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Master Thesis ǀ Tesis de Maestría submitted within the UNIGIS MSc programme presentada para el Programa UNIGIS MSc at/en

Interfaculty Department of Geoinformatics- Z_GIS Departamento de Geomática – Z_GIS University of Salzburg ǀ Universidad de Salzburg

Análisis geoespacial: Influencia Climática y Salud en las regiones Andina y Caribe de Colombia 2018.

Geospatial Analysis: Climate Influence and Health in the Andean and Caribbean regions of Colombia 2018. by/por

Milciades Romero Tautiva 01422553 A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science (Geographical Information Science & Systems) – MSc (GIS) Advisor ǀ Supervisor: (Leonardo Zurita Arthos PhD)

Bogotá- Colombia, 08 de julio de 2022

i INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

COMPROMISO DE CIENCIA Por medio del presente documento, incluyendo mi firma personal certifico y aseguro que mi tesis es completamente resultado de mi propio trabajo. He citado todas las fuentes que he usado en mi tesis y en todos los casos he indicado su origen.

Bogotá, 08 de julio de 2022 _______________________

_________________________

(Lugar, Fecha)

Firma

ii INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

DEDICATORIA: Dedico este proyecto a Dios por darme la oportunidad de cumplir este gran sueño, también a las personas que son la luz que me guían y acompañan y siempre están a mi lado dándome fortaleza.

A mis hijas Natalia y Camila por ser el motor que me impulsa y me motivan para cumplir mis objetivos, a mi esposa Angela por acompañarme y guiarme en el camino y ser motivo de mis sonrisas día tras día, a nuestros profesores por ser las guías que nos apoyaron y acompañaron a lo largo de esta carrera para culminarla con éxito, espero se vea reflejado en este proyecto el resultado de la formación académica que me brindaron a lo largo de estos años.

iii INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

AGRADECIMIENTO: Agradecimientos a Paola Elena León Velasco, Enfermera, profesional en estudios literarios, Magister en Epidemiologia GFTHVSP- GEA– INS, quien dedicó parte de su tiempo en el acompañamiento y asesoría del presente proyecto, con su experiencia realizó aportes muy importantes para el desarrollo y culminación del presente proyecto de investigación y propuesta de negocio.

Agradecimientos a mis amigos compañeros de carrera quienes fueron el soporte el apoyo y la motivación para cumplir juntos este gran sueño.

Agradecimiento a todas las personas que colaboraron en el proceso de desarrollo de este trabajo investigativo, especialmente a los ingenieros especialistas quienes nos guiaron en todo el proyecto y junto con nosotros dedicaron horas a investigar acerca del tema y fue quienes nos dieron las bases para poder iniciar la investigación, es claro que sin ellos nada hubiera sido posible.

iv INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

RESUMEN

La región andina y caribe de Colombia es un área de amplio interés respecto a la relación de la salud y el clima. Las enfermedades tropicales y respiratorias registran una variabilidad importante en las temporadas más frías o cálidas. Es importante comprender geográficamente la influencia de estos factores ambientales en la salud humana. El objetivo principal es identificar y cuantificar la relación entre nueve eventos de salud pública y las variables meteorológicas en los municipios priorizados de 2008 a 2018.

Se utilizó un estudio ecológico de series de tiempo para dengue, malaria, accidente ofídico, leptospirosis, enfermedad diarreica aguda, infección respiratoria aguda, infarto agudo de miocardio, accidente cerebrovascular y enfermedad pulmonar obstructiva crónica, integrando información proveniente del sistema nacional de vigilancia, los registros de salud nacionales y los datos meteorológicos de temperatura mínima, máxima y precipitación en el periodo 2008 a 2018.

El análisis comprende el estudio de la tendencia secular, fluctuación cíclica, variación estacional e irregular. Se determinará la tendencia, la ciclicidad y la relación entre el clima y la salud por medio de análisis uni variado y multivariado.

Como resultados se obtuvo el análisis de series de tiempo demuestra que existe una tendencia creciente de algún evento de interés en el 91 % de los municipios (n=215), existe ciclicidad en el 28 % (n=65) y se identificó correlación del comportamiento de la temperatura y los eventos de salud en el 12 % (n=29) y con la precipitación en 14 % (n=34). El coeficiente de correlación de Pearson demostró asociación < valor-p = 0,05.

Se ha concluido que el análisis de las series de tiempo permitió establecer una relación entre las variables climáticas y las enfermedades de interés en la salud pública. Como factor de riesgo en el aumento de casos de IRA y EPOC se encuentra el incremento en los niveles de precipitación y el aumento de temperatura para enfermedades tropicales.

Se recomienda establecer un sistema de alerta temprana para la vigilancia en salud pública y el clima a través de SIG. Palabras clave: clima, salud pública, Series de tiempo, Sistemas de Información geográfica.

v INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

ABSTRACT The Andean and Caribbean region of Colombia is an area of wide interest regarding the relationship between health and climate. Tropical and respiratory diseases show significant variability in the colder or warmer seasons. It is important to understand geographically the influence of these environmental factors on human health. The main objective was to identify and quantify the relationship between nine public health events and meteorological variables in prioritized municipalities from 2008 to 2018.

Ecological time series were used to study dengue, malaria, ophidic accident, leptospirosis, acute diarrheal disease, acute respiratory infection, acute myocardial infarction, cerebrovascular accident and chronic obstructive pulmonary disease, integrating information from the national surveillance system, national registries health and weather data on minimum temperature, maximum temperature and precipitation in the period 2008 to 2018. The analysis includes the study of secular trends, cyclical fluctuation, seasonal and irregular variation. The trend, cyclicality and relationship between climate and health will be determined through univariate and multivariate analyses. The results showed that the time series analysis shows that there is a growing trend of some event of interest in 91% of the municipalities (n=215), there is cyclicality in 28% (n=65) and correlation of behavior of temperature and health events were identified in 12% (n=29) and with precipitation in 14% (n=34). Pearson's correlation coefficient showed an association < p-value = 0.05.

It can be concluded that the analysis of time series allowed establishing a relationship between climatic variables and diseases of interest in public health. It is recommended to establish an Early Warning System for Public Health and Climate Surveillance through GIS. Key words: climate, Geographic Information Systems, Time series, public health.

vi INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

TABLA DE CONTENIDO 1.

INTRODUCCIÓN ........................................................................................................................... 1 1.1. ANTECEDENTES .............................................................................................................................. 3 1.2. OBJETIVO GENERAL ........................................................................................................................ 4 1.3. OBJETIVOS ESPECÍFICOS ................................................................................................................. 4 1.4. PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN .................................................................................................... 4 1.5. HIPÓTESIS ....................................................................................................................................... 4 1.1. JUSTIFICACIÓN ............................................................................................................................... 5 1.2. ALCANCE ........................................................................................................................................ 6

2.

REVISIÓN DE LITERATURA............................................................................................................ 7 2.1. MARCO TEORICO ............................................................................................................................ 7 2.1.1 Antecedentes de investigación epidemiológica sobre clima y salud ............................. 7 2.1.2 Relación entre Clima y Salud ......................................................................................... 8 2.1.2 Sistemas de Información geográfica para respuesta a necesidades de salud pública . 11 2.2. MARCO HISTORICO ....................................................................................................................... 12 2.2.1 EPIDEMIOLOGÍA ESPACIAL .......................................................................................................... 12 2.2.1.1 CASO DE ESTUDIO: Indonesia ................................................................................... 13 2.2.1.2 CASO DE ESTUDIO: Guinea ....................................................................................... 13 2.2.1.3 CASO DE ESTUDIO: Virus del Nilo USA...................................................................... 13 2.2.1.4 CASO DE ESTUDIO: Cuba .......................................................................................... 14 2.2.1.5 CASO DE ESTUDIO: Carolina de Norte ...................................................................... 14 2.2.1.6 CASO DE ESTUDIO: Chiapas- México ........................................................................ 14 2.3. MARCO METODOLOGICO ............................................................................................................. 15 2.3.1 Metodología en SIG en Virus del Nilo .......................................................................... 15 2.3.2 Metodología en SIG en la Habana ............................................................................... 16 2.3.3 Metodología en SIG Malaria en Chiapas ..................................................................... 16

3. METODOLOGÍA ..................................................................................................................................... 17 3.1 AREA DE ESTUDIO .......................................................................................................................... 17 3.2 FLUJOGRAMA................................................................................................................................. 18

vii INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE 3.3 JUSTIFICACION DE LA METODOLOGIA ........................................................................................... 20 3.4 DESCRIPCIÓN DE LA METODOLOGÍA.............................................................................................. 22 3.4.1 Recolección de la información: administración de datos de clima y salud .................. 22 3.5 PLAN DE ANÁLISIS .......................................................................................................................... 23 3.5.1 Análisis de series temporales ...................................................................................... 23 3.5.2 Análisis de correlación ................................................................................................ 24 3.6 REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE LA INFORMACIÓN METEREOLÓGICA Y DE SALUD PÚBLICA DE LOS MUNICIPIOS PRIORIZADOS........................................................................................................... 26 3.6.2 visor geográfico clima y salud 2008-2018 ArcGis insights ESRI.................................... 27 4. RESULTADOS Y ANÁLISIS DE RESULTADOS ............................................................................................ 28 4.1 RESULTADOS ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO ............................................................................... 28 4.1.1 Resultados análisis de series de tiempo: tendencia .................................................... 28 4.1.2 Resultados análisis de series de tiempo: ciclicidad ..................................................... 31 4.1.3 Resultados relación temperatura vs eventos de salud ................................................ 34 4.1.4 Resultados análisis de series de tiempo: relación precipitación vs eventos de salud.. 35 4.1.5 Resultados análisis de series de tiempo: resultados por evento en salud ................... 36 4.2 ANALISIS DE RESULTADOS ............................................................................................................. 53 4.2.1 Análisis de resultados por evento de dengue.............................................................. 54 4.2.2 Análisis de resultados por evento de malaria.............................................................. 54 4.2.3 Análisis de resultados por evento de accidente ofídico .............................................. 55 4.2.4 Análisis de resultados por evento de accidente Leptospirosis .................................... 55 4.2.5 Análisis de resultados por evento de accidente Enfermedad diarreica aguda ............ 56 4.2.6 Análisis de resultados por evento de accidente Infección respiratoria aguda ............ 56 4.2.7 Análisis de resultados por evento de accidente Infarto agudo de miocardio .............. 57 4.2.8 Análisis de resultados por evento de Accidente cerebrovascular ............................... 58 4.2.9 Análisis de resultados por evento de Enfermedad pulmonar obstructiva crónica ...... 59 5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ................................................................................................ 61 5.1 CONCLUSIONES .............................................................................................................................. 61 5.2 RECOMENDACIONES ...................................................................................................................... 62 6.

REFERENCIAS ............................................................................................................................. 64

viii INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

INDICE DE FIGURAS Figura 1. Flujograma de la metodología clima y salud ............................................................................. 22 Figura 2. Análisis de autocorrelación y linealidad para los residuales ..................................................... 26 Figura 3. Distribución de tendencia por evento regiones andina y caribe ............................................... 29 Figura 4. Distribución cíclica por evento regiones andina y caribe colombiana........................................ 32 Figura 5. Análisis relación temperatura mínima por departamento ......................................................... 34 Figura 6. Regresión binomial R Caribe y andina Vs SE, prec, t máx, min y altitud. .................................... 38

ix INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

INDICE DE TABLAS Tabla 1. Frecuencia por municipios de la tendencia secular por eventos de interés en salud pública analizados en las regiones andina y caribe, Colombia, 2009-2018 ............................................ 28 Tabla 2. Frecuencia por municipios de la ciclicidad por eventos de interés en salud pública analizados en las regiones andina y caribe, Colombia, 2009-2018................................................................... 32 Tabla 3. Frecuencia por municipios de la relación entre temperatura y los eventos de interés en salud pública analizados en las regiones andina y caribe, Colombia, 2009-2018................................ 35 Tabla 4. Frecuencia por municipios de la relación entre precipitación y los eventos de interés en salud pública analizados en las regiones andina y caribe, Colombia, 2009-2018................................ 36

x INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

INDICE DE MAPAS Mapa 1.

Area de estudio: Región andina y caribe colombiana ............................................................. 17

Mapa 2. Análisis de tendencia de eventos de vigilancia en salud pública – casos notificados, región andina y caribe colombiana, 2008 -2018 ................................................................................... 30 Mapa 3.

Tendencia de eventos de vigilancia en salud pública – frecuencia de consultas, región andina y caribe colombiana, 2008 -2018 ............................................................................................... 31

Mapa 4

Análisis de ciclicidad de eventos de vigilancia en salud pública, región andina y caribe colombiana, 2008 -2018 ............................................................................................................ 33

Mapa 5

Análisis de ciclicidad de eventos de vigilancia en salud pública, región andina y caribe colombiana, 2008 -2018 casos de consulta ............................................................................... 34

Mapa 6. Mapas de Análisis de tendencia y ciclicidad dengue, municipios priorizados región andina y acribe colombiana, 2008-2018 .................................................................................................. 37 Mapa 7. Mapa de interpolación Kriging por precipitación. .................................................................... 39 Mapa 8. Mapa predictivo de riesgo por precipitación. .......................................................................... 40 Mapa 9

Mapa de interpolación Kriging por temperatura máxima. ....................................................... 41

Mapa 10 Mapa predictivo de riesgo temperatura máxima. ................................................................... 42 Mapa 11. Mapa de interpolación Kriging por temperatura mínima. ....................................................... 43 Mapa 12. Mapa predictivo de riesgo por temperatura mínima. .............................................................. 44 Mapa 13. Análisis de tendencia y ciclicidad malaria, municipios priorizados región andina y caribe colombiana, 2008-2018 ............................................................................................................. 45 Mapa 14. Análisis de tendencia y ciclicidad accidente ofídico, municipios priorizados región andina y caribe colombiana, 2008-2018 .................................................................................................. 46 Mapa 15. Análisis de ciclicidad accidente ofídico, municipios priorizados región andina y caribe colombiana, 2008-2018 ............................................................................................................. 47 Mapa 16. Mapa Análisis de tendencia y ciclicidad leptospirosis, municipios priorizados región andina y caribe colombiana, 2008-2018 .................................................................................................. 48 Mapa 17. Mapa análisis de tendencia y ciclicidad Enfermedad diarreica aguda, municipios priorizados región andina y caribe colombiana, 2008-2018 ......................................................................... 49

xi INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Mapa 18. Análisis de tendencia y ciclicidad Infección respiratoria aguda, municipios priorizados región andina y caribe colombiana, 2014-2018 .................................................................................... 50 Mapa 19. Mapa análisis de tendencia y ciclicidad Infección respiratoria aguda, municipios priorizados región andina y caribe colombiana, 2014-2018 ......................................................................... 51 Mapa 20. Mapa análisis de tendencia y ciclicidad ACV, municipios priorizados región andina y caribe colombiana, 2014-2018 ............................................................................................................. 52 Mapa 21. Mapa análisis de tendencia y ciclicidad EPOC, municipios priorizados región andina y caribe colombiana, 2009-2018 ............................................................................................................. 53

xii INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

TABLA DE ACRÓNIMOS

ACV:

Accidente cerebrovascular

AA:

Alerta amarilla

AN:

Alerta naranja

AR:

Alerta roja

CDC:

Centro para el Control y Prevención de Enfermedades

ENOS:

El Niño – Oscilación del Sur

EPOC:

Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica

GEA

Grupo de epidemiologia aplicada

GEOCUBA:

Instituto Cubano de Geodesia y cartografía

IAM:

Infarto Agudo de Miocardio

IDEAM:

Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales

INAP:

Proyecto Piloto Nacional de Adaptación al Cambio Climático

INS:

Instituto Nacional de Salud

IPCC:

Panel Intergubernamental del Cambio Climático

IRA:

Infección Respiratoria Aguda

OMS:

Organización Mundial de la Salud

OPS:

Organización Panamericana de la Salud

RIPS:

Registros Individuales de Prestación de Servicios de salud

SIG:

Sistemas de Información Geográfica

SISPRO:

Sistema Integrado de Información de la Protección Social.

