Factores ambientales y enfermedades infecciosas: Una revisión sistemática

Iván Pimienta Concepción, Olivia Elizabeth Altamirano Guerrero, Guillermo de Jesús Bastidas Tello, Carlos Alberto Pérez Padilla

Resumen


Factores ambientales y enfermedades infecciosas están estrechamente relacionadas, los modelos matemáticos buscan explicar estas interacciones, sin embargo, las mismas prácticas de análisis se observan a menudo con las enfermedades infecciosas a pesar de las diferencias sustanciales con las enfermedades no infecciosas que pueden resultar en desafíos analíticos. Objetivo: Por tal razón, se realizó una revisión bibliográfica sobre los antecedentes, importancia y utilización de modelos matemáticos empleados en las enfermedades infecciosas. Métodos: Después de filtrar se analizaron 15 artículos de las bases de datos multidisciplinarias: Biblioteca virtual en salud, EBSCO Host, Scielo, los motores de búsqueda Google académico y Science Direct. Resultados: Estudios publicados sobre las asociaciones entre factores climáticos relacionados con malaria, cólera, dengue, influenza y SARS. Los modelos matemáticos son un instrumento útil para el abordaje de problemas en salud actuales. La utilización de modelos más complejos como lo son los modelos SI, SIS y SIR son un mejor esquema de modelación para las enfermedades infecciosas, la importancia de la inmunidad cruzada en modelos de influenza, la importancia de las campañas de vacunación y períodos de cuarentena en un modelo epidemiológico. Conclusión: La consecuencia de no tomar las medidas adecuadas para abordar estos problemas es la distorsión de las cuantificaciones adecuadas del riesgo de los factores de exposición. Los estudios futuros deben prestar especial atención a los detalles de interacción, infección, recuperación y examinar modelos o métodos alternativos que mejoren los estudios, utilizando análisis de regresión de series de tiempo para determinantes ambientales de las enfermedades infecciosas.

Palabras clave


Factores ambientales, enfermedades infecciosas, epidemiología, modelos matemáticos.

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Referencias


Arredondo-GarcíaJ. L., Méndez-Herrer, A., & Medina-Cortina H. (2016).

Arbovirus en Latinoamérica. Acta pediátrica de México. 37(2), 111-131.

Baker C., Stockley L., Rangdale R. & Martinez-Urtaza J. (2010). Environmental occurrence and clinical impact of Vibrio vulnificus and Vibrio parahaemolyticus: a European perspective. Environmental Microbiology Reports. 2(1):7-18.

Bernoulli D., & Blower S. (2004). An attempt at a new analysis of the mortality caused by smallpox and of the advantages of inoculation to prevent it. RevMed Virol.14(5):275-88.

Casals M., Guzmán K., & Caylà J.A. (2009). Modelos matemáticos utilizados en el estudio de las enfermedades transmisibles. Revista Española de Salud Pública. 83(5), 689-695.

Cocucci T.J. & Sibona, G. (2015). Un modelo matemático para el West Nile Virus. [Tesis de Grado presentado como requisito parcial para optar el Título de Especialista en Matemáticas]. Universidad Nacional de Córdoba. Argentina. Disponible en: https://core.ac.uk/download/pdf/72042223.pdf. (Acceso diciembre 2020).

Daley D.J. & Gani J. (1999). Epidemic Modelling: An Introduction, Cambridge Studies in Mathematical Biology, Cambridge University Press.

Diekman O., Heesterbeek J.A.P & Metz, J. (1990). On the definition and thecomputation of the basic reproduction ratio R0 in models of infectiousdiseases in heterogeneous populations. J Math Biol. 28:365-382.

Dietz, K. (1967). Epidemics and Rumors: A survey. JR Stat Soc. 130(4):505-528.

