DETERMINACION DE MODELOS PREDICTIVOS PARA LA INTERVENCION Y CONTROL DE LA MALARIA EN LA PROVINCIA DE ESMERALDAS

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1 DETERMINACION DE MODELOS PREDICTIVOS PARA LA INTERVENCION Y CONTROL DE LA MALARIA EN LA PROVINCIA DE ESMERALDAS Autores: CLIRSEN FASBASE Clirsen: Ing. Giannina Zamora Acosta Ing. Jorge Acosta T. Ing. María Cristina Cruz Ing. José Luis Ojeda Tec. Monica Duque Dr. Manuel Jácome Fasbase: Dr. Marcelo Aguilar (Coordinadora del Proyecto) (Especialista en Recursos Naturales) (Sistemas de Información Geográfica) (Personalización y Base de datos) (Base de datos) (Criterios de Salud) (Indicadores de Salud) Resumen: La utilización de los Sistemas de Información Geográfica como herramienta para la toma de decisiones en aspectos de salud, facilita la identificación de áreas geográficas y grupos de población que presentan mayor riesgo de enfermar o de morir prematuramente y que por tanto requieren de mayor atención ya sea preventiva, curativa o de promoción de la salud, mediante el apoyo al adiestramiento, el desarrollo de base de datos espaciales y de atributos, el análisis epidemiológico y la elaboración de mapas temáticos de áreas prioritarias, todo ello dentro de un contexto de aplicaciones simplificadas para usuarios directos, como los gerentes de servicios de salud local, jefes provinciales, instituciones educativas y las oficinas de planeación de los Ministerios. Bajo esta convicción, el Centro de Levantamientos Integrados de Recursos Naturales por Sensores Remotos CLIRSEN en cooperación con el Proyecto FASBASE del Ministerio de Salud Pública, desarrolló un Sistema de Información Geográfica, capaz de procesar información georeferenciada de la Provincia de Esmeraldas, que sirva de soporte para aciones operativas en el control de malaria y en la formulación y seguimiento de políticas y acciones de planificación en salud y del medio, en los distintos niveles de jurisdicción. Este proyecto es una propuesta de determinación de modelos predictivos para la intervención y control de la malaria en la Provincia de Esmeraldas, los cuales resultan de la correlación existente entre cada una de las variables físicas, sociales y económicos con los indicadores de salud como son el Indice 1

2 parasitario anual y las frecuencias relativa de incidencia de Anofeles. El análisis, manipulación, integración y generación de modelos se llevo acabo utilizando el software Arcview 3.2 el cuál nos permite una fácil manipulación y consulta de cada una de las sobrepuestas geográficas, en virtud de que podemos visualizar mapas al mismo tiempo que observar sus atributos sean estos numéricos o alfanuméricos, una de las características del software utilizado fue el de poder personalizar los resultados (uso de Avenue) de manera que estos puedan ser utilizados por personas que no requieren especialistas en Sistemas de Información Geográfica. Para que este proyecto entre en ejecución, Clirsen se comprometió a capacitar al personal del Ministerio de Salud así como entregar una licencia de Arcview. 1. INTRODUCCION 1.2. Justificación La malaria constituye en el Ecuador una de las principales causas de morbilidad, superada únicamente por las diarreas y las infecciones respiratorias agudas. Más del 60% de la población se halla expuesta a contraer esta enfermedad por vivir en zonas tropicales y subtropicales con abundantes lluvias y condiciones socioeconómicas que favorecen su diseminación. La facilidad para agregar y asociar datos de ámbitos diferentes al de salud y así generar un panorama más completo para la toma de decisiones, es una ventaja que ofrece un Sistema de Información Geográfica. Esta característica es poco común en el Sistema de Vigilancia Epidemiológica y el manejo de las Estadísticas del Ministerio de Salud Pública. Este sistema aporta cualitativamente en el manejo de la información requerida para la toma de decisiones oportunas especialmente en el control de enfermedades vectoriales y transmisibles Objetivo principal Diseñar, desarrollar, implementar y validar modelos predictivos para determinar los focos y la dispersión de la malaria en la Provincia de Esmeraldas, soportados en un Sistema de Información Geográfica, el mismo que se convertirá en un instrumento de gestión y planificación Características geográficas de la provincia La provincia de Esmeraldas se ubica en el extremo noroccidental del Ecuador, en la región litoral, entre los paralelos y de latitud norte y entre los meridianos y de longitud occidental; tiene una superficie de ,97 Km 2. Se caracteriza por ser una provincia húmeda, con una pluviosidad anual que va desde los 800 mm en las regiones más noroccidentales y aumenta a mm hacia el interior de la misma; tiene una temperatura media anual que oscila alrededor de 25 C. 2

