Boletín epidemiológico semana 22: Mapa de predicción de la malaria - Boletín de Clima y Salud
Epidemiological bulletin week 22: Malaria prediction map - Climate and Health Bulletin

Publication year: 2023

En el contexto del Marco Nacional de los Servicios Climáticos, los cuales son desarrollados desde la Mesa Intersectorial de Variabilidad y Cambio Climático que hace parte de la Comisión Técnica Nacional para la Salud Ambiental (CONASA), cuyos integrantes son el Ministerio de Salud y Protección Social (MSPS), Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM) e Instituto Nacional de Salud (INS), surge la necesidad de desarrollar análisis adicionales de la relación clima y salud. En este marco se han desarrollado propuestas como la de álgebra de mapas para las predicciones de los eventos sensibles al clima. A partir de las investigaciones efectuadas por el IDEAM respecto a las variables meteorológicas, se encontró que la temperatura, la precipitación (abordada como Intensidad mensual de la precipitación) y la humedad relativa afectan la dinámica de transmisión del vector. Posteriormente, mediante un análisis de percentiles con series de tiempo se definieron los rangos de favorecimiento para cada variable que repercuten en la transmisión de la enfermedad.
In the context of the National Framework for Climate Services, which are developed from the Intersectoral Table of Variability and Change Climate that is part of the National Technical Commission for Health Environment (CONASA), whose members are the Ministry of Health and Social Protection (MSPS), Institute of Hydrology, Meteorology and Studies Environmental (IDEAM) and National Institute of Health (INS), the need arises to develop additional analyzes of the relationship between climate and health. In this framework, proposals such as map algebra have been developed to predictions of weather sensitive events. From the investigations carried out by the IDEAM regarding the meteorological variables, it was found that the temperature, the precipitation (addressed as Monthly rainfall intensity) and humidity relative affect the transmission dynamics of the vector. Subsequently, by means of a percentile analysis with time series, the favoring ranges for each variable that affect the transmission of the disease.

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