Palú OA, García FRC, Tercero MD, Torres HM, Carolina EL

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 13
Paginas: 2002-2009
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RESUMEN

Se efectuó un estudio observacional, descriptivo y transversal en el Departamento de Cortés, en Honduras, durante el período de 2003 a 2013, con vistas a determinar las características del dengue en esta región, describir su historicidad y desarrollar un modelo matemático de pronóstico basado en variables bioclimáticas. En la serie el sexo no constituyó un factor predisponente, mientras que los grupos etarios de 5-9 y de 20-49 años, el ser habitante en Choloma, Villanueva y Puerto Cortés, resultaron elementos importantes en la aparición del dengue. Asimismo las formas graves de la enfermedad en niños y jóvenes indicaron una baja memoria inmunológica y/o varias exposiciones a serotipos del virus. Se obtuvo un patrón definido, cíclico-epidémico (de 4 a 5 años) y estacional, pues correspondía al período lluvioso de la región. Finalmente, se concluyó que las condiciones climáticas de Cortés están condicionando la transmisión del dengue, de manera que puede ser posible la predicción de los acontecimientos epidémicos.

REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

1. Heymann DL. El control de las enfermedades transmisibles. 18 ed. Washington, D.C.: OPS; 2005. p. 105-489. (Publicación Científica y Técnica No. 613)

2. Arias J. Aedes aegypti. Curso virtual de Vivienda y Vectores. La Habana: OPS; 2002.

3. Bisset J, Marquetti MC, Leyva M, Rodríguez M. Distribución y talla del adulto de Aedes aegypti asociado con los sitios de cría. Rev Cubana Med Trop. 2008 [citado 14 May 2015]; 60(1).

4. Miranda Reyes SC, Orozco González MI, Pérez Pérez IM, Palú Orozco A. Dirección estratégica en vigilancia y lucha antivectorial contra la reintroducción del dengue en el municipio de Santiago de Cuba. MEDISAN. 2009 [citado 14 May 2015]; 13(3).

5. Ortíz Paulo L, Rivero A. Índices climáticos para la determinación y simulación de las señales de la variabilidad climática en diferentes escalas espacio temporales. Rev Cubana Meteorol. 2004; 11(1): 65-75.

6. Tiemi Takahashi L, Maidana NA, Castro Ferreira W, Pulino P, Yang HM. Mathematical models for the Aedes aegypti dispersal dynamics: traveling waves by wing and wind. Bull Math Biol. 2005; 67(3): 509–28.

7. Lewis M, Renclawowicz J, van den Driessche P. Traveling waves and spread rate for a West Nile virus model. Bull Math Biol. 2006; 68(1): 3–23.

8. El desafío de la Epidemiología. Problemas y lecturas seleccionadas. Washington, D.C: Organización Panamericana de la Salud; 1988. p. 63-8. (Publicación Científica no. 505).

9. Palú Orozco A, Orozco González MI, Reyes Viltres YR, Pérez López Y. Ingeniería de datos en la gestión de eventos epidémicos de transmisión vectorial. En: VIII Congreso Internacional de Informática en la Salud. II Congreso Moodle Salud. La Habana: CNICM-Infomed; 2011.

10. Orozco González MI, Miranda Reyes SC, Pérez Pérez IM, Palú Orozco A. Enfrentamiento a eventos epidémicos de transmisión vectorial: dengue y paludismo. Santiago de Cuba: Editorial Oriente; 2010.

11. Ichii K, Kawabata A, Yamaguchi Y. Global correlation analysis for NDVI and climatic variables and NDVI trends: 1982-1990. Int J Remote Sensing. 2002; 23(18): 3873-8.

12. Andres L, Salas WA, Skole D. Fourier analysis of multi-temporal AVHRR data applied to land cover classification. Int J Remote Sensing. 1994; 15(5): 1115-221.

13. Guía básica sobre imágenes satelitales y sus productos [citado 14 May 2015].