Factor bayesiano para estimar la presencia de diarreas en niños por rotavirus frente a condiciones climáticas
DOI:
https://doi.org/10.46480/esj.5.2.54Palabras clave:
Análisis bayesiano, correlación de Pearson, condiciones climáticas, Rotavirus, toma de decisionesResumen
La medicina enfrenta el reto de adquirir, analizar y aplicar conocimiento para resolver problemas clínicos complejos. Existen innumerables adelantos que involucran el uso intensivo de la tecnología para realizar correlación de datos necesarios para la toma de decisiones. En este artículo se realiza una estimación de la presencia de diarreas en niños por Rotavirus frente a condiciones climáticas a través del factor bayesiano que, incluye una correlación de Pearson, donde se caracteriza la distribución posterior y se estima el factor de Bayes. Para tal fin se analizan series de datos climático temporales y series de datos de pacientes enfermos con diarreas por rotavirus. El estudio se realiza en el municipio de Pinar del Río, en el periodo comprendido de noviembre de 2018 – mayo 2019. La población susceptible a la enfermedad es de 516 pacientes, para una muestra de 210 niños, con edad de 1 mes de nacido a 5 años de vida y que fueron hospitalizados en el Hospital Pediátrico Pepe Portilla de la provincia de Pinar del Río. Los resultados obtenidos a través de una correlación lineal de Pearson es que existe una correlación significativa muy por debajo del P valor y se plantea al respecto que, en la medida que existe un mayor número de precipitaciones, mayores son los enfermos con diarreas por rotavirus. Posteriormente se calcula el Factor Bayes para corroborar lo planteado; obteniéndose un valor igual a 0.124, resultado que demuestra la existencia de evidencia moderada de que los enfermos con diarreas por rotavirus.
Descargas
Referencias
Bayes T. (1958). Essay towards solving a problem in the doc-trine of chances. [Reproducida del Phil Trans Roy Soc. 1763; 53:370-418]. Studies in the history of probability and statistics. IX. With a bibliographical note by G.A. Barnard. Biometrika, 45:299.
Benavides A, Silva LC. (2000). Contra la sumisión estadística: un apunte sobre las pruebas de significación. Metas de Enfermería, 3:35-40.
Berger, J., & Berry, D. (1988). Statistical Analysis and the Ilusion of Objectivity. American Scientist, 76(2), 159-165. Retrieved July 5, 2021, from http://www.jstor.org/stable/27855070.
Bulman GM, Lamberti JC. (2011). Parásitos y enfermedades parasitarias emergentes y reemergentes: Calentamiento global, cambio climático, transmisión y migración de espe-cies. evaluación de la participación del hombre. Vet Argen-tina. 28(282):1-15.
Candy D.C., (2007). Rotavirus infection: a systemic illness? PLoS Med., 4(4): e117.
Cerda L, Valdivia G, Valenzuela T, Venegas J. (2009). Cam-bio climático y enfermedades infecciosas: un nuevo esce-nario epidemiológico. Rev Chil Infectol. 25(6):447-52.
Coulson B.S, Gentch J.R, Das B.K, Bhan M.K, Glass R.I: (1999). Comparison of Enzime Immunoassay and Reverse Transcrip-tase PCR for Identification of Serotype G9 Rotaviruses. J Clin Microbiol, 37: 3187-93.
Cox WA, Thompson FR, Reidy JL, Faaborg J. (2013). Tempera-ture can interact with landscape factors to affect songbird productivity. Global Change Biol. (en prensa).
Crespo JE, Castelo MK. (2012). Barometric pressure influences host-orientation behavior in the larva of a dipteran ecto - parasitoid. J Insect Physiol. 58(12): 1562-1567.
Edwards, W.; Lindman, H. & Savage, L.J. (1963). Bayesian statistical inference in psychological research. Psychological Review, 70, 193-242.
Estes, M. K. (1989). Rotavirus Gene Structure and Function. J Clin Microbiol, 53: 410-49. Gentsch, J.R., Glass, R.I, Woods, P. (1992). Identification of Group a Rotavirus Gene 4 Types by Polymerase Chain Reaction. J Clin Microbiol, 30: 1365-73.
Fernández-García, J., Dosil Díaz, O., Taboada Hidalgo, J., Fernán-dez, J., Sánchez-Santos, L. (2014). Influencia del clima en el infar-to de miocardio en Galicia. Medicina Clínica, 145(3), pp.97-101.
Fisher RA. (1929). The statistical method in the psychical re-search. Proc. Soc. for Psychical Research. 36:312---24.
Garrido D, Seisdedos G, Tamayo C. (2016). Enfermedad dia-rreica aguda por rotavirus en pacientes ingresados en un servicio de gastroenterología pediátrica. MEDISAN. 20(9):2104-10.
Gentsch J.R, Glass R.I, Woods P.A, et al., (1996). Review of G and P typing results from a global collection of rotavirus strains: Implications for vaccine development. J Infect Dis, 74: 30-6.
Greenland S. (1998). Probability logic and probabilistic induc-tion. Epidemiology, 9:322-32.
Guardabassi, L., Dalsgaard, A. y Sobsey, M. (2003). Occurence and survival of viruses in composted human faeces. Susta-naible Urban Renewal and Wastewater Treatment No. 32. 39-53p.
Kapikian A.Z., Hoshino Y., Chanock R.M. (2001). Rotaviruses. In Fields Virology, 2:1787.
Keswick, G. y Gerba, C. (1980). Viruses in groundwater. Envi-ronmental Science and Technology 14(11), 1290-1297.
