3.3.1. Información de Dengue

Se puede observar en el flujograma como se analizaron los datos, se trata inicialmente por separado la información correspondiente a los casos de dengue y la información climática. Por un lado, los datos de dengue son utilizados principalmente para realizar un análisis espacial generando mapas de riesgo anuales y trimestrales. Por otro lado, la información climática que incluye datos de precipitación, humedad relativa y temperatura se utilizan para generar mapas trimestrales y visualizar cómo se comportan las variables a lo largo del área de estudio en diferentes momentos en el año. Posteriormente, se utiliza la información anterior para evaluar si existe correlación entre las variables climáticas y los brotes de dengue en la ciudad de Villavicencio.

3.3. Métodos

3.3.1. Información de Dengue

Los datos correspondientes a los casos de Dengue en los años de estudio se gestionaron con la unidad de enfermedades transmitida por vectores (ETV) de la Secretaría de salud del Meta, los cuales se administran desde el Sistema de Vigilancia Epidemiológica SIVIGILA del Instituto Nacional de Salud (INS), se suministraron los datos que se registraron ante esta entidad entre los años desde el 2010 al 2019.

El instituto de salud maneja protocolos estrictos de seguimiento de la enfermedad donde se realiza un reporte estructurado del dengue consignando la información en un formato de diligenciamiento (ver Anexo 6), en todos los casos se reporta dirección dónde se encuentra la persona afectada por la enfermedad, pero esta información no garantiza que es el lugar en donde se realizó la picadura del vector.

La información colectada en las encuestas realizadas no es suficiente para precisar la localización del vector debido a que, en condiciones óptimas de ovipostura y disponibilidad de alimento, la dispersión media de un mosquito hembra de Aedes aegypti, se estima entre 50 y a 100 metros, lo que limita sus visitas a 2 o 3 casas durante toda su vida (Ministerio de Salud y Protección Social de Colombia, 2013). En la mayoría de los casos se reporta dónde está el enfermo, pero no si en dicho lugar fue objeto de la picadura del vector, la enfermedad puede ser transmitida por el vector en un sitio o ciudad específica y la persona pudo haberse movido de éste hacia su dirección de residencia o incluso trasladado de ciudad. Para controlar en alguna medida esta variación en la ficha de diligenciamiento se tiene en cuenta si el enfermo se desplazó en los últimos 15 días y

el municipio de dónde se desplazó, se tiene en cuenta que la ocurrencia o procedencia corresponde al lugar geográfico donde posiblemente el paciente adquirió o al cual se atribuye la exposición al agente o factor de riesgo que ocasiono el evento, en los eventos transmisibles se consideraran los tiempos de incubación de la enfermedad (Instituto Nacional de Salud, 2017a). De tal manera que se incluyen en la investigación solo aquellos casos que se encuentren registrados con municipio de procedencia Villavicencio. Teniendo en cuenta que la ocurrencia o procedencia corresponde al lugar geográfico donde posiblemente el paciente adquirió o al cual se atribuye la exposición al agente o factor de riesgo que ocasiono el evento, en los eventos transmisibles se consideran los tiempos de incubación de la enfermedad (Instituto Nacional de Salud, 2017a).

El proceso empezó con la visualización de los datos, cómo estaban tabulados por medio de las hojas de Excel almacenadas en el SIVIGILA, qué campos eran de interés y que posibles errores podrían contener par tenerlos en cuenta en la investigación. A pesar de que en el formato de diligenciamiento y en la tabla de tabulación se incluyen varios datos del caso (ver Anexo 6), se decide que los campos a tener en cuenta para esta investigación serán “Fecha de inicio de síntomas”, “Año” y “Dirección de residencia”, se extrajeron estos campos de cada hoja de cálculo y se compilaron los datos para 10 años. Posteriormente, se realizó exploración de los datos a nivel descriptivo y estadístico de los datos para una ventana temporal grande (2010-2019) por medio de Excel y el software SPSS.

Para los años de estudio (2017-2019) se procedió con la geocodificación de las direcciones en las cuales se presentan los casos, a través de este proceso se asignaron coordenadas geográficas a los puntos del mapa ubicando en el espacio cada caso. Para esto el primer procedimiento realizado fue homogenizar la presentación de las direcciones debido a que presentaban muchas formas de expresar una misma calle o carrera, de esta manera la geocodificación sería mucho más acertada. Las API que ofrecen servicios de geocodificación son ESRI, Geocoding API, Nominati, Google Maps o Mapzen Search. Por medio de ArcGis Pro se geocodificaron los casos de dengue anuales y trimestrales.