SIVCMD:

Sistema Integrado de Vigilancia y Control de Malaria y Dengue.

SIVIGILA:

Sistema de Vigilancia en Salud pública de Colombia.

TSM:

Temperatura Superficial del Mar

UNICEF:

Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia

VIF:

Factor de Inflación de Varianza

WNV:

West Nile Virus

1 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

1. INTRODUCCIÓN Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) se desarrollan en el ámbito de la geografía, ciencia encargada de la organización del territorio, que proporciona herramientas claves para la resolución de problemas socio-espaciales, los SIG ocupan actualmente un lugar importante al ingresar en la planificación territorial vinculando tecnologías y ampliando posibilidades por medio de la incorporación de conceptos y métodos geográficos aplicados en el análisis espacial de contexto digital (Baxendale y Buzai, 2010). El ambiente y el clima son condiciones que influyen en los determinantes sociales y de la salud humana; por lo tanto, es importante contar con información actualizada sobre los efectos que la variabilidad climática ha tenido y puede tener sobre el comportamiento de los eventos en salud más sensibles a estas variaciones.

Todos los seres humanos son vulnerables a los riesgos que impone el entorno en el que se desarrollan y viven. Los diferentes riesgos de las condiciones climáticas afectan a la salud humana de muchas maneras, tales como: enfermedades respiratorias agudas y/o crónicas, enfermedades cardiovasculares crónicas, enfermedades transmitidas por vectores en condiciones climáticas y naturales propicias, y catástrofes ambientales que pueden generar emergencias de salud pública.

Algunas de estas consecuencias se refieren al aumento de las dificultades para el suministro de alimentos y agua potable y sus efectos en los procesos nutricionales causados por la subida del nivel de los océanos. Desde esta perspectiva, los incendios forestales y las inundaciones aumentarán las enfermedades transmitidas por el agua contaminada, las enfermedades infecciosas, la desnutrición, la lamentable extinción masiva de especies y los procesos migratorios forzados con sus consecuentes efectos sobre la salud pública y las condiciones negativas para el desarrollo humano.

La mayor parte de estas consecuencias han sido causadas por las actividades humanas que desprecian el cuidado del medio ambiente y conducen al cambio climático, que según la Organización Mundial de la Salud (OMS) es una amenaza emergente para la salud humana y la supervivencia de otras especies, lo que implica una necesidad urgente de conocer cuál es la forma y la magnitud del efecto del clima en la salud de la población. La propuesta de la OMS de vigilar la salud humana no debe ser ignorada; diversas organizaciones y científicos han insistido en las posibles repercusiones del clima sobre la salud.

Es importante que la población cuente con información precisa sobre el clima y la salud y sus interacciones para su respectivo análisis y modulación, disponiendo de herramientas prácticas como son los SIG que permiten capturar, gestionar, analizar, modelar y representar datos georreferenciados. Esta herramienta se apoya en la geografía, estudiando el espacio y analizando el territorio por medio de las

2 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE diferentes capas temáticas, esto trae una gran ventaja para los SIG. Se pueden presentar las capas dependiendo de los objetivos del estudio y tiene importantes capacidades de análisis para producir mapas que pueden representar situaciones reales o simulaciones de gran utilidad.

Colombia es un país que, por su ubicación, presenta condiciones climáticas que difieren de gran parte de la geografía mundial, características que influyen de manera particular en el comportamiento de muchos eventos de salud. A la complejidad de entender esta relación en Colombia se suma el efecto irreversible del cambio climático. Evento que está agudizando el riesgo de enfermedad, siendo el medio ambiente y el clima condiciones que influyen en los determinantes sociales y ambientales de la salud humana. Es una prioridad para el sistema de vigilancia en salud pública del país, contar con información fechada sobre los efectos que la variación climática tiene y puede tener sobre el comportamiento de los eventos de salud más sensibles a estas variaciones.

Con el propósito de aprovechar las potencialidades de los SIG para el desarrollo de herramientas analíticas y predictivas a la vigilancia de eventos de salud pública y su relación con el clima, se realiza un análisis de la información de las variables meteorológicas (temperatura y precipitación) en la casuística de eventos de interés en salud pública en las regiones Caribe y Andina, Colombia del 2008 al 2018.

Para esto, se contó con la información de los datos en salud de las siguientes enfermedades: dengue, malaria, accidente ofídico, leptospirosis, enfermedad diarreica aguda, infección respiratoria aguda (IRA), infarto agudo de miocardio, accidente cerebrovascular, enfermedad pulmonar obstructiva crónica – EPOC proveniente del Sistema de Vigilancia en Salud Pública (Sivigila) y de los Registros Individuales de Prestación de Servicios de salud (RIPS) de las poblaciones estudiadas. Los datos de precipitación y temperatura se tomaron de las estaciones meteorológicas del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), que identificó a la región Andina y Caribe de Colombia como las regiones más vulnerables al cambio climático, así como a una parte de la región de la Orinoquía, situación que fue señalada por la Organización Panamericana de la Salud (OPS) en 2011.

El presente estudio desarrolla modelos dinámicos que permitan identificar los riesgos actuales y futuros de la variabilidad climática sobre el comportamiento de los eventos de salud para la población de estudio a partir de los resultados de los análisis epidemiológicos realizados en el proyecto, que incluyen análisis de series de tiempo (ciclicidad, tendencia, estacionalidad); modelos predictivos y mapas de riesgo. Estos resultados aportarán elementos para la vigilancia de la salud pública y el seguimiento del Plan de Adaptación al Cambio Climático, como herramienta para identificar las alternativas de adaptación o prevención a partir de Sistemas de alerta temprana que integran la utilización de SIG, información de vigilancia en Salud Pública y SIG.

3 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Desde este contexto, el objetivo es aprovechar la aplicabilidad de los SIG en la geografía médica, explorando metodologías para el análisis explicativo y predictivo de la relación entre el clima y el comportamiento de enfermedades específicas de notificación obligatoria al SIVIGILA, así como de enfermedades crónicas que representan alta morbilidad y gran carga para el sistema de salud. Este enfoque explora la utilización de los SIG, en campos diferentes a la organización territorial, contribuyendo con la comprensión de dinámicas sociales y ambientales relacionadas con la influencia de variables climáticas con el proceso salud enfermedad.

1.1. ANTECEDENTES El grupo de epidemiología aplicada (GEA) del INS realiza actividades de investigación bajo tres líneas: epidemiología de enfermedades agudas, crónicas y lesiones, métodos de epidemiología aplicada, vigilancia y control en salud pública. Desde esta perspectiva, se define como temática de interés identificar evidencia científica y epidemiológica que contribuya a la comprensión de la posible influencia de las variables meteorológicas y el cambio climático frente a los eventos de interés en salud pública (Grupo de Epidemiología Aplicada INS, 2021).

El cambio climático afecta directamente la salud. Existe evidencia científica de que en las últimas décadas el clima del planeta está cambiando. Según (ONU, 2019) se ha demostrado el aumento de la temperatura media, así como cambios en la frecuencia e intensidad de las precipitaciones y el derretimiento de los glaciares y de los hielos ártico. Esto es consecuencia de la actividad del ser humano respecto a los usos del suelo y la quema de combustibles fósiles, lo que ha incrementado la concentración de emisiones de gases de efecto invernadero (ONU, 2019). Esta problemática es de gran complejidad, y afecta las dimensiones sociales y biológicas del ser humano; no sólo en ámbitos locales, sino a escala global, generando efectos que impactan de manera progresiva sobre la salud pública (ONU, 2019).

El cambio climático ha aumentado la carga por enfermedades alérgicas respiratoria, enfermedades cardiovasculares y enfermedades transmitidas por vectores (ETV) como el dengue.

(Grupo de Epidemiología Aplicada INS, 2021).

El Grupo de epidemiología aplicada del INS plantea el proyecto de investigación: ‘Influencia de las variables meteorológicas (temperatura, humedad y precipitación) en la casuística de eventos de interés en salud pública en las regiones andina y caribe, Colombia, 2008 -2018’ , con el fin de fortalecer la evidencia del impacto de los fenómenos ambientales sobre la salud humana que se constituya en un insumo para los tomadores de decisiones y formuladores de políticas públicas.

4 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

1.2. OBJETIVO GENERAL Identificar zonas de riesgo para eventos priorizados de salud pública en las regiones andina y caribe colombiana a través del análisis geoespacial de los diversos componentes de clima y su influencia sobre la salud para enfermedades trasmitidas por vectores y zoonosis (dengue, malaria, accidente ofídico y leptospirosis), enfermedades vehiculizadas por agua (enfermedad diarreica aguda), infección respiratoria aguda y enfermedades cardiovasculares y crónicas (infarto agudo de miocardio, accidente cerebrovascular, EPOC) con información de vigilancia en salud pública de los años 2008 al 2018.

1.3. OBJETIVOS ESPECÍFICOS •

Establecer la relación entre los eventos de interés en salud publica especificados y las variables meteorológicas que serán objeto de análisis en la zona de estudio

•

Georreferenciar los diversos componentes de clima y salud: ciclicidad, tendencia, relación clima y salud en la zona de estudio, con el fin de suministrar información práctica y analítica a las entidades territoriales correspondientes y al Instituto Nacional de Salud (INS).

•

Aplicar un modelo dinámico que permitan visualizar los efectos de la variabilidad climática sobre el comportamiento de las enfermedades de interés en las regiones andina y caribe desde el año 2008 al 2018.

1.4. PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN •

¿Cuáles son las zonas de mayor riesgo en la región andina y caribe colombiana donde se identifica el impacto de la variabilidad climática sobre los eventos de salud priorizados?

•

¿De qué manera se puede utilizar la georreferenciación de componentes climáticos para suministrar información práctica en el estudio de la salud pública?

•

¿Qué enfermedades presentan mayor impacto por el comportamiento de las variables climáticas en la región andina y caribe colombiana durante el periodo de estudio?

1.5. HIPÓTESIS Hipótesis nula: Existe un posible impacto de las variables climáticas sobre el comportamiento de los eventos de salud pública en zonas de riesgo de la región andina y caribe colombiana.

Hipótesis alterna: Se rechaza la hipótesis nula. Por lo que no es posible afirmar que existe impacto de las variables climáticas sobre el comportamiento de los eventos de salud pública en zonas de riesgo de la región andina y caribe colombiana.

5 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

1.1. JUSTIFICACIÓN Es de suma importancia comprender la aplicación que tienen los SIG en los estudios ambientales, puesto que, aunque son una herramienta relativamente nueva, representan una variedad de soluciones analíticas y digitales para diferentes problemáticas. Su aplicación es un medio innovador para el estudio del medio ambiente y del hombre en sus diferentes ámbitos de interacción.

Territorialmente, tener la información procesada y disponible permite un mejor reconocimiento del territorio. Antropológicamente, permite relacionar las condiciones de salud y meteorológicas de una población, respecto a su ubicación geográfica. Los SIG posibilitan identificar zonas de riesgo permitiendo presentar los resultados de manera clara y concisa.

En epidemiologia y salud, se utilizan métodos estadísticos para analizar el comportamiento de las enfermedades, así como para estimar asociaciones que permitan identificar factores de riesgo y factores protectores en salud, dando respuesta a diferentes interrogantes acerca de la distribución de enfermedades. Es más interesante cuando una imagen muestra la misma información de manera clara y didáctica, por lo tanto, se hace útil considerar los mapas como una herramienta para mostrar información estadística compleja. Es por esto que los SIG son ideales para ser aplicados en la vigilancia y el control de enfermedades infecciosas para fortalecer, tanto la investigación como la respuesta a brotes, epidemias y pandemias. Dentro de las ventajas que ofrecen los SIG se encuentran optimización de recolección y administración de datos, fortalecimiento de análisis de datos, planificación y dirección de respuestas rápidas, monitoreo de cambios en las enfermedades, planificación y monitoreo de programas de intervención y erradicación, entre otras.

Colombia es un país que por su ubicación geográfica presenta condiciones climáticas y ambientales que difieren en gran parte de la geografía mundial, características que influyen de manera particular en el comportamiento de muchos eventos en salud. A la complejidad para entender esta relación, se suma los efectos irreversibles del cambio climático. Basado en una revisión de literatura a nivel mundial sobre los efectos de la variabilidad climática en los eventos en salud, su caracterización y formas de medición, así como la determinación de poblaciones de estudio que por criterios de inclusión cuentan con información climática y en salud de alta calidad para su análisis y modelación. Desde esta perspectiva, se realizan análisis de series de tiempo, así como modelación epidemiológica que permita contribuir en la comprensión e identificación de los efectos actuales y futuros de la variabilidad climática sobre el comportamiento de los eventos de salud priorizados para la población en estudio.

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1.2. ALCANCE En este estudio se pretende realizar un análisis geoespacial de los diversos componentes de clima y su influencia sobre la salud en las regiones Andina y Caribe desde el año 2010 al 2018. El análisis abarcará la ubicación geográfica de las estaciones meteorológicas de los 18 departamentos y 4 distritos que conforman dichas regiones, para lo cual se tendrá en cuenta que estas estaciones miden las variables de interés del estudio, siendo estas: humedad relativa, precipitación y temperatura ambiente.

Para georreferenciar los datos suministrados se conseguirán los datos de longitud y latitud de cada una de las estaciones meteorológicas.

Los resultados de esta investigación serán útiles para la vigilancia en salud pública y el seguimiento al Plan Nacional de Adaptación al Cambio Climático, una herramienta útil en la identificación de alternativas de adaptación o prevención del daño, a partir de recursos informáticos ajustados a las condiciones geográficas y medio ambientales propias de nuestro territorio nacional (Ministerio de Vivienda, 2015).

7 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

2. REVISIÓN DE LITERATURA 2.1. MARCO TEORICO 2.1.1 Antecedentes de investigación epidemiológica sobre clima y salud Uno de los proyectos desarrollados por el país en los últimos ocho años fue el Proyecto Piloto Nacional de Adaptación al Cambio Climático (INAP) en el que se diseñó e implementó el Sistema Integrado de Vigilancia y Control de Malaria y Dengue (SIVCMD). Este modelo buscaba determinar la magnitud del riesgo de transmisión de la malaria, en espacio y tiempo, ante factores de vulnerabilidad y la amenaza por el potencial de transmisión mediados por el clima. Igualmente definió tres tipos de alerta para la implementación de un sistema de alerta temprana: 1. Alerta Amarilla (AA), generada cuando las variables temperatura y precipitación, consideradas como aquellas más relevantes en las dinámicas de transmisión, exceden unos umbrales estimados previamente. 2. Alerta Naranja (AN), controlada por umbrales de variables vectoriales relevantes, la presencia de agentes circulantes, eventos climáticos extremos como inundaciones o sequías y la evidencia de desplazamientos de comunidades humanas. Esta alerta puede llegar a ser emitida sin necesidad de una alerta amarilla generada previamente. 3. Alerta Roja (AR; Crespo, 2013; Banco Mundial, Conservación Internacional Colombia, CORALINA, IDEAM y INVEMAR, 2011).

