semanas y su efecto se dej&oacute; sentir solo ocho semanas despu&eacute;s, persistiendo en las semanas 9, 10 y siguientes. El impacto anticipado pudo apreciarse mediante las correlaciones cruzadas entre los casos de enfermedad respiratoria aguda y las variables de temperatura, precipitaci&oacute;n y humedad para los rezagos 1, 2, 3,..., 14 semanas (<a href="#cuadro4">cuadro 4</a>). </p>     <p>    <center><a name="cuadro4"></a><A href="img/revistas/bio/v35nspe/v35nspea10t4.gif" target="_blank">Cuadro 4</a></center></p>      <p>Vale la pena mencionar que de las tres variables clim&aacute;ticas, la humedad present&oacute; la mayor correlaci&oacute;n, con una gran persistencia a lo largo del tiempo en las zonas norte, sur y occidente. En la zona norte se destacaron los altos valores de las correlaciones de la humedad, que persistieron hasta ocho rezagos, en tanto que la temperatura lo hizo en un &uacute;nico per&iacute;odo, y el efecto de la precipitaci&oacute;n se inici&oacute; en la semana 2 y persisti&oacute; hasta tres semanas despu&eacute;s. En la zona sur se destac&oacute; la importancia de las correlaciones con los rezagos 1, 2 y 3 para las tres variables. </p>     <p><b>Discusi&oacute;n </b></p>     <p>En el documento CONPES 3550 del 2008, la salud ambiental se define como el &aacute;rea que se encarga de &quot;la interacci&oacute;n y los efectos que, para la salud humana, representa el medio en el que habitan las personas&quot; (19). El impacto de la enfermedad respiratoria aguda en la carga de la enfermedad, la convierte en uno de los principales problemas de salud ambiental en Bogot&aacute;, el cual no deber&iacute;a abordarse solo desde el sector de la salud sino desde un enfoque ecosist&eacute;mico que involucre a otros sectores en la decisi&oacute;n sobre estrategias e intervenciones (1). </p>     <p>En este sentido, los hallazgos del estudio permiten una aproximaci&oacute;n preliminar a los efectos de la variabilidad clim&aacute;tica en la enfermedad respiratoria aguda en Bogot&aacute;. El modelo explicativo del n&uacute;mero de casos esperados permitir&iacute;a a la red hospitalaria de Bogot&aacute; y a los servicios de salud prepararse mejor para un posible incremento de los casos (18). Asimismo, el hecho de que la humedad y la temperatura fueran las variables meteorol&oacute;gicas m&aacute;s relacionadas con el aumento de los casos, indica que deben reforzarse las medidas preventivas, no solo durante los per&iacute;odos lluviosos, sino a lo largo de todo el a&ntilde;o. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Adem&aacute;s, este estudio es de utilidad para el dise&ntilde;o de sistemas de alerta temprana que tomen en cuenta la variabilidad clim&aacute;tica, pues ofrece el primer diagn&oacute;stico de los sistemas de informaci&oacute;n ambientales y de salud p&uacute;blica, el cual debe considerarse en el marco de la inteligencia epidemiol&oacute;gica (16), y sirve al objetivo de &quot;lograr la generaci&oacute;n oportuna de alertas tempranas&quot; consignado en el Sistema Unificado de Informaci&oacute;n en Salud Ambiental (SUISA) (20). </p>     <p>Otra ventaja de incorporar estos modelos de series de tiempo a la vigilancia de la salud ambiental a trav&eacute;s de sistemas de alerta temprana, es que, al ser din&aacute;micos, tienen una mayor sensibilidad para detectar los cambios meteorol&oacute;gicos y epidemiol&oacute;gicos que se presenten en los distintos per&iacute;odos estacionales y en los diferentes a&ntilde;os, lo cual constituye uno de los fen&oacute;menos emergentes asociados a la variabilidad clim&aacute;tica expresados como cambios en los patrones tradicionales de lluvia, la incertidumbre ante los fen&oacute;menos de meso-escala y los periodos de lluvias at&iacute;picas (21,22). </p>     <p>El desarrollo de la vigilancia es uno de los ejes estrat&eacute;gicos de la pol&iacute;tica distrital de salud ambiental para Bogot&aacute;, la cual se basa en el enfoque de los factores sociales determinantes en salud, seg&uacute;n el cual la salud y la enfermedad son el resultado de las interacciones sociales, biol&oacute;gicas, culturales y ambientales, as&iacute; como de los procesos hist&oacute;ricos que se han dado en la sociedad (23). Por lo tanto, la exposici&oacute;n a pat&oacute;genos biol&oacute;gicos est&aacute; condicionada, no solo por las caracter&iacute;sticas meteorol&oacute;gicas, sino tambi&eacute;n, por las condiciones de vida y trabajo de las poblaciones, lo que