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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Factores climáticos y casos de Dengue en Montería, Colombia: 2003-2008]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Objective Assessing the relationship between cases of dengue and climatic factors rainfall (PLUV), temperature (TEMP) and relative humidity (HUM) in Monteria during 2003-2008. Methods This was a descriptive, retrospective study related to climatic variables and dengue cases in Monteria. Rainfall (PLUV), relative humidity (HUM) and temperature (TEMP) data recorded annual and monthly medians and averages. The Shapiro-Wilks correlation coefficient and Kruskal-Wallis non-parametric variance tests were performed. Results Dengue cases did not present normal distribution or significant difference. There were 1,050 cases; the highest number was reported in 2005 (305) but only 80 cases in 2004 (annual average was 175). Univariate analysis of dengue cases was not significantly influenced by HUM (R² 17 %), PLUV (R² 18.3 %) or TEMP (R² 1.8 %). HUM and PLUV variables presented high positive correlation (0.798171). TEMP and PLUV had -0.1310772 negative correlation coefficient; TEMP and HUM had -0.6048030 negative correlation. The strongest climate-dengue case correlation was associated with combining the three variables (TEMP, HUM and PLUV). The Niño and Niña continental phenomena did not influence dengue cases. Conclusions This retrospective study showed a strong and consistent overall association between TEMP, HUM and PLUV affecting dengue transmission in Monteria.]]></p></abstract>
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<kwd lng="es"><![CDATA[Clima tropical]]></kwd>
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</front><body><![CDATA[  <font face="verdana" size="2">     <p align="center"><b><font size="4">Factores clim&aacute;ticos y casos de Dengue en Monter&iacute;a, Colombia. 2003-2008</font></b></p>     <p align="center"><b><font size="3">Climatic factors and cases of Dengue in Monteria, Colombia.  2003-2008</font></b></p>     <p align="center">Alexander Cassab<sup>1</sup>, V&iacute;ctor  Morales<sup>2</sup> y Salim Mattar<sup>1</sup></p>     <p>1 Facultad de Medicina Veterinaria, Instituto de Investigaciones Biol&oacute;gicas del Tr&oacute;pico,  Universidad de C&oacute;rdoba. Monter&iacute;a, Colombia. <a href="mailto:mattarsalim@hotmail.com">mattarsalim@hotmail.com</a>    <br> 2. Departamento de Matem&aacute;ticas y Estad&iacute;stica, Facultad de Ciencias. Universidad de  C&oacute;rdoba. Monter&iacute;a, Colombia.</p>     <p align="center">Recibido 11 Agosto 2010/Enviado para Modificaci&oacute;n 20 Noviembre 2010/Aceptado 8 Diciembre 2010</p> <hr size="1">     <p><b>RESUMEN</b></p>     <p><b>Objetivo</b> Evaluar la relaci&oacute;n entre los casos de dengue y los factores  clim&aacute;ticos pluviosidad (PLUV), humedad relativa (HUM) y la temperatura (TEMP) en  el municipio de Monter&iacute;a en el periodo 2003 a 2008.    <br> <b>M&eacute;todos</b> Estudio descriptivo, retrospectivo que relacion&oacute; tres variables  clim&aacute;ticas y los casos de dengue en Monter&iacute;a. Se tomaron los promedios y medianas  anuales y mensuales, se realizaron an&aacute;lisis de Shapiro-Wilk, coeficiente de correlaci&oacute;n  y an&aacute;lisis de varianza no param&eacute;trica de Kruskal-Wallis, entre otros.    ]]></body>
<body><![CDATA[<br> <b>Resultados</b> Los casos de dengue no presentaron una distribuci&oacute;n normal  ni diferencia significativa. Se registraron 1 050 casos, en 2005 se reporto la  cifra m&aacute;s alta con 305 y en 2004 solo 80 casos; el promedio anual fue de 175.  El an&aacute;lisis univariado de los casos dengue no estuvieron influenciados de  forma significativa por la HUM relativa  (R<sup>2</sup> 17 %), la PLUV (R<sup>2</sup> 18,3 %) y la TEMP  (R<sup>2</sup> 1,8 %). Las variables PLUV y HUM relativa presentaron una alta correlaci&oacute;n  positiva de 0,798171. La PLUV y TEMP tuvieron un coeficiente de correlaci&oacute;n negativa de  -0,1310772. La HUM relativa y la TEMP presentaron una correlaci&oacute;n negativa de  -0,6048030. Las correlaciones m&aacute;s contundentes de casos de dengue vs  clima se presentaron cuando se asociaron las tres variables conjuntas (TEMP, HUM  y PLUV). Los fen&oacute;menos continentales del Ni&ntilde;o y la Ni&ntilde;a no influenciaron los  casos de dengue.    <br> <b>Conclusiones</b> Las asociaciones en conjunto entre la TEMP, HUM relativa y  PLUV en la transmisi&oacute;n del dengue en Monter&iacute;a, son fuertes y consistentes a trav&eacute;s  del estudio retrospectivo realizado.</p>     <p><b>Palabras Clave:</b> Clima tropical, Dengue, Colombia, prevalencia  (<i>fuente:DeCs, BIREME</i>).