Entre otros potenciales efectos en salud se contemplan las enfermedades no transmisibles que se dan por la contaminación atmosférica que, de alguna manera esta mediada por el clima, a la cual hacen alusión Ballester, Diaz y Moreno en su estudio (2006), en el que refiere que el incremento en los contaminantes atmosféricos se relaciona con el aumento de los ingresos hospitalarios por enfermedades cardiovasculares. Este mismo hallazgo fue referido por Huarcaya y Rossi en su estudio titulado ‘Influencia de los factores climáticos sobre las enfermedades infecciosas’, publicado previamente en 2004 (Huarcaya y Rossi, 2004).

En Colombia se han llevado a cabo estudios con relación al comportamiento de dengue y su relación con clima en algunos municipios, tal y como es el caso del estudio de series de tiempo realizado por Rúa-Uribe, Suárez-Acosta, Chauca y Ventosilla (2013), en Medellín, donde se demostró una fuerte asociación entre la precipitación y la transmisión del dengue (Banco Mundial et al., 2011; Rúa-Uribe et al., 2013).

La malaria ha sido una de las enfermedades más estudiadas en relación con la influencia de la variabilidad climática. Huarcaya et al. en 2004 señalaron que en un estudio realizado en Piura-Perú entre

8 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE 1996 y 1997, se determinó que la mayor incidencia se presenta en mayo, tras las precipitaciones de abril, y que el mayor número de casos se daba en áreas cercanas a fuentes de agua. En el estudio de los factores climáticos que favorecen el desarrollo del vector y la transmisión, se ha señalado que una temperatura ambiental adecuada para un vector ha demostrado propiciar el desarrollo de éstos, incluso en altitudes inusuales, así en el oeste de Kenya se ha observado que pueden ocurrir brotes de malaria a altitudes superiores de los 2000 msnm si la temperatura es superior a 18º y las precipitaciones exceden los 15 mm/mes (Huarcaya y Rossi, 2004).

Poveda y Rojas, en 1997, demostraron una asociación estadística entre el fenómeno del Niño (oscilación sur) y la intensificación de brotes de malaria. De la misma manera se han diseñado modelos predictivos de la transmisión de malaria y su relación con el clima (Poveda y Rojas, 1997). De la misma manera, Franke, Ziller y Staubach (2002, citado en Huarcaya y Rossi, 2004), en su estudio sobre la repercusión del clima en enfermedades infecciosas, señalaron que la variación de la incidencia anual de otra enfermedad como la leishmaniosis visceral en Brasil, la cual es trasmitida por Lutzomyia sp, ha sido asociada a las oscilaciones periódicas del índice de la Temperatura Superficial del Mar (TSM) de la región Niño 3 en el Pacifico (150º “O” – 90º “O”, 5º “N” – 5º “S” ); determinando que la incidencia anual de leishmaniosis visceral se incrementaba en más de un tercio respecto al año previo cuando ocurría un evento El Niño.

En un estudio más reciente, Boshell, Molina y Herrera (2001) concluyen que el análisis de las diferencias entre las anomalías de los casos de infección respiratoria aguda en el período 1997–1999, y las anomalías de los casos esperados con la duplicación del CO2, reveló que se presenta un incremento entre moderado y medio en tales enfermedades en la mayor parte del año, finalmente Correal, Marthá y Sarmiento (2015), en un estudio que relacionaba casos de enfermedad respiratoria aguda y clima mostró que en tres de las cuatro zonas la humedad relativa presentó un mayor impacto sobre los casos de ERA y su efecto persistió hasta ocho y diez semanas (Boshell et al., 2001; Kovats, 2000).

Estos estudios, de carácter principalmente observacional demuestran que esta temática de interés no debe ser demeritada, y que, por el contrario, es cada vez más importante contemplar las dinámicas ambientales en el proceso salud y enfermedad.

2.1.2 Relación entre Clima y Salud Para señalar la relación entre clima y su impacto en salud es necesario tener en cuenta las variables que influyen entre ellos, dentro de esta se encuentra el concepto de clima, entendiéndose como el promedio de las condiciones del tiempo bien sea precipitaciones, humedad, temperatura o

9 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE vientos durante un periodo de tiempo y en un lugar o región dada (Intergovernmental panel on climate Change, 2014); no obstante, para aclarar conceptualmente; clima no es cambio climático, ya que para este último se consideran las repercusiones que las actividades humanas tienen sobre el clima (Benavides y Rocha, 2012).

El Panel Intergubernamental del Cambio Climático (IPCC) define al cambio climático como el cambio en el clima atribuido directa e indirectamente a actividades humanas que alteran la composición mundial y que viene a añadirse a la variabilidad natural del clima observada durante periodos de tiempo comparables. Este cambio es consecuencia de la acumulación en la atmosfera de gases de efecto invernadero en altas concentraciones. Debido a esta condición, existe la probabilidad de que las precipitaciones y temperaturas cambien en periodos cortos de tiempo, lo que lleva a que las poblaciones no se adapten y se modifique el ecosistema local (Berberian y Rosanova, 2012).

Otro aspecto por tratar en relación con el clima, son los conceptos de tiempo atmosférico y de variabilidad climática, el primero hace referencia al estado de la atmosfera en un tiempo determinado en periodos muy cortos como 12, 24, 48 y 72 horas y la variabilidad climática denota las variaciones del estado medio y otras características estadísticas (desviación típica, sucesos extremos, etc.) del clima en todas las escalas espaciales y temporales más amplias que las de los fenómenos meteorológicos. La variabilidad puede deberse a procesos internos naturales del sistema climático (variabilidad interna) o a variaciones del forzamiento externo natural. Esta variabilidad influye en gran medida en el comportamiento de los eventos en salud, dada la estacionalidad que se puede dar en los mismos, siendo mediado el comportamiento de los eventos en salud por la relación existente entre el clima y sus variables meteorológicas (temperatura, precipitaciones, humedad, entre otras) con condiciones propias del agente, la sociedad, el ecosistema y la vulnerabilidad de la población. Desde esta perspectiva es primordial fortalecer las acciones de mitigación y de adaptación a los efectos del cambio climático en cada región (Intergovernmental panel on climate Change, 2014; Huarcaya y Rossi, 2004).

Respecto a la repercusión de la variabilidad climática en la salud humana se debe hacer alusión a dos tipos de efectos: los efectos directos y los indirectos; los efectos directos ocurren cuando los valores extremos de una o más variables relacionadas con clima como temperatura, precipitación, radiación solar; entre otras, que pueden ocasionar alteraciones fisiopatológicas en las personas. Dentro de los efectos directos que se generan se pueden relacionar algunos ejemplos como el aumento de la incidencia de enfermedades transmitidas por vectores, enfermedades respiratorias ocasionadas por alérgenos, por contaminación por material particulado, aumento de los niveles de dióxido de carbono o microrganismos patógenos transmitidos por aerosoles entre seres humanos (Lema, 2002), de la misma

10 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE manera las olas de calor se traducirán en un fuerte incremento de la morbi-mortalidad, en enfermedades no transmisibles, tal como sucedió en el año 2003 en Europa, en donde se reportaron muertes asociadas a esta problemática (Francia: 14.800 muertes, Italia: 3.100 muertes, España: 6.500 muertes y Portugal: 1.300 muertes; Departamento Nacional de Planeación, 2012).

En cuanto a los efectos indirectos, son cambios inducidos por el clima en procesos biogeoquímicos complejos y por las influencias climáticas en otros riesgos ambientales de la salud.

Dentro de los ejemplos de efectos indirectos en salud como consecuencia del clima, se puede considerar repercusiones en la nutrición, exacerbación de enfermedades crónicas, abastecimiento de alimentos y eventos extremos indirectos como inundaciones causadas por el incremento en el nivel del océano. En cuanto a este último se estima que la población en riesgo en islas y zonas costeras altamente inundables pasaría de 75 millones a 200 millones si aumentará en 40 cm el nivel del mar, las inundaciones de estas zonas incrementarían el flujo migratorio forzoso con las respectivas consecuencias en salud pública, tales como aumento en las infecciones, malnutrición y dificultad al acceso de agua potable lo que se traduce en aumento de las enfermedades transmitidas por agua (Departamento Nacional de Planeación, 2012). De la misma manera, el grado de afectación de las poblaciones ante el clima tiene que ver con su grado de vulnerabilidad, y esta a su vez, se relaciona con la susceptibilidad e incapacidad para afrontar los efectos adversos del cambio climático y en particular a la variabilidad del clima y los fenómenos extremos (Ministerio de Salud y Protección Social, 2013).

Este grado de vulnerabilidad de las poblaciones difiere entre cada región y depende de las características socioeconómicas, geográficas y culturales de la misma, entre otros factores que se consideran determinantes de la salud. De la misma manera, los eventos en salud pueden ser influenciados no sólo por el clima, sino también por la variabilidad climática que involucra las alteraciones climáticas, y entre ellas la más notoria es el fenómeno de El Niño Oscilación Sur (ENOS) y el fenómeno de La Niña. Estas alteraciones generan como una de sus consecuencias migraciones humanas y de otros tipos de huéspedes, así como asentamientos humanos provisionales con condiciones sanitarias deficientes. Sin embargo, las migraciones humanas no son el único factor reconocido actualmente, dado que, para completar su ciclo biológico algunos insectos que juegan un rol como vectores y que son sensibles a cambios climáticos. Es así como la distribución geográfica de enfermedades como malaria y dengue, entre otras, son endémicas en América Latina y se presentan cada vez en alturas mayores en relación con la temperatura y la precipitación (CEPAL, 2013).

Identificar la distribución espacial en los eventos de salud influenciados por variables climáticas, es una tarea que debe ser realizada con ayuda de los SIG; desde esta perspectiva los SIG son

11 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE “herramientas informáticas, capaces de gestionar y analizar la información georreferenciada, con vistas a la resolución de problemas de base territorial y medioambiental” (Santos Preciado, 2004).

2.1.2 Sistemas de Información geográfica para respuesta a necesidades de salud pública Desde esta perspectiva, los SIG estudian las estructuras espaciales, considerando la posición relativa de los elementos geográficos respecto a un determinado fenómeno, esto confirma su utilidad como herramientas multipropósito que contribuyen a la solución de problemas en campos como la planificación territorial, la gestión catastral, la prevención de riesgos naturales, el análisis de mercadeo, así como otras necesidades (Santos Preciado, 2004).

La utilidad de los SIG es inherente a su capacidad para responder a situaciones relacionas con problemas de índole espacial, en ese sentido, los SIG se convierten en una herramienta de gran utilidad para ofrecer respuestas a múltiples interrogantes, relacionados con la localización y organización espacial de las actividades del territorio Se pueden distinguir seis grandes tipos de situaciones a las que un SIG puede dar respuesta, entre las cuales se encuentra (Santos Preciado, 2004).

1. Localización directa: Consisten en conocer de manera rápida y eficaz, cuáles son los atributos que corresponden a determinada entidad geográfica.

2. Localización condicionada: consiste en establecer cuál es la parte de determinado espacio que cumple con una o varias condiciones, relacionadas con un problema concreto.

3. Tendencias: Consiste en realizar una comparación entre situaciones temporales distintas, referidas al mismo territorio con el fin de ofrecer respuestas que permitan conocer la evolución de fenómenos de carácter temporal y se suele realizar comparando dos o varias imágenes en diferentes momentos de tiempo.

4. Rutas: Los SIG son óptimos para dar respuesta a preguntas de rutas más optimas ya sea para comercio, construcción o transporte.

5. Pautas: Consiste en determinar regularidades espaciales de determinado lugar por medio del establecimiento de patrones.

6. Modelos: Consiste en modelizar la realidad, de acuerdo a un prototipo o paradigma, que produzca las bases del funcionamiento real, y permita adelantar o reducir conclusiones sobre el pasado o el futuro, apoyándose de la simulación, en donde se representa la realidad, a partir de un modelo teórico, con una seria de mecanismos o algoritmos que imitan el comportamiento del mundo real. Este tipo de aplicaciones se viene utilizando con los SIG,

12 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE como una herramienta de gestión y análisis, en la producción de múltiples fenómenos geográficos, como la difusión de una enfermedad o contagio en el espacio, etc.

Para comprender los SIG es importante tener claros conceptos como la Geodesia, que se considera una ciencia básica con fundamentos temáticos y físicos, que se basa en el estudio y determinación de la forma y dimensiones de la tierra. Dichos fundamentos son aplicados a diferentes ramas de conocimiento, como la topografía, cartografía, fotogrametría o la navegación. Del mismo modo se relaciona con la astronomía y la geofísica, de manera que, unas ciencias se basan en las otras, es decir que son eclécticas ya que comparten algunos métodos y objetivos (Pérez, 2011).

De esta manera se evidencia que uno de los objetivos fundamentales de la geodesia es la determinación de posiciones. Para alcanzar este objetivo es necesario algún método para definir de manera única la localización de los objetos y lugares en la Tierra. Ese método se llama georreferenciación, proceso que se utiliza para relacionar la posición de un objeto o superficie en un plano con su posición sobre la superficie terrestre. La georreferenciación relaciona información de distinta índole con una única posición sobre la superficie de la Tierra (Pérez, 2011).

Consideraciones sobre clasificación climatológica y sus efectos para la salud en Colombia El IDEAM ha desarrollado un trabajo interdisciplinario con el fin de comprender mejor la dinámica del clima y sus efectos sobre la salud. Las clasificaciones climatológicas en Colombia permiten abordar diversos aspectos; entre estos la definición de umbrales que contribuyen a establecer un Sistema de Alerta Temprana que se integre al Sistema de Vigilancia en salud pública nacional.

2.2. MARCO HISTORICO 2.2.1 EPIDEMIOLOGÍA ESPACIAL La utilización de los mapas en los estudios y análisis epidemiológicos han presentado de diversas maneras a lo largo de la historia, de hecho, uno de los primeros estudios en esta área, utilizó mapas. En una investigación sobre un brote de cólera en Londres en 1854, el Dr. John Snow usó mapas y datos estadísticos para rastrear el origen del brote, lo que lo llevó hasta una bomba pública de agua ubicada en la calle Broad, la cual se había contaminado por una alcantarilla de un colector cercano con Vibrio cholerae, descubriendo así el origen del brote (Bowes, 2020).

13 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

2.2.1.1 CASO DE ESTUDIO: Indonesia En Indonesia, en 2005, se hicieron mapas durante la vigilancia participativa de enfermedades y actividades de respuesta en torno a la influenza aviar, mostrando así la secuencia de eventos durante el brote patogénico H5N1 en las aves de una pequeña villa (Godoy, 2006).

