Published August 1, 2006 | Version v1
Publication Open

Modelling entomological-climatic interactions of Plasmodium falciparum malaria transmission in two Colombian endemic-regions: contributions to a National Malaria Early Warning System

Creators

  • 1. EIA University
  • 2. Universidad Nacional de Colombia
  • 3. Universidad de Antioquia
  • 4. Corporación para Investigaciones Biológicas

Description

Malaria has recently re-emerged as a public health burden in Colombia. Although the problem seems to be climate-driven, there remain significant gaps of knowledge in the understanding of the complexity of malaria transmission, which have motivated attempts to develop a comprehensive model.The mathematical tool was applied to represent Plasmodium falciparum malaria transmission in two endemic-areas. Entomological exogenous variables were estimated through field campaigns and laboratory experiments. Availability of breeding places was included towards representing fluctuations in vector densities. Diverse scenarios, sensitivity analyses and instabilities cases were considered during experimentation-validation process.Correlation coefficients and mean square errors between observed and modelled incidences reached 0.897-0.668 (P > 0.95) and 0.0002-0.0005, respectively. Temperature became the most relevant climatic parameter driving the final incidence. Accordingly, malaria outbreaks are possible during the favourable epochs following the onset of El Niño warm events. Sporogonic and gonotrophic cycles showed to be the entomological key-variables controlling the transmission potential of mosquitoes' population. Simulation results also showed that seasonality of vector density becomes an important factor towards understanding disease transmission.The model constitutes a promising tool to deepen the understanding of the multiple interactions related to malaria transmission conducive to outbreaks. In the foreseeable future it could be implemented as a tool to diagnose possible dynamical patterns of malaria incidence under several scenarios, as well as a decision-making tool for the early detection and control of outbreaks. The model will be also able to be merged with forecasts of El Niño events to provide a National Malaria Early Warning System.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

عادت الملاريا مؤخراً إلى الظهور كعبء على الصحة العامة في كولومبيا. على الرغم من أن المشكلة تبدو مدفوعة بالمناخ، إلا أنه لا تزال هناك فجوات كبيرة في المعرفة في فهم تعقيد انتقال الملاريا، والتي حفزت المحاولات لتطوير نموذج شامل. تم تطبيق الأداة الرياضية لتمثيل انتقال الملاريا من المتصورة المنجلية في منطقتين متوطنتين. تم تقدير المتغيرات الخارجية للحشرات من خلال الحملات الميدانية والتجارب المعملية. تم تضمين توافر أماكن التكاثر من أجل تمثيل التقلبات في كثافة ناقلات الأمراض. تم النظر في سيناريوهات متنوعة وتحليلات الحساسية وحالات عدم الاستقرار أثناء عملية التحقق من صحة التجربة. بلغت معاملات الارتباط ومتوسط الأخطاء المربعة بين الحوادث المرصودة والمنمذجة 0.897-0.668 (P > 0.95) و 0.0002-0.0005 على التوالي. أصبحت درجة الحرارة هي المتغير المناخي الأكثر صلة الذي يؤدي إلى الحدوث النهائي. وفقًا لذلك، من الممكن تفشي الملاريا خلال الفترات المواتية التي أعقبت بداية الأحداث الدافئة لظاهرة النينيو. أظهرت الدورات البوغية والتغذية البنية أنها المتغيرات الرئيسية للحشرات التي تتحكم في إمكانات انتقال البعوض. أظهرت نتائج المحاكاة أيضًا أن موسمية كثافة النواقل تصبح عاملاً مهمًا نحو فهم انتقال المرض. يشكل النموذج أداة واعدة لتعميق فهم التفاعلات المتعددة المتعلقة بانتقال الملاريا التي تؤدي إلى تفشي المرض. في المستقبل المنظور، يمكن تنفيذه كأداة لتشخيص الأنماط الديناميكية المحتملة للإصابة بالملاريا في إطار عدة سيناريوهات، وكذلك كأداة لصنع القرار للكشف المبكر عن تفشي المرض ومكافحته. كما سيتم دمج النموذج مع توقعات أحداث النينيو لتوفير نظام وطني للإنذار المبكر بالملاريا.