</p> <hr size="1">     <p><b>ABSTRACT</b></p>     <p><b>Objective</b> Assessing the relationship between cases of dengue and climatic  factors rainfall (PLUV), temperature (TEMP) and relative humidity (HUM) in Monteria  during 2003-2008.    <br> <b>Methods</b> This was a descriptive, retrospective study related to climatic  variables and dengue cases in Monteria. Rainfall (PLUV), relative humidity (HUM)  and temperature (TEMP) data recorded annual and monthly medians and  averages. The Shapiro-Wilks correlation coefficient and Kruskal-Wallis  non-parametric variance tests were performed.    <br> <b>Results</b> Dengue cases did not present normal distribution or significant  difference. There were 1,050 cases; the highest number was reported in 2005 (305) but  only 80 cases in 2004 (annual average was 175). Univariate analysis of dengue  cases was not significantly influenced by HUM  (R<sup>2</sup> 17 %), PLUV (R<sup>2</sup> 18.3 %) or TEMP  (R<sup>2</sup> 1.8 %). HUM and PLUV variables presented high positive correlation  (0.798171). TEMP and PLUV had -0.1310772 negative correlation coefficient; TEMP and  HUM had -0.6048030 negative correlation. The strongest climate-dengue  case correlation was associated with combining the three variables (TEMP, HUM  and PLUV). The Ni&ntilde;o and Ni&ntilde;a continental phenomena did not influence dengue cases.    <br> <b>Conclusions</b> This retrospective study showed a strong and consistent  overall association between TEMP, HUM and PLUV affecting dengue transmission  in Monteria.</p>     <p><b>Key Words:</b> Tropical climate, dengue, Colombia, prevalence  (<i>source: MeSH, NLM</i>).</p> <hr size="1">     <p>Los cambios temporales y espaciales de las temperaturas, las precipitaciones y la humedad que, seg&uacute;n las previsiones, tendr&aacute;n lugar en los diferentes escenarios del cambio clim&aacute;tico, afectaran la  biolog&iacute;a y ecolog&iacute;a de los vectores y los hu&eacute;spedes intermediarios y por  consiguiente el riesgo de transmisi&oacute;n de enfermedades como el dengue (1,2).</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>El objetivo de este trabajo consisti&oacute; en evaluar la relaci&oacute;n entre los  casos de Dengue y los factores clim&aacute;ticos pluviosidad, humedad relativa y  la temperatura en el municipio de Monter&iacute;a en el periodo comprendido de  2003 a 2008.</p>     <p align="center"><font size="3">M&Eacute;TODOS</font></p>     <p>Tipo de estudio    <br> Se llevo a cabo un estudio de tipo descriptivo, retrospectivo e inferencial  que busc&oacute; establecer de manera individual y asociada la relaci&oacute;n entre  variables clim&aacute;ticas y los casos de Dengue reportados en Monter&iacute;a durante el  periodo comprendido de 2003 a 2008.</p>     <p>Poblaci&oacute;n de estudio    <br> La poblaci&oacute;n de estudio correspondi&oacute; a los pacientes registrados con  dengue en los a&ntilde;os 2003 a 2008 del municipio de Monter&iacute;a en la unidad de  Vigilancia en Salud Publica de la Secretaria de Desarrollo de la Salud de C&oacute;rdoba y  en el Sistema de Vigilancia Epidemiol&oacute;gica SIVIGILA del Ministerio de  la Protecci&oacute;n Social.</p>     <p>Obtenci&oacute;n de la informaci&oacute;n de los casos de dengue de Monter&iacute;a    <br> La unidad de Vigilancia en Salud Publica de la Secretaria de Desarrollo de  la Salud de C&oacute;rdoba, proporcion&oacute; la informaci&oacute;n de los casos de  dengue registrados en Monter&iacute;a entre los a&ntilde;os 2003 y 2004. El sistema de  vigilancia epidemiol&oacute;gica SIVIGILA del ministerio de la Protecci&oacute;n Social  suministr&oacute; los casos de dengue que se registraron ante esta entidad, entre los a&ntilde;os  2005 al 2008.</p>     <p>Obtenci&oacute;n de datos climatol&oacute;gicos    <br> Se obtuvieron del Instituto de Hidrolog&iacute;a, Meteorolog&iacute;a y Estudios  Ambientales (IDEAM) los registros hist&oacute;ricos de precipitaci&oacute;n, humedad y  temperatura promedio de los a&ntilde;os 2003 a 2008 de la estaci&oacute;n meteorol&oacute;gica ubicada  en Monter&iacute;a. Para observar los fen&oacute;menos del Ni&ntilde;o y la Ni&ntilde;a se uso  la informaci&oacute;n disponible en el centro de predicci&oacute;n clim&aacute;tica del  <i>National Oceanic and Atmospheric Administration of  USA</i> (3).</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Municipio de Monter&iacute;a    <br> El municipio de Monter&iacute;a es la capital del Departamento de C&oacute;rdoba con  una poblaci&oacute;n de 378 970 habitantes (4) est&aacute; ubicado en la parte media del  valle del r&iacute;o Sin&uacute;. Se localiza entre las coordenadas geogr&aacute;ficas a los 8&deg; 45&#39; 27&quot;  de latitud Norte y los 75&deg; 53&#39; 34&quot; de longitud al oeste de Greenwich, con  una elevaci&oacute;n de 18 msnm y una extensi&oacute;n territorial del municipio de  3141km (5).