3 En cuanto a infraestructura, las principales vías de comunicación de la provincia son: el eje Los Bancos - La Independencia - Esmeraldas y la vía Quito - Santo Domingo - Esmeraldas, las mismas que comunican con la capital y los principales centros turísticos de la provincia como lo son: Atacames, Súa, Muisne, Tonsupa, entre otros. Tomando como base el hecho de que el hábitat de los mosquitos vectores del género Anofeles, está relacionado directamente con la temperatura, humedad y en general con los pisos altitudinales y, por otro lado, en función de datos reportados de malaria, la altura con respecto al nivel del mar llega a los 800 metros; para efectos cartográficos y posteriores modelamientos, la cota escogida es la de los 1200 msnm. 2. METODOLOGIA GENERAL DE TRABAJO! Recopilación y validación de información! Análisis de la información a. Base cartográfica: Se utilizaron los datos cartográficos generados para el proyecto de Zonificación de la provincia de Esmeraldas, que a su vez, provienen de las hojas hemisféricas, escala 1: , editadas y publicadas por I.G.M. Aspectos abióticos y bióticos: Esta información fue recabada del proyecto de Zonificación de la provincia de Esmeraldas; la cartografía utilizada está relacionada con los siguientes temas:. División político administrativa. Clima. Geomorfología. Suelos. Uso del suelo y cobertura vegetal. Con respecto al Fenómeno de El Niño , los datos bibliográficos y cartográfico (escala 1: ), fueron recabados tanto en el INAMHI como en Defensa Civil. Aspectos sociales: Se consideraron como indicadores sociales aquellos que presentaban una mayor relación con los indicadores de salud como son la frecuencia relativa de incidencia del falciparum FRIF y el Indice Parasitario Anual, los indicadores tomados en cuenta son: hacinamiento, índice de vivienda, índice de salud, necesidades básicas insatisfechas, incidencia de pobreza, distribución de la población, todos estos datos se trabajo a nivel de parroquia. 3

4 Infraestructura de servicios de salud: Estos datos fueron obtenidos del Sistema Regionalizado de Servicios de Salud y Capacidad resolutiva de las Unidades de Salud, publicado por la Dirección Nacional de Areas de Salud. Indicadores de salud: La información recopilada fue proporcionada por el Servicio Nacional de Malaria, y la Dirección Nacional de Epidemiología del Ministerio de Salud Pública, de los años 1992 al Datos maláricos: Estos datos fueron recabados del Servicio Nacional de Malaria y corresponden a los años 1999 y 2000.! Análisis, procesamiento de la información y factores de riesgo Variables Biofísicas Las unidades de análisis que se utilizaron para la integración de las variables bióticos y abióticas, resultaron de la integración de las unidades de: clima, topografía y uso del suelo, esto, debido a la fuerte influencia que tienen estos parámetros sobre los vectores de la enfermedad. La unidad de integración socio económico es la parroquia. Tanto el análisis espacial como la integración de la información se realizó con la ayuda del Software ARCVIEW 3.2. Variables sociales Como unidad espacial de análisis se estableció al área neta parroquial, la cuál resulta de restar las áreas naturales (Reservas naturales y vegetación natural sin estatus legal), del área geográfica espacial del cantón. Cada uno de los indicadores fue agrupados por intervalos y transformados a variables ordinales sin ponderación, con éstas, se determinaron las áreas de mayor o menor susceptibilidad a ser afectadas por malaria a través de la determinación del índice de potencialidad el cuál combina las variables ordinales de hacinamiento, población, vulnerabilidad social y necesidades básicas insatisfechas. El resultado de este análisis estableció áreas muy susceptibles, susceptibles y poco susceptibles.! Estratificación de potenciales áreas generadoras del vector, a nivel provincial La estratificación de potenciales sectores generadores del vector del género Anofeles, se basó en el análisis e integración de variables ecológicas, sociales, de infraestructura y datos maláricos. 4