modula su vulnerabilidad frente a la acci&oacute;n de tales agentes (24). El hacinamiento, las viviendas precarias donde hay humedad en las paredes, la exposici&oacute;n al humo de tabaco o a la contaminaci&oacute;n del aire, el estado nutricional y la cobertura de la inmunizaci&oacute;n, interact&uacute;an para determinar la frecuencia y la gravedad de la enfermedad respiratoria aguda en Bogot&aacute; (25). </p>     <p>Las limitaciones del presente estudio se refieren principalmente a la calidad de las fuentes de informaci&oacute;n utilizadas, tanto para los aspectos ambientales como de salud p&uacute;blica. En dichas fuentes la informaci&oacute;n es ante todo sectorial y ello dificulta el an&aacute;lisis conjunto de las variables ambientales y de salud. El fortalecimiento de los sistemas de vigilancia en salud p&uacute;blica en lo concerniente a la enfermedad respiratoria, es uno de los principales retos a nivel mundial. Eventos como la aparici&oacute;n del virus de la influenza aviar en 1996 y del virus pand&eacute;mico AH1N1 en 2009, lo han demostrado claramente (26,27). </p>     <p>A pesar de que el Instituto Nacional de Salud incluye la vigilancia de la enfermedad respiratoria en el Sivigila, el sistema de reporte ha venido cambiando continuamente, lo que impide tener series de informaci&oacute;n suficientes y s&oacute;lidas. </p>     <p>En el presente estudio se plante&oacute; inicialmente evaluar el per&iacute;odo comprendido entre 2007 y 2012, pero, debido al cambio en el sistema de notificaci&oacute;n de la enfermedad similar a la influenza y de la infecci&oacute;n respiratoria aguda grave, el an&aacute;lisis debi&oacute; restringirse a los a&ntilde;os 2011 y 2012. Adem&aacute;s, se present&oacute; un reporte excesivo de casos en el 2009 debido a la pandemia del virus de la influenza H1N1, lo que hubiera introducido un sesgo en el an&aacute;lisis de la informaci&oacute;n hist&oacute;rica. Por otro lado, en las series meteorol&oacute;gicas y de salud del per&iacute;odo 2007 a 2010, hab&iacute;a bastantes datos faltantes y at&iacute;picos que imped&iacute;an modelar la serie de una manera adecuada. </p>     <p>Otra de las limitaciones del estudio resultantes de las caracter&iacute;sticas del sistema de vigilancia en salud p&uacute;blica, es que solo se conoce la procedencia de los casos o el lugar de atenci&oacute;n y no se tiene en cuenta el sitio de residencia ni de trabajo. Es as&iacute; que en la zona norte se reporta un mayor n&uacute;mero de casos, porque all&iacute; se concentra una buena parte de la estructura hospitalaria de la ciudad. En consecuencia, los modelos de series de tiempo se deben complementar con informaci&oacute;n cualitativa sobre los itinerarios de la poblaci&oacute;n y con modelos de simulaci&oacute;n como los modelos de agentes (28,29). Las estrategias mencionadas pueden dar cuenta de la complejidad del fen&oacute;meno de la enfermedad respiratoria, y contribuir a la reducci&oacute;n de la morbilidad y la mortalidad que causa. </p>     <p>Como se ha mencionado, la enfermedad respiratoria responde a m&uacute;ltiples causas, por lo que los estudios futuros sobre su morbilidad basados en series de tiempo de conteo, deben incorporar otras variables ambientales y socioecon&oacute;micas relacionadas con la enfermedad, como son los niveles de contaminaci&oacute;n del aire y otros indicadores de vulnerabilidad socioecon&oacute;mica de la poblaci&oacute;n . </p>     <p>En conclusi&oacute;n, el estudio de los casos de morbilidad por enfermedad respiratoria y su relaci&oacute;n con la variabilidad clim&aacute;tica a trav&eacute;s de series de tiempo din&aacute;micas, permitir&iacute;a el modelado de comportamientos epidemiol&oacute;gicos hasta con ocho semanas de anticipaci&oacute;n y, por ende, la intensificaci&oacute;n de las acciones preventivas orientadas a disminuir su impacto. </p>     <p>Este estudio constituye un primer paso en el dise&ntilde;o de sistemas de alerta temprana en salud p&uacute;blica, lo cual requerir&aacute; el an&aacute;lisis de series de tiempo m&aacute;s largas que permitan capturar las distintas escalas temporales de la variabilidad clim&aacute;tica (estacional, interanual y entre d&eacute;cadas), as&iacute; como una adecuada desagregaci&oacute;n territorial acorde con las caracter&iacute;sticas meteorol&oacute;gicas de cada una de las zonas de la ciudad de Bogot&aacute;. