ADAPTACIÓN A LA VARIABILIDAD CLIMÁTICA EN EL SECTOR SALUD.

E-mail: paulo.ortiz@insmet.cu

ortiz.paulol@gmail.com

Dr.C Paulo L. Ortiz Bultó.

Investigador Principal y coordinador del grupo Clima-Salud

Asesor regional para Clima-Salud-CEPAL

Centro del Clima. INSMET. Cuba .

V ENCUENTRO DE SERVICIOS CLIMÁTICOS

TEMAS: NACSP / PILOTO RÍO GRANDE-BRAVO / CLIMA Y SALUD HUMANA

10 al 13 de Noviembre Chihuahua, Chihuahua, México

10 al 13 de Noviembre 2015

Algunos Conceptos necesarios

Hipótesis para abordar los estudios de

modelación de clima-salud.

• Hipótesis tradicional: “Si el clima varía así, cual sería el

resultado especifico en la dinámica del vector o el virus y la

enfermedad.”

• Hipótesis no tradicional: “ ¿Qué aspectos del clima pueden

afectar al sistema?. ¿En que cuantía la variabilidad

climática es tolerada?”

Escalas de la Variabilidad

• Estacional: Son las fluctuaciones del clima aescala mensual.(período seco, período lluvioso)

• Intraestacional: Son las fluctuaciones yoscilaciones que determinan las condiciones detiempo durante uno o dos meses. (Sequía estival overanillo)

• Interanual: Esta escala se corresponde con lasvariaciones que se presentan de un año a otro delas variables climáticas. (ENOS, NAO,QBO)

• Interdecadal: Son las variaciones y oscilacionesque se manifiestan en el clima a nivel de décadas.

La relación Clima - Salud

La relación entre el tiempo, el clima y la salud

humana es muy compleja porque depende de la

magnitud del cambio del tiempo y el clima

(grado de contraste) y de la sensibilidad del

receptor, y estos factores cambian continuamente

entre lugares, individuos y poblaciones.

CAMBIO ADAPTACIÓN

Sí

No

SALUD

ENFERMEDAD

Lecha, 2008

Utilidad de la Información

Climática para la Salud Humana

Ortiz P L y Rivero A V, 2009

Datos Globales:

En esta base se usaron tres índices, cuya

información está disponible en la base de datos

mensual de la NOAA - CIRES Climate

Diagnostics Center (CDC); la Oscilación Cuasi -

Bienal (QBO), la Oscilación del Atlántico Norte

(NAO) y el Índice Multivariado de Eventos

ENOS (MEI) para el período comprendido entre

1981 y el 2015. Estos índices pueden ser

tomados como una expresión del forzamiento

de la variabilidad interanual y decadal en la

región.

Datos Climáticos:Incluye series mensuales de: densidad de

oxígeno disuelto en el aire (g/m3)) en una

escala temporal mensual, temperaturas

máxima y mínima medias del aire (ºC),

oscilación térmica media del aire (ºC), humedad

relativa media del aire (%), tensión de vapor de

agua media (mm de mercurio), insolación

media (horas), radiación solar global media

(MJ/m2), presión atmosférica media a nivel del

mar (hpa), precipitación total (mm) y el número

de días con precipitación 0.1 mm, disponibles

para 56 estaciones del país (período 1981-

2015).

Datos Epidemiológicos:

Esta base incluye los siguientes indicadores

mensuales: Hepatitis Viral (HV), Enfermedades

Diarreicas Agudas (EDA), Meningitis Viral (MV) y

Meningitis Bacteriana (MB), Varicela (V),

Infecciones Respiratorias Agudas (IRA),

Leptospirosis (Lep) a escala provincial, para el

período correspondiente, 1990 al 2015; y los

datos de la encuesta para los casos de Meningitis

a neumococo, para el período 1998 al 2015.

Datos Ecológicos:

Estos incluyen la siguiente información mensual:

Densidad larvaria (DL). Período 1994–2015.