</p>     <p>Climatolog&iacute;a de Monter&iacute;a. Se clasifica seg&uacute;n el sistema de L. R.  Holdridge como formaci&oacute;n vegetal de bosque seco tropical, con una  temperatura superior a 27 &deg;C y 1200mm de precipitaci&oacute;n y una humedad relativa de  84% (6).</p>     <p>An&aacute;lisis de los resultados    <br> Se implemento un an&aacute;lisis de Shapiro-Wilk para determinar si los  datos cumpl&iacute;an con el principio de normalidad, de esta forma se podria escoger  el modelo con mejor ajuste de acuerdo al supuesto. Se construyeron  diagramas de cajas y gr&aacute;ficos de l&iacute;neas a trav&eacute;s de los cuales se pudo observar  la presencia de datos at&iacute;picos y para describir las tendencias en el tiempo de  las diferentes variables. Los datos se analizaron a trav&eacute;s del coeficiente  de correlaci&oacute;n el cual fue organizado en una matriz de correlaciones. En ella  se describi&oacute; como est&aacute;n correlacionados los casos de dengue registrados en  los diferentes a&ntilde;os entre s&iacute;. Con este m&eacute;todo se pudieron establecer  asociaciones y diferencias de la variable dependiente entre los a&ntilde;os del periodo de  estudio y se pudo comparar si las causas que conllevaron a este  comportamiento fueron similares. Tambi&eacute;n se aplic&oacute; este m&eacute;todo a las variables  clim&aacute;ticas (variables independientes) para observar la influencia de las  asociaciones sobre el modelo de regresi&oacute;n y si esto se expreso en los de casos de  dengue. Finalmente, se aplic&oacute; el coeficiente de Pearson entre las  variables meteorol&oacute;gicas y los casos de dengue para determinar el tipo de  asociaci&oacute;n que las variables compart&iacute;an.</p>     <p>Dado que los datos de los casos de Dengue (variable respuesta) no  se comportaron de forma normal (sin principio de normalidad estad&iacute;stica),  se utilizo un an&aacute;lisis de varianza no param&eacute;trica de Kruskla-Wallis,  para determinar si exist&iacute;an diferencias significativas entre las medias de cada  nivel del factor meses de los casos de dengue registrados para el municipio  de Monter&iacute;a.</p>     <p>Es decir, se prob&oacute; la hip&oacute;tesis:    <br> Ho: &micro;<sub>enero</sub>= &micro;<sub>febrero</sub> =<sub>...</sub> =&micro;<sub>diciembre</sub>.    <br> HA: al menos un promedio es distinto a los dem&aacute;s</p>     <p>Se tomaron para este an&aacute;lisis los promedios de cada mes a trav&eacute;s de los  seis de a&ntilde;os de estudio como un nivel del factor.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Se describi&oacute; de forma individual el comportamiento tanto de los casos  de Dengue como cada una de las variables clim&aacute;ticas. Para ambos casos  se tomaron los promedios y sus medianas con base en su comportamiento  anual y en el periodo de estudio.</p>     <p>Para determinar el efecto de las variables explicativas  (variables meteorol&oacute;gicas) sobre la variable respuesta (casos de dengue) se  promediaron ambas a trav&eacute;s de los seis a&ntilde;os. Como la variable respuesta es una  variable discreta que se form&oacute; por el n&uacute;mero consecutivo de casos de dengue,   entonces no result&oacute; adecuado ajustar un modelo de regresi&oacute;n lineal  m&uacute;ltiple usual. Esto debido a que se exige que la variable respuesta siga una  distribuci&oacute;n normal. En consecuencia, se utiliz&oacute; un modelo de regresi&oacute;n de Poisson  que es m&aacute;s adecuado para ajustar este tipo de datos. Se utiliz&oacute; como medida  de bondad de ajuste del modelo, el R<sup>2</sup> en cual eval&uacute;a el porcentaje de  variabilidad de la variable respuesta, que es explicado por las variables independientes.   El modelo de Poisson aplicado fue el siguiente:</p>     <p>Ln (&lambda;)= &beta;o+&beta;<sub>1</sub> X<sub>1</sub>+&beta;<sub>2</sub> X<sub>2</sub>+&beta;<sub>3</sub> X<sub>3</sub>+...+&beta;<sub>k</sub>X<sub>k</sub>.</p>     <p>Donde &lambda;=E (Y) representa el n&uacute;mero promedio de eventos en una unidad  de &aacute;rea o tiempo. Este modelo se basa en la distribuci&oacute;n de probabilidad de  una variable aleatoria Poisson que permiti&oacute; integrar las diferentes variables en donde:</p>     <p>&lambda;: valor esperado de Y    <br> E: valor esperado    <br> Y: casos de dengue promedio por meses (Variables dependientes)    <br> K: corresponde al n&uacute;mero de variables explicativas en el modelo.    <br> Variables independientes:    <br> X<sub>1</sub>: pluviosidad en mm promedio mensual.    ]]></body>