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>    <center><b>Conflicto de intereses </b></center></p>     <p>Los autores declaran no tener conflicto de intereses. </p>     <p>    <center><b>Financiaci&oacute;n</b></center></p>     <p>El presente estudio no cont&oacute; con ning&uacute;n tipo de financiaci&oacute;n. </p>     <p>Correspondencia:    Mar&iacute;a Elsa Correal, Departamento de Ingenier&iacute;a Industrial, Universidad de los Andes, Carrera 1 este N&deg; 19A-40, Edificio Mario Laserna, piso 7, oficina ML-712, Bogot&aacute;, D.C., Colombia    Tel&eacute;fono: (571) 332 4320; fax: (571) 332 4321  <a href="mailto:mcorreal@uniandes.edu.co">mcorreal@uniandes.edu.co</a></p>     <p>    <center><b>Referencia</b></center></p>     <!-- ref --><p>1. <b>Lozano R, Naghavi M, Foreman K, Lim S, Shibuya K, Aboyans V, <i>et al </i>. </b>Global and regional mortality from 235 causes of death for 20 age groups in 1990 and 2010: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2010. Lancet. 2012;380:2095-128. <a href="http://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(08)61345-8" target="_blank">http://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(08)61345-8</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000092&pid=S0120-4157201500050001400001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>2. <b>Shapiro E. </b> Epidemiology of acute respiratory infections. Semin Pediatr Infect Dis. 1998;9:31-6. <a href="http://dx.doi.org/10.1016/S1045-1870(98)80048-4" target="_blank">http://dx.doi.org/10.1016/S1045-1870(98)80048-4</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000093&pid=S0120-4157201500050001400002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>3. <b>Institute of Health Metrics and Evaluation. </b> Global Burden of Disease Study 2010. Fecha de consulta: 18 de mayo de 2014. Disponible en: <a href="http://www.healthmetricsandevaluation.org/gbd/visualizations/gbd-heatmap" target="_blank">http://www.healthmetricsandevaluation.org/gbd/visualizations/gbd-heatmap</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000094&pid=S0120-4157201500050001400003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>4. <b>Ministerio de Salud. </b> Plan Decenal de Salud P&uacute;blica 2012-2021. Fecha de consulta: 18 de mayo de 2014. Disponible en: <a href="http://www.minsalud.gov.co/Documentos%20y%20Publicaciones/Plan%20Decenal%20-%20Documento%20en%20consulta%20para%20aprobaci%C3%B3n.pdf" target="_blank">http://www.minsalud.gov.co/Documentos%20y%20Publicaciones/Plan%20Decenal%20-%20Documento%20en%20consulta%20para%20aprobaci%C3%B3n.pdf</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000096&pid=S0120-4157201500050001400004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>5. <b>Secretar&iacute;a Distrital de Salud. </b> Pol&iacute;tica Distrital de Salud Ambiental. Documento t&eacute;cnico l&iacute;nea de intervenci&oacute;n aire ruido y radiaci&oacute;n electromagn&eacute;tica. Fecha de consulta: 18 de mayo de 2014. Disponible en: <a href="http://ambientebogota.gov.co/c/document_library/get_file?uuid=969c5996-6f71-4c1d-a3b9-504dcc2f706a&amp;groupId=55886" target="_blank">http://ambientebogota.gov.co/c/document_library/get_file?uuid=969c5996-6f71-4c1d-a3b9-504dcc2f706a&amp;groupId=55886</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000098&pid=S0120-4157201500050001400005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>6. <b>Dowell SF, Whitney CG, Wright C, Rose CE Jr, Schuchat A. </b> Seasonal patterns of invasive pneumococcal disease. Emerg Infect Dis. <i></i>2003;9:574-9. <a href="http://dx.doi.org/10.3201/eid0905.020556" target="_blank">http://dx.doi.org/10.3201/eid0905.020556</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000100&pid=S0120-4157201500050001400006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>7. <b>Omer SB, Sutanto A, Sarwo H, Linehan M, Djelantik IG, Mercer D, <i>et al </i>. </b> Climatic, temporal, and geographic characteristics of respiratory syncytial virus disease in a tropical island population. Epidemiol Infect <i>. </i>2008;136:1319-27. <a href="http://dx.doi.org/10.1017/S0950268807000015" target="_blank">http://dx.doi.org/10.1017/S0950268807000015</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000101&pid=S0120-4157201500050001400007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>8. <b>Ye Y, Zulu E, Mutisya M, Orindi B, Emina J, Kyobutungi C. </b> Seasonal pattern of pneumonia mortality among under- five children in Nairobi&acute;s informal settlements. Am J Trop Med Hyg. <i></i>2009;81:770-5. <a href="http://dx.doi.org/10.4269/ajtmh.2009.09-0070" target="_blank">http://dx.doi.org/10.4269/ajtmh.2009.09-0070</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000102&pid=S0120-4157201500050001400008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>9. <b>Boshell J, Molina A, Herrera D. </b> Una primera visi&oacute;n sobre el impacto del cambio clim&aacute;tico en la epidemiolog&iacute;a de las infecciones respiratorias agudas en Colombia. Meteorolog&iacute;a Colombiana. 