Dinámicas locales y regionales de la transmisión del virus chikungunya en Colombia: el papel de la heterogeneidad espacial no coincidente
Los modelos matemáticos de la dinámica de transmisión se ajustan de manera rutinaria a las series temporales epidemiológicas, que inevitablemente deben agregarse en una escala espacial. Los informes semanales de casos de chikungunya se han puesto a disposición a nivel nacional para numerosos países en el Hemisferio Occidental desde fines de 2013, y numerosos modelos han utilizado este conjunto de datos con fines de pronóstico e inferencias. Motivado por una gran cantidad de literatura que sugiere que la transmisión de este patógeno transmitido por mosquitos se localiza a escalas mucho más finas que a nivel nacional.
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Obtuvimos una serie temporal de casos sospechosos semanales para cada municipio de Colombia desde el inicio de la epidemia hasta el final de la tercera semana de 2016 del sistema nacional de vigilancia de salud pública de Colombia. Un caso sospechoso se definió como una persona con un inicio agudo de fiebre (> 38 ° C) y artralgia grave o artritis que no se explica por otras afecciones médicas y que es residente o que ha visitado áreas epidémicas o endémicas dentro de las 2 semanas anteriores al inicio de síntomas clínicos. En el período 2014-2015, un caso confirmado por laboratorio se definió como un caso sospechoso con reacción en cadena de la polimerasa con transcripción inversa positiva (RT-PCR), y en 2016 los casos confirmados incluyeron RT-PCR o serología positiva.
Estas series de tiempo se utilizaron para estimar varios parámetros del modelo por separado en cada escala espacial. Tanto para los modelos espaciales como para los no espaciales, ajustamos el modelo a los datos de series de tiempo para estimar la cantidad de hábitat de larvas de mosquitos temporal asociado a la lluvia en cada departamento la tasa de descomposición de este hábitat temporal, y el momento, la magnitud y la duración de la importación del virus al país o departamento. Para el modelo espacial, también ajustamos un factor de escala que modulaba las tasas de movimiento entre los municipios. Por lo tanto, los modelos departamentales de parches múltiples incluyeron un solo parámetro adicional en relación con los modelos departamentales de parches únicos y el modelo nacional de parches únicos.
Adaptamos el recientemente modelo desarrollado Dengue Kernel-Disease Transmission Kernel para modelar la transmisión del virus chikungunya, dadas las numerosas similitudes de estos virus transmitidos por un vector común de mosquitos. Ajustamos versiones de este modelo especificadas en diferentes escalas espaciales a informes de casos semanales agregados a diferentes escalas espaciales: modelo nacional de parche único ajustado a datos nacionales modelos departamentales de parche único ajustados a datos departamentales; y modelos departamentales de parches múltiples ajustados a datos departamentales, donde los parches múltiples se refieren a municipios dentro de un departamento. Comparamos la consistencia de las simulaciones de modelos ajustados con datos empíricos.
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