MODELS OF SIMULATION ANO PREDICTION OF THE BEHAVIOR OF DENGUE IN FOUR COLOMBIAN CITIES, INCLUDING CLlMATE LlKE MODULATING VARIABLE OF THE DISEASE

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1 , [ Meteorología Colombiana N 8 pp I Marzo, 2004 Bogotá D.C. ISSN MODELOS DE SIMULACiÓN Y PREDICCiÓN DEL COMPORTAMIENTO DEL DENGUE EN CUATRO CIUDADES DE COLOMBIA, INCLUYENDO EL CLIMA COMO VARIABLE MODULADORA DE LA ENFERMEDAD MODELS OF SIMULATION ANO PREDICTION OF THE BEHAVIOR OF DENGUE IN FOUR COLOMBIAN CITIES, INCLUDING CLlMATE LlKE MODULATING VARIABLE OF THE DISEASE JAIRO A. GARCíA GIRALDO Ingeniero Geógrafo. Msc. en Meteorología. Investigador Científico de la Subdirección de Estudios Ambientales del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. IDEAM. JOSÉ FRANCISCO BOSHELL Profesor Posgrado de Meteorología Universidad Nacional de Colombia García, J. & J. Boshell. 2004: Modelos de simulación y predicción del comportamiento del dengue en cuatro ciudades de Colombia, incluyendo el clima como variable moduladora de la enfermedad. Meteoro!. Colomb, 8: ISSN Bogotá, D.C. - Colombia. RESUMEN Se elaboraron modelos de tipo ARIMA, para simular el comportamiento del dengue y encontrar relaciones con la variabilidad climática en cuatro localidades de Colombia. La variable climática, se introdujo en los modelos como un índice que modula el comportamiento de la enfermedad y se obtuvo mediante un análisis multivariado de componentes principales. El trabajo se realizó con información correspondiente a las semanas epidemiológicas de enero de 1997 a diciembre de 2000, tanto para el número de casos de la enfermedad, como para los datos correspondientes a las variables meteorológicas. Se encontró que las variaciones del clima entre 9 y 14 semanas atrás, tiene influencia en la aparición de nuevos casos de dengue, en particular la precipitación en estas semanas fue mayor cuando posteriormente se dieron períodos donde la enfermedad presentó características de epidemia, que la precipitación en semanas anteriores a aquellas donde la enfermedad se comportó dentro de límites endémicos. Palabras clave: Dengue, modelos ARIMA, clima. Colombia. ABSTRAeT ARIMA-type models are proposed to simulate the behavior of dengue and to make apparent the relations with the climatic variability in four localities of Colombia. The climatic variable was introduced into the models as an index that modulates the behavior of the disease. It was obtained by means 01 a multivariate analysis 01 principal components. The investigation was carried out with inlormation corresponding to the epidemiological weeks lrom January 1997 to December 2000, lor both the number of disease cases and the data corresponding to the meteorological variables. The study shows that the variations 01 the climate between the previous 9 to 14 weeks have influence on the appearance of new cases 01 dengue. In particular, the precipitation in these weeks was seen to be greater when in later periods the disease presented epidemic characteristics than the precipitation in those weeks preceded the disease within endemic limits. Keywords: Dengue, ARIMA models, climate, Colombia.

