Algoritmos para el alerta temprana de dengue en un ambiente geomático

En el marco de un convenio CONAE-Ministerio de Salud de la Nación se está desarrollando un proyecto para implementar un sistema informático de Alerta Temprana de Dengue. Mientras que el sistema y sus subsistemas son descriptos brevemente, en este trabajo se explica detalladamente la unidad Environmental Risk del subsistema Algorithm Executor encargada del proceso que calcula el riesgo ambiental de Dengue a nivel de localidades de la República Argentina. El cálculo de riesgo implica la suma de dos componentes: a) una estática relacionada con las condiciones ambientales históricas que determinan la probabilidad de que el vector se desarrolle en el lugar y b) una componente dinámica relacionada con las condiciones actuales que posibiliten la transmisión viral. La primera componente se estima mediante una combinación de los métodos de Máxima Entropía y de Regresión Logística, mientras que la segunda componente es calculada por un algoritmo que contabiliza la cantidad de períodos de incubación extrínseca que pueden ser completados en cada localidad de acuerdo a la temperatura media diaria, estimada desde un satélite. Se muestra como resultado la estratificación de las localidades de Argentina en función de su riesgo ambiental de Dengue.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Spatial patterns of high Aedes Aegypti oviposition activity in northwestern Argentina

Background: In Argentina, dengue has affected mainly the Northern provinces, including Salta. The objective of this study was to analyze the spatial patterns of high Aedes aegypti oviposition activity in San Ramo´n de la Nueva Ora´n, northwestern Argentina. The location of clusters as hot spot areas should help control programs to identify priority areas and allocate their resources more effectively. Methodology: Oviposition activity was detected in Ora´n City (Salta province) using ovitraps, weekly replaced (October 2005–2007). Spatial autocorrelation was measured with Moran’s Index and depicted through cluster maps to identify hot spots. Total egg numbers were spatially interpolated and a classified map with Ae. aegypti high oviposition activity areas was performed. Potential breeding and resting (PBR) sites were geo-referenced. A logistic regression analysis of interpolated egg numbers and PBR location was performed to generate a predictive mapping of mosquito oviposition activity. Principal Findings: Both cluster maps and predictive map were consistent, identifying in central and southern areas of the city high Ae. aegypti oviposition activity. A logistic regression model was successfully developed to predict Ae. aegypti oviposition activity based on distance to PBR sites, with tire dumps having the strongest association with mosquito oviposition activity. A predictive map reflecting probability of oviposition activity was produced. The predictive map delimitated an area of maximum probability of Ae. aegypti oviposition activity in the south of Ora´n city where tire dumps predominate. The overall fit of the model was acceptable (ROC = 0.77), obtaining 99% of sensitivity and 75.29% of specificity. Conclusions: Distance to tire dumps is inversely associated with high mosquito activity, allowing us to identify hot spots. These methodologies are useful for prevention, surveillance, and control of tropical vector borne diseases and might assist National Health Ministry to focus resources more effectively.Fil: Estallo, Elizabet Lilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Centro de Investigaciones Entomológicas de Córdoba; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Córdoba. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas; ArgentinaFil: Más, Guillermo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Vergara Cid, Carolina. Universidad Nacional de Cordoba. Facultad de Medicina. Instituto de Virologia "Dr. J.M. Vanella". Laboratorio de Arbovirus; ArgentinaFil: Lanfri, Mario Alberto. Comision Nacional de Actividades Espaciales. Instituto de Altos Estudios Espaciales "Mario Gulich"; ArgentinaFil: Ludueña Almeida, Francisco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Centro de Investigaciones Entomológicas de Córdoba; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Córdoba. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas; ArgentinaFil: Scavuzzo, Carlos Marcelo. Comision Nacional de Actividades Espaciales. Instituto de Altos Estudios Espaciales "Mario Gulich"; ArgentinaFil: Introini, María Virginia. Ministerio de Salud de la Nación; ArgentinaFil: Zaidenberg, Mario. Ministerio de Salud de la Nación; ArgentinaFil: Almiron, Walter Ricardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Centro de Investigaciones Entomológicas de Córdoba; Argentin

