Influencia de la variabilidad climática en las enfermedades respiratorias agudas en Bogotá

Introducción. La enfermedad respiratoria es una de las principales causas de morbilidad en Bogotá y los efectos de la variabilidad climática se han reflejado en un aumento del número de casos. Objetivo. En el presente estudio se analizó el comportamiento semanal de la enfermedad respiratoria aguda e...

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Bibliographic Details
Published in:Biomédica
Main Authors: María Elsa Correal, Juan Esteban Marthá, Rodrigo Sarmiento
Format: Article in Journal/Newspaper
Language:English
Spanish
Published: Instituto Nacional de Salud 2015
Subjects:
R
Online Access:https://doi.org/10.7705/biomedica.v35i0.2456
https://doaj.org/article/4e0caf8146ff49299b7b85960e178342
Description
Summary:Introducción. La enfermedad respiratoria es una de las principales causas de morbilidad en Bogotá y los efectos de la variabilidad climática se han reflejado en un aumento del número de casos. Objetivo. En el presente estudio se analizó el comportamiento semanal de la enfermedad respiratoria aguda en Bogotá y se asoció con las variables climatológicas de temperatura, humedad relativa y precipitación, analizando su impacto en la aparición de casos en la ciudad. Materiales y métodos. El análisis se llevó a cabo mediante la estimación de modelos de regresión de Poisson, con datos epidemiológicos de 104 semanas correspondientes a los años 2011 y 2012. La variabilidad climática temporal se analizó considerando los efectos de las variables en semanas anteriores y, para el análisis de la variabilidad espacial, la ciudad se dividió en cuatro zonas: norte, sur, oriente y occidente. Resultados. Los resultados de las correlaciones cruzadas demostraron que en tres de las cuatro zonas la humedad relativa tenía un mayor impacto sobre los casos de enfermedad respiratoria aguda y su efecto persistía hasta por ocho y diez semanas. La precipitación, por el contrario, tuvo impacto únicamente en la zona oriente, mientras que la temperatura tuvo efectos moderados en todas las zonas. Conclusión. Debido al componente dinámico de estos modelos, los resultados son un primer paso para el diseño de un sistema de alerta temprana en salud que tome en cuenta la variabilidad climática.