<body><![CDATA[<br> X<sub>2</sub>: temperatura en grados cent&iacute;grados promedio mensual.    <br> X<sub>3</sub>: humedad relativa promedio expresada en porcentaje.</p>     <p>Para el desarrollo del modelo se utilizaron algebra de matrices integradas  al paquete estad&iacute;stico &quot;Excel&quot; versi&oacute;n 2007 y &quot;R&quot; versi&oacute;n 2.10.0.</p>     <p align="center"><font size="3">RESULTADOS</font></p>     <p>Los casos de dengue no presentaron una distribuci&oacute;n normal ni  diferencia significativa. Se registraron 1 050 casos de dengue confirmados, en el 2005  se reporto la cifra m&aacute;s alta de casos de dengue con 305 casos y en el 2004  se registraron solo 80 casos de dengue, el promedio anual fue de 175 casos.  En los meses de enero, febrero, marzo, abril, mayo y diciembre se presentaron  los promedios m&aacute;s bajos en casos de dengue con 11,8 casos, 13,8 casos,  12,7 casos, 11,5 casos, 7,5 casos y 6,3 casos respectivamente (<a href="#fig1">Figura 1</a>).  Los promedios m&aacute;s altos se registraron en los meses de junio, julio,  agosto, septiembre, octubre y noviembre con 14 casos, 15,8 casos, 15 casos,  37,7 casos, 14,8 y 14 casos de dengue promedio mensual en Monter&iacute;a. El  promedio de casos de Dengue en el periodo de estudio fue de 14,6 casos anuales.</p>      <p>    <center><a name="fig1"></a><img src="img/revistas/rsap/v13n1/v13n1a10fig1.gif"></center></p>      <p>An&aacute;lisis de variables meteorol&oacute;gicas de Monter&iacute;a, 2003 -2008</p>     <p>An&aacute;lisis de correlaciones de Pearson entre variables clim&aacute;ticas: Al  observar los coeficientes de correlaciones entre las variables meteorol&oacute;gicas del  2003 al 2008 en la ciudad de Monter&iacute;a se encontr&oacute; que la variable pluviosidad  y humedad relativa presentaron una alta correlaci&oacute;n positiva de 0,80 (<a href="#tab1">Tabla 1</a>).</p>      <p>    ]]></body>
<body><![CDATA[<center><a name="tab1"></a><img src="img/revistas/rsap/v13n1/v13n1a10tab1.gif"></center></p>      <p>Esto significa que las 2 variables estuvieron fuertemente asociadas entre  si y que la pluviosidad y temperatura tuvieron un coeficiente de correlaci&oacute;n  negativa que fue de -0,13, lo que indica una d&eacute;bil asociaci&oacute;n inversa entre estas  variables (<a href="#tab1">Tabla 1</a>). La humedad relativa y la temperatura presentaron una  correlaci&oacute;n negativa de -0,60. Esta correlaci&oacute;n negativa indic&oacute; una asociaci&oacute;n inversa  entre estas variables (<a href="#tab1">Tabla 1</a>). Las asociaciones encontradas entre las  variables clim&aacute;ticas y los casos de dengue fueron positivas. Sin embargo, la  pluviosidad fue la variable que presento la mayor asociaci&oacute;n (0,39) con respecto a la  humedad relativa (0,36) y la temperatura (0,12).</p>     <p>An&aacute;lisis descriptivo de la pluviosidad</p>     <p>Los meses en que se registr&oacute; el menor promedio de precipitaci&oacute;n fueron:  enero (11 mm), febrero (11 mm), marzo (45mm), abril (96 mm), noviembre (111  mm), y diciembre (85 mm). Los meses que registraron los promedios (134  mm), agosto (185 mm), septiembre (193 mm) y octubre (123 mm) (<a href="#fig1">Figura 1</a>). El   promedio de precipitaci&oacute;n en el periodo de estudio fue de 1 168 mm  anuales. Los a&ntilde;os en donde se registraron las mayores precipitaciones fueron 2003  (1 485), 2005 (1 493) y 2008 (1 425). Las bajas pluviosidades se registraron en  los a&ntilde;os de 2004 (1 335), 2006 (1 294) y 2007 (1 238) (<a href="#fig2">Figura 2</a>).</p>      <p>    <center><a name="fig2"></a><img src="img/revistas/rsap/v13n1/v13n1a10fig2.gif"></center></p>      <p>An&aacute;lisis descriptivo de la humedad relativa. En cuanto a la humedad  relativa se hall&oacute; que en los meses de agosto, septiembre y noviembre estuvo en  86,8 %, 87,4 % y 86,6 % respectivamente, siendo estos los promedios mas  altos registrados. En los meses de enero, frebrero y marzo se not&oacute; una  baja humedad relativa en Monter&iacute;a, con valores de 83,4 %, 82,8 % y  81,4 respectivamente y un promedio anual de humedad relativa del 85,3  (<a href="#fig1">Figura 1</a>). El promedio de humedad relativa anual fue de 85,3 % siendo 2004,  2007 y 2008 los a&ntilde;os con humedad promedio anual m&aacute;s bajos 82,7 %, 84,8 %  y 82,9 % respectivamente, los a&ntilde;os con mayores promedios fueron 2003,  2005 y 2006 con 87,2 %, 85,8 % y 88,5 respectivamente (<a href="#fig2">Figura 2</a>).