2 METEOROLOGíA COLOMBIANA N S, MARZO INTRODUCCiÓN El dengue ha llegado a ser una de las enfermedades con mayor impacto en la salud de la población Colombiana, pasando de casos en 1984 a casos en el 2002, según bases de datos del Instituto Nacional de Salud. Se ha convertido en una enfermedad endemoepidémica que afecta casi todas las zonas del país ubicadas por debajo de los 1800 metros sobre el nivel del mar (IDEAM,2001). Los esfuerzos por entender cómo el clima interviene en el desarrollo de la enfermedad, son muy escasos y hasta ahora, tan sólo se han concentrado en la relación entre ésta y la variabilidad climática interanual representada en los fenómenos El Niño y La Niña, y no en la escala ínteranual (Giraldo et al., 1999). Esta investigación pretende abordar el problema trabajando la variabilidad climática en un menor plazo en este caso la escala es semanal. En el desarrollo del presente trabajo se obtienen modelos de simulación clima-dengue para diversas zonas de Colombia, que permitirán mejorar los sistemas actuales de monitoreo y control de tales enfermedades. 2. MATERIALES Y MÉTODOS Los municipios escogidos debían cumplir con ciertas características: buena información meteorológica y alta incidencia de la enfermedad. Las ciudades escogidas para adelantar el estudio fueron: Bucaramanga, Neiva, Palmira y Villavicencio. Ciudades que en su conjunto presentan entre el 20% y 35% de la aparición de casos anuales en el país, según bases de datos del Instituto Nacional de Salud. Debido a que la información sobre el comportamiento de la enfermedad a nivel central es deficiente, fue necesario obtener la información directamente en las ciudades, acudiendo a las Secretarías Departamentales de Salud y a los Servicios Municipales de Salud. Se obtuvo información para conformar series de casos desde enero de 1997 hasta diciembre del 2000, para cada ciudad, configurando series de tiempo con 210 semanas epidemiológicas. En cada ciudad se escogió una estación con buena información meteorológica en el casco urbano o cerca de él, dado que la enfermedad del dengue se presenta en las áreas urbanas. Las estaciones escogidas, fueron la de la Universidad Industrial de Santander en Bucaramanga; la del Aeropuerto Alfonso Bonilla Aragón de Palmira, la del aeropuerto Benito Salas de Neiva y la estación del aeropuerto Vanguardia de Villavicencio. la temperatura, la evapotranspiración potencial (ETP) y una variable que representa la humedad en el suelo, que es la diferencia entre la precipitación y la evaporación, o con la ETP, en el caso de información insuficiente de evaporación. Adicionalmente, con el fin de caracterizar el clima de dichas ciudades, se obtuvieron series de los valores promedio mensuales de hasta 30 años y más, para las mismas variables. Para el análisis, los datos meteorológicos diarios se transformaron al equivalente de semanas epidemiológicas para lograr la misma escala temporal que la información de la enfermedad. El proceso de modelación inicia con la obtención de las funciones de autocorrelación y de autocorrelación parcial, las cuales indican cuál debe ser el orden del proceso auto regresivo de las series de dengue (Si los casos de la semana presente están relacionados con los de la semana anterior y así sucesivamente) y si la serie es estacionaria, es decir si la media y la varianza no cambian en el tiempo, caso contrario, indica que la serie tiene algún tipo de tendencia que es necesario corregir y por lo tanto la serie debe ser diferenciada (Peña, 1987). Se elaboraron modelos ARIMA, con la inclusión del factor climático como índice. Este índice se obtiene por medio de un análisis en componentes principales (ACP) realizado al conjunto de variables meteorológicas previamente centradas por medio del método robusto de la mediana. De acuerdo con los resultados de las correlaciones cruzadas entre el índice climático y la enfermedad éste se convierte en una variable que modula el comportamiento de la enfermedad. La forma final del modelo muestra el componente (o los componentes) del índice climático con el rezago (o los rezagos) que resulta ser más significativos desde el punto de vista estadístico (Ortiz, 1998). 3. RESULTADOS Se presentan los valores característicos de las variables meteorológicas que determinan el clima de las ciudades donde se estudió el comportamiento del dengue, de acuerdo con las series históricas disponibles para las estaciones usadas en el estudio. En la tabla 1, los datos corresponden a los promedios que en algunos casos cubren treinta años y más. Se aprecia cómo el dengue se presenta en ciudades con climas diferentes y con regímenes de lluvia igualmente disímiles. Las temperaturas pueden variar hasta en seis grados y las cantidades de precipitación anual difieren sustancialmente, como en el caso de Villavicencio. Para el mismo período de tiempo, se obtuvo información diaria de los parámetros meteorológicos: precipitación, brillo solar, temperatura media, temperaturas máximas y mínimas; humedad relativa, evaporación y velocidad del viento. Se calcularon otras variables como la amplitud de

