Modelación y predicción de la fasciolosis en villa clara, Cuba

• Autores: Osés Rodríguez, Ricardo, Fimia Duarte, Rigoberto, Iannacone, José, Carmenate Ramirez, Anai, Gómez Camacho, Lomberto, Figueroa Chaviano, Yasmany, Cabrera Suárez, Mayra E.
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Universidad Ricardo Palma
• Repositorio: Revistas - Universidad Ricardo Palma
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:oai.revistas.urp.edu.pe:article/826
• Enlace del recurso: http://revistas.urp.edu.pe/index.php/Biotempo/article/view/826
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Fasciolosis; impacto; predicción; Villa Clara

El objetivo de la investigación consistió en modelar y pronosticar el comportamiento de la fasciolosis total en la provincia Villa Clara, Cuba hasta el año 2020. La investigación abarcó el periodo comprendido entre enero del 2004 hasta junio del 2015. Se utilizaron dos metodologías: la Metodología Objetiva Regresiva (ROR) y la regresión con variables Dummy. Se elaboraron tres modelos, el primero fue el de la variable climática que mayor influencia tuvo en la fasciolosis utilizando variables dummy, segundo una modelación utilizando variables Dummy de la fasciolosis, y un tercer modelo, con el empleo de la metodología ROR utilizando como variables independientes las predichas en los modelos anteriores. Se obtuvieron coeficientes de correlación entre el valor real y el pronóstico de R=0,99 para el modelo 1, con un error de 0,88 ºC para el modelo 2, R=0,92 con un error de 89,08 casos, y para el tercer modelo R=0,94 con un error de 76,37. La tendencia de la fasciolosis es positiva al aumento en 7,91 casos, donde un aumento de temperatura mínima de un grado trajo aparejado, una disminución de la fasciolosis en 3,8 casos, por lo que para el año 2020 deben presentarse valores superiores a los del 2015 si se mantiene la tendencia al aumento de la fasciolosis, con valores inferiores a los 300 casos. Se concluye que la tendencia para la temperatura mínima y la fasciolosis fue significativa al aumento hasta el año 2020. El modelo 3 fue el de menores errores. Debe prestarse atención esmerada a los planes de prevención de esta enfermedad para disminuir el impacto que esta pueda tener en la población.