</p>     <p>An&aacute;lisis descriptivo de temperatura. En la <a href="#fig1">Figura 1</a> se nota que  las temperaturas promedio en Monter&iacute;a alcanzaron su promedio m&aacute;s alto en  los meses de enero (27,75&deg;C), marzo,  (28,27&deg;C), junio (27,77&deg;C) y julio  (27,72 &deg;C). Los promedios m&aacute;s bajos se encontraron en los meses de febrero  (27,70 &deg;C), abril (27,68&deg;C), mayo  (27,66&deg;C), agosto (27,73 &deg;C), septiembre  (27,74&deg;C), octubre (27,61 &deg;C), noviembre (27,31  &deg;C) y diciembre (27,48 &deg;C). El  promedio de la temperatura fue de 27,7  &deg;C siendo 2005 (27,55 &deg;C), 2006 (27,58  &deg;C) y 2008 (27,46 &deg;C) los a&ntilde;os con temperatura promedio anual m&aacute;s bajos,  los a&ntilde;os con mayores promedios fueron 2003 (27,96  &deg;C), 2004 (28,02 &deg;C) y 2007 (27,64  &deg;C) (<a href="#fig2">Figura 2</a>).</p>     <p>Ajuste del modelo para los casos de dengue en Monter&iacute;a. El  an&aacute;lisis univariado de los casos dengue no estuvieron influenciados de  forma significativa por la humedad relativa (R2 17 %), la pluviosidad (R2 18,3 %)  y la temperatura (R<sup>2</sup> 1,8 %) (<a href="#tab2">Tabla 2</a>). En contraste, al analizar el modelo  bi-variado humedad relativa & temperatura vs casos de dengue, se encontr&oacute;  de forma significativa que en un 39% se explicaban los casos. Otros  modelos bi-variados no explicaron significativamente los casos de Dengue (<a href="#tab2">Tabla 2</a>).</p>      <p>    ]]></body>
<body><![CDATA[<center><a name="tab2"></a><img src="img/revistas/rsap/v13n1/v13n1a10tab2.gif"></center></p>      <p>En Monter&iacute;a, las correlaciones m&aacute;s contundentes de casos de dengue  vs clima se presentaron cuando se asociaron las tres variables  conjuntas (temperatura, humedad relativa y pluviosidad). Los fen&oacute;menos  continentales del Ni&ntilde;o y la Ni&ntilde;a fueron d&eacute;biles y moderados respectivamente y al  parecer no influenciaron los casos de dengue estudiados (<a href="#tab2">Tabla 2</a>).</p>     <p align="center"><font size="3">DISCUSI&Oacute;N</font></p>     <p>Los virus del dengue y su mosquito vector predominante  <i>Aedes aegypti</i>, son end&eacute;micos en la mayor&iacute;a de las regiones tropicales y subtropicales del  mundo, donde causan epidemias estacionales importantes. El ciclo de  transmisi&oacute;n puede estar influenciado por el clima, ya sea por el incremento de  la temperatura y las precipitaciones, que pueden aumentar la poblaci&oacute;n de  <i>Aedes aegypti</i>. El incremento de la temperatura aumenta la tasa de desarrollo  del vector, disminuye la duraci&oacute;n de los ciclos de reproducci&oacute;n, estimula la  eclosi&oacute;n de huevos y acorta el per&iacute;odo de incubaci&oacute;n del virus en el mosquito.</p>     <p>Son escasos los estudios y los modelos te&oacute;ricos de la din&aacute;mica de  la transmisi&oacute;n del dengue y la importancia de la temperatura, humedad y  la precipitaci&oacute;n, basados en la biolog&iacute;a del mosquito para explicar los  patrones de transmisi&oacute;n.</p>     <p>A escala mundial, varios estudios han puesto de relieve las  caracter&iacute;sticas comunes de clima de las zonas donde la transmisi&oacute;n se produce.  Mientras tanto, los estudios longitudinales de los datos emp&iacute;ricos han demostrado  que la temperatura y la precipitaci&oacute;n se correlacionan con la transmisi&oacute;n  del dengue, pero no han demostrado la coherencia con respecto a sus  funciones. Por ejemplo, la precipitaci&oacute;n mensual acumulada y la temperatura media  se correlacionaron positivamente con la transmisi&oacute;n del dengue en  Tailandia. Sin embargo, fue el n&uacute;mero de d&iacute;as de lluvia (independientemente de  la cantidad) y la temperatura m&iacute;nima que se asocio positivamente con  la incidencia (7).</p>     <p>En nuestro trabajo se encontr&oacute; una influencia importante entre el  conjunto de variables clim&aacute;ticas (temperatura, humedad relativa y pluviosidad) y  los casos de dengue. El uso de variables individuales no permiti&oacute; explicar  de forma contundente los casos de Dengue en Monter&iacute;a (Tablas <a href="#tab1">1</a> y <a href="#tab2">2</a>).  El asocio de las tres variables explicaron en un 52 % los casos de  Dengue (<a href="#tab2">Tabla 2</a>).</p>     <p>La temperatura promedio registrada en los municipios de Monter&iacute;a en los  seis a&ntilde;os de estudio fue de 27,7&#176; C. Septiembre, octubre y noviembre fueron  los meses que compartieron promedios de temperaturas bajos. La temperatura promedio m&aacute;s alta fue en los meses de enero, marzo y junio (Figuras <a href="#fig1">1</a> y <a href="#fig2">2</a>).