Detección de área de mayor actividad de Aedes aegypti mediante análisis espacial

ESTALLO E; LAMFRI M; LUDUEÑA-ALMEIDA F; INTROINI MV; ZAIDENBERG M; SCAVUZZO CM; ROTELLA C; ALMIRÓN WR

Buenos Aires

Simposio; XI Simposio Internacional de Control Epidemiológico de enfermedades transmitidas por vectores; 2008

Fundación Mundo Sano

La reinfestación del país por Ae. aegypti tuvo como consecuencia los brotes de Dengue registrados desde 1998, especialmente en el noroeste argentino. Por ello, se propone la aplicación de análisis espacial como técnica eficiente para la identificación de áreas con alta actividad del vector en la ciudad de Orán (22º 32’ S, 63º 49’ W), generando mapas de agrupamientos (mapas de LISA). La dependencia espacial se mide a través de la autocorrelación que permite analizar la asociación entre valores observados de una misma variable a cierta distancia.             Se distribuyeron 90 pares de ovitrampas en la ciudad (georeferenciadas -software Arcview), reemplazándolas semanalmente entre Octubre 2005-2007. Para determinar la existencia de diferencia significativa en el número de huevos colectados entre estaciones del año y entre años de muestreo se realizó ANOVA y Test T (InfoStat software). Se calculó el Índice de Moran (Geoda Software) para determinar la existencia de dependencia espacial, tomando una distancia de 500 m para generar las matrices de peso que se utilizaron en los análisis. Se generaron mapas de agrupamientos (Geoda Software) determinando zonas estadísticamente significativas (p < 0,0001) con alta concentración en el número de huevos del vector. De acuerdo a la fluctuación observada en el número de huevos, la época de mayor actividad correspondería a Noviembre-Abril. Por esta razón, los análisis se realizaron en períodos bimensuales en la época de mayor actividad. Se encontró diferencia significativa entre invierno y verano de 2006 como del 2007 (p < 0,005). También se encontró diferencia significativa (p < 0,0001) entre ambos años de muestreo. El índice Moran para cada bimestre indicaría la presencia de dependencia espacial que se visualiza en los mapas de LISA, mediante agrupamientos. Se observó una alta densidad en el número de huevos de cada bimestre en la zona centro-este y sur de la ciudad (p < 0,0001) con mayor o menor intensidad en cada bimestre.             En consecuencia, los mapas de LISA podrían ser útiles para una eficiente localización de áreas con mayor actividad del vector, optimizando así los recursos para el control al poder establecer prioridades. Esta primera etapa serviría de base para generar un sistema que permita predecir zonas de posibles focos con mayor actividad del vector, apuntando a la prevención de la enfermedad o a su control más efectivo.