2.2.1.2 CASO DE ESTUDIO: Guinea En 1993, la OMS y el Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia (UNICEF) desarrollaron el Programa de Mapeo de Salud Pública para incentivar los esfuerzos para erradicar la enfermedad del gusano de Guinea, que afecta a personas pobres de áreas rurales aisladas, este programa es un buen ejemplo de cómo las tecnologías desarrolladas aceleran el control de una enfermedad y se puede extender el control hacia otras.

Dentro de los ejemplos de estudios que se han realizado está el Mapeador de Salud (Health Mapper), donde se presenta la contribución de los SIG en el proceso de eliminación de la filarasis linfática como amenaza global de salud pública. Esto ha sido posible gracias a técnicas de diagnóstico mejoradas y avances en métodos de tratamiento, las estrategias de mitigación incluyen administración masiva de drogas a quienes están en riesgo y promoción de los beneficios que trae una higiene intensa en las partes del cuerpo afectadas, Sin embargo, solo hasta hace poco, la población en riesgo no había sido identificada. Por lo tanto, la OMS y sus socios adoptaron el uso del programa informático Health Mapper para mapear, vigilar, planificar y administrar el programa de mitigación. Este programa ha permitido a diferentes países estimar la prevalencia de la enfermedad a nivel de distrito e identificar las áreas exactas que deben ser atendidas con administración masiva de drogas. Por otro lado se encuentra el Programa Hacer Retroceder la Malaria (Roll Back Malaria), Hacer retroceder la Malaria es una asociación establecida globalmente que permite a los países y comunidades tomar acciones efectivas y sostenibles en contra de la malaria, la estrategia de OMS para reducir la malaria incluye un tratamiento temprano con drogas efectivas, uso de materiales tratados con insecticidas y otros métodos para el control de los vectores, tratamiento intermitente preventivo en el embarazo, y preparación y respuestas ante epidemias y emergencias.

2.2.1.3 CASO DE ESTUDIO: Virus del Nilo USA Otro ejemplo se encuentra en la Vigilancia del Virus del Nilo Occidental en los Estados Unidos, en donde el Centro para el Control y Prevención de Enfermedades (CDC) desarrollaron un plan de vigilancia nacional para Virus del Nilo 0ccidental (WNV, por sus siglas en inglés) con el fin de monitorear la expansión geográfica y temporal de la infección, entregar información actual nacional y regional sobre el virus, e identificar la distribución regional e incidencia de otras enfermedades asociadas. El SIG ha sido

14 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE utilizado de manera significativa para mejorar los sistemas de vigilancia federal y comunicar los respectivos resultados, el CDC combinó fuerzas con los profesionales de Geological Survey de los Estados Unidos para hacer mapas de progresión del WNV utilizando poblaciones de mosquitos, aves salvajes, caballos y personas para hacer el rastreo de la enfermedad en especies centinelas (Law y Wilfert, 2010).

2.2.1.4 CASO DE ESTUDIO: Cuba En 1999 se propuso utilizar el software MapInfo como Sistema de Información Geográfica, para conocer la distribución espacial y desarrollar el análisis de algunas enfermedades infecciosas en el municipio Centro Habana de Ciudad de La Habana, que presenta una compleja situación ambiental. Para esto seleccionaron las incidencias de tuberculosis, leptospirosis, sífilis y hepatitis, por medio de la presentación de diferentes mapas temáticos y gráficas, y demostraron la utilidad e importancia de este SIG en la representación y el análisis de los datos de salud para ubicar las zonas de mayor riesgo y orientar las estrategias de mitigación (Cuéllar, Prieto, Rodríguez y Bonet, 1999).

2.2.1.5 CASO DE ESTUDIO: Carolina de Norte En una investigación de un brote de shigelosis en Fort Bragg, Carolina del Norte durante el verano de 1997. Se reportaron un total de 59 casos de Shigella sonnei entre los beneficiarios del sistema militar de salud del hospital militar local y sus clínicas afiliadas. Una gran parte de los infectados eran niños, pero la investigación preliminar no reveló ninguna asociación con algún centro de cuidado infantil o lugar común especifico y el brote se mantuvo a pesar de las campañas educativas sobre el lavado de manos y la higiene. Los investigadores importaron las direcciones postales de todos los casos confirmados de shigelosis a un sistema SIG y los agregaron a mapas digitalizados de las zonas residenciales de Fort Bragg. El mapa reveló un grupo de infecciones en varias calles de un determinado vecindario. Las entrevistas con las familias que reportaron casos y los vecinos revelaron la presencia de pequeñas piscinas comunitarias que eran frecuentadas por los niños afectados. Una vez que las piscinas fueron removidas y las campañas de información domiciliaria se iniciaron, el avance de la enfermedad fue detenido (Law y Wilfert, 2010; McKee, Shields, Jenkins y Zenilman, 2000).

2.2.1.6 CASO DE ESTUDIO: Chiapas- México En un estudio de caso en Chiapas, se examinó la aplicación y la utilización de herramientas geoespaciales de los SIG que permitan la identificación de conglomerados espaciales y epidemiológicos relevantes de la malaria en Chiapas, México. Los datos fueron recolectados de en todos los municipios del estado de Chiapas durante los años 2000-2002. Las variables principales fueron el número de casos y el tipo de malaria diagnosticada, así mismo, se incluyeron edad, sexo, etnicidad, nivel de alfabetización

15 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE de los casos de malaria y factores ambientales como la altitud, la red y el tipo de carreteras en municipios y ciudades. Finalmente pudieron evidenciar mediante mapas temáticos y las herramientas analíticas de los SIG, que los factores de riesgo poblacional asociados a la malaria en Chiapas fueron: la baja tasa de alfabetización, poblaciones con alto porcentaje de población indígena que refleja las desigualdades sociales en salud y la gran carga de enfermedad que persiste en dicho grupo vulnerable.

El uso de los SIG en los niveles locales asiste a la caracterización de la estratificación epidemiológica de la malaria y a la focalización efectiva y equitativa de las acciones de prevención y control de la malaria (Castillo, 2002).

2.3. MARCO METODOLOGICO En 2005, para el control del brote patogénico H5N1, se implementó una técnica denominada mapeo participativo. El mapeo participativo constituye una modalidad de registrar en forma gráfica y participativa, los diferentes componentes de una unidad en estudio, dando lugar a ubicarlos y describirlos en el espacio y en el tiempo, así como también documentar las percepciones que los pobladores tienen sobre el estado, su distribución y manejo (McKee et al., 2000).

En el Programa de Mapeo de Salud Pública de la OMS se utilizaron los SIG para visualizar los focos de la enfermedad, monitorear villas infectadas recientemente o re-infectadas, identificar poblaciones en riesgo, dirigir intervenciones desde un punto de vista de costo-eficiencia y monitorear esfuerzos de erradicación. De igual manera en el Programa Hacer Retroceder la Malaria (Roll Back Malaria), la OMS desarrolló un SIG que podía: fortalecer la vigilancia a nivel local para detección y respuesta temprana a epidemias, complementar sistemas de monitoreo de salud existentes a nivel nacional e internacional, integrar información de intervenciones a comunidades, intervenciones de control, proveedores de salud privada y públicos, áreas y recursos de intervención asociados y ser asequibles para distintos niveles (Ardon, 2015).

2.3.1 Metodología en SIG en Virus del Nilo Para el Programa de Vigilancia del Virus del Nilo Occidental en los Estados Unidos, se incluyó el sistema de Rastreo WNV, un programa de vigilancia espacial para seguir y responder al avance del virus en el estado. El sistema de rastreo recolecta información sobre la presencia del virus en cualquier vector, identifica áreas de desarrollo de mosquitos, y ayuda a determinar esfuerzos de control. Un servidor Web interno recolecta cualquier información nueva automáticamente y alerta a quienes toman decisiones mediante correo electrónico. Se generan mapas detallados que son subidos a un sitio web seguro. Los datos aprobados para ser mostrados al público, tales como resúmenes estadísticos, se

16 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE publican en el sitio web del Programa de Vigilancia del Virus del Nilo Occidental en Filadelfia (Law y Wilfert, 2010).

2.3.2 Metodología en SIG en la Habana En 1999, en un estudio epidemiológico en la Habana, se consolidó la información estadística de datos de salud pública del periodo de 1993 a 1995. Se seleccionaron los datos de las siguientes enfermedades: tuberculosis, leptospirosis, sífilis, y hepatitis. La incidencia en número de casos positivos se obtuvo a partir del Registro de Enfermedades de Declaración Obligatoria del Departamento de Estadística de la Dirección Municipal de Salud. La base cartográfica digital del municipio Centro Habana georreferenciada, se obtuvo del mapa planimétrico de Ciudad de La Habana a escala 1:25 000, de la Agencia de Cartografía Digital (GEOCUBA). La metodología seguida en el trabajo fue, primero llevaron a cabo la edición de la base cartográfica digital en AutoCAD 12 para su introducción en el SIG, como plataforma se usó MapInfo. Después realizaron la importación de la base de datos cartográfica digital en Mapinfo, como fichero DXF y organización de los datos espaciales para su posterior uso. Después realizaron la preparación de la base de datos alfanumérica con la utilización del DBASE III y posteriormente la asociación con sus respectivos datos espaciales en dicho sistema. Después, realizaron la confección de diferentes mapas informativos y temáticos, así como graficas que permiten tener una visión general de la situación que presenta el municipio y sus respectivas áreas de salud, por último, llevaron a cabo la realización del análisis geográfico y espacial del comportamiento de algunas enfermedades infecciosas en el territorio objeto de estudio (Cuéllar et al., 1999).

2.3.3 Metodología en SIG Malaria en Chiapas Para el desarrollo del estudio de malaria en Chiapas, México, se crearon diversas bases de datos epidemiológicos (archivos de atributos) y datos cartográficos (archivo de fronteras *.shp) de todos los municipios y ciudades, así como de las carreteras (clasificadas por sectores) y de los niveles de elevación (mediante medición isométrica del territorio) de Chiapas. Aplicaron estadísticas descriptivas de todas las variables, así como los análisis de correlación y concordancia de las mismas. Para los análisis geoespaciales complejos se realizaron dos medidas de auto correlación espacial, para la clasificación geoespacial y la aplicación de las métricas de auto correlación espacial se utilizó el software de dominio público QGIS. El índice de Moran global y el índice de Anselin local, fueron las dos métricas de auto correlación espacial utilizadas para el reconocimiento de la presencia de conglomerados espaciales estadísticamente significativos. Así mismo, se utilizaron distintas herramientas analíticas de la aplicación informática GeoPublicHealth Plugin, desarrolladas para el entrenamiento en epidemiologia espacial de la Jhons Hopkins´s Bloomberg School of Public Health (Castillo,2002).

17 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

3. METODOLOGÍA 3.1 AREA DE ESTUDIO El área de estudio corresponde a las regiones Andina y Caribe de Colombia, priorizando 18 departamentos y cuatro distritos que conforman estas regiones (Región Andina: Antioquía, Boyacá, Caldas, Cundinamarca, Huila, Norte de Santander, Quindío, Risaralda, Santander, Tolima y Bogotá.

Región Caribe: Atlántico, Bolívar, Cesar, Córdoba, La Guajira, Magdalena, San Andrés y Providencia, Sucre, Barranquilla, Santa Marta y Cartagena), para un total de 236 municipios.

La priorización de los municipios se determinó con el criterio de inclusión de un mínimo de 70 % de completitud de la información de las estaciones meteorológicas de las variables precipitación y temperatura.

Mapa 1 Área de estudio: Región andina y caribe colombiana

18 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

3.2 FLUJOGRAMA En la figura 1 se presentan las diferentes etapas del proceso metodológico: La primera etapa incluye la búsqueda de fuentes de información del Sivigila, Sistema integrado de la información de la protección social (SISPRO) y del IDEAM de Colombia. Se identificaran los datos en salud definidos para los siguientes eventos: enfermedades trasmitidas por vectores y zoonosis (dengue, malaria, accidente ofídico y leptospirosis), enfermedades vehiculizadas por agua (enfermedad diarreica

19 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE aguda), infección respiratoria aguda y enfermedades cardiovasculares y crónicas (infarto agudo de miocardio, accidente cerebrovascular, EPOC), se tomará la fuente de información apropiada para el análisis concretamente los datos de morbilidad y mortalidad, bien sea sistema de Vigilancia en Salud Pública (Sivigila) o de los registros individuales de prestación de servicios de salud (RIPS). Los datos de las enfermedades de infarto Agudo de Miocardio (IAM), los accidentes cerebrovasculares (ACV) y la Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica (EPOC), son casos de consulta y las otras seis enfermedades corresponden a casos notificados al Sivigila. Se verificó la calidad de los datos aceptando como máximo hasta un 15% en pérdidas de la información en siete años, dado que la información de los eventos de interés en salud pública se puede considerar estable a partir del año 2008. Los datos meteorológicos de estudio corresponden a precipitación, temperatura mínima y temperatura máxima. Con la información consolidada se llevó a cabo el análisis de series de tiempo de las variables meteorológicas y de los eventos de salud estudiados para obtener tres indicadores de salud tendencia, ciclicidad y estacionalidad.

En la segunda etapa se procede a realizar análisis bivariado y multivariado identificando correlación entre las variables meteorológicas y el comportamiento de los eventos de salud en diferentes áreas de la región andina y caribe colombiana para la generación de mapas predictivos de riesgo. Para el análisis multivariado se realiza una regresión ecológica con las variables espaciales. Se tomaron variables geográficas y climáticas como variables explicativas y la variable dependiente corresponde a la incidencia de los eventos de interés en salud pública con los datos anual.

En la etapa 3 se realiza la representación geográfica de los datos de interés en salud pública e información meteorológica en los municipios priorizados generando herramientas para la realización de mapas predictivos de riesgo.

20 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Figura 1 Flujograma de la metodología clima y salud

3.3 JUSTIFICACION DE LA METODOLOGIA De acuerdo con los lineamientos técnicos y aprovechando la experiencia del grupo de epidemiología aplicada, se plantea que la metodología de análisis de series de tiempo y el modelo

21 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE binomial para identificar zonas de riesgo del laboratorio de epidemiología espacial de la Universidad de Queensland corresponden a los métodos óptimos para lograr los objetivos planteados en este proyecto de maestría, desde esta perspectiva se realiza de manera colaborativa el análisis geoespacial vinculado como estudiante de maestría y con el aval del Instituto Nacional de Salud y el Ministerio de ciencia y tecnología de Colombia.

Las series de tiempo en salud pública han reportado gran fuerza por su capacidad de predicción, esta técnica permite realizar un acercamiento para comprender diversas situaciones de salud pública y permite la compresión al realizar inferencias de fenómenos desconocidos o poco explorados en este ámbito. La utilización del análisis de series temporales en epidemiología permite analizar la asociación entre las series temporales de eventos de interés en salud pública y otras series temporales como la temperatura, la precipitación o la contaminación. Para su utilización es fundamental controlar los posibles confusores como brotes o pandemias registrados en diferentes años, comportamientos inusuales que puedan relacionarse con la variable dependiente, los factores estacionales o los efectos calendario como los días de fiesta entre otros (Saez, Pérez-Hoyos, Tobias, Saurina, Barceló y Ballester, 1999). Por su parte, el modelo binomial permite identificar significancia estadística en zonas de riesgo, siendo posible afirmar o rechazar la hipótesis nula (Ballester et al., 2006).