</p>     <p>La temperatura no influy&oacute; en la presentaci&oacute;n de los casos de Dengue  en Monter&iacute;a. Esto debido a que estad&iacute;sticamente el modelo de Poisson  (temperatura vs casos) no explic&oacute; significativamente la ocurrencia de casos (1,8%) (<a href="#tab2">Tabla 2</a>) ya que la explicaci&oacute;n de asociaci&oacute;n de causalidad requiere un  valor &ge; 50 %. Resultados similares hall&oacute; Johansson  <i>et al</i> (8) en Puerto Rico con temperaturas promedios superiores (30&#176;C) a nuestra area de estudio y usando el mismo  modelo de Poisson con datos de 77 municipios y una cohorte de 20 a&ntilde;os de an&aacute;lisis.  La ausencia de asociaci&oacute;n, se podr&iacute;a explicar debido a que la temperatura &oacute;ptima  de transmisi&oacute;n y supervivencia del virus en el vector esta en el rango de  temperaturas encontradas en el estudio de Puerto Rico y el nuestro. Tambi&eacute;n podr&iacute;a deberse  a que los datos en una escala de tiempo mes a mes no parecen demostrar que  los a&ntilde;os m&aacute;s c&aacute;lidos (por ejemplo) muestran una asociaci&oacute;n consistentemente  con la prevalencia. Sin embargo, otros estudios sugieren que un aumento de un  grado cent&iacute;grado en la superficie del mar se refleja en un aumento del 20 % de  los casos de malaria manteniendo a las dem&aacute;s variables constantes (9). El  hallazgo tiene sentido ecol&oacute;gico debido a que las temperaturas est&aacute;n acordes  al comportamiento del vector en etapas en fase larval en el Caribe Cordob&eacute;s.</p>     <p>Con respecto a la pluviosidad, los promedios m&aacute;s altos de  precipitaci&oacute;n fueron mayo, junio, agosto y septiembre y los meses con menores  promedios fueron enero, febrero, marzo y diciembre (Figuras <a href="#fig1">1</a>,<a href="#fig2">2</a>). El promedio anual de precipitaci&oacute;n en el estudio fue de 1 168 mm (<a href="#fig1">Figura 1</a>). La mayor  precipitaci&oacute;n del estudio fue de 1 493 mm en 2005 (sin fen&oacute;meno de ni&ntilde;o o ni&ntilde;a) y la  menor en 2007 (1 238 mm). Este &uacute;ltimo registro es contradictorio e interesante ya  que en ese a&ntilde;o se presento en forma moderada la ni&ntilde;a donde se esperar&iacute;a  encontrar una mayor precipitaci&oacute;n y un incremento de casos de dengue (<a href="#fig2">Figura 2</a>). Tampoco se explica c&oacute;mo en el 2005 a&ntilde;o meteorol&oacute;gicamente normal,  (sin fen&oacute;meno de ni&ntilde;o o ni&ntilde;a) fue un periodo donde m&aacute;s se presentaron casos  de dengue en Monter&iacute;a. Sin embargo, las condiciones pluviom&eacute;tricas en ese  a&ntilde;o fueron favorables para la proliferaci&oacute;n de  <i>A. eagypti</i> debido la precipitaci&oacute;n (<a href="#fig2">Figura 2</a>).</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Con respecto al fen&oacute;meno del Ni&ntilde;o (2004 y 2006) se presentaron 80  casos en 2004 y 95 casos en 2006. En resumen, al analizar, los a&ntilde;os del fen&oacute;meno  del Ni&ntilde;o (2004, 2006) y la Ni&ntilde;a (2007) y los casos de dengue, no se  encontr&oacute; asociaci&oacute;n. Los resultados son similares a los trabajos en  Puerto Rico y M&eacute;xico, pero diferentes a los de Tailandia (10).</p>     <p>Otros hallazgos en Malasia, incluyeron un modelo biol&oacute;gico donde  la precipitaci&oacute;n fue un factor que permiti&oacute; predecir de forma significativa  los casos de dengue a principios de la temporada lluviosa. Sin embargo, no  se asociaron con un cambio significativo en la abundancia de  <i>Aedes </i>(11). En Indonesia, Malasia, Tailandia y la mayor parte del sudeste de las Islas  asi&aacute;ticas existe un aumento de la transmisi&oacute;n de la fiebre del dengue causados por  la sequ&iacute;a que aumentan por el almacenamiento de agua alrededor de las  casas que conduce a incrementar las poblaciones de  <i>Aedes aegypti</i> y elevar la temperatura del aire lo que reducir&iacute;a el per&iacute;odo de incubaci&oacute;n  extr&iacute;nseca para el virus en los mosquitos vectores y aumentar la capacidad del  vector (12).</p>     <p>Nuestro estudio no tuvo en cuenta el &iacute;ndice larvario de  <i>Aedes</i>, pero en el tr&oacute;pico del Caribe colombiano, algunas personas de bajos recursos  econ&oacute;micos tambi&eacute;n almacenan agua en tanques sin protecci&oacute;n. En Monter&iacute;a en  &eacute;pocas secas existen dep&oacute;sitos de aguas naturales (ci&eacute;nagas, riachuelos y  pozos superficiales o jag&uuml;eyes) que suplen de agua a la poblaci&oacute;n humana y  animales para sobrevivir sin mayor apuro.