2001;4:77-86.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000103&pid=S0120-4157201500050001400009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>10. <b>Secretar&iacute;a Distrital de Ambiente. </b> Informes de Calidad del Aire 2012. Fecha de consulta: 18 de mayo de 2014. Disponible en: <a href="http://oab.ambientebogota.gov.co/es/con-la-comunidad/ES/informe-anual-calidad-del-aire-de-bogota-ano-2012" target="_blank">http://oab.ambientebogota.gov.co/es/con-la-comunidad/ES/informe-anual-calidad-del-aire-de-bogota-ano-2012</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000105&pid=S0120-4157201500050001400010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>11. <b>Secretar&iacute;a de Salud. </b> Indicadores. Observatorio de Salud Ambiental de Bogot&aacute; 2013. Fecha de consulta: 18 de mayo de 2014. 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Disponible en: <a href="http://www.ins.gov.co/lineas-de-accion/Subdireccion-Vigilancia/sivigila/Protocolos%20SIVIGILA/PRO-R02.003.0000-010%20IRA.pdf" target="_blank">http://www.ins.gov.co/lineas-de-accion/Subdireccion-Vigilancia/sivigila/Protocolos%20SIVIGILA/PRO-R02.003.0000-010%20IRA.pdf</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000109&pid=S0120-4157201500050001400012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>13. <b>Lessler J, Reich NG, Brookmeyer R, Perl TM, Nelson KE, Cummings DA. </b> Incubation periods of acute respiratory viral infections: A systematic review. Lancet Infect Dis. 2009;9: 291-300. <a href="http://dx.doi.org/10.1016/S1473-3099(09)70069-6" target="_blank">http://dx.doi.org/10.1016/S1473-3099(09)70069-6</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000111&pid=S0120-4157201500050001400013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>14. <b>Intergovernmental Panel on Climate Change. </b>Impacts adaptation and vulnerability. Fecha de consulta: 18 de mayo de 2014. Disponible en: <a href="http://www.ipcc.ch/report/ar5/" target="_blank">http://www.ipcc.ch/report/ar5/</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000112&pid=S0120-4157201500050001400014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>15. <b>Intergovernmental Panel on Climate Change. </b>Managing the risks of extreme events and disasters to advance climate change adaptation SREX. Fecha de consulta: 18 de mayo de 2014. Disponible en: <a href="https://www.ipcc.ch/pdf/special-reports/srex/SREX_Full_Report.pdf" target="_blank">https://www.ipcc.ch/pdf/special-reports/srex/SREX_Full_Report.pdf</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000114&pid=S0120-4157201500050001400015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>16. <b>Kuhn K, Campbell-Lendrum D, Haines A, Cox J. </b> Using climate to predict infectious disease epidemics. Geneva: WHO Document Production Services; 2005.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000116&pid=S0120-4157201500050001400016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>17. <b>Izurieta H, Thompson W, Kramarz P, Shay D, Davis R, DeStefano F, <i>et al </i>. </b>Influenza and the rates of hospitalization for respiratory disease among infants and young children. N Engl J Med. 2000;342:232-9. <a href="http://dx.doi.org/10.1056/NEJM200001273420402" target="_blank">http://dx.doi.org/10.1056/NEJM200001273420402</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000118&pid=S0120-4157201500050001400017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>18. <b>Cameron A, Trivedi P. </b>Regression analysis of count data . First edition. Cambridge: Cambridge University Press; 1998.