Clima e incidencia de la Malaria durante períodos inter e intra-epidémicos en el Gran Santo Domingo, República Dominicana

Abstract

El cambio climático tiene importantes implicaciones de salud pública, las cuales se incrementan en la malaria. En zonas donde nunca antes se había identificado las diferentes especies de Plasmodium se convirtió en realidad. Por consiguiente, la comprensión de la relación entre esta enfermedad y el clima se ha convertido en una prioridad de salud global. En este estudio extrajimos los casos reportados de malaria y los informes climáticos de bases de datos de información pública entre 2012 y 2018. Mediante análisis de regresión confrontamos los casos de malaria semanales con promedios climáticos de semana de retraso. Durante los períodos inter-epidémicos la humedad relativa (b = .1101, p <0.001) y la temperatura media (b = 0.118, p < 0.001) fueron predictores significativos de incidencia de malaria. Sin embargo, durante los períodos intra-epidémicos, estos predictores se comportan de manera diferente: humedad relativa (b = -0.265, p<0.05) y temperatura media (b = -1.47, p<0.001). La temperatura media y la humedad relativa impulsan la incidencia de malaria en Santo Domingo. Estas dos variables pueden servir de predictores para futuros brotes en regiones de alta incidencia poblacional.

Climate change has important public health implications, which are increased in malaria. In areas where the different species of Plasmodium had never been identified before, it became a reality. . Consequently, understanding the relationship between this disease and climate has become a global health priority. In this study, we extracted the reported cases of malaria and the climate reports from public information databases between 2012 and 2018. Through regression analysis, we compared weekly malaria cases with climate averages of a week of delay. During the inter-epidemic periods, relative humidity (b = .1101, p <0.001) and mean temperature (b = 0.118, p <0.001) were significant predictors of malaria incidence. However, during intra-epidemic periods, these predictors behave differently: relative humidity (b = -0.265, p <0.05) and mean temperature (b = -1.47, p <0.001). Average temperature and relative humidity drive the incidence of malaria in Santo Domingo. These two variables can serve as predictors for future outbreaks in regions of high population incidence.