3 ,. y PREDICCION COMPORTAMIENTO DENGUE Comportamiento del dengue durante el período de estudio y algunas relaciones con el clima Palmira En Palmira el dengue muestra un comportamiento cíclico, con una periodicidad que en principio parece anual. No obstante, se pueden advertir algunos períodos de tiempo en los cuales la serie presenta un notorio incremento en el número de casos, algunos de ellos evolucionando hasta alcanzar fuertes diferencias con el comportamiento de la serie en general (figura 1). Los períodos donde estos aumentos son más importantes corresponden a mayo -- agosto de 1997, donde el aumento más fuerte se aprecia entre junio y julio. El período entre noviembre de 1997 y julio de 1998, donde se alcanza los máximos entre noviembre de 1997 y mayo de El período de abril a mediados de agosto de 1999, donde los máximos se concretan entre mediados de abril y principios de junio. Un período corto entre mayo y junio del año 2000, y finalmente un último periodo de fuerte incidencia de la enfermedad que se inicia en noviembre del año Tabla 1. Valores característicos del clima en las estaciones escogidas Parámetros Bucaramanga Palmira Neiva Villavicencio Precipitación anual promedio en mm f-=-... Temperatura promedio en Oc Temperatura máxima promedio en oc Temperatura mínima promedio en oc Humedad relativa promedio en % I Evaporación anual promedio en mm Brillo solar horas de sol mensual Velocidad del viento promedio m/seg Régimen de precipitaciones (Períodos de lluvia en el año) I Bimodal Bimodal Bimodal Unimodal Selies de denglle IW o 1 u E Z Neí\ 3 Palmlr : ' Semanas epidemiologicas Figura1. Series de casos de dengue para los municipios bajo estudio Resulta muy interesante verificar que al menos en los geo el fenómeno El Niño ocurrido en aquellos años meses de mayo y junio de cada año, había un evento en (IDEAM, 2002). que los casos estaban en sus máximos, lo cual indica que de alguna manera existe un patrón cíclico anual, en Históricamente los meses de mayor precipitación en la aparición de dengue en Palmira. En el período de Palmira son marzo, abril y octubre, de manera que ininoviembre de 1997 a marzo de 1998, estaba en su apo- cialmente se puede verificar que los períodos donde la

4 56 METEOROLOGíA COLOMBIANA W8 enfermedad se presenta con mayor fuerza son posteriores a la iniciación de los períodos de lluvia. En promedio los años de estudio fueron un poco más húmedos que el promedio histórico Neiva La serie de casos de dengue para Neiva (figura 1) presenta tres eventos epidémicos de importancia, el primero de ellos y el de mayor impacto se inició desde finales de Julio de 1997 hasta agosto de 1998, coincidiendo con el evento cálido del Pacifico de estos años, aunque se considera que el fenómeno terminó en marzo de A finales de enero de 2000 comienza un nuevo episodio con aumento en el número de casos hasta terminar el mes de mayo y finalmente en noviembre de 2000 nuevamente la tendencia es a un aumento sostenido de los casos. Los meses más lluviosos son marzo y abril en el primer semestre, y octubre y noviembre en el segundo. Diciembre, enero y febrero, también muestran precipitaciones de importancia para la zona. El mes más frío es abril y el más cálido agosto. En el comportamiento de las series de dengue se observa que la enfermedad prevalece más hacia los últimos meses del año y principios de cada nuevo año, con lo cual se establece cierta relación con la última época húmeda del año que en realidad se junta con la segunda época lluviosa de marzo a abril Bucaramanga En el municipio de Bucaramanga se presentaron durante el período en estudio, tres eventos de importancia donde los casos de dengue tienen un aumento significativo. A partir de la segunda semana de junio de 1997 se observa un aumento progresivo de los casos hasta alcanzar un pico en la última semana de julio. Posteriormente se alcanza el mayor pico en la serie en la última semana de octubre de El número de casos continúa siendo importante hasta la mitad de noviembre de 1998, este proceso tiene algunos descensos hacia enero de 1998 y otro en julio del mismo año. Este largo evento coincide con el fenómeno El Niño que se considera terminó en junio de Otros eventos de menor importancia se observan entre mayo y noviembre de 1999, durante el fenómeno La Niña; y un evento final que se inicia en mayo de 2000 hasta diciembre del mismo año, con un descenso durante Julio y Agosto Jfigura 1). Es importante destacar en este comportamiento el hecho de que se ve más afectado el segundo