EL DENGUE EN ARGENTINA: ANÁLISIS ESPACIO-TEMPORAL Y MODELOS PREDICTIVOS

DOS SANTOS, D.A.; GIAJ MERLERA, G.; MORALES, E.A.; TUMAS, I.; ACOSTA, P.; BLANCO, D.

Salta

Congreso; XXVII Reunión Científica del Grupo Argentino de Bioestadística; 2023

Grupo Argentino de Bioestadística

Entre los principales problemas de salud vinculados con el cambio climático se contemplan las enfermedades transmitidas por el mosquito Aedes aegypti, incluyendo las fiebres del Dengue, Chikungunya y Zika. En el presente trabajo se analiza la dinámica epidemiológica de Dengue en la Argentina desde 2018 a 2022. Los datos utilizados provienen de fuentes diversas, incluyendo el Ministerio de Salud de la Nación, estaciones meteorológicas y el Instituto Geográfico Nacional. Se trabajó con los siguientes niveles máximos de resolución: 1) espacial: comunas/partidos/departamentos de provincias y CABA; 2) temporal: semanas epidemiológicas 1 a 52 de cada año; 3) edad de infectados: desde infancia hasta ancianidad. La contribución central de esta investigación radicó en la implementación de variadas técnicas de corrección y enriquecimiento de datos mediante un entorno de programación en Python, acompañadas por la modelación de niveles de riesgo epidemiológico utilizando diversas metodologías, como árboles de decisión, regresiones multinomiales, el algoritmo XGBoost y máquinas de soporte vectorial (SVM). Se innovó con gráficos sintéticos de información, como diagramas polares, que combinan datos climáticos y números de casos a lo largo del tiempo, considerando la naturaleza circular del mismo (i.e. el sucesor del máximo, es decir, la semana 52, es el mínimo, la semana 1). Se construyeron modelos con potencial para predecir niveles de riesgo epidemiológico, ocurriendo la etapa crítica en la primera mitad del otoño, en desfase temporal con respecto al verano que corresponde a la máxima idoneidad climática para el desarrollo del vector. El dato sobre ocurrencia de casos en áreas vecinas a un sitio geográfico dado, mejoró la precisión de los modelos. Los resultados obtenidos permiten avanzar en la comprensión de la dinámica del Dengue en Argentina. Los modelos generados pueden ser de utilidad en la toma de decisiones en salud pública.