Fresnadillo M.J., García-Sánchez E., García-Merino E., Martín del Rey A. & García-Sánchez J.E. (2013). Modelización matemática de la propagación de enfermedades infecciosas: de dónde venimos y hacia dónde vamos. Rev Esp Quimioter. 26(2):81-9.

González-Jaramillo V., González-Jaramillo N., Gómez-Restrepo C., Palacio-Acosta C. A., Gómez-López A, & Franco O.H. (2020). Proyecciones de impacto de la pandemia COVID-19 en la población colombiana, según medidas de mitigación. Datos preliminares de modelos epidemiológicos para el periodo del 18 de marzo al 18 de abril de 2020. Rev Salud Pública. 22:1-6.

Grillo E.K., Santaella-Tenorio J., Guerrero R. & Bravo L.E. (2020). Modelos matemáticos y el COVID-19. Colombia Médica. 51(2):e-4277.

Llibre-Mendoza E.Y. & Corrales-Reyes, I.E. (2020). Caracterización de pacientes con sospecha de arbovirosis atendidos en un policlínico de Jiguaní, Granma. Revista Cubana de Investigaciones Biomédicas. 39(4):e671.

López-Latorre M.A. & Neira M. (2016). Influencia del cambio climático en la biología de Aedes aegypti (Diptera: Culicidae) mosquito transmisor de arbovirosis humanas. Rev Ecuator Med Cienc Biol. 37(2):11-21.

Martínez, J. (2014). Las enfermedades infecciosas emergentes y reemergentes, un tema de interés para todos. Revista Médica Electrónica. 36(5):537-539.

Martinez-Urtaza J., Bowers J., Trinanes J. & DePaola, A. (2010). Climate anomalies and the increasing risk of Vibrio parahaemolyticus and Vibrio vulnificus illnesses. FoodResearch International. 43(7):1780-90.

Medina, G. (2010). Ecología de enfermedades infecciosas emergentes y conservación de especies silvestres. Archivos de medicina veterinaria. 42(1): 11-24.

Mesa M.J. (2011). Modelos epidemiológicos. Marco Teórico. Blog Modelos Matemáticos en Epidemiología. Disponible en: http://modelosepidemiologicos.blogspot.com/2011/12/modelos-epidemiologicos-marcoteorico.html (Acceso enero 2021).

Mesa-Mazo M.J., Vergaño-Salazar J.G., Sánchez-Botero C E., & Muñoz-Loaiza, A. (2010). Modelo matemático para la dinámica de transmisión del VIH/SIDA en una población sexualmente activa. Rev. Salud Pública. 12 (2):308-316.

Moher D., Liberati A.& Tetzalff, D.G. (2009). Preferred reporting ítems for systematic reviews and meta-analysis: The PRISMA Statemetn. PlosMed;6(6): e10000097.

Montesinos-López O.A. & Hernández-Suárez C.M. (2007). Modelos matemáticos para enfermedades infecciosas. Salud Pública Mex. 49(3):218-26.

Organización Mundial de la Salud. (2020). Epidemiología. Disponible en: https://www.who.int/topics/epidemiology/es/#:~:text=La%20epidemiolog%C3%ADa%20es%20el%20estudio,y%20otros%20problemas%20de%20salud. (Acceso enero 2021).

Organización Mundial de la Salud. (2020). La exposición a riesgos ambientales provoca casi una cuarta parte de las enfermedades. Disponible en: https://www.who.int/mediacentre/news/releases/2006/pr32/es/#:~:text=Las%20cuatro%20enfermedades%20en%20las,traumatismos%20involuntarios%2C%20y%20la%20malaria. (Acceso febrero 2021).

Pliego E.C. & Fraguela, A. (2011). Modelos Epidemiológicos de Enfermedades Virales Infecciosas. [Tesis de Grado presentado como requisito parcial para optar el Título de Especialista en Matemáticas]. Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. México.

Sánchez F., Miramontes P. & Gutiérrez J.L. (2002). Clásicos de la Biología Matemática, Siglo XXI, Primera edición 2002.


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