semestre de cada año, ante lo cual se debe tener muy en cuenta que las mayores precipitaciones se dan en el primer semestre, lo cual genera las condiciones iniciales para que aparezcan las epidemias en el segundo, tal y como se demuestra en el modelo ajustado, el cual indica que el clima en general y por supuesto, las precipitaciones de tres meses atrás (catorce semanas), tienen un efecto destacado sobre la aparición de nuevos casos de la enfermedad Villavicencio La serie del dengue en Villavicencio muestra un evento importante entre la tercera semana de enero y la última de abril de 1998, hacia el final del fenómeno El Niño (figura 1). Se debe destacar que durante todo el período del fenómeno La Niña, los casos de dengue se mantuvieron en niveles bajos. A partir de abril de 2000, la serie se torna muy irregular y el nivel del número de casos aumenta con respecto al año anterior. Se refleja en el comportamiento de la serie que los meses de marzo, abril y mayo son aquellos donde más se favorece la aparición de la enfermedad, y teniendo en cuenta el régimen unimodal de las precipitaciones, estos meses son de transición entre la época seca y el comienzo de las lluvias intensas. Se establece entonces una relación entre las últimas lluvias de diciembre y las de enero, dado que no resulta ser un mes absolutamente seco, y los aumentos en el número de casos en marzo Modelos En el proceso de ajuste de los modelos, se encontró que las autocorrelaciones mostraban procesos autoregresivos de orden 2. Los modelos ajustados a las series del dengue en las ciudades bajo estudio son los siguientes: Neiva AR (3,1,0) (0,0,0) sin constante y regresar primer componente del clima con rezago de 11 semanas. Predicción últimas dos semanas (figura 2A) Palmira AR (2,1,0) (0,0,0) sin constante y regresores primer componente del clima con rezago de 12 semanas y segundo componente del clima con rezago de 10 Y de 11 semanas. Predicción últimas tres semanas (figura 2C) Bucaramanga AR (2,1,0) (0,0,0) sin constante y regresor primer componente del clima con rezago de 14 semanas. Predicción últimas tres semanas (figura 20) Villavicencio AR (2,0,0)(0,0,0) con constante y regresor primer componente del clima con rezago de 9 semanas. Predicción para las últimas cuatro semanas (figura 2B). Los modelos se explican así: para Neiva se encuentra que los casos presentes se encuentran correlacionados

5 ...\-' HELL: MODELOS DE SIMULACiÓN Y PREDICCiÓN COMPORTAMIENTO DENGUE con los casos correspondientes hasta tres semanas atrás, pero además que el clima de once semanas atrás es determinante en la aparición de nuevos casos de dengue. En Palmira el modelo ajustado muestra, que los casos actuales se encuentran muy relacionados con los casos que se presentaron hasta dos semanas atrás y con el clima de entre 10 y 12 semanas con antelación a la aparición de los casos. Se debe indicar que el segundo componente del clima, el cual hace parte del modelo, es un componente que refleja exclusivamente el comportamiento de la humedad en el ambiente.,a, <O r, , B m r, _, 3J 6IJ di <O 1D Heha D u S!!rt:«ar m i 1DJ - Mo:dt:: zjj!- m,:. }. e '= epkll!!rr4';:+:g 1$1 :ajjl 110 lro 1ro 141l 13J m S(J " étj,o ro ro ::l l!l 2.1!2 10 4Il 3J S o z -m f... 1f: t. (1... "... /O.,....l1u -i>' 'ir(1 '"d a Palrrtira r.orljlll lt:oj b,.ubj.) " u 2 i D l'...(f "f1. r!"l.? d'... /'..'d aa:m I!ptaerr.:+:tl [ID r_ _, <O 3J di 10,!..,m 31a< epljo! mbl:<.; r.a< 1::m.;noo Q! m I!jlldl!mldlr.zI$ 1Eej':;::nIJ Figura 2 Modelos ajustados y series originales para cada ciudad El modelo ajustado al proceso de Bucaramanga es similar al de Palmira, salvo que las condiciones climáticas que influyen sobre la enfermedad son las de catorce semanas atrás. Fue necesario diferenciar la serie. es decir que mostraba algún tipo de tendencia. En Villavicencio el modelo es similar a los dos anteriores, pero no fue necesario diferenciar la serie, esto indica que en general muestra un comportamiento aleatorio. El clima de hace nueve semanas es el que determina fuertemente el comportamiento de la enfermedad. Para ilustrar los resultados, se presenta el comportamiento de la serie de dengue en Villavicencio, frente al índice climático conformado por el primer componente principal del clima con el respectivo rezago de nueve semanas indicado en el modelo. Se verifica que hay notables coincidencias entre los períodos en que la serie de la enfermedad presenta altos valores y los picos de la serie correspondiente al índice climático (figura 3). Para comprobar la bondad de los modelos, se decidió establecer para cada serie de las enfermedades períodos epidémicos y períodos endémicos sucesivos, a los cuales se relacionó la precipitación ocurrida en las semanas anteriores con el rezago que indicaron los modelos, obteniéndose un resultado muy importante.