La variabilidad climática potencialmente afecta el comportamiento de algunos eventos en salud, principalmente en grupos con mayor vulnerabilidad, como inmunocomprometidos, ancianos, niños, enfermos cardiovasculares y aquéllos con menores ingresos. Se han relacionado efectos en la salud tanto de manera directa, tales como las olas de calor, o indirectos, a través de cambios en los vectores, enfermedades crónicas, calidad de agua y alimentos, lo cual favorece la aparición de enfermedades (Berberian y Rosanova, 2012; Huarcaya y Rossi, 2004), por ende, el riesgo de una comunidad difiere dependiendo de estas condiciones.

No obstante, la relación entre el clima y la salud humana no es fácil de establecer, dada la multiplicidad de variables que hacen parte del complejo salud- enfermedad. Por ejemplo, el clima puede incidir en cambios del uso de los suelos con la consecuente distribución de agentes portadores de enfermedad como roedores o insectos, de la misma manera incide directamente en la duración e intensidad de los brotes. En algunos casos el impacto en la salud se puede dar de manera directa tales como las olas de calor, el aumento de la contaminación exacerbada por el aumento en la temperatura o daños físicos causados por efectos extremos o por vía indirecta, como resultado de sequías e inundaciones que causan condiciones favorables para los agentes infecciosos, virus, bacterias o parásitos y sus agentes transmisores

22 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE De acuerdo al contexto relacionado anteriormente y teniendo en cuenta que los determinantes ambientales desde el punto de vista de clima pueden influenciar la presencia de enfermedades, se requiere identificar las variables meteorológicas (temperatura, precipitación, humedad), vulnerabilidad (menores de 5 años, adultos mayores y pobres), zonas (urbano, rural, marino costera, montaña y selva) y probabilidad de ocurrencia (relación clima y salud), dada la escasez de información de los eventos en salud que se pueden ver potencialmente afectados por el clima.

Es necesario generar información útil que relacione las variables meteorológicas y sus efectos en la salud humana desde la realidad colombiana partiendo de las regiones andina y caribe las cuales pueden tener mayores efectos negativos dados por su distribución geográfica, determinantes sociales, determinantes ambientales y ecología.

3.4 DESCRIPCIÓN DE LA METODOLOGÍA 3.4.1 Recolección de la información: administración de datos de clima y salud 1. Recolección de datos Se utilizaron tres fuentes de información primarias correspondientes a los datos del Sivigila, los datos reportados de las instituciones prestadores de servicios de salud de SISPRO y los proporcionados por el IDEAM. El proceso de análisis de la información de clima y salud requiere de la interpretación de datos provenientes de dos fuentes de información que dependen de diferentes sectores tales como salud y ambiente. Los datos del IDEAM se estructuran en calendarios diferentes a los que se utilizan en el sector salud, llevando a que sea necesario realizar una estandarización previa al cruce de datos.

2. Datos de vigilancia en salud pública Sivigila: Se utilizan dos fuentes de información primarias de salud estatales correspondientes a la información de la notificación de los eventos de vigilancia en salud pública: dengue, malaria, accidente ofídico, leptospirosis, enfermedad diarreica aguda, infección respiratoria aguda del Sivigila de los años 2008 a 2018 por semana epidemiológica.

RIPS: Para las enfermedades cardiovasculares y crónicas se tomó la información proporcionada de las instituciones de salud correspondientes a RIPS de los años 2008 al 2018 del área de estudio, específicamente para las enfermedades infarto agudo de miocardio, accidente cerebrovascular y EPOC. Información meteorológica: Se cuenta con la información de las estaciones meteorológicas del área de estudio correspondiente a temperatura, máxima, mínima y precipitación del IDEAM del 2008 al 2018 organizada por semana epidemiológica.

23 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

3. Estandarización de calendarios Uno de los principales inconvenientes para el cruce de la información climatológica y los eventos en salud es la disparidad que se tiene con la emisión de datos tanto del IDEAM como de salud, ya que, el IDEAM provee su información en cuatro tipos de agregaciones; datos diarios, datos mensuales, datos anuales y promedios climatológicos de 30 años. Los datos del Sivigila están igualmente agregados de cuatro formas: datos diarios, datos por semana epidemiológica, datos por periodo epidemiológico y datos anuales. Sin embargo, el cruce de los datos es dispar, dado que, la información del IDEAM se maneja en calendario gregoriano (lunes a domingo) y la información en salud pública en calendario epidemiológico (domingo a sábado) por lo que se hace necesario diseñar una herramienta para estandarizar estos calendarios.

Lo primero que se debe identificar es la información en salud que se desea estandarizar, dentro de lo posible en datos diarios, estos deben ingresarse en la base de acuerdo con la fecha diaria de forma vertical (casos diarios evento en consideración, casos semanales, mensuales o por periodo epidemiológico), seguidos por las variables ambientales de interés (temperatura, precipitación) deberá ser registrada (de la misma manera que los casos, misma periodicidad).

Una vez se ha estandarizado la información se puede realizar el análisis inicial de la información, para ello se presenta la metodología de series de tiempo.

3.5 PLAN DE ANÁLISIS 3.5.1 Análisis de series temporales El análisis de series de tiempo es utilizado para identificar patrones de permanencia o cambio en la información estadística en intervalos o periodos regulares, para obtener estimaciones futuras, en este caso el comportamiento de un evento y su posible relación con una variable climática (Levín, 2004). No obstante, es necesario aclarar, que dado que son estudios de agrupación de casos se puede tener un sesgo, dado que, por emplear promedios grupales, frecuentemente se desconoce la distribución conjunta de las características en estudio a nivel de cada individuo, lo que en algunos casos no permite generalizar la información (Borja-Aburto, 2000).

Se realizó análisis retrospectivo determinando cuatro componentes de análisis epidemiológico para identificar posibles relaciones entre el clima y la salud. Los componentes para evaluar en la serie de tiempo son la tendencia, la fluctuación cíclica, la variación estacional y la variación irregular.

1. Tendencia: en el primer análisis de una serie de tiempo, se debe evaluar si los datos tienden a aumentar, disminuir o a mantenerse estables con el tiempo, es así como se estima la tendencia

24 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE en un periodo largo de tiempo, ya que, si se evalúa un solo año, series que parecieran aumentar o disminuir, pueden presentar comportamientos estables.

2. Fluctuación cíclica: es caracterizada por oscilaciones alrededor de la tendencia con una larga duración. Por ejemplo, fenómenos climáticos, que tienen ciclos que duran varios años. La variación cíclica de una serie de tiempo tiende a oscilar arriba y abajo de la línea de tendencia secular en periodos mayores que un año.

3. Variación estacional: este tipo de patrón implica cambios en el lapso de un año, que tienden a repetirse en un periodo corto y conocido, por ejemplo, anualmente. Se define como un movimiento repetitivo y predecible alrededor de la línea de tendencia en un año o menos. Con el fin de detectar la variación estacional, los intervalos de tiempo necesitan medirse en unidades pequeñas, como días, semanas, meses o trimestres.

4. Variación irregular o componente aleatorio: son movimientos erráticos que no siguen un patrón específico y que obedecen a causas diversas. Este componente es prácticamente impredecible. Representa todos los tipos de movimientos de una serie de tiempo que no son tendencia, variaciones estacionales ni fluctuaciones cíclicas. La variación irregular es el cuarto tipo de cambio que ocurre en el análisis de las series de tiempo. Es un factor impredecible que se presenta en intervalos cortos y sigue un patrón aleatorio.

3.5.2 Análisis de correlación Regresión ecológica: Con la base consolidada de los datos de salud pública y meteorológicos, se procede a la realización de mapas predictivos de riesgo.

Para el análisis multivariado se realizó una regresión ecológica (binomial) con las variables espaciales corriendo el modelo en R, utilizando el complemento (GeoR). Las variables estadísticamente significativas se incluyen en el modelo.

Considerando los resultados de series de tiempo se priorizaron cuatro eventos de interés en salud pública donde, de acuerdo con la estacionalidad, se identificó una correlación entre el comportamiento del evento y las variables meteorológicas, estos corresponden a dengue, infección respiratoria aguda, enfermedad pulmonar obstructiva crónica y enfermedad diarreica aguda.

Se tomaron variables geográficas y climáticas como variables explicativas y la variable dependiente correspondiente a la incidencia de los eventos de interés en salud pública con los datos del periodo de estudio, y únicamente para EPOC la variable dependiente es correspondiente a número de consultas para las enfermedades crónicas. La regresión ecológica corresponde a regresión logística múltiple de carácter binomial.

25 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE La variable dependiente fue categorizada haciéndola binaria en cero (0=Incidencia por debajo del promedio) Vs uno (1=incidencia por encima del promedio), así mismo para la frecuencia de consultas por causa EPOC. Para el modelo geográfico predictivo se utilizó la calculadora ráster de ArcGis 10.8 aplicando la ecuación 1.

MR =

2.7182^(−2,9506988 − 0,00232885 ∗ raster meteorológico y salud int. krigging) (1) Demoninador = 1 + Númerador

Se consideran los siguientes supuestos: La regresión logística binomial no requiere de ciertas condiciones como linealidad, normalidad y homocedasticidad de los residuos que sí lo son para la regresión lineal. Las principales condiciones que este modelo requiere son: 1. Respuesta binaria: La variable dependiente fue categorizada haciéndola binaria en cero (0=Incidencia por debajo del promedio) Vs uno (1=incidencia por encima del promedio) 2. Linealidad: en regresión lineal se asume que la variable respuesta tiene una relación lineal con las variables predictores. En regresión logística la respuesta es categórica y por ello este supuesto se viola.

3. Independencia de los errores: los distintos casos de los datos no deben estar relacionados, por ejemplo, no se puede medir a la misma incidencia en diferentes puntos del tiempo.

4. Multicolinealidad: aunque no es un supuesto como tal, la multicolinealidad es un problema como en la regresión lineal. Las variables predictoras no deben estar altamente correlacionadas. VIF más de 10 se considera problemático, ya que aquellas variables con VIF cercanos pueden mostrar una colinealidad entre las variables, en este caso las de temperatura, por lo que es recomendable solo tener en cuenta una de las variables ya sea temperatura mínima, promedio o máxima (ver figura 2).

26 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

Figura 2 Análisis de auto correlación y linealidad para los residuales

* Se corrobora que los residuales están distribuidos aleatoriamente en el modelo de regresión espacial.

3.6 REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE LA INFORMACIÓN METEREOLÓGICA Y DE SALUD PÚBLICA DE LOS MUNICIPIOS PRIORIZADOS Una vez se ha estandarizado la información de IDEAM y Sivigila; y teniendo en cuenta que se encontraba en Excel dividida por departamentos, se estructuro en una geodatabase personal para poder adicionar la ubicación geográfica de cada evento, esto se realizó utilizando una unión a partir del código de cada municipio y heredando las coordenadas del centroide de cada municipio priorizado, para finalmente establecer la posición geográfica de cada evento de salud y la información meteorológica de

27 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE cada uno de los municipios, para visualizar en un SIG la relación entre los nueve eventos de salud pública y las variables meteorológicas en los municipios priorizados de 2008 a 2018.

3.6.1 Procesamiento de datos en el software studio, excel, access y visualización sig (arcgis) Con la base consolidada de los datos de salud pública y meteorológicos, se procede a la realización de mapas predictivos de riesgo.

Para el análisis multivariado se realiza una regresión ecológica (binomial) con las variables espaciales corriendo el modelo en R, utilizando el complemento (GeoR). Las variables estadísticamente significativas se incluyen en el modelo. Se utilizó la calculadora ráster de ArcGIS 10.8. Se tomaron variables geográficas y climáticas como variables explicativas y la variable dependiente corresponde a la incidencia de los eventos de interés en salud pública con el dato anual.

Para el modelo geográfico predictivo se utilizó la calculadora ráster de ArcGis Pro aplicando la ecuación 1:

MR =

2.7182−2,9506988−0,00232885∗ raster meteorológico y salud int.krigging

Demoninador = 1 + Númerador

Se generaron los correspondientes ráster de interpolación de kriging con cada una de las variables de interés: precipitación, temperatura máxima y temperatura mínima identificando zonas de riesgo por variabilidad climática.

3.6.2 visor geográfico clima y salud 2008-2018 ArcGis insights ESRI A partir de la información anterior se hizo uso de ArcGIS Insights en ArcGIS Online, se creó un visor geográfico, este se trata de una implementación basada en un navegador que se licencia a través de una organización de ArcGIS Online, permitiendo a los usuarios acceder a los datos.

Este visor geográfico se encuentra conformado en la parte inferior por una barra con los 9 eventos de salud en estudio, esto para que el visor pueda ser presentado y analizado específicamente para cada uno de estos, de igual manera en esta barra se encuentran dos casillas denominadas tendencia y ciclicidad. Al ingresar en algún evento de salud se encuentra el visor dividido en 7 tableros informativos y un espacio en la parte izquierda donde se puede filtrar la información dependiendo el municipio de interés.

28 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

4. RESULTADOS Y ANÁLISIS DE RESULTADOS 4.1 RESULTADOS ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO El análisis de series de tiempo demuestra que existe una tendencia creciente de algún evento de interés en salud pública en el 91 % de los municipios (n=215), existe ciclicidad en el 28 % (n=65) y se identificó correlación del comportamiento de la temperatura y los eventos de salud en el 12 % (n=29) y con la precipitación en el 14 % (n=34). El coeficiente de correlación de Pearson demostró asociación < valor-p = 0,05.

Los eventos de salud pública analizados corresponden a enfermedades trasmitidas por vectores y zoonosis (dengue, malaria, accidente ofídico y leptospirosis), enfermedades vehiculizadas por agua (enfermedad diarreica aguda), infección respiratoria aguda. A continuación, se presenta el análisis de tendencia correspondiente a los eventos de salud pública con fuente notificación del Sistema de Vigilancia en salud pública (Sivigila), donde se destaca la tendencia creciente de eventos como el accidente ofídico, seguido por el dengue, la infección respiratoria aguda y la enfermedad diarreica aguda.

4.1.1 Resultados análisis de series de tiempo: tendencia El análisis de tendencia en un componente temporal se basa en si un evento presenta tendencias variables en el tiempo, estas tendencias pueden ser crecientes, decrecientes o estáticas. En la tabla 1, se presenta la tendencia de los eventos de salud pública de interés.

Se considera que la tendencia creciente de un evento de importancia en salud pública en la población representa perdida de años de vida saludable, genera detrimento de la calidad de vida de las personas y es una carga para los sistemas de salud, desde esta perspectiva es importante considerar que el accidente ofídico presenta una tendencia creciente marcada por encima del percentil 50 y que en las enfermedades crónicas supero el percentil 75. De acuerdo con esto la frecuencia de consulta por enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) tiene una tendencia creciente en el 80 % de los municipios en los que se analizó el evento, la consulta con diagnóstico Accidente Cerebro Vascular (ACV) es creciente en el 90 % de los municipios y las consultas por Infarto agudo de miocardio (IAM) EN EL 94%. Por otra parte, dengue, IRA, EDA y leptospirosis se encontraron entre el percentil 25 y el 50, y únicamente malaria por debajo del p25 (Ver figura 3, mapa 2).