Datos entomológicos:En este caso se trabajó: número de focos

mensuales de Aedes aegypti (NFAe) (1981-

2012).

Utilidad de los índices complejos

Ortiz P L y Rivero A V, 2009

Interpretation of the indices.

• IBt,1,c describes inter-monthly and inter-seasonal variation; Includesmaximum and minimum mean temperature, precipitation, atmosphericpressure, vapor pressure, and relative humidity.

• IBt,2,c describes seasonal and inter-annual variation; Includes solarradiation and sunshine duration as factors that affect temperature andhumidity. Positive values are associated with a high solar energy level.

• IBt,3,c describes inter-annual and decadal scale variation and includes thesame climate variables as IBt,1,c

• IBt,4,c describes the relationships among socioeconomic variables and canbe interpreted as life quality, or the degree of poverty as they influencedisease risk.

Años

RA

NG

O

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

0

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19

96

19

97

19

98

19

99

20

00

20

01

20

02

Riesgo Alto

Riesgo moderado

Riesgo Bajo

Riesgo Alto

Riesgo Moderado

Comportamiento de los rangos por meses para determinar el nivel de

la anomalía de la variación climática dada por el IB t,1,C.

Ortíz et al., 2001,2006,2008

Meses mín 10 25 50 75 90 máx

IB1,ENE,C -2.80 -3.00 -3.10 -3.20 -3.30 -3.40 -3.66

IB1,FEB,C -2.55 -2.75 -2.85 -2.90 -3.00 -3.10 -3.20

IB1,MAR,C -1.48 -1.82 -1.92 -2.00 -2.10 -2.20 -2.30

IB1,ABR,c 0.07 -0.45 -0.55 -0.66 -0.84 -0.96 -1.28

IB1,MAY,c 0.50 0.72 0.94 1.25 1.35 1.41 1.91

IB1,JUN,c 1.40 1.72 1.91 2.21 2.37 2.50 2.71

IB1,JUL,c 1.00 1.66 1.74 1.84 1.93 2.03 2.32

IB1,AGO,c 1.82 2.17 2.29 2.37 2.45 2.50 2.64

IB1-SEP 1.89 2.25 2.35 2.64 2.80 2.89 2.06

IB1-OCT 1.02 1.29 1.37 1.51 1.72 1.81 2.12

IB1-NOV 0.45 0.011 -0.10 -0.23 -0.45 -0.63 -0.78

IB1-DIC -1.72 -2.11 -2.20 -2.30 -2.42 -2.50 -2.71

P -PLL

P-LL

P -PLL

Leyenda: IB1,t,C < 10 Rango de Variabilidad muy baja

10 ≤ IB1,t,C < 25 Rango de Variabilidad baja

25 ≤ IB1,t,C ≤ 75 Rango de Variabilidad normal

75< IB1,t,C ≤ 90 Rango de Variabilidad alta

IB1,t,C > 90 Rango de Variabilidad muy Alta

t = 1,2…12Ortíz, et al., 2010

Variaciones climáticas observadas en las Condiciones Actuales (1991-

2010) respecto a la Línea Base (1961 – 1990) según el comportamiento

del índice IB 1,t,c.

Ortíz y Rivero, 2011

Configuración espacial del patrón de variabilidad climática

según el índice climático IB1,May,c. Línea base (1981-2000)

(A) y condiciones actuales (2001-2006) (B).

Ortiz, et al 2010

Configuración espacial del patrón de variabilidad climática

según el índice climático IB 1,Dec,c. . Línea base (1981-2000)

(A) y condiciones actuales (2001-2006)(B).