6 METEOROLOGíA COLOMBIANA o -2-3 Semanas Epidemiológicas índice climático --Dengue estandarizado Figura 3. Comportamiento del índice climático frente a la serie de dengue estandarizada. Villavicencio Para Bucaramanga por ejemplo, se puede verificar cómo catorce semanas antes a la aparición de un período epi démico, la precipitación fue en promedio de 35.3mm durante un período igual a la duración de estos eventos, mientras la precipitación con el mismo rezago fue de 18.1 mm en las semanas previas a un evento endémico. Se encontró que de acuerdo con el rezago indicado en los modelos, las precipitaciones ocurridas en aquellas semanas previas al desencadenamiento de una epidemia, eran superiores a las precipitaciones en semanas donde después se verificaba un período endémico (Tabla 2). Tabla 2. Períodos endémicos y epidémicos establecidos para las series de casos estudiadas y precipitación promedio en las semanas previas a la aparición de estos eventos, según lo indicado en los modelos.. Períodos epidémicos I DuraciÓn promedio de los períodos I.eidémicos en semanas. 9 : Promedio número de cªsos por semana. 19 I Precipitación promedio semanal mm I Períodos endémicos Duración promedio de los períodos endémicos en semanas Promedio número de casos por semana Precipitación promdio semanal mm Bucaramanga I Neiva Palmira. rezago en la rezago en la rezago en la precipitación precipitación precipitación 14 semanas 11 semanas. 11 semanas Villavicencio rezago en la 1 precipitación 9 semanas 8 12 I I I Una diferencia de proporciones similares se estableció para las demás ciudades, lo cual confirma que períodos con alta precipitación, desencadenan en el futuro aumentos en el número de casos de dengue, según lo establecido en los modelos. DISCUSiÓN Se ha demostrado que es posible modelar el comportamiento de esta enfermedad de origen vectorial teniendo en cuenta la influencia de los factores que determinan el clima en cada zona de estudio. Se establece que la participación del componente climático es definitiva en la evolución de enfermedades transmitidas por vectores como el dengue y que además la forma en que actúa depende de las características propias de la variabilidad climática de cada sitio. El régimen de precipitaciones bimodal, en tres de estas localidades (Bucaramanga, Palmira y Neiva), ocasiona, que las condiciones favorables para la aparición de la

7 r [[GARCíA & BOSHELL: MODELOS DE SIMULACiÓN Y PREDICCiÓN COMPORTAMIENTO DENGUE enfermedad cesen en algunas épocas del año, lo cual hace que el efecto desencadenador del clima favorable se dilate en el tiempo. En todos los casos, se debe considerar el ciclo de vida del vector y el tiempo para el desarrollo de la enfermedad en los humanos que toma entre 7 y 8 semanas. (Panamerican Health Organization, 1994) (Cajade, 2000). Este período como se observa en los modelos está incluido totalmente en los rezagos determinados por los modelos. Al obtener las correlaciones cruzadas entre el dengue y el primer componente principal del clima, se observó que éstas son significativas desde el primer retardo, en algunos casos con tendencia a aumentar hacia retardos más alejados, pero en otros casos como en Palmira, llegan a presentar los coeficientes más significativos con los primeros, descendiendo hasta la octava o décima semana, para luego volver a aumentar y finalmente perder asociación con la enfermedad. Lo anterior indica que aunque hay asociación entre el clima de las semanas inmediatamente anteriores la aparición de eventos epidémicos, estas no son definitivas en la evolución del comportamiento de la enfermedad. En general se aprecia que los modelos AR(2.1.0), se ajustan a las series de dengue, lo cual está indicando que existe