RESUMEN
Objetivos: Estudiar el comportamiento poblacional de las larvas de Aedes aegypti (L.) para explicar sus fluctuaciones a través de tres indicadores entomológicos (IE) y estimar los casos de dengue en la ciudad de Yurimaguas, Loreto, Perú. Materiales y métodos: Se recogieron los datos de los censos larvales al 100 por ciento en el periodo de estudio a través de tres IEs [índice aédico (IA), índice de recipientes (IR) e índice de Breteau (IB)], así como los casos autóctonos de dengue mensuales de la Oficina de Epidemiología del Hospital de Apoyo de Yurimaguas. Se usó lacorrelación de Spearman para ver la relación entre los tres IE y los casos de dengue, finalmente se calcularonecuaciones de regresión para estimar a partir del los IE los casos de dengue entre el año 2000 al 2004. Resultados: El promedio mensual del IA, IR e IB fue de 4,03±1,85, 1,31±1,07 y 4,88±2,31, respectivamente. Se encontró que los tres índices entomológicos presentaron diferencias entre las dieciocho evaluaciones realizadas del 2000 al 2004. En los tres IE se ha notado una tendencia a descender en los meses de abril-2000 a julio-2003, y un ligero incremento de diciembre-2003 a diciembre-2004. El promedio de casos de dengue mensuales durante todo el estudio fue 8,11±6,66. IA, IB e IR estuvieron todos altamente correlacionados lineal y positivamente durante el 2000 al 2004. Los tres IE y loscasos de dengue total (CDT), se encuentran correlacionados lineal y positivamente. Se establecieron cuatro ecuaciones capaces de estimar los casos de dengue, sólo con el IA. Conclusiones: Teniendo como base a los datos obtenidos en cinco años de evaluación, se proponen cuatro modelos de regresión válidos para estimar CDT mensuales a partir del IA. La ecuación: log (CDT+1) = 0,50 + 0,44 (logIA+1) que la más apropiada para la estimación de los CDT mensuales.
Objectives: To study the population behavior of Aedes aegypti larvae in order to explain its fluctuations using three entomological indexes and estimate dengue fever cases in Yurimaguas, Loreto, Peru. Materials and methods:Data from 100% larval counts for the three-year study period was collected using three entomological indexes: Aedes index, Recipient index and Breteau index, as well as monthly native cases of dengue fever from the Epidemiology Office in Yurimaguas Hospital. Spearmans correlation test was used for assessing the relationship between the three entomological instruments and dengue fever cases, and ultimately regression equations were used for estimating the number of dengue fever cases occurring between 2000 and 2004 from the entomological indicators. Results: Monthly average values for Aedes index, Recipient index and Breteau index were 4,03 ± 1,85; 1.31 ± 1,07; and 4,88 ± 2,31, respectively. The three entomological indexes showed differences between the eighteen assessments performed from 2000 to 2004. There was a trend for a reduction in the aforementioned indexes from April 2000 to July 2003, and a mild increase from December 2003 to December 2004. Average monthly number of dengue fever cases throughout the study was 8,11 ± 6,66. All the indexes were linearly and positively highly correlated between 2000 and 2004. Four equations capable of estimating the number of dengue fever cases were constructed, only using the Aedes index. Conclusions: Using the data obtained after five years assessment, four valid regression models are proposed for estimating the total monthly number of dengue fever cases using the Aedes index as baseline. The equation: log (total of dengue fever cases) + 1) = 0,50 + 0,44 (log Aedes index + 1) was the most appropriate for estimating the monthly number of dengue fever cases.
Asunto(s)
Aedes , Análisis de Regresión , Control de Vectores de las Enfermedades , Dengue , PerúRESUMEN
Objetivos: Describir las características y relaciones de tres indicadores entomológicos (IE) de Aedes aegypti encuanto a su distribución espacial, efecto estacional y tipo de recipiente más común en la ciudad de Yurimaguas, Perú, durante los años 2000 al 2004. Materiales y métodos: Se recogieron los datos de los censos larvales al 100 por ciento en el periodo de estudio a través de tres IE [índice aédico (IA), índice de recipientes (IR) e índice de Breteau (IB)]. Se dividió la ciudad en once zonas, los depósitos se clasificaron en diez categorías y las estaciones en periodo lluvioso (noviembre-abril) y seco (mayo-octubre). Para establecer diferencias entre los censos según meses, años, tipo de recipientes, zonas y estacionalidad se usó la prueba t de student y ANDEVA; y la correlación de Spearman para ver la relación entre los IE. Resultados: Se censaron 10 5421 viviendas y se inspeccionaron 538 802 depósitos. Los tres IE presentaron diferencias entre las once zonas, se notaron valores altos de recipientes positivos para las cincocategorías siguientes: inservibles, llantas, tanque bajo, florero-macetero y barril-cilindro-sansón. Los inservibles correspondieron a 37,37 por ciento de los recipientes positivos; 161 (4,2 por ciento) viviendas presentaron > 3 recurrencias en las inspecciones entre el 2000 al 2004. Los mayores valores de IE se presentaron durante el periodo lluvioso y los tresIE estuvieron relacionados entre sí. Conclusiones: La distribución espacial, el tipo de recipiente más común y el periodo lluvioso son factores que influyen en la dinámica poblacional de los IEs de Ae. aegypti en Yurimaguas, Perú.
Objectives: To define characteristics and associations of three entomological indexes for Aedes aegypti with respect to their spatial distribution, season effect, and most commonly used water recipients in Yurimaguas, Peru, between 2000 and 2004. Materials and Methods: Data from 100% larval censuses for the study period using three entomological indexes: Aedes index, recipient index, and Breteau index. The city was divided in eleven areas, containers were classified in ten categories, and seasons were classified as rainy season (November to April) and dry season (May to October). In order to establish differences between censuses according to months, years, types of containers, zones, and seasonality, the Students T test and an ANOVA were used; and Spearmans correlation was used to assess the relationship between entomological indexes. Results: 10 542 households were surveyed, and 538 802 containers were inspected. The three entomological indexes showed differences between the eleven areas studied. Highly positive values were found for the following five categories: junk, tires, short tanks, vases-flowerpot holders, and barrels-cylinders. Junk accounted for 37,37% of positive containers; 161 (4,2% households had >3 recurrences in inspections between 2000 and 2004. Highest values in entomological indexes were found during the rainy season, and the three entomological indexes were related between them. Conclusions: Spatial distribution, most commonly used containers and rainy season are factors influencing population dynamics of entomological indexes for A. aegypti in Yurimaguas, Peru.