A B

Ortiz, et al 2010

Invitation: Reunión con Nicaragua Salud + Paulo

Ortiz FAVOR GUARDAR ESTA LIGA

https://global.gotomeeting.com/join/847200653

(2pm Nicaragua/Mexico: 3pm Cuba)

11/18/2015 -

Chair:

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El Concepto de Adaptación

Se pueden distinguir varios tipos de adaptación:

• Anticipada o reactiva

• Pública o individual

• Autónoma o planificada

Preparación para la acciónPronóstico biometeorológico para el

boletín epidemiológico (frecuencia

mensual) a nivel provincial y nacional.

Perspectiva bioclimática trimestral.

Emisión de avisos especiales.

Primer paso.Completamiento de la información.

Validación.

Formulación de los índices.

Análisis de los patrones climáticos.

Segundo paso.Corrida de los modelos de predicción

climática.

Corrida de los modelos de predicción

epidemiológica.

Acciones Envío de boletines y avisos al Sistema

de Vigilancia en Salud por intermedio

del IPK y la UNLAV los cuales

contribuyen a la toma de acciones y

estrategias a seguir por parte de los

tomadores de decisiones en Salud en

los diferentes niveles.

Entrada y recolección de

información Procesamiento de Datos Salida y Toma de decisiones

Escala

Nacional

Escala global

y regional

CPC y CDC

NAO NDVIMEI

QBO

CENCLIM

TX, TN, OSC,

PAT, TVA, HR,

DOA, INS y RAD

IPK: IRA, EDA, MV, MB, MM, VAR,

NEU, HV, Lectospirosis

UNLAV: Focos AE, DL y DPH

Hospitales P: AB e IRA

Retroalimentación y búsqueda de nueva información para el perfeccionamiento del sistema.

Tercer pasoAnálisis y evaluación de los

resultados.

Elaboración de las predicciones.

Edición de los mapas de riesgos.

SPBC - AT

Sistema de Pronóstico Bioclimático de Cuba (SPBC) y Alerta

Temprana (AT)

Ortíz, et al., 2008 . Global Warming and Climate Change. Ten Years after Kyoto and Still Counting. Volume 2.

PERSPECTIVA CLIMÁTICA POR REGION A PARTIR DEL

IBT,1,C , (OCTUBRE-DICIEMBRE/2015)

Pronóstico de las tasas de atenciones médicas por IRA (A) y

el de acumulados del número de focos de Aedes aegypti (B)

para el período octubre-diciembre/2015 según las condiciones

climáticas pronosticadas.

A B

Caso Panamá

IND_INF

.

Enfermedades

Enfermedades Diarreicas agudas

Hepatitis Viral

Infecciones Respiratorias Agudas

Varicela

Enfermedad Meningocóccica

Meningitis Bacteriana

Meningitis por Neumococo

Meningitis Viral

Dengue

Malaria

Incluidas en

el Sistema

(SPBC)

Leptospirosis

Fiebre Amarilla

No incluidas Leishmaniasis Disponible en: http://www.ipk.sld.cu/bolepid Ortíz, et al., 2008

Ministerio de Salud Pública Dirección Nacional de Estadísticas

Instituto Pedro Kourí Vol. 15, No. 33, Año 2005

a

Comité Editorial DIRECTOR:

Dr. Manuel Díaz González EDITOR:

Dr. Angel Manuel Alvarez Valdés

PROCESAMIENTO ESTADISTICO:

Téc. Irene Toledo Rodríguez JEFES DE INFORMACION:

Dra. Belkys Galindo Santana(Epidemiología)

Dr. Rafael LLanes Caballero(Microbiología)

Lic. Pedro Casanova(Parasitología)

DISEÑO PARA WEB: Lic. ArmandoMartínez-

Cambray

Instituto Pedro Kourí Subdirección de Epidemiología

Apdo. Postal 601, Marianao 13

Ciudad de La Habana, Cuba

Teléfonos:(537)2046664 y (537)2020652

Fax:(53-7)2046051 y (53-7) 2020633

email:bipk@ipk.sld.cu Sitio web

delIPK:www.ipk.sld.cu

ACOGIDA A LA TARIFA DE IMPRESOS PERIÓDICOS

INSCRIPTOS EN LA ADMINISTRACIÓN DE

CORREOS No. 831 151 22 1

En este número:

Pronóstico Bioclimático del mes de Septiembre/2005.