alto nivel de asociación entre los casos actuales con lo sucedidos hasta dos semanas antes y que además las series muestran algún tipo de tendencia dentro del período estudiado. Al conocer valores críticos de precipitación que afectan el comportamiento del dengue en diferentes sitios del país, es posible mediante su monitoreo, anticipar posibles eventos epidémicos y de esta manera hacer un mejor control de la enfermedad. En la medida en que se obtenga mejor información y series más largas sobre el comportamiento de la enfermedad, se pueden ajustar mejores modelos que incluyan el componente estacional e incluso, que permitan la integración de variables socioeconómicas, información que en el momento no se tiene sistematizada en los medios de captura de información sobre los pacientes. CONCLUSIONES Durante el desarrollo de esta investigación se encontró que la calidad y oportunidad de los datos tanto de salud como de los elementos meteorológicos fue una limitante; situación que debe ser mejorada dado el potencial que reviste esta información. Con mejores sistemas de recolección y almacenamiento de datos, más enfermedades podrán ser estudiadas y la aplicación de la información meteorológica adquirirá su real valor. Como se hace evidente, es necesario trabajar en la búsqueda de más y mejores modelos en nuevas ciudades, para que se establezca una verdadera red de alertas tempranas contra esta enfermedad que continúa en ascenso. Es claro que la evolución de la enfermedad responde a las condiciones locales, por lo tanto no es acon sejable extrapolar los resultados. Los pronósticos que se obtienen de los modelos tienen un horizonte no mayor a 15 días, pero con este tiempo es posible tomar algunas acciones preventivas. Al conocerse que es la variabilidad del clima de entre nueve y catorce semanas atrás, aquella que de manera definitiva interviene en el.desarrollo de la enfermedad, se pueden tomar otro tipo de acciones: como la recupera ción de material inservible que pueda contener agua donde se da la evolución temprana del vector. La actitud de la población debe cambiar, porque al parecer no está consciente del efecto que puede producir los comporta mientos del clima sobre su salud. Agradecimientos A los estadísticos Luz Mary Pinzón S., Alicia Molina y Luis Fernando Martínez. Al Instituto Nacional de Salud y al Ideam, por el apoyo brindado en la obtención de información. Al profesor Francisco Boshell Villamarín por sus aportes al proceso metodológico. y a la Facultad de Ciencias, Postgrado en Meteorología, de la Universidad Nacional de Colombia. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales IDEAM. 2001: Primera comunicación nacional ante la comisión marco de las Naciones Unidas sobre Cambio climático. Colombia ISBN pp PrimeraComunicacionColombia.pdf Giraldo, G., Cuevas, H., Pabón, J. & Padilla, J. 1999: Comportamiento del dengue clásico asociado con la temperatura superficial del mar como indicador del ciclo ENOS en Colombia, Informe quincenal epidemiológico nacional. MSN, INS. 4, 21: pp Santafé de Bogotá. Colombia. Peña, D. 1987: Modelos lineales y series temporales. 652 pp. Ed. Universidad Politécnica de Madrid. España. Ortiz P. 1998: Models for setting up a Biometeorological Warning System over a populated area in Habana. Urban Ecology. Springer-Verlang. Germany. Pp IDEAM. 2002: Efectos naturales y socioeconómicos del fenómeno El Niño en Colombia. Instituto de Hidrológica, Meteorología y Estudios Ambientales (Ideam). Bogotá. Colombia. 58 págs. Panamerican Health Organization. 1994: Dengue and dengue hemorrhagic fever in the Americas: guidelines for prevention and control. Washington, USA. 104 págs. Cajade, L. 2000: Dengue. Fiebre rompehuesos. rompehu/default.htm