Mas-Comas S, Valero MA, Bargues MD. (2009). Climate changes effects on trematodiasis with emphasis in zoonotic fasciolasis and schistosomiasis. Vet Parasitol. 163(6):264-280.
Maunula L, Von Bonsdorff C.H. (1998). Short Sequences De-line Genetic Lineages: Phylogenetic Analysis of Group a Rotavirus Based on Partial Sequences of Genome Segments 4 and 9. J Clin Microbiol, 37: 1699- 703.
Ministerio de Salud Pública de Cuba. (2018). Dirección de Registros Médicos y Estadísticas de Salud. Anuario Estadístico de Salud 2017 [Internet]. [citado 26 Ene 2018]; Disponible en: www.sld.cu/sitios/dne/o http://bvscuba.sld.cu/anuario-estadistico-de-cuba/.
Monsalve, F. (2011). Influencia del tiempo y de la contami-nación atmosférica sobre enfermedades de los sistemas circulatorio y respiratorio en Castilla-La Mancha.
Miranda (2018). El cambio climático y la diarrea infantil: implicaciones para el Perú, Conferencia 04/09/18, Universi-dad de Emory, Atlanta, Georgia, USA.
Neyman, J. & Pearson, E.S. (1933). On the problem of the most efficient tests of statistical hypotheses, Philosophical Transac-tions of the Royal Society of London Series A 23, 289–337.
OMS, OMM, PNUMA (2003). Cambio Climático y salud hu-mana: Riesgos y Respuestas. Ginebra, Suiza: Biblioteca de la Organización Mundial de la Salud.
OMS. Organización Mundial de la Salud (OMS) y Organiza-ción Meteorológica Mundial, (2012). Atlas de la salud y del clima.
OPS, OMS. (2010). Resistencia a los antimicrobianos y enfer-medades emergentes y reemergentes. Subcomité de Planifi-cación y Programación del Comité Ejecutivo, SPP32/9 1998. URL Disponible en: http://www.paho.org/spanish/gov/ce/spp/spp32_9.pdf. (Consultado: 22/04/2010).
Organización Mundial de la Salud. (2020). Rotavirus En: In-munización, vacunas y productos biológicos. [Internet]. 2020. [Consultado el 20 de mayo de 2020]. Disponible en: https://www.who.int/immunization/diseases/rotavirus/es.
Pérez J, Valdés-Dapena M, Rodríguez O, Torres K, Piñeiro E. (2015). Diarrea Aguda por Rotavirus en niños hospitaliza-dos. Hospital Pediátrico Docente Juan Manuel Márquez. 2012. Panorama Cuba y Salud [Internet]. 2015 [citado 26 Ene 2018]; 10(1):39-43. Disponible en: https://www.medigraphic.com/pdfs/cubaysalud/pcs-2015/pcs151f.pdf.
Prüss-Üstün, A., Corvalan, C. (2006). Preventing disease through healthy environments. Towards an estimate of the environmental burden of disease. Geneva: WHO.
Rao C.D., Gowda K., Reddy B.S. (2000). Sequence analysis of VP4 and VP7 genes of non-typeable strains identifies a new pair of outer capsid proteins representing novel P and G gen-otypes in bovine rotaviruses. Virol, 276: 104-13.
Romero, C. Mamani, N., Vorsen, K. H., Iñiguez, V. (2007). En-fermedades Diarreicas Agudas asociadas a Rotavirus. Rev Chil Pediatr 2007; 78 (5): 549-558.
Sandín, M., Sarría, A. (2007). Evaluación de Impacto en Salud y Medio ambiente. Madrid: AETS- Instituto de Salud Carlos III, Madrid.
Sheffield, P. E. & Landrigan, P. J. (2010). Global Climate Change and Children’s Health: Threats and Strategies for Prevention. Environ. Health Perspect. 119, 291–298.
Shuman EK. (2010). Global climate change and infectious disease. The New England J Med. 362:1061-1063.
Silva LC, Benavides A. (2001). El enfoque bayesiano: otra manera de inferir. Gac Sanit. 15:341-6.
Silva LC. (2009). La investigación biomédica y sus laberintos: en defensa de la racionalidad para la ciencia del siglo XXI. Madrid: Díaz de Santos.
SPSS 25 (2017). Bayesian Independent - Sample Inference. IBM Knowledge Center. New York, EU. Recuperado de https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/en/SSLVMB_sub/statistics_mainhelp_ddita/spss/advanced/idh_bayesian_independent_sample_inference.html.
Sylvia, D., Fuhmann, J., Hartel, P., Suberer, D. (2005). Principles and application of soil microbiology. Prentice hall, New Jer-sey, USA, 120-124p.
Tirado MC. (2010). Cambio climático y salud. Informe SESPAS. Gaceta Sanitaria. 2010;24(1):78-84.
Yalaupari J, Cruz J, Sil A. (2011). Vacuna monovalente contra rotavirus y mortalidad por dia-rrea. Rev. Especialidades Médico-Quirúrgicas [Internet]. [citado 10 May 2019]; 16(2): 116-118. Disponible en: http://www.redalyc.org/pdf/473/47319326011.pdf.
Zhang, Y., Bi, P. & Hiller, J. E. (2007). Climate change and disability-adjusted life years. J. Environ. Health 70, 32–36.
Publicado
Número
Sección
Licencia
Los autores conservan los derechos sobre sus artículos y, por tanto, son libres de compartir, copiar, distribuir, ejecutar y comunicar públicamente su obra en sus sitios web personales o en repositorios institucionales, después de su publicación en esta revista, siempre que se proporcione la referencia bibliográfica que acredite su publicación original.
Cómo citar