29 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Tabla 1 Frecuencia por municipios de la tendencia secular por eventos de interés en salud pública analizados en las regiones andina y caribe, Colombia, 2009-2018

LUGAR

VENTO Dpto

TENDENCIA

Mpo

Creciente n(%)

Decreciente n(%)

Estática n(%)

DENGUE

20

111

52 (47)

31 (28)

28 (25)

MALARIA

16

78

8 (10)

50 (64)

20 (26)

ACCIDENTE OFÍDICO

18

80

53 (66)

7 (9)

20 (25)

LEPTOSPIROSIS

15

65

17(26)

19 (29)

29 (45)

EDA

21

208

81 (39)

79 (38)

48 (23)

IRA

21

218

89 (41)

29 (13)

IAM

21

131

3 (2)

5 (4)

ACV

20

155

6 (4)

9 (6)

EPOC

21

214

17 (8)

25 (12)

100 (46%) 123(94) 140 (90) 172 (80)

Figura 3.

Distribución de tendencia por evento regiones andina y caribe

100% 80% 60% 40% 20% 0%

CRECIENTE

DECRECIENTE

ESTÁTICA

30 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Mapa 2 Análisis de tendencia de eventos de vigilancia en salud pública – casos notificados, región andina y caribe colombiana, 2008 -2018

E

E scala

scala

1

1 :6.300.000

:6.300.000

E scala 1 :6.300.000

E scala 1 :6.300.000

E scala 1 :6.300.000

E scala 1 :6.300.000

Con respecto a la demanda de servicios de consulta que tienen como diagnóstico principal las enfermedades cardiovasculares y crónicas abordadas: infarto agudo de miocardio, accidente cerebrovascular y EPOC. Se identifica una tendencia creciente marcada en el área de estudio para estos tres eventos, lo que alerta sobre el aumento de estas enfermedades de alto costo en la población

31 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE colombiana y que están asociadas a una alta morbi-mortalidad en el territorio nacional, como se puede observar en el mapa 3 el cual muestra la Tendencia de eventos de interés en salud pública en las regiones andina y caribe, Colombia, 2009-2018 (ver mapa 3).

Mapa 3 Tendencia de eventos de vigilancia en salud pública – frecuencia de consultas, región andina y caribe colombiana, 2008 -2018

4.1.2 Resultados análisis de series de tiempo: ciclicidad En una serie de tiempo la evaluación de la ciclicidad busca identificar comportamientos repetitivos en la presentación de casos, dado que muchos eventos presentan momentos en los que surgen epidemias periódicas. Los eventos que presentaron mayor ciclicidad en el área de estudio fueron dengue (>p50), IRA (<p25) y en menor proporción EPOC y EDA (Ver tabla 2).

El único evento que presenta un ciclidad superior al 50 % de los municipios es el dengue. La infección respiratoria aguda también se destaca con un 29 % con énfasis en la zona andina, la EDA con 11 %y la Malaria con un 9 %, con énfasis en los municipios pertenecientes a los departamentos de Antioquia y Córdoba (Ver figura 4 y mapa 4).

32 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Tabla 2 Frecuencia por municipios de la ciclicidad por eventos de interés en salud pública analizados en las regiones andina y caribe, Colombia, 2009-2018 LUGAR

EVENTO Dpto

CICLICIDAD Mpo

SI n (%)

NO n (%)

DENGUE

20

111

59 (53)

52 (47)

MALARIA

16

78

7 (9)

71 (91)

ACCIDENTE OFÍDICO

18

80

0

80 (100)

LEPTOSPIROSIS

15

65

0

65 (100)

EDA

21

208

23 (11)

185 (89)

IRA

21

218

64 (29)

154 (71)

IAM

21

131

0

131 (100)

ACV

20

155

5 (3)

150 (97)

EPOC

21

214

31 (14)

183 (86)

Figura 4.

Distribución cíclica por evento regiones andina y caribe colombiana

100% 80%

59

64

31

5

7

23

60% 40% 20% 0%

NO

SI

33 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Mapa 4 Análisis de ciclicidad de eventos de vigilancia en salud pública, región andina y caribe colombiana, 2008 2018

Se identificó que no existe una ciclicidad marcada en la frecuencia de consulta de ACV y de IAM, en el evento EPOC se presenta ciclicidad en 14 % de los municipios, identificados en los departamentos Huila, Santander, Risaralda, Cartagena y La Guajira (ver mapa 5).

34 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Mapa 5 Análisis de ciclicidad de eventos de vigilancia en salud pública, región andina y caribe colombiana, 2008 2018 casos de consulta

E scala

E

E scala

scala 1

:6.300.000

1

1 :6.300.000

:6.300.000

4.1.3 Resultados relación temperatura vs eventos de salud El resultado del análisis observacional de las similitudes en el comportamiento de los eventos de salud pública en comparación con las variables climáticas permite identificar una posible relación, ya sea directa o inversa. La variable temperatura fue cuantificada por grados centígrados en dos variables temperatura mínima y temperatura máxima. En la figura 5, se presenta la relación de la temperatura mínima y máxima por departamento.

Se aprecia que se presenta las posibles relaciones identificadas con los eventos de salud pública de interés.

La relación identificada entre la temperatura mínima y máxima no supero el 25 % de los municipios, únicamente se identificó esta relación respecto a la temperatura mínima con el evento Infección respiratoria aguda (IRA) con el 23 %, seguido por dengue en el 14 % y EPOC con el 11 %. Con respecto a la temperatura máxima, se destaca esta relación con la IRA en el 18%, EDA con el 12 % y con el 8% para dengue y accidente ofídico (Ver tabla 3).

35 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

Figura 5.

Análisis relación temperatura mínima por departamento 200 150 100 50 0

25 20 15 10 5 0

TMIN NO

TMIN SI

Tabla 3 Frecuencia por municipios de la relación entre temperatura y los eventos de interés en salud pública analizados en las regiones andina y caribe, Colombia, 2009-2018

LUGAR

EVENTO Dpto

Mpo

RELACIÓN CON LA

RELACIÓN CON LA

TEMPERATURA MÍNIMA

TEMPERATURA MÁXIMA

SI n(%)

SI n(%)

NO n(%)

NA n(%)

NO n(%)

NA n(%)

DENGUE

20

111

16 (14)

68 (61)

27 (24)

9 (8)

71 (64)

31 (28)

MALARIA

16

78

5 (6)

49 (63)

24 (31)

3 (4)

49 (63)

26 (33)

18

80

1 (1)

52 (65)

27 (34)

6 (8)

46 (58)

28 (35)

LEPTOSPIROSIS

15

65

1 (2)

41 (63)

23 (35)

0

40 (62)

25 (38)

EDA

21

208

18 (9)

160 (77)

30 (14)

25 (12)

147 (70)

38 (18)

IRA

21

218

50 (23)

135 (62)

33 (15)

39 (18)

139 (64)

40 (18)

IAM

21

131

5 (4)

101 (77)

25 (19)

6 (5)

96 (73)

29 (22)

ACV

20

155

8 (5)

117 (75)

30 (19)

7 (5)

113 (73)

35 (23)

EPOC

21

214

24 (11)

158 (74)

32 (15)

17 (8)

157 (73)

40 (19)

ACCIDENTE OFÍDICO

4.1.4 Resultados análisis de series de tiempo: relación precipitación vs eventos de salud El resultado del análisis observacional de las similitudes en el comportamiento de los eventos de salud pública en comparación con las variables climáticas permite identificar una posible relación, ya sea

36 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE directa o inversa. La variable precipitación fue cuantificada por milímetros de lluvia. En la tabla 4, se presenta la posible relación de la precipitación y de los eventos de salud.

Tabla 4.

Frecuencia por municipios de la relación entre precipitación y los eventos de interés en salud pública analizados en las regiones andina y caribe, Colombia, 2009-2018

LUGAR

EVENTO Dpto

RELACIÓN CON LA PRECIPITACIÓN

SI n(%)

Mpo

NO n(%)

NA n(%)

DENGUE

20

111

29 (26)

75 (68)

7 (6)

MALARIA

16

78

8 (10)

67 (86)

3 (4)

ACCIDENTE OFÍDICO

18

80

8 (10)

68 (85)

4 (5%

LEPTOSPIROSIS

15

65

2 (3)

60 (92)

3 (5)

EDA

21

208

41 (20)

155 (75)

12 (6)

IRA

21

218

48 (22)

158 (72)

12 (6)

IAM

21

131

11 (8)

111 (85)

9 (7)

ACV

20

155

14 (9)

129 (83)

12 (8)

EPOC

21

214

29 (14)

171 (80)

14 (7)

Únicamente el evento dengue supero el percentil 25 con un 26%, lo que indica que en 29 municipios se identificó una relación en el comportamiento del evento con la precipitación. Para IRA se identificó esta relación en el 22% de los municipios (n=48), seguido por EDA con el 20 % (n=41), EPOC con el 14% (n=29) y accidente ofídico con el 10 % (n=8).

4.1.5 Resultados análisis de series de tiempo: resultados por evento en salud 4.1.5.1 Dengue Se evaluó la tendencia, la ciclicidad y la relación del evento con la temperatura máxima, mínima y con la precipitación en 20 departamentos de la región andina y caribe colombiana en un total de 111 municipios, encontrando tendencia creciente en el 47% (n=52) de los municipios, tendencia decreciente en el 28% (n=31) y tendencia estática en el 25% (n=28). Se identificó que el evento tiene un comportamiento cíclico en el 53% (n=59) de los municipios analizados. Se identificó una relación entre el índice estacional y la temperatura mínima en el 14 % de los municipios, con la temperatura máxima en el 8 % y con la precipitación en el 26 % de los municipios (Ver mapa 6).

37 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Mapa 6 Mapas de Análisis de tendencia y ciclicidad dengue, municipios priorizados región andina y acribe colombiana, 2008-2018

Se identificó ciclicidad en municipios correspondientes a los departamentos de Cundinamarca, Antioquia, Boyacá, Caldas, Norte de Santander, Huila, Quindío, Tolima, Santander, Risaralda, Córdoba, Bolívar, César, Atlántico, Cartagena, La Guajira, Santa Marta, Sucre, San Andrés y Providencia.

Análisis de riesgo por variabilidad geográfica y meteorológica Considerando que dengue es el evento de interés en salud pública donde se identificó una relación con mayor significancia estadística, se realizó el modelo de regresión logística múltiple binomial aplicando el modelo geográfico de riesgo en la región andina y en la región caribe (ver figura 6).

Para la obtención de los mapas predictivos de riesgo se elaboraron Kriging (Ver mapas 7, 9 y 11) por variables ambientales destacando zonas de riesgo por influencia de variables meteorológicas respecto a la incidencia del dengue (ver mapas 8, 10 y 12).

Los mapas predictivos de riesgo obtenidos evidencian mayor riesgo asociado a variables ambientales en Región norte del dpto. Bolívar (Dique), Noroeste del Magdalena, depresión Momposina, Mojana, depto. Córdoba, Alto y Bajo San Jorge, Urabá, bajo Cauca antioqueño, suroeste antioqueño, Noroeste antioqueño, Magdalena medio y en los departamentos de Tolima y Huila.

38 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Figura 6 Regresión binomial R Caribe y andina Vs SE, prec, t máx, min y altitud.

39 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Mapa 7.

Mapa de interpolación Kriging por precipitación.

40 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Mapa 8.

Mapa predictivo de riesgo por precipitación.

41 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Mapa 9 Mapa de interpolación Kriging por temperatura máxima.

42 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Mapa 10 Mapa predictivo de riesgo temperatura máxima.

43 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

Mapa 11.

Mapa de interpolación Kriging por temperatura mínima.

44 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

Mapa 12.

Mapa predictivo de riesgo por temperatura mínima.

45 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

4.1.5.2 Malaria Se evaluó la tendencia, la ciclicidad y la relación del evento con la temperatura máxima, mínima y con la precipitación en 16 departamentos de la región andina y caribe colombiana en un total de 78 municipios, encontrando tendencia creciente en el 10 % (n=8), tendencia decreciente en el 64% (n=50) y tendencia estática en el 26 % (n=20). Se identificó que el evento tiene un comportamiento NO cíclico en el 91% de los municipios analizados (n=71). Se identificó una relación entre el índice estacional y la temperatura mínima en el 6%, con la temperatura máxima en el 4% y con la precipitación en el 10 % de los municipios analizados (n=8) (ver mapa 13).

Mapa 13 Análisis de tendencia y ciclicidad malaria, municipios priorizados región andina y caribe colombiana, 2008-2018

E scala

E

1

:3.500.000

scala

E scala 1

1

:3.500.000

:2.000.000

Se identificó ciclicidad de Malaria en municipios de Antioquia y Córdoba

46 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

Accidente ofídico Se evaluó la tendencia, la ciclicidad y la relación del evento con la temperatura máxima, mínima y con la precipitación en 18 departamentos de la región andina y caribe colombiana en un total de 80 municipios, encontrando tendencia creciente en el 66 % (n=53), tendencia decreciente en 9% (n=7) y tendencia estática en el 25% (n=20). El evento no presenta un comportamiento cíclico que se haya logrado identificar con este estudio en ninguno de los municipios analizados. Se identificó una relación entre el índice estacional y la temperatura mínima en el 1%, con la temperatura máxima en el 8 % (n=6) y con la precipitación en el 10 % (n=8) (Ver mapas 14 y 15).

Mapa 14 Análisis de tendencia y ciclicidad accidente ofídico, municipios priorizados región andina y caribe colombiana, 2008-2018

47 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Mapa 15 Análisis de ciclicidad accidente ofídico, municipios priorizados región andina y caribe colombiana, 20082018

4.1.5.3 Leptospirosis Se evaluó la tendencia, la ciclicidad y la relación del evento con la temperatura máxima, mínima y con la precipitación en 15 departamentos de la región andina y caribe colombiana en un total de 65 municipios, encontrando tendencia creciente en el 26 % (n=17), tendencia decreciente en el 29 % (n=19) y tendencia estática en 45% (n=29. El evento no presenta un comportamiento cíclico que se haya logrado identificar con este estudio en ninguno de los municipios analizados. Se identificó una relación entre el índice estacional y la temperatura mínima en el 2% y con la precipitación en el 3 % de los municipios. No se identificó relación con la temperatura máxima (ver mapa 16).

48 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Mapa 16.

Mapa Análisis de tendencia y ciclicidad leptospirosis, municipios priorizados región andina y caribe colombiana, 2008-2018

4.1.5.4 Enfermedad diarreica aguda Se evaluó la tendencia, la ciclicidad y la relación del evento con la temperatura máxima, mínima y con la precipitación en 21 departamentos de la región andina y caribe colombiana en un total de 208 municipios, encontrando tendencia creciente en el 39 % (n=81), tendencia decreciente en el 38 % (n=79) y tendencia estática en el 13% (n=29). Se identificó que el evento tiene un comportamiento cíclico en el 29% de los municipios (n=64), siendo predominante la No ciclicidad en el 71 % (n=154). Se identificó una relación entre el índice estacional y la temperatura mínima en el 9% (n=18), con la temperatura máxima para el 12 % y con la precipitación en el 20% de los municipios analizados (n=41) (ver mapa 17).

