Distribución espacio temporal y factores predictivos de la Leishmaniasis cutánea en Amazonas, Perú 2020
Descripción del Articulo
Investigación ecológico- epidemiológico que tuvo como objetivo investigar la distribución espacio temporal y factores predictivos de la leishmaniasis cutánea, se trabajó con 210 casos reportados durante el año 2020 en Amazonas, Perú, corroborados 180 casos con GPS Garmin y 30 recopilados del (CDC −...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis doctoral |
| Fecha de Publicación: | 2023 |
| Institución: | Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas |
| Repositorio: | UNTRM-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.untrm.edu.pe:20.500.14077/3071 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.14077/3071 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Distribución espacio- temporal Factores predictivos Leishmaniasis cutánea Amazonas https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.00 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.05 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.09 |
| Sumario: | Investigación ecológico- epidemiológico que tuvo como objetivo investigar la distribución espacio temporal y factores predictivos de la leishmaniasis cutánea, se trabajó con 210 casos reportados durante el año 2020 en Amazonas, Perú, corroborados 180 casos con GPS Garmin y 30 recopilados del (CDC − MINSA). Para el modelado de máxima entropía- MaxEnt e identificar las áreas de distribución potencial de leishmaniasis cutánea se emplearon 19 variables bioclimáticas de worldclim 2.1 promediado (1970-2000) y 2 topográficas de ASTER GDEM, además se aplicó una encuesta sobre factores socioeconómicos y ambientales a 210 casos de leishmaniasis cutánea y 420 controles y se realizó un modelo de regresión logística en SPSS v 28. 635.5 km2 representa un habitad potencial alto, 1250.4 km2 un habitad potencial moderado, 2484.6 km2 un habitad potencial bajo y 37679.9 km2 un habitad no potencial,concentrándose principalmente al sur de Amazonas en Chachapoyas, Luya, Bongará y Rodríguez de Mendoza, las variables que más aportaron al modelo fue la precipitación del trimestre más seco (bio17), la precipitación del mes más seco (bio14) y el rango anual de temperatura (bio07), los factores socioeconómicos y ambientales que más contribuyeron en el modelo logístico fue la presencia de animales domésticos en el domicilio OR(eβ) = 6.704; vegetación cerca del domicilio OR(eβ) = 5.530; cultivos agrícolas cerca de la vivienda OR(eβ) = 5.111 e ingreso económico menor a 750 soles OR(eβ) = 5.047. Concluyendo que 7 variables bioclimáticas, 1 topográfica AUC= 0.942, 5 variables socioeconómicas y 5 ambientales AUC= 0.942 predicen la leishmaniasis cutánea. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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