</p>     <p>Al contrario de algunas regiones de &Aacute;frica que padecen sequ&iacute;as  m&aacute;s extensas y periodos de lluvias cortos. La costa del Per&uacute;, Ecuador,  Venezuela y Colombia tienen un aumento del riesgo de la malaria debido a la  elevaci&oacute;n de las poblaciones de vectores  <i>Anopheles </i>que se desarrollan cuando los distintos tipos de h&aacute;bitats inmaduros se inundan despu&eacute;s de las fuertes  lluvias tras un per&iacute;odo de sequ&iacute;a (12). De igual forma, en el Noreste de Brasil  las condiciones de sequ&iacute;a conllevan a un aumento de la fiebre del dengue  y enfermedades respiratorias (12). No obstante, que esto podr&iacute;a  extrapolarse al vector del dengue, el fen&oacute;meno del ni&ntilde;o no pareci&oacute; afectar los casos  de dengue en nuestro trabajo.</p>     <p>Con relaci&oacute;n a la humedad relativa, este trabajo hall&oacute; que ligada a  otra variable alcanza un porcentaje mayor de explicaci&oacute;n que  individualmente. En Monter&iacute;a por ejemplo, el modelo bi-variable con mayor grado  de explicaci&oacute;n se obtuvo cuando se integraron humedad relativa y  temperatura. Esto indica que la humedad relativa tiene importancia  eco-epidemiol&oacute;gica cuando se incluye en modelos multi-variables.  An&aacute;lisis realizados en Tailandia de factores clim&aacute;ticos como la temperatura,  la pluviosidad y la humedad relativa con la incidencia de dengue ha  revelado que el dengue generalmente ocurri&oacute; cuando la pluviosidad  fue comparativamente baja, la humedad relativa fue m&aacute;s alta que el  promedio anual registrado y la temperatura se encontr&oacute; por encima del promedio  anual (13).</p>     <p>En Colombia son escasos los estudios longitudinales sobre la ecolog&iacute;a  del vector que permitan elucidar y proyectar en la &eacute;poca de lluvias, transici&oacute;n  y sequ&iacute;as que suceder&aacute; con el vector y la poblaci&oacute;n de virus en &eacute;l. En el  tr&oacute;pico colombiano, no existen cambios clim&aacute;ticos extremos, usualmente se  tiene una humedad relativa, temperatura y precipitaciones relativamente  constantes, que al parecer no afectar&iacute;an la din&aacute;mica del vector y por tanto la  transmisi&oacute;n del dengue tendr&iacute;a una din&aacute;mica constante. Aunque el vector y el ciclo  de transmisi&oacute;n son similares en todas las zonas end&eacute;micas, las relaciones  descritas entre la transmisi&oacute;n y el clima son variables y en muchos casos sin  explicaci&oacute;n biol&oacute;gica alguna. Esto puede atribuirse entre otros factores a la  heterogeneidad del clima subyacente, la vegetaci&oacute;n (no estudiada por nosotros) y a  las poblaciones de mosquitos, que podr&iacute;an estar influenciadas por  diferentes aspectos del medio ambiente. Otras debilidades de nuestro estudio es que  no explican la movilidad de personas infectadas que podr&iacute;an transportar  diferentes serotipos de dengue, tampoco se analizo el &iacute;ndice de infestaci&oacute;n ni el  nivel social o &iacute;ndice de pobreza. Aunque el modelo bi-variable (humedad  relativa vs temperatura) fue capaz de explicar la prevalencia de dengue, es  muy probable que una casu&iacute;stica tan baja de casos de dengue dada por un alarmante   subregistro, afect&oacute; el an&aacute;lisis de los datos y la asociaci&oacute;n clim&aacute;tica del  Ni&ntilde;o y la Ni&ntilde;a.</p>     <p>En conclusi&oacute;n, el an&aacute;lisis de este trabajo muestra una l&iacute;nea tenue  que reduce o minimiza los casos de dengues a simples n&uacute;meros debido a  la presentaci&oacute;n anormal de la prevalencia observada en las zonas  end&eacute;micas estudiadas sin duda afectadas por el subregistro. Sin embargo, las  asociaciones en conjunto entre la temperatura, humedad relativa y precipitaci&oacute;n en  la transmisi&oacute;n del dengue en Monter&iacute;a, son fuertes y consistentes a trav&eacute;s  del estudio retrospectivo realizado. Estas asociaciones dependen de  las caracter&iacute;sticas clim&aacute;ticas regionales y tienen una interpretaci&oacute;n biol&oacute;gica,  en contraste con los fen&oacute;menos continentales como el Ni&ntilde;o y la Ni&ntilde;a los  cuales al parecer no estuvieron relacionados con la presencia de casos de  dengue. El modelo aplicado en este trabajo podr&iacute;a servir a futuro a otros investigadores,   siempre y cuando se tenga una casu&iacute;stica  confiable.</p>     <p><i><b>Agradecimientos</b></i><b>:</b> A la Universidad de C&oacute;rdoba, proyecto CIUC FMV 02-08. A  la Secretaria de Salud de C&oacute;rdoba por el suministro de los datos de los casos  de Dengue entre los a&ntilde;os 2003 y 2004. Al Ministerio de la Proteccion Social por  la informaci&oacute;n del Sivigila.</p> <hr size="1">     <p align="center"><font size="3">REFERENCIAS</font></p>     <!-- ref --><p>1. Githeko AK, Lindsay SW, Confalonieri UE, Patz JA. Climate change and  vector-borne diseases: A regional analysis &#91;editorial&#93;. Bulletin of the World Health  Organization. 2000; 78(79):1136- 1147.