Geomática aplicada a un sistema de alerta temprana

En el presente trabajo se plantea una Infraestructura Informática para dar soporte a la prevención y el control estratégico del vector del dengue en Argentina por parte del Ministerio de Salud de la Nación. La misma es parte de un complejo Sistema de Alerta Temprana (SAT) y es llevado a cabo por la Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE) bajo los estándares de la European Spatial Agency (ESA). La arquitectura, diseño, metodología y codificación pretenden ser componentes re-utilizables en cualquier infraestructura informática de soporte a SATs. En su desarrollo se utiliza Open Source Software (OSS) y Patrones de Diseño (Design Patterns) garantizando una herramienta tecnológica además de re-utilizable, flexible, mantenible y robusta. En este documento se describen los requerimientos establecidos por el Ministerio de Salud de la Nación y se plantea la arquitectura y diseño del sistema a partir de los mismos. Además, se realiza un análisis de las tecnologías OSS integradas en el desarrollo y la codificación. Finalmente se describe la funcionalidad obtenida y se muestra la infraestructura con un caso en particular.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

MODIS environmental data to assess Chikungunya, Dengue and Zika diseases through Aedes (Stegomia) aegypti oviposition activity estimation

Aedes aegypti is the main vector for Chikungunya, Dengue, and Zika viruses in Latin America and it represents a main threat for our region. Taking into account this situation, several efforts have been done to use remote sensing to support public health decision making. Moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) sensor provides moderate-resolution remote sensing products; therefore, we explore the application of MODIS products to vector-borne disease problems in Argentina. We develop temporal forecasting models of Ae. aegypti oviposition, and we include its validation and its application to the 2016 Dengue outbreak. Temporal series (10/2005 to 09/2007) from MODIS products of normalized difference vegetation index and diurnal land surface temperature were built. Two linear regression models were developed: model 1 which uses environmental variables with time lag and model 2 uses environmental variables without time lags. Model 2 was the best model (AIC = 112) with high correlation (r = 0.88, p < 0.05) between observed and predicted data. We can suggest that MODIS products could be a good tool for estimating both Ae. aegypti oviposition activity and risks for Ae. aegypti-borne diseases. That statement is also supported by model results for 2016 when a dengue outbreak that started unusually earlier this season. If such activity could be forecast by a model based on remote sensing data, then a potential outbreak could be predicted.Fil: Estallo, Elizabet Lilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Centro de Investigaciones Entomológicas de Córdoba; ArgentinaFil: Benitez, Elisabet Marina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Centro de Investigaciones Entomológicas de Córdoba; ArgentinaFil: Lanfri, Mario Alberto. Comision Nacional de Actividades Espaciales; ArgentinaFil: Scavuzzo, Carlos Marcelo. Comision Nacional de Actividades Espaciales; ArgentinaFil: Almiron, Walter Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Centro de Investigaciones Entomológicas de Córdoba; Argentin

Lisa clusters maps for bimonthly periods.

<p>November-December, 2005 (A), 2006 (B); January-February, 2006 (C), 2007 (D); March-April, 2006 (E), 2007 (F). The black circle and black square locations are indications of spatial clusters (respectively, high surround by high, and low surrounded by low values). The white circle and white square are indications of spatial outliers (respectively, high surrounded by low, and low surrounded by high values). The maps are based on P<0.01 (after 9999 permutations).</p

Lisa cluster maps.

<p>A: November 2005 to April 2006 period. B: November 2006 to April 2007 period. The black circle and black square locations are indications of spatial clusters (respectively, high surround by high, and low surrounded by low values). The white circle and white square are indications of spatial outliers (respectively, high surrounded by low, and low surrounded by high values). The maps are based on P<0.01 (after 9999 permutations).</p

Final logistic regression model for <i>Aedes Aegypti</i> abundance prediction.

<p>Final logistic regression model for <i>Aedes Aegypti</i> abundance prediction.</p

Predictive map.

<p>The map reflecting probability of oviposition activity delimitated an area of maximum probability of <i>Ae. aegypti</i> oviposition activity in the south of Orán city.</p

Argentina and San Ramón de la Nueva Orán City.

<p>A: Location of the study area, San Ramón de la Nueva Orán, in northwestern Argentina. B: Location of the 90 sampling sites used in the study, in San Ramón de la Nueva Orán (Salta).</p