Mapa de distribución preliminar de Phlebotominae en el noroeste Argentino.

QUINTANA MG, SALOMÓN OD

La Habana, Cuba

Simposio; XIII Simposio de la Sociedad Latinoamericana de Percepción Remota y Sistemas de Información Espacial (SELPER), Taller de aplicaciones de la Percepción Remota y los SIG en estudios de la Salud; 2008

SELPER-UNAICC

De los casos registrados de Leishmaniasis cutánea (LC) en Argentina desde 1954-2006, el 58,2% corresponden a las provincias de Salta y Jujuy en el noroeste. La re-emergencia desde 1980 se produjo mediante brotes epidémicos asociados a modificaciones antrópicas (deforestación, crecimiento desordenado) y factores climáticos. El objetivo del trabajo es desarrollar un mapa de riesgo exploratorio, a fin de brindar recomendaciones para la prevención de LC, a partir de la abundancia de vectores (flebótomos) y variables climáticas en diferentes ambientes del Noroeste Argentino. No se usaron casos humanos porque introducen errores por incidencia asintomática y ambigüedad de datos obtenidos por anamnesis. Se colocaron 98 trampas tipo CDC (georreferenciadas) para capturar flebótomos en Parques Nacionales y zonas de influencia de Salta y Jujuy, en función de gradientes altitudinales, latitudinales, cuencas hídricas, grado de antropización y antecedentes de casos humanos. Se capturaron 12.079 flebótomos, de las especies Lu.neivai (85,6%), Lu.migonei (11,6%), Lu.cortelezzii (2,6%) y Lu. shannoni, Lu.quinquefer y Brumptomyia spp. (con menos del 0,1%). Las dos primeras tienen importancia epidemiológica y son vectores de Leishmania braziliensis. En el análisis se tomaron 97 puntos de ocurrencia de vectores y 7 capas de BIOBLIM (precipitación anual, estacionalidad de la precipitación, temperatura máxima, mínima, anual y estacionalidad de la temperatura) y elevación. Se utilizó el método de GARP (Genetic Algorithm for Rule-set Prediction) y el de MAXENT (Maximum Entropy Modelling System). En MAXENT las variables con mayor contribución relativa fueron la precipitación estacional, temperatura estacional y la elevación. Se realizó una prueba de Jakknife, donde las variables precipitación y temperatura estacional permiten un ajuste aceptable. La precisión se evaluó mediante el valor del área bajo la curva (AUC). Esta aproximación provee un recurso potencial óptimo y nuevo para la prevención de la enfermedad y poder así establecer las estrategias de acción mas adecuadas.