Predicción de incidencia de malaria con variables climáticas: análisis bayesiano y clásico

M. S. SANTANA, M. A. D’URSO VILLAR Y M. J. DANTUR JURI

Neuquén, Argentina

Otro; XII Reunión Argentina del Grupo Argentino de Biometría- I Encuentro Argentino-Chileno de Biometría; 2007

La malaria es un problema global, que afecta más de 100 países. Los cambios de clima, aumento de la temperatura y humedad ambiente, y los movimientos poblacionales pueden alterar la distribución geográfica actual. El objetivo de este trabajo es, comparar las predicciones de incidencia de malaria con variables climáticas, obtenidas a partir de modelos jerárquicos usando análisis clásico y bayesiano. Se trabajó con datos mensuales de una zona endémica del Noroeste Argentino, Aguas Blancas, desde Enero de 1997 a Noviembre del 2005. Se ajustó un modelo jerárquico para datos de conteo usando HLM6 y WinBugs. Las predicciones del modelo Bayesiano presentaron menores diferencias con el número de casos observados en casi en todo el período, que las obtenidos con el análisis clásico. Las mayores diferencias se presentaron en aquellos meses de mayor incidencia. El modelo bayesiano resultó robusto a la especificación de las priori para la varianza de los efectos aleatorios.   Palabras clave: Modelos jerárquicos- Análisis clásico – Análisis bayesiano - Malaria