&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=S0124-0064201100010001000001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>2. Turell MJ. Effects of environmental temperature on the vector competence of  Aedes fowleri for Rift Valle fever virus. Research in Virology. 1989; 140: 147 -154.&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=S0124-0064201100010001000002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>3. National Oceanographic and Atmospheric Administration. &#91;Internet&#93;. Disponible en:  <a href="http://www.cpc.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ensoyears.shtml" target="_blank">http://www.cpc.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ensoyears.shtml</a>.  USA. Consultado en Marzo de 2009.&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=S0124-0064201100010001000003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><p>4. Departamento Nacional de Estadisticas &#91;Internet&#93;. Disponible en:  <a href="http://190.25.231.242/cgibin/RpWebEngine.exe/PortalAction?&MODE=MAIN&BASE=CG2005AMPLIADO&MAIN=WebServerMain.inl" target="_blank">http://190.25.231.242/cgibin/RpWebEngine.exe/PortalAction?&MODE=MAIN&BASE=CG2005AMPLIADO&MAIN=WebServerMain.inl</a> Consultado en marzo de 2009.</p>     <!-- ref --><p>5. Gobernaci&oacute;n de C&oacute;rdoba. &#91;Internet&#93;. Disponible en:  <a href="http://www.cordoba.gov.co/cordoba_municipios.html" target="_blank">http://www.cordoba.gov.co/cordoba_municipios.html</a>. Consultado: Marzo de 2009.&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=S0124-0064201100010001000005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>6. Corporaci&oacute;n Aut&oacute;noma Regional de los Valles del Sin&uacute; y del San Jorge-CVS,  Corporaci&oacute;n Nacional de Investigaci&oacute;n y Fomento Forestal CONIF. Primera fase de la  formulaci&oacute;n del Plan General de Ordenaci&oacute;n Forestal-PGOF. Departamento de C&oacute;rdoba:  CVS Convenio 027 de 2007. 2008; 1:126.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000097&pid=S0124-0064201100010001000006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>7. Promprou S, Jaroensutasinee M, Jaroensutasinee K &#91;Internet&#93;. Climatic factors affecting  dengue hemorrhagic fever incidence in southern Thailand. Disponible en:  <a href="http://www.searo.who.int/LinkFiles/Dengue_Bulletins_Volumes_29_(2005)_CHAPTER05.pdf" target="_blank">http://www.searo.who.int/LinkFiles/Dengue_Bulletins_Volumes_29_(2005)_CHAPTER05.pdf</a>  Consultado: Mayo de 2010.&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=S0124-0064201100010001000007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>8. Johansson MA, Dominici F, Glass GE. Local and global effects of climate on  dengue transmission in Puerto Rico. PLoS Negl. Trop. Dis. 2009; 3(2): e382.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000099&pid=S0124-0064201100010001000008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>9. Gilma M, Oliveros H, Barnston G. The role of ENSO in understanding changes in  Colombia&#39;s annual malaria burden by region, 1960-2006. Malaria Journal. 2009; 8:6.&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=S0124-0064201100010001000009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>10. Johansson MA, Cummings DAT, Glass GE. Multiyear climate variability and dengue-El  Ni&ntilde;o southern oscillation, weather, and dengue incidence in Puerto Rico, Mexico,  and Thailand: A longitudinal data analysis. PLoS Med. 2009; 6(11): e1000168.&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=S0124-0064201100010001000010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>11. Rogers D, Wilson A, Hay SI, Graham A. The global distribution of yellow Fever and  dengue. Advances in Parasitology. 2006; 62: 181-220.&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=S0124-0064201100010001000011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>12. Anyamba A, Chretien JP, Small J, Tucker CJ, Linthicum KJ. Developing global  climate anomalies suggest potential disease risks for 2006-2007. International Journal  of Health Geographics. 2006; 5: 60.&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=S0124-0064201100010001000012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>13. Nakhapakorn K, Kumar T. An information value based analysis of physical and  climatic factors affecting dengue fever and dengue hemorrhagic fever incidence.  International Journal of Health Geographics. 2005, 4:13.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000104&pid=S0124-0064201100010001000013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> ]]></body><back>
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