49 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Mapa 17.

Mapa análisis de tendencia y ciclicidad Enfermedad diarreica aguda, municipios priorizados región andina y caribe colombiana, 2008-2018

4.1.5.5 Infección respiratoria aguda Se evaluó la tendencia, la ciclicidad y la relación del evento con la temperatura máxima, mínima y con la precipitación en 21 departamentos de la región andina y caribe colombiana en un total de 218 municipios, encontrando tendencia creciente en el 46 % (n=100), tendencia decreciente en el 41% (n=89) y tendencia estática en el 13 % (n=29). Se identificó que el evento tiene un comportamiento cíclico en el 29% (n=64) de los municipios analizados y que no es cíclico en el 71 % (n=154). Se identificó una relación entre el índice estacional y la temperatura mínima en el 23 % de los municipios, con la temperatura máxima para el 18 % y con la precipitación en el 18% de los municipios (n=40) (ver mapa 18).

50 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Mapa 18.

Análisis de tendencia y ciclicidad Infección respiratoria aguda, municipios priorizados región andina y caribe colombiana, 2014-2018

E scala 1 :3.500.000

4.1.5.6 Infarto agudo de miocardio Se evaluó la tendencia, la ciclidad y la relación del evento con la temperatura máxima, mínima y con la precipitación en 21 departamentos de la región andina y caribe colombiana en un total de 218 municipios, encontrando tendencia creciente en el 94% (n=123), tendencia decreciente en sólo el 2% (n=3) y tendencia estática en el 4% (n=5). El evento no presenta un comportamiento cíclico que se haya logrado identificar con este estudio en ninguno de los municipios analizados. Se identificó una relación entre el índice estacional y la temperatura mínima en el 4% de los municipios, con la temperatura máxima en el 5% y con la precipitación en el 8 % de los municipios (ver mapa 19).

51 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Mapa 19 Mapa análisis de tendencia y ciclicidad infarto agudo de miocardio, municipios priorizados región andina y caribe colombiana, 2014-2018

E scala 1 :3.500.000

4.1.5.7 Accidente cerebrovascular Se evaluó la tendencia, la ciclicidad y la relación del evento con la temperatura máxima, mínima y con la precipitación en 20 departamentos de la región andina y caribe colombiana en un total de 155 municipios, encontrando tendencia creciente en el 90% (n=140), tendencia decreciente tan sólo en el 4% (n=6) y tendencia estática en el 6 % (n=9). Se identificó que el evento tiene un comportamiento predominantemente No cíclico en el 97 % (n=150) de los municipios analizados. Se identificó una relación entre el índice estacional y la temperatura mínima en el 5%, con la temperatura máxima en el 5 % y con la precipitación en el 9% de los municipios (Ver mapa 20).

52 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Mapa 20.

Mapa análisis de tendencia y ciclicidad ACV, municipios priorizados región andina y caribe colombiana, 2014-2018

E scala 1 :3.500.000

4.1.5.8 Enfermedad pulmonar obstructiva crónica –EPOC Se evaluó la tendencia, la ciclicidad y la relación del evento con la temperatura máxima, mínima y con la precipitación en 21 departamentos de la región andina y caribe colombiana en un total de 214 municipios, encontrando tendencia creciente en el 90% (n=140), tendencia decreciente en el 8% (n=17) y tendencia estática en el 12% (n=25). Se identificó que el evento tiene un comportamiento cíclico en el 14 % de los municipios analizados (n=31), mientras que en el 83% no es cíclico el comportamiento de la demanda de consulta por esta enfermedad. Se identificó una relación entre el índice estacional y la temperatura mínima en el 11%, con la temperatura máxima en el 8% y con la precipitación en el 14 % de los municipios (n=29) (ver mapa 21).

53 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Mapa 21 Mapa análisis de tendencia y ciclicidad EPOC, municipios priorizados región andina y caribe colombiana, 2009-2018

E scala 1 :3.500.000

4.2 ANALISIS DE RESULTADOS El área de estudio corresponde a las regiones Andina y Caribe de Colombia, priorizando 18 departamentos y cuatro distritos que conforman estas regiones para un total de 236 municipios.

Se utilizaron tres fuentes de información primarias correspondientes a los datos del Sistema de Vigilancia en Salud Pública – Sivigila, los datos reportados de las instituciones prestadores de servicios de salud de SISPRO y los proporcionados por el IDEAM. El proceso de análisis de la información de clima y salud requiere de la interpretación de datos provenientes de dos fuentes de información que dependen de diferentes sectores tales como salud y ambiente. Los datos del IDEAM se estructuran en calendarios diferentes a los que se utilizan en el sector salud, llevando a que sea necesario realizar una estandarización previa al cruce de datos.

De esta forma, y realizando el análisis de series de tiempo para identificar patrones de permanencia o cambio en la información estadística en intervalos o periodos regulares se responden las preguntas de investigación , lo cual permitió establecer una relación entre las variables climáticas y principalmente cuatro enfermedades de interés en la salud pública: dengue, IRA, EPOC y EDA en relación

54 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE con los niveles de precipitación y temperatura mínima para el caso de las enfermedades IRA, EPOC y EDA y con el aumento de la precipitación y la temperatura máxima para enfermedades tropicales como el dengue.

4.2.1 Análisis de resultados por evento de dengue Se identificó que existe variabilidad geográfica respecto al comportamiento del dengue en Colombia. Algunos municipios de los departamentos de Antioquia, Boyacá, Caldas, Norte de Santander y Huila presentan una tendencia creciente para esta enfermedad. Estos corresponden específicamente a los municipios de Apartadó, Arboletes, Bello, Medellín, Necoclí, Campo hermoso, Quípama, Santa María, Manizales, Ábrego, Convención, Ocaña, Tibú, Agrado, Campoalegre, Suaza, Ambalema, Armero, Ataco, Espinal, Guamo, Lérida, Mariquita, Rioblanco, Róvira, Saldaña, San Antonio, Sabana de Torres, Ciénaga de Oro, Lorica, Montelibano, Montería, Planeta Rica, Puerto escondido, Sahagun, San Bernardo del viento, Arjona, Magangué, María la baja, Pinillos, San Pablo, Santa Rosa del sur, Agustín Codazzi, Repelón, Soledad, Hatonuevo, Riohacha, San Juan del Cesar, Uribía, Fundación, Santa Marta y Providencia.

Así mismo, algunos municipios de los departamentos de Cundinamarca, Antioquia, Boyacá, Caldas, Norte de Santander, Huila, Quindío, Tolima, Santander, Risaralda, Córdoba, Bolívar, Cesar, Atlántico, Cartagena, La Guajira, Santa Marta, San Andrés y Providencia, y Sucre evidenciaron ciclicidad en el comportamiento de este evento. Estos corresponden específicamente a los municipios de Fusagasugá, Girardot, Puerto salgar, Villeta, Arboletes, Bello, Ciudad bolívar, Medellín, Santa fe de Antioquia, Otanche, Pauna, Aguadas, Anserma, Manizales, Ábrego, Convención, Cúcuta, Ocaña, Tibú, Campoalegre, Colombia, Garzón, La plata, Neiva, Pitalito, Santa maría, Calarcá, Chaparral, Espinal, Guamo, Ibagué, Mariquita, Valle de san juan, Barrancabermeja, Capitanejo, Carmen del Chucurí, Girón, Lebrija, Sabana de torres, Belén de umbría, Pereira, Santa Rosa de Cabal, Ciénaga de oro, Lorica, Montería, Arjona, Magangué, Pinillos, San Pablo, Agustín Codazzi, Valledupar, Repelón, Soledad, Cartagena de indias, Riohacha, San juan del cesar, Santa marta, San Andrés, Sincelejo.

4.2.2 Análisis de resultados por evento de malaria Se identificó que existe variabilidad geográfica respecto al comportamiento de la malaria en Colombia. Algunos municipios de los departamentos de Antioquia, Bolívar, La Guajira, Norte De

55 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Santander y Sucre presentan una tendencia creciente para esta enfermedad. Estos corresponden específicamente a los municipios de Remedios, Frontino, El Guamo, San Juan Del Cesar, Maicao, Uribia, Tibú y Coloso.

Así mismo, algunos municipios de los departamentos de Antioquia y Córdoba evidenciaron ciclicidad en el comportamiento de este evento. Estos corresponden específicamente a los municipios de Frontino, Anorí, Valdivia, Tierralta, Mutata, Apartado y Necoclí.

4.2.3 Análisis de resultados por evento de accidente ofídico Se identificó que existe variabilidad geográfica respecto al comportamiento del evento de salud accidente ofídico en Colombia. Algunos municipios de los departamentos de Atlántico, Boyacá, Caldas, Cesar, Córdoba, Huila, La Guajira, Norte de Santander, Risaralda y Tolima, presentan una tendencia creciente para esta enfermedad. Estos corresponden específicamente a los municipios de Juan de Acosta, Soledad, Manatí, Santa Rosa del Sur, San Pablo, Pinillos, Arjona, María la Baja, El Guamo , Pajarito, Campo hermoso, Santa María, Pauna, Otanche, Samaná, Agustín Codazzi, Valledupar, El Paso, Sahagún, Ciénaga de Oro, Tierralta, Planeta Rica, Montelíbano, Montería, Lorica, Puerto Escondido, San Bernardo del Viento, La Plata, Pitalito, Neiva, Campoalegre, Colombia, San Juan del Cesar, Riohacha, Urumita, Uribia, Tibú, Cúcuta, Ocaña, Santuario, Mariquita, Lérida, Saldaña, Ambalema, Guamo, Santa Isabel, Rovira, Cajamarca, Prado, Chaparral, Rioblanco, San Antonio y Ataco.

Así mismo, no se evidencio ciclicidad en el comportamiento de este evento en ningún municipio del área de estudio.

4.2.4 Análisis de resultados por evento de accidente Leptospirosis Se identificó que existe variabilidad geográfica respecto al comportamiento de la Leptospirosis en Colombia. Algunos municipios de los departamentos de Atlántico, Bolívar, Córdoba, Huila, La Guajira, Risaralda, Sata Fe De Bogotá D.C. y Tolima presentan una tendencia creciente para esta enfermedad.

Estos corresponden específicamente a los municipios de Juan de Acosta, San Pablo, María La Baja, Magangué, Tierralta, Montería, Lorica, La Plata, Teruel, Maicao, Santa Rosa De Cabal, Bogotá D.C., Lérida, Guamo, Espinal, Prado y Chaparral.

Así mismo, no se evidencio ciclicidad en el comportamiento de este evento en ningún municipio del área de estudio.

56 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

4.2.5 Análisis de resultados por evento de accidente enfermedad diarreica aguda Se identificó que existe variabilidad geográfica respecto al comportamiento de la enfermedad diarreica aguda en Colombia. Algunos municipios de los departamentos de Boyacá, Cundinamarca, La Guajira, Magdalena y Tolima presentan una tendencia creciente para esta enfermedad. Estos corresponden específicamente a los municipios de Sogamoso, Pauna, Otanche, La Calera, Guasca, Facatativá, Uribia, Fundación, Pivijay, El Banco y Espinal.

Así mismo, algunos municipios de los departamentos de Bolívar, Boyacá, Córdoba, Cundinamarca, Huila, La Guajira, Magdalena, Norte De Santander, Santander, Sata Fe De Bogotá D.C.

y

Tolima evidenciaron ciclicidad en el comportamiento de este evento. Estos corresponden específicamente a los municipios de Magangué, Chita, Macanal, Toca, Sogamoso, Pauna, Otanche, Sahagún, Ciénaga de Oro, La Calera, Guasca, Anolaima, Facatativá, Campoalegre, Uribia, Fundación, Pivijay, El Banco, Sardinata, Barrancabermeja, Bogotá, D.C., Lérida y Espinal.

4.2.6 Análisis de resultados por evento de accidente Infección respiratoria aguda Se identificó que existe variabilidad geográfica respecto al comportamiento de la infección respiratoria aguda en Colombia. Algunos municipios de los departamentos de Antioquia, Archipiélago de San Andrés, Providencia y Santa Catalina, Atlántico, Bolívar, Boyacá, Caldas, Cesar, Córdoba, Cundinamarca, Huila, La Guajira, Magdalena, Norte de Santander, Quindío, Risaralda, Santander, Sata Fe de Bogotá D.C., Sucre y Tolima presentan una tendencia creciente para esta enfermedad. Estos corresponden específicamente a los municipios de San Carlos, Maceo, Remedios, Valdivia, Peñol, Jardín, Andes, Ciudad, Bolívar, Medellín, Santa Fe de Antioquia, Carepa, Soledad, Repelón, San Pablo, Arjona, María, La Baja, Zambrano, Magangué, Cartagena de Indias, La Uvita, Socha, Aquitania, Sogamoso, Betéitiva, Duitama, Ramiriquí, Tunja, Toca, Rondón, Ventaquemada, Manizales, Valledupar, El Paso, Sahagún, Ciénaga de Oro, Tierralta, Planeta Rica, Montelíbano, Montería, Lorica, San Bernardo del Viento, Chima, Soacha, Mosquera, Tabio, Chía, La Calera, Sopó, Suesca, Ubaté, Pacho, Bojacá, Zipaquirá, Villapinzón, Fúquene, Fusagasugá, Anapoima, Facatativá, Girardot, Anolaima, La Plata, Pitalito, Neiva, Colombia, Riohacha, Hatonuevo, Maicao, Uribia, Manaure, Fundación, Zona Bananera, San Sebastián de Buenavista, Santa Marta, Toledo, Tibú, Sardinata, Cúcuta, Ocaña, Ábrego, Ocaña, Armenia, Calarcá, Pereira, Santa Rosa de Cabal, Belén de Umbría, Zapatoca, Mogotes, Sabana de Torres, Puerto Parra, Bogotá D.C., Sincelejo, Villahermosa, Flandes, Guamo, Espinal, Armero, Ibagué, Rovira, Natagaima y Ataco.

57 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

Así mismo, algunos municipios de los departamentos de Antioquia, Archipiélago de San Andrés, Providencia Y Santa Catalina, Atlántico, Bolívar, Boyacá, Caldas, Cesar, Córdoba, Cundinamarca, Huila, La Guajira, Magdalena, Norte De Santander, Quindío, Risaralda, Santander, Sata Fe De Bogotá D.C., Sucre y Tolima evidenciaron ciclicidad en el comportamiento de este evento. Estos corresponden específicamente a los municipios de San Carlos, Maceo, Remedios, Jardín, Andes, Ciudad Bolívar, Medellín, Santa Fe de Antioquia, Carepa, San Pablo, Aquitania, Sogamoso, Duitama, Tunja, Manizales, Soacha, Tabio, Chía, Suesca, Ubaté, Zipaquirá, Villapinzón, Fúquene, Fusagasugá, Facatativá, Girardot, La Plata, Pitalito, Colombia, Cúcuta, Armenia, Mogotes, Sabana de Torres, Bogotá D.C., Sincelejo, Guamo, Espinal e Ibagué.