A través de la geocodificación se transforma una descripción de la ubicación (coordenadas, dirección o nombre de un lugar) en una ubicación en la superficie de la tierra, este proceso se puede realizar introduciendo una descripción de ubicación a la vez o en el caso de esta investigación proporcionando muchas de estas al mismo tiempo en

una tabla. Las direcciones de cada enfermo de dengue se transformaron en entidades geográficas con atributos que se podrán utilizar para la representación cartográfica y posteriormente para el análisis espacial. En esta investigación se utilizó la geocodificación para evaluar si existe algún patrón dentro de la información (Esri, 2016).

Fue muy importante tener un buen mapa de referencia donde se tuviera suficientes detalles del área para poder localizar la ubicación que se busca de manera exacta, Arcgis Pro utilizó como proveedor “ArcGIS world Geocoding service”. El localizador de direcciones fue el componente principal en el proceso de geocodificación, se creó en base a un estilo específico de direcciones. El localizador de direcciones contenía las propiedades y parámetros de geocodificación, también contenía reglas de concordancia y análisis de direcciones para dirigir el motor de geocodificación para realizar la concordancia y estandarización de direcciones.

El proceso de la geocodificación se compone por la introducción de la dirección original, (2) análisis de la dirección, (3) Creación de varias representaciones de la dirección, (4) búsqueda del localizador de direcciones, (5) Establecimiento de la puntuación de cada concordancia potencial, (6) filtración de candidatos, (7) geocodificación con el mejor candidato (Esri, 2016).

Para realizar los mapas de distribución espacial de dengue se realizaron mapas de riesgo basándose en el modelo de Kernel tanto para cada trimestre como para cada año, el mapa de riesgo consiste en un modelo que permite estudiar el riesgo de la enfermedadpor medio de un modelo de densidad, asumiendo que la distribución de la enfermedad es la del vector debido a que se poseen los datos de la vivienda de los contagiados y no incluyen análisis de datos entomológicos. La densidad Kernel calcula la densidad de las entidades de punto de alrededor de cada celda ráster de salida. Se ajusta una superficie curva uniforme sobre cada punto, el valor de la superficie es más alto en la ubicación de cada punto y disminuye con la distancia desde el punto. La densidad de kernel para puntos se determina por medio de la siguiente formula de densidad:

1 (����������)2 ∑[3 �� .�������� �� ((1−

�� ��=1 2 )

2 ]

Donde ���������� <����������

(Esri, 2019)

Donde ���������� es la distancia entre el punto i y la ubicación (x,y), ����������es el valor del campo de población del punto i, que es un parámetro opcional, i= 1, …., n son los puntos de entrada.

La densidad calculada se multiplica por el número de puntos o la suma del campo de población. Esta fórmula utiliza una función Kernel cuartica descrita por Silverman en 1986. La fórmula se calcula para cada ubicación donde se estima la densidad. Debido a que el resultado es un raster se estima la densidad por cada celda en el raster de salida (Esri, 2019).

Posteriormente se realizó una reclasificación para darle un valor de riesgo a cada intervalo de densidad calculada por los modelos de Kernel, dándole un criterio de riesgo Muy alto, Alto, Medio, Bajo y Muy bajo. Los mapas de riesgo son una herramienta necesaria para llevar a cabo actividades de localizar, controlar, dar seguimiento y representar los agentes generadores de riego que ocasionan en este caso una enfermedad. La evaluación del riesgo a escala del municipio es utilizada como herramienta para caracterizar su situación, poder comparar con otras ciudades y llevar a cabo las acciones preventivas en momentos previos a los periodos de mayor prevalencia de la enfermedad, y de control en el momento que se presenta el brote (Rotela et al., 2014). Se decidió realizar los mapas de riesgo como herramienta de análisis debido a la importancia de éstos en el análisis de los patrones espaciales de los datos de las enfermedades, teniendo en cuenta que el uso de estos mapas ha sido de gran utilidad en investigaciones de otras enfermedades transmitidas por vectores como la tripanosomiasis y malaria, lo cual se resume en poder determinar que zonas de la ciudad presentan riesgos específicos frente a la enfermedad (Aránguez Ruiz et al., 2013)

Estos mapas de riesgo se utilizarán con el fin de observar la variación espacial del fenómeno con respecto a un punto de ocurrencia del evento es por esto que para la geocodificación se utiliza la dirección de residencia en la que se encuentra el caso de dengue. Cumpliendo con el principio de autocorrelación que indica “todas las cosas están relacionadas entre sí, pero las cosas más próximas en el espacio tienen una relación mayor que las distantes” (Tobler, 1970) se utilizaron estos modelos de riesgo posteriormente para el análisis de correlacióncon las variables climáticas. Los mapas de riesgo se generan con la extensión en la cual se distribuyen los casos de cada año trimestre u año, para tener uniformidaden la presentación de la información se definió una misma extensión en todos