5 ! Modelamiento de la Información Cada una de las variables físicas fue integrada en función de la correlación lineal que existe entre estas variables y los indicadores de salud IPA, FRIF, con lo cual se obtiene un mapa resultante en el que se establece las áreas con mayor a menor susceptibilidad a que se desarrolle el vector malárico deacuerdo a parámetros físicos ambientales. De igual manera se procede para la integración y elaboración de un indicador social que este correlacionado con FRIF e IPA. De estos dos mapas resultantes, se elabora una zonificación de áreas homogéneas física, social y de salud en la cuál se establece las áreas con mayor y menor sensibilidad de riesgo malarico y como este vector se dispersa. El resultado obtenido es a nivel de parroquia. RESULTADOS OBTENIDOS Aspectos Físicos! El clima como factor de riesgo! Las formas de relieve como factor de riesgo! La topografía como factor de riesgo! Los suelos como factor de riesgo! Efectos del fenómeno El Niño ! Los peligros de inundaciones como factor de riesgo Aspectos sociales! Desigualdad y pobreza! La desigualdad y pobreza como factor de riesgo! Infraestructura de servicios de salud! la infraestructura de servicios de salud como factor de riesgo! El uso del suelo y cobertura vegetal como factor de riesgo! Plasmodios predominantes! Plasmodios predominantes como factor de riesgo. Los mapas físicos y sociales clasifican a las áreas de riesgo como: Areas muy susceptibles Areas susceptibles Areas poco susceptibles ESTRUCTURACION DE LA BASE DE DATOS El objetivo principal de contar con una estructuración de base de datos, es el de accesar a información georeferenciada de las variables ecológicas, sociales, de infraestructura e indicadores maláricos, para facilitar la identificación de áreas geográficas y grupos de población que presentan riesgos de enfermar o de morir prematuramente y que requieren atención, preventiva, curativa o de acciones de planificación de salud. 5

6 Los requerimientos mínimos para el funcionamiento del sistema, son los siguientes: : Hardware: - Una computadora Pentium II o superior - Velocidad 400 MHz o superior - Disco duro de 10 Gb. o superior Software: - ArcView 3.2 En una primera fase, el sistema de consulta ha sido desarrollado utilizando el sistema de información geográfica ArcView 3.2. Posteriormente el sistema será implementado utilizando ArcView 3.2 para el despliegue de mapas y para el acceso a la base de datos alfanumérica se utilizará el manejador de base de datos Access. Estructuración de la base de datos.- Como parámetros para la estructuración de la base de datos de Malaria, se ha considerado la información temática de los mapas de la provincia de Esmeraldas, los indicadores maláricos y factores de riesgo de acuerdo a cada uno de los aspectos bióticos, abióticos y socioeconómicos: El usuario puede consultar los siguientes mapas: Uso del suelo y cobertura vegetal Uso del suelo y cobertura vegetal como factor de riesgo Clima Clima como factor de riesgo Geomorfológico Geomorfología como factor de riesgo Topografía Topografía como factor de riesgo Suelos Suelos como factor de riesgo Inundaciones Peligro de inundaciones como factor de riesgo Distribución de la población Distribución de la población como factor de riesgo Desigualdad y pobreza Desigualdad y pobreza como factor de riesgo Infraestructura de servicios de salud Infraestructura de servicios de salud como factor de riesgo Plasmodios predominantes Plasmodios predominantes como factor de riesgo Estratificación epidemiológica parcial; variables biofísicas Estratificación epidemiológica parcial; variables sociales 6

