The influence of geographic and climate factors on the timing of dengue epidemics in Perú, 1994-2008

Abstract

BackgroundDengue fever is a mosquito-borne disease that affects between 50 and 100 million people each year. Increasing our understanding of the heterogeneous transmission patterns of dengue at different spatial scales could have considerable public health value by guiding intervention strategies.MethodsBased on the weekly number of dengue cases in Perú by province, we investigated the association between dengue incidence during the period 1994-2008 and demographic and climate factors across geographic regions of the country.ResultsOur findings support the presence of significant differences in the timing of dengue epidemics between jungle and coastal regions, with differences significantly associated with the timing of the seasonal cycle of mean temperature.ConclusionsDengue is highly persistent in jungle areas of Perú where epidemics peak most frequently around March when rainfall is abundant. Differences in the timing of dengue epidemics in jungle and coastal regions are significantly associated with the seasonal temperature cycle. Our results suggest that dengue is frequently imported into coastal regions through infective sparks from endemic jungle areas and/or cities of other neighboring endemic countries, where propitious environmental conditions promote year-round mosquito breeding sites. If jungle endemic areas are responsible for multiple dengue introductions into coastal areas, our findings suggest that curtailing the transmission of dengue in these most persistent areas could lead to significant reductions in dengue incidence in coastal areas where dengue incidence typically reaches low levels during the dry season.

Análisis exploratorio de ondículas de los patrones de estacionalidad del dengue en Colombia

“…Esta técnica ya había sido utilizada previamente en diversos contextos epidemiológicos, incluidos algunos relativamente similares al colombiano, para determinar diferencias en los patrones estacionarios de la enfermedad (10,13,20,22). En Perú, por ejemplo, el análisis de ondículas permitió recientemente encontrar diferencias en los ciclos de transmisión en las tres grandes regiones de ese país: costa, sierra y selva (20).…”

“…Esta técnica ya había sido utilizada previamente en diversos contextos epidemiológicos, incluidos algunos relativamente similares al colombiano, para determinar diferencias en los patrones estacionarios de la enfermedad (10,13,20,22). En Perú, por ejemplo, el análisis de ondículas permitió recientemente encontrar diferencias en los ciclos de transmisión en las tres grandes regiones de ese país: costa, sierra y selva (20). En estudios similares realizados en otros países, esta técnica (18,(21)(22)(23)(24)(25) se ha empleado no solo para el estudio de la estacionalidad del dengue, sino también, para el del comportamiento histórico de otras enfermedades infecciosas como el cólera (12), el sarampión (12,17) y la influenza (21).…”

“…La capacidad del análisis de ondículas para comparar la transmisión entre regiones ya había sido puesta a prueba en otros contextos epidemiológicas (10,20). Con relación a las diferencias en los patrones de los ciclos interanuales del dengue, un estudio en Brasil determinó ciclos de la infestación del vector con una periodicidad de una a cuatro semanas, especialmente al final de la primavera e inicio del verano (23); pero, hasta donde sabemos, no existen estudios que hayan reportado la periodicidad interanual de la incidencia del dengue con datos por semanas, lo cual podría generar un mayor interés por la periodicidad entre años.…”

“…Desde el punto de vista epidemiológico, esto sucede cuando se dan cambios en la estacionalidad de un fenómeno o este tiene patrones complejos y ruidosos, como puede pasar con series de tiempo muy largas, o en el caso de las enfermedades infecciosas cuando cambian los patrones de transmisión debido a los cambios en el tiempo de los factores determinantes de su aparición (16). Esta técnica se ha utilizado ampliamente en epidemiología para el análisis del comportamiento de las enfermedades infecciosas, especialmente para analizar su relación con las variables climáticas (12,(17)(18)(19)(20)(21)(22)(23)(24)(25).…”

“…Para el presente análisis, se obtuvo la raíz cuadrada del número de casos de dengue por semana epidemiológica para manejar la variabilidad de la serie a lo largo del tiempo y para normalizar su amplitud, tal como se ha hecho en varios estudios previos que utilizan esta técnica, en algunos de los cuales se analizaron las series de tiempo para el dengue (16)(17)(18)(19)(20)(21). En todas las aplicaciones conocidas en epidemiología, se usan como medida de intensidad los casos en lugar de las proporciones o tasas de incidencia.…”