Tablas

PRONÓSTICO BIOCLIMÁTICO DEL MES DE SEPTIEMBRE/2005.

Elaborado por Dr.C. Paulo L. Ortiz Bultó1, Dr. Antonio Pérez2, Lic. Alina

Rivero1, y Dr. Manuel Díaz2.

Colaboradores: Lic. Antonia Léon1, Téc. Irene Toledo 2, Lic. Alina Pérez

Carreras3

(1) Instituto de Meteorología. (2) Instituto Medicina Tropical "Pedro

Kourí" (3) UNLAV-Minsap.

En septiembre se produce un incremento en la formación de organismos

tropicales en el Océano Atlántico y el Mar Caribe, aumentando el peligro

de afectaciones de huracanes a nuestro país. La influencia del

Anticiclón Azores – Bermudas es menos marcada que en julio y agosto, lo que junto al calentamiento diurno, provoca un

incremento general de las precipitaciones por lo que suelen ocurrir chubascos en horas de la tarde. El paso frecuente de ondas tropicales y centros de bajas presiones por las

inmediaciones del país propician también el aumento de los totales de lluvia. Se mantienen las condiciones de intenso calor

propias del verano en Cuba. Aunque la temperatura desciende ligeramente con respecto a agosto, los altos valores de humedad relativa reinantes y el predominio de vientos débiles en la mayor

parte del territorio nacional, conllevan a la persistencia de sensaciones calurosas y muy calurosas en el ser humano. Según

el Modelo de Vigilancia y Predicción de Enfermedades (MVPE) podemos catalogar este mes como más cálido que lo normal, con una tendencia del comportamiento de las precipitaciones por

encima de su valor medio……..

Bondades del sistema

1. Proporciona detalles de las relaciones (enfoque complejo).

2. Incorpora elementos del ambiente (condiciones climáticas, índice de

vegetación, polvo del Sahara y otros).

3. Incorpora elementos del sistema climático e identifica cambios en sistemas

naturales y humanos (según los índices).

4. Uso de la información espacial con varianza no constante en los modelos

para predecir el riesgo de enfermedades.

5. El sistema cuenta con modelos que presenta una habilidad de predicción:

80-90%.

Disponible en: http://boletines.sld.cu/ipk/

Aplicaciones climáticas a la Salud Humana. Recomendaciones:

Uso de los datos y salida de las predicciones:

• Generar base de datos e indicadores propios (espacial-temporal) para las aplicaciones a la

Salud Humana. (Compartidos entre los dos sectores).

• Generar productos y predicciones climáticas específicas para la Salud Humana.

Métodos y herramienta para la Vigilancia en Salud:

• Estandarizar enfoques, metodologías y modelos para desarrollar las aplicaciones climáticas

para la vigilancia en la Salud Humana.

Necesidades climáticas para la Vigilancia en Salud:

• Identificar en cada territorio las necesidades más urgentes de productos climáticos para el

sector Salud según las necesidades de estas.

Experiencia disponible en:

http://www.paho.org/hq/index.php?option=com_content&view=article&id=5717&Itemid=4117&lang=es

Aplicaciones de la metodología Cubana

• Brasil, Colombia, Bolivia, Paraguay, Panamá Guatemala,República Dominicana, Salvador, Honduras, Costa Rica yCuba. [Control epidemiológico de brotes de enfermedades,Ejemplo: Virus de Influenza, VSR causantes de las IRA;Varicela (Chicken pox), Hepatitis Viral, EDA, meningitisViral, Bacteriana, Dengue y Malaria]

Implementación del Sistema de Alerta Temprana (EWS)

• Paraguay, República Dominicana, Bolivia, Panamá

( Honduras, Costa Rica) y Cuba.