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000119&pid=S0120-4157201500050001400018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>19. <b>Departamento Nacional de Planeaci&oacute;n. </b> Documento CONPES 3350 Noviembre 2008. Fecha de consulta: 14 de marzo 2015. Disponible en: <a href="http://www.minsalud.gov.co/Documentos%20y%20Publicaciones/Conpes%203550.pdf" target="_blank">http://www.minsalud.gov.co/Documentos%20y%20Publicaciones/Conpes%203550.pdf</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000121&pid=S0120-4157201500050001400019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>20. <b>Instituto de Hidrolog&iacute;a Meteorolog&iacute;a y Estudios </b><b>Ambientales (IDEAM). </b> Elementos estructurales para la construcci&oacute;n del Sistema Unificado de Informaci&oacute;n en Salud Ambiental 2013. Fecha de consulta: 18 de mayo de 2014. Disponible en: <a href="https://www.siac.gov.co/contenido/contenido.aspx?catID=834&amp;conID=1303" target="_blank">https://www.siac.gov.co/contenido/contenido.aspx?catID=834&amp;conID=1303</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000123&pid=S0120-4157201500050001400020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>21. <b>McMichael A, Woodruff R, Hales S. </b> Climate change and human health: Present and future risks. Lancet. 2006;367: 859-69. <a href="http://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(06)68079-3" target="_blank">http://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(06)68079-3</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000125&pid=S0120-4157201500050001400021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>22. <b>Kovats RS, Bouma MJ, Hajat S, Worrall E, Haines A. </b> El Ni&ntilde;o and health. Lancet. 2003;362:1481-9.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000126&pid=S0120-4157201500050001400022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>23. <b>Secretar&iacute;a de Salud de Bogot&aacute;. </b> Pol&iacute;tica Distrital de Salud Ambiental 2012-2023, noviembre 2011. Fecha de consulta: 14 de marzo 2015. Disponible en: <a href="http://biblioteca.saludcapital.gov.co/ambiental/" target="_blank">http://biblioteca.saludcapital.gov.co/ambiental/</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000128&pid=S0120-4157201500050001400023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>24. <b>Diderichsen F, Evans T, Whitehead M. </b> The social basis of disparities in health. En: Evans T, Whitehead M, Diderichsen F, Bhuiya A, Wirth M, editors. Challenging inequities in health: From ethics to action. Oxford: Oxford University Press; 2001. p. 12-23.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000130&pid=S0120-4157201500050001400024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>25. <b>Hern&aacute;ndez LJ, Aristiz&aacute;bal G, Quiroz L, Medina K, Rodr&iacute;guez N, Sarmiento R, <i>et al </i>. </b> Contaminaci&oacute;n del aire y enfermedad respiratoria en menores de 5 a&ntilde;os de Bogot&aacute; en 2007. Rev Salud P&uacute;blica. 2013;15:552-65.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000132&pid=S0120-4157201500050001400025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>26. <b>Mounts AW, Kwong H, Izurieta HS, Ho Y, Au T, Lee M, <i>et al </i></b>. Case–control study of risk factors for avian influenza A (H5N1) disease. J Infect Dis. 1990;180:505-8.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000134&pid=S0120-4157201500050001400026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>27. <b>Vaillant L, La Ruche G, Tarantola A, Barboza P. </b> Epidemiology of fatal cases associated with pandemic H1N1 influenza 2009. Euro Surveill. 2009;14:127-36.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000136&pid=S0120-4157201500050001400027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>28. <b>Abad&iacute;a C, Oviedo D. </b> Bureaucratic itineraries in Colombia. A theoretical and methodological tool to assess managed-care health care systems. Soc Sci Med. 2009;68:1153-60. <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.socscimed.2008.12.049" target="_blank">http://dx.doi.org/10.1016/j.socscimed.2008.12.049</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000138&pid=S0120-4157201500050001400028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>29. <b>Yang Y, D&iacute;ez-Roux AV, Auchincloss AH, Rodr&iacute;guez DA, Brown DG. </b>A spatial agent-based model for the simulation of adults&acute; daily walking within a city. Am J Prev Med. 2011;40:353-61. <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.amepre.2010.11.017" target="_blank">http://dx.doi.org/10.1016/j.amepre.2010.11.017</a> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000139&pid=S0120-4157201500050001400029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> ]]></body><back>
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