7 IMPLEMENTACION DE UN SIG PARA MALARIA Un Sistema de Información Geográfica es un sistema de información computarizado que permite la entrada, almacenamiento, manipulación, análisis, modelamiento, representación y salida eficiente de datos espaciales estructurados (mapas) y atributos (descripción) de acuerdo a especificaciones y requerimientos concretos. Los SIG deben ser capaces de manejar grandes volúmenes de información heterogénea de datos orientados espacialmente, facilitar la consulta de diferentes aspectos constituyéndose en una herramienta básica para la toma de decisiones porque mediante el análisis y evaluación de bases de datos, proveen información útil para la gestión. Estos sistemas permiten manejar y procesar relaciones espaciales entre objetos geográficos de una zona determinada, permitiendo que los modelos cartográficos conceptuales puedan ser probados repetidas veces, con una mínima inversión de tiempo y dinero, facilitando su evaluación Las principales áreas de aplicación del SIG son: manejo de instalaciones, manejo del ambiente y recursos naturales, control de redes viales, planificación e ingeniería, catastros, salud, entre otros. La implementación de un SIG requiere de una planificación detallada, conformación del equipo técnico, reordenación de la organización existente, lista maestra de datos gráficos y alfanuméricos, diseño de las Bases de Datos, capacitación, ingreso adecuado de datos, metodología para el procesamiento de datos y aplicación de modelamientos cartográficos, mantenimiento y actualización del sistema CONCLUSIONES 1. Los Sistemas de Información Geográfica son herramientas que facilitan la toma de decisiones. 2. Los modelos predictivos permitirán establecer las áreas con mayor o menor incidencia de afectación a malaria, con lo cuál se prevee mejorar y optimizar las medidas de control y prevención de malaria., optimizando los recursos humanos y económicos. 3. Arcview con su módulo de Análisis espacial permitió la integración de la información física, social y económica, cada una de estas variables fue enlazada deacuerdo a la correlación existente entre ellas. 4. Las pantallas personalizadas al usuario fue desarrollado con Avenue lo cual permite que los diferentes usuarios del Ministerio de Salud no deban ser expertos en SIG para manipular la información y poder tomar las mejores decisiones en el control de la malaria. 7

8 RECOMENDACIONES 1. El presente estudio constituye una Estratificación Epidemiológica de la Malaria, como provincia piloto Esmeraldas, que debe ser complementada con otros estudios operacionales como: Hábitos de picadura del vector, resistencia a los insecticidas, nichos ecológicos, etc., favorables a la transmisión de la enfermedad y en los que se adapten en forma creativa las estrategias de lucha contra esta enfermedad con participación comunitaria y en el ámbito local. 2. Este proyecto constituye una aplicación de los Sistemas de Información Geográfica en Salud, campo en el cuál no se ha definido directrices de metodología, constituyendose pionera este tipo de aplicación en el Ecuador, por lo cuál se recomienda que el modelo sea validado. 3. Un modelo debe retroalimentarse, por lo tato el SIG implementado en el Ministerio de Salud, será un sistema abierto que permita actualizar las base de datos. BIBLIOGRAFIA UCP-PATRA, CLIRSEN (1999). Zonificación Ecológica Económica de la Provincia de Esmeraldas. BOLETIN EPIDEMIOLOGICO, OPS, Vol. 12, No. 4 Diciembre de BOLETIN EPIDEMIOLOGICO, OPS. ( Marzo 2001), Vol. 22, No. 1 CASTILLO SALGADO, C. (1991). Principios de Epidemiología para el Control De la Malaria, OPS/OMS PNS/90-23 (2). DIRECCION NACIONAL DE AREAS DE SALUD (1999). Sistema Regionalizado de Servicios de Salud y Capacidad Resolutiva de las Unidades de Salud. FASBASE (1999). Infraestructura de salud. ODEPLAN (1999). Desarrollo Social y Gestión Municipal en el Ecuador SIISE (2001). Sistema Integrado de Indicadores Sociales del Ecuador. SECRETARIA TECNICA DEL FRENTE SOCIAL (1996). La Geografía de la Pobreza en el Ecuador. MELINDA S. MEADE, JOHN W. FLORIN, WILBER M (1988). Gester. Medical Geography. 8

9 REPORTS IN PUBLIC HEALTH, volúmen 14 No.4 (1998). Geografía y Salud: Termas y Perspectivas en América Latina. INSTITUTO JUAN CÉSAR GARCÍA (1994). La Malaria es mas que una picadura 9