4.2.7 Análisis de resultados por evento de accidente Infarto agudo de miocardio Se identificó que existe variabilidad geográfica respecto al comportamiento del infarto agudo de miocardio en Colombia. Algunos municipios de los departamentos de Antioquia, Archipiélago de San Andrés, Providencia Y Santa Catalina, Atlántico, Bolívar, Boyacá, Caldas, Cesar, Córdoba, Cundinamarca, Huila, La Guajira, Magdalena, Norte de Santander, Quindío, Risaralda, Santander, Sata Fe de Bogotá D.C., Sucre y Tolima presentan una tendencia creciente para esta enfermedad. Estos corresponden específicamente a los municipios de Rionegro, Caldas, Bello, Medellín, Apartado Juan de Acosta, Soledad, Repelón, Santa Rosa del Sur, San Pablo, Pinillos, Arjona, María la Baja, Magangué, El Guamo, Cartagena de Indias, Güicán, Boavita, Chita, Socha, Aquitania, Sogamoso, Duitama, Paipa, Miraflores, Campohermoso, Nobsa, Ramiriquí, Zetaquirá, Macanal, Tunja, Toca, Nuevo Colón, Sutatenza, La Capilla, Ventaquemada, Samacá, Villa De Leiva, Santa Sofía, Pauna, Buenavista, Otanche, Quípama, Salamina, Aguadas, Samaná, Villamaría, Anserma, Manizales, Agustín, Codazzi, Valledupar, San Diego, Sahagún, Ciénaga De Oro, Tierralta, Planeta Rica, Montelíbano, Montería, Lorica, San Bernardo del Viento, Chima, Soacha, Mosquera, Chía, Ubaté, Zipaquirá, Villeta, Fusagasugá, Facatativá, Girardot, Yacopí, La Plata, Agrado, Garzón, San Agustín, Suaza, Saladoblanco, Pitalito, Neiva, Campoalegre, Villa vieja, Colombia, Baraya, Palermo, San Juan del Cesar, Riohacha, Urumita, Hatonuevo, Maicao, Uribia, Fundación, El Banco, Santa Marta, Cúcuta, Ocaña, Ábrego, Ocaña, Armenia, Calarcá, Santa Rosa De Cabal, Pereira, Belén de Umbría, Girón,

Barrancabermeja, Bogotá D.C., Coloso, Sincelejo, Mariquita, Lérida,

Saldaña, Valle de San Juan, Flandes, Ambalema, Guamo, Espinal, Armero, Ibagué, Rovira, Cajamarca, Natagaima, Prado, Chaparral, Rioblanco y Ataco.

58 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Así mismo, no se evidencio ciclicidad en el comportamiento de este evento en ningún municipio del área de estudio.

4.2.8 Análisis de resultados por evento de Accidente cerebrovascular Se identificó que existe variabilidad geográfica respecto al comportamiento del accidente cerebrovascular en Colombia. Algunos municipios de los departamentos de Archipiélago de San Andrés, Providencia y Santa Catalina, Atlántico, Bolívar, Boyacá, Caldas, Cesar, Córdoba, Cundinamarca, Huila, La Guajira, Magdalena, Norte De Santander, Quindío, Risaralda, Santander, Sata Fe De Bogotá D.C., Sucre y Tolima presentan una tendencia creciente para esta enfermedad. Estos corresponden específicamente a los municipios de San Andrés, Providencia, Santa Catalina, Soledad, Manatí, Repelón, Santa Rosa del Sur, San Pablo, Pinillos, Arjona, María La Baja, Magangué, El Guamo Cartagena de Indias, Güicán, Boavita, Sativa norte, Socha, Sogamoso, Duitama, Paipa, Campo hermoso, Santa María, Nobsa, Ramiriquí, Macanal, Chiscas, Tunja, Nuevo Colón, Samacá, Santa Sofía, Pauna, Buenavista, Otanche, Salamina, Aguadas, Samaná, Villamaría, Anserma, Manizales, Agustín Codazzi, Valledupar, El Paso, Sahagún, Ciénaga de Oro, Tierralta, Planeta Rica, Montelíbano, Montería, Lorica, Puerto, Escondido, San Bernardo del Viento, Choachí, Soacha, Mosquera, Tabio, Chía, La Calera, Guasca, Sopó, Suesca, Ubaté, Pacho, Bojacá, Tenjo, Zipaquirá, Chocontá, Ubaque, Villapinzón, Puerto Salgar, Villeta, Fusagasugá, Anapoima, Facatativá, Girardot, Anolaima, Yacopí, La Plata, Agrado, Garzón, San Agustín, Suaza, Saladoblanco, Pitalito. Neiva, Campoalegre, Villa vieja, Baraya, Palermo, Íquira, San Juan del Cesar, Riohacha, Urumita, Maicao, Uribia, Manaure, Fundación, Pivijay, El Banco, Zona Bananera, Santa Marta, Toledo, Tibú, Sardinata, Cúcuta, Ocaña, Ragonvalia, Ábrego, Jurisdicción De Ocaña, Armenia, Calarcá, Santa Rosa de Cabal, Pereira, Belén de Umbría, Zapatoca, Mogotes, Girón, Lebrija, Sabana de Torres, Barrancabermeja, Cimitarra, Bogotá, D.C., Colosó, Sincelejo, Mariquita, Villahermosa, Lérida, Saldaña, Flandes, Ambalema, Guamo,Espinal, Armero (Guayabal), Ibagué, Rovira, Cajamarca, Natagaima, Prado, Chaparral, Rioblanco, San Antonio, Ataco.

Así mismo, algunos municipios de los departamentos de Bolívar, Huila, La Guajira y Risaralda se evidenciaron ciclicidad en el comportamiento de este evento. Estos corresponden específicamente a los municipios de Cartagena de Indias, Neiva, Urumita y Pereira.

59 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

4.2.9 Análisis de resultados por evento de Enfermedad pulmonar obstructiva crónica Se identificó que existe variabilidad geográfica respecto al comportamiento de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica en Colombia. Algunos municipios de los departamentos de Antioquia, Archipiélago De San Andrés, Providencia y Santa Catalina, Atlántico, Bolívar, Boyacá, Caldas, Cesar, Córdoba, Cundinamarca, Huila, La Guajira, Magdalena, Norte de Santander, Quindío, Risaralda, Santander, Sata Fe de Bogotá D.C., Sucre y Tolima presentan una tendencia creciente para esta enfermedad. Estos corresponden específicamente a los municipios de La Unión, San Roque, Maceo, Santo Domingo, Valdivia, San Francisco, Rionegro, San Vicente, Jardín, Andes, Támesis, Fredonia, Concordia, Caldas, Bello, Frontino, Cañas gordas, Ciudad Bolívar, Medellín, Mutatá, Arboletes, Apartadó, Carepa, Necoclí, San Andrés, Juan De Acosta, Soledad, Repelón, Santa Rosa del Sur, San Pablo, Pinillos, Arjona, Maria La Baja, Zambrano, Magangué, Cartagena De Indias (Distrito Turístico Y Cultural), Güicán, Aquitania, Sogamoso, Duitama, Paipa, Santa María, Ramiriquí, Zetaquira, Chiscas, El Espino, Tunja, Rondón, Nuevo Colón, Samacá, Santa, Sofía, Buenavista, Salamina, Aguadas, Samaná, Villamaría, Anserma, Manizales, Agustín, Codazzi, Valledupar, San Diego, Sahagún, Ciénaga de Oro, Tierralta, Planeta Rica, Montelíbano, Montería, Lorica, Puerto Escondido, San Bernardo del Viento, Pasca, Choachí, Soacha, Mosquera, Subachoque, Tabio, Chía, Supatá, Guasca, Sopó, Nemocón, Ubaté, Villagómez, Pacho, Tenjo, Zipaquirá, Chocontá, Villapinzón, Fúquene, Puerto Salgar, Quebrada negra, Villeta, Fusagasugá, Cabrera, Anapoima, Facatativá, Jerusalén, Girardot, Anolaima, Yacopí, La Plata, Agrado, Garzón, San Agustín, Suaza, Saladoblanco, Pitalito, Neiva, Campoalegre, Villa vieja, Colombia, Baraya, Palermo, Santa María, Íquira, San Juan Del Cesar, Riohacha, Urumita, Hato Nuevo, Maicao, Uribia, Fundación, Pivijay, El Banco, Zona Bananera (Prado Sevilla), Santa Marta (Distrito Turístico Cultural E Histórico), Toledo, Convención, Tibú, Sardinata, Cúcuta, Ocaña, La Playa, Cáchira, Ragonvalia, Ábrego, Salazar, Jurisdicción De Ocaña, Armenia, Santa Rosa De Cabal, Pereira, Zapatoca, Gámbita, Charalá, Tona, Cerrito, Mogotes, Girón, Lebrija, Sabana de Torres, Barrancabermeja, Chima, El Carmen, Bogotá, D.C., Colosó, Sincelejo, Mariquita, Villahermosa, Lérida, Saldaña. Valle De San Juan, Ambalema, Guamo, Espinal, Armero (Guayabal), Ibagué, Rovira, Cajamarca, Prado, Chaparral, Rioblanco, San Antonio y Ataco.

Así mismo, algunos municipios de los departamentos de Antioquia, Archipiélago de San Andrés, Providencia y Santa Catalina, Atlántico, Bolívar, Boyacá, Caldas, Cesar, Córdoba, Cundinamarca, Huila, La Guajira, Magdalena, Norte de Santander, Quindío, Risaralda, Santander, Sata Fe de Bogotá D.C. , Sucre, y Tolima se evidenciaron ciclicidad en el comportamiento de este evento. Estos corresponden

60 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE específicamente a los municipios de San Roque, San Vicente, Andes, Támesis, Fredonia, Frontino, Carepa, Cartagena de Indias, Aquitania, Sogamoso, Cimitarra, Albania, Manizales, Montería, Argelia, Alejandría, Villeta, Facatativá, San Agustín, Pitalito, Neiva, Cúcuta, Armenia, Santa Rosa De Cabal, Pereira, Bogotá D.C., Sincelejo, Mariquita, Villahermosa , Espinal e Ibagué.

61 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 5.1 CONCLUSIONES Los sistemas de información geográficos aplicados a la epidemiología contribuyen a comprender el comportamiento de los eventos en salud en relación con la variabilidad geográfica y la información meteorológica como macro-determinantes de la salud, considerando la importancia de la salud ambiental y su influencia sobre la salud humana.

En salud pública, en particular en epidemiología, los SIG ofrecen una perspectiva espacial de las enfermedades, constituyen una poderosa herramienta para facilitar los procesos de análisis de información y de toma de decisiones en los servicios de salud. Siendo capaces de combinar datos demográficos con datos de salud, características del medio natural, obteniendo resultados de áreas de influencia y riesgo que se deben priorizar para las estrategias de vigilancia, respuesta y control en salud pública.

El análisis de las series de tiempo permitió establecer una relación entre las variables climáticas y principalmente cuatro enfermedades de interés en la salud pública: dengue, IRA, EPOC y EDA en relación con los niveles de precipitación y temperatura mínima para el caso de las enfermedades IRA, EPOC y EDA y con el aumento de la precipitación y la temperatura máxima para enfermedades tropicales como el dengue.

A partir de los modelos de regresión binomial y los SIG fue posible generar modelos explicativos y predictivos del riesgo que confirman y permiten ampliar la comprensión de los fenómenos meteorológicos y su influencia sobre las variables ambientales, afirmando que existen variaciones geográficas respecto a la tasa de incidencia de infección por dengue en los departamentos de Norte de Santander, Huila, Boyacá, Antioquia, Caldas, Tolima, Risaralda, Bolívar, Atlántico y Magdalena con énfasis en algunos municipios específicos donde se evidencia la presencia del desenlace en mayor o menor proporción.

A través de los SIG es posible generar modelos dinámicos donde se reflejen los resultados de los componentes de ciclicidad y tendencia, así como modelos explicativos y predictivos de riesgo que permiten visualizar los efectos de la variabilidad climática sobre el comportamiento de enfermedades como el dengue, la malaria, el accidente ofídico, la leptospirosis, la enfermedad diarreica aguda, la infección respiratoria aguda, el infarto agudo de miocardio, el accidente cerebrovascular y la EPOC, teniendo como área de estudio la región andina y caribe colombiana.

Por medio de los SIG es posible visualizar áreas de riesgo que reflejan la relación entre los eventos de interés en salud pública y las variables meteorológicas.

62 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE A partir de los hallazgos obtenidos es posible afirmar que el medio ambiente y el clima son condiciones que influyen directamente sobre la salud humana; especialmente en eventos de salud como el dengue, la IRA, EPOC y EDA. De acuerdo con esto es indispensable que los sistemas de vigilancia en salud pública consideren la información geográfica y las diferentes metodologías para el modelamiento en SIG, y así, se logre comprender mejor la relación de las condiciones climáticas sobre el comportamiento de los eventos en salud en determinados territorios.

Respecto al desarrollo de la metodología se puede concluir lo siguiente: Existen diferentes metodologías para abordar una serie de tiempo, sin embargo, se sugiere que la selección del método sea lo más práctica y entendible posible.

La ayuda de los programas de software permite explorar e implementar el procedimiento de ensayo/ error, es decir, permite ensayar varias hipótesis para luego escoger la que cumpla un mayor número de supuestos y, además, entregue valores razonables para el evento en estudio.

La moderación de los expertos en el tema no se debe desestimar; ya que puede refinar los pronósticos entregados por los procedimientos estadísticos y darle la cuota de racionalidad al número.

5.2 RECOMENDACIONES Se recomienda continuar reforzando a través de los SIG los sistemas de vigilancia y alerta temprana para el beneficio de la salud pública, realizando énfasis en el modelaje espacial de macro y micro determinantes de enfermedades, haciendo utilización de información meteorológica y entomológica como presencia de vectores, serotipos virales circulantes, características hidrográficas, hidrológicas y orográficas, acceso a servicios públicos: (alcantarillado), entre otros. Así mismo, es posible extrapolar estas metodologías a otros territorios, priorizando las regiones Pacífico, Orinoquia y Amazonia colombiana para fortalecer el componente de vigilancia del clima y los eventos de salud pública a través de SIG. Estas acciones deberían ser implementadas por las autoridades estatales de salud pública liderando el fortalecimiento de estas capacidades en entidades territoriales y observatorios de salud.

Como parte de la vigilancia rutinaria en salud pública se recomienda monitorear las variables climáticas relacionadas a los fenómenos climáticos, tales como el de La Niña, ya que según el estudio se ha logrado evidenciar que las temperaturas mínimas y las precipitaciones tienen una influencia importante en la presentación de casos de enfermedades como IRA y EDA.

63 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE Desde esta perspectiva, también es pertinente afirmar que los SIG pueden contribuir de manera significativa a fortalecer las estrategias de control y prevención, no sólo de enfermedades infecciosas, sino también de enfermedades crónicas como el ACV, el EPOC y el IAM. Estas enfermedades deben priorizarse ya que se identificó que tienen una tendencia creciente en el tiempo.

Respecto a los entes territoriales se recomienda articular acciones entre las autoridades ambientales y de salud para que el monitoreo de las variables ambientales se haga en conjunto y periódicamente, contribuyendo a mejorar la vigilancia en salud pública desde la perspectiva espacial, promoviendo el desarrollo sostenible y una mejor adaptabilidad del ser humano frente al cambio climático.

64 INFLUENCIA CLIMÁTICA Y SALUD EN LA REGIÓN ANDINA Y CARIBE

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