Translated Description (French)

Le paludisme est récemment réapparu comme un fardeau pour la santé publique en Colombie. Bien que le problème semble être lié au climat, il subsiste d'importantes lacunes dans la compréhension de la complexité de la transmission du paludisme, ce qui a motivé les tentatives de développement d'un modèle complet. L'outil mathématique a été appliqué pour représenter la transmission du paludisme à Plasmodium falciparum dans deux zones endémiques. Les variables exogènes entomologiques ont été estimées à travers des campagnes de terrain et des expériences de laboratoire. La disponibilité des lieux de reproduction a été incluse pour représenter les fluctuations des densités de vecteurs. Divers scénarios, analyses de sensibilité et cas d'instabilité ont été pris en compte au cours du processus de validation de l'expérimentation. Les coefficients de corrélation et les erreurs quadratiques moyennes entre les incidences observées et modélisées ont atteint 0,897-0,668 (P > 0,95) et 0,0002-0,0005, respectivement. La température est devenue le paramètre climatique le plus pertinent déterminant l'incidence finale. En conséquence, des épidémies de paludisme sont possibles pendant les époques favorables qui suivent le début des événements chauds d'El Niño. Les cycles sporogoniques et gonotrophes se sont révélés être les variables clés entomologiques contrôlant le potentiel de transmission de la population de moustiques. Les résultats de la simulation ont également montré que la saisonnalité de la densité des vecteurs devient un facteur important pour comprendre la transmission de la maladie. Le modèle constitue un outil prometteur pour approfondir la compréhension des multiples interactions liées à la transmission du paludisme qui favorisent les épidémies. Dans un avenir prévisible, il pourrait être mis en œuvre en tant qu'outil pour diagnostiquer d'éventuels modèles dynamiques d'incidence du paludisme dans plusieurs scénarios, ainsi qu'en tant qu'outil de prise de décision pour la détection précoce et le contrôle des épidémies. Le modèle pourra également être fusionné avec les prévisions d'événements El Niño pour fournir un système national d'alerte précoce au paludisme.

Translated Description (Spanish)

La malaria ha resurgido recientemente como una carga de salud pública en Colombia. Aunque el problema parece estar impulsado por el clima, sigue habiendo importantes lagunas de conocimiento en la comprensión de la complejidad de la transmisión de la malaria, lo que ha motivado los intentos de desarrollar un modelo integral. La herramienta matemática se aplicó para representar la transmisión de la malaria por Plasmodium falciparum en dos áreas endémicas. Las variables exógenas entomológicas se estimaron a través de campañas de campo y experimentos de laboratorio. Se incluyó la disponibilidad de lugares de reproducción para representar las fluctuaciones en las densidades de los vectores. Se consideraron diversos escenarios, análisis de sensibilidad y casos de inestabilidades durante el proceso de experimentación-validación. Los coeficientes de correlación y los errores cuadráticos medios entre las incidencias observadas y modeladas alcanzaron 0,897-0,668 (P > 0,95) y 0,0002-0,0005, respectivamente. La temperatura se convirtió en el parámetro climático más relevante que impulsó la incidencia final. En consecuencia, los brotes de malaria son posibles durante las épocas favorables posteriores al inicio de los eventos cálidos de El Niño. Los ciclos esporogónicos y gonótrofos demostraron ser las variables clave entomológicas que controlan el potencial de transmisión de la población de mosquitos. Los resultados de la simulación también mostraron que la estacionalidad de la densidad de vectores se convierte en un factor importante para comprender la transmisión de la enfermedad. El modelo constituye una herramienta prometedora para profundizar la comprensión de las múltiples interacciones relacionadas con la transmisión de la malaria que conducen a los brotes. En un futuro previsible podría implementarse como una herramienta para diagnosticar posibles patrones dinámicos de incidencia de malaria bajo varios escenarios, así como una herramienta de toma de decisiones para la detección precoz y control de brotes. El modelo también podrá fusionarse con pronósticos de eventos de El Niño para proporcionar un Sistema Nacional de Alerta Temprana de Malaria.

Files

1475-2875-5-66.pdf

Files (2.1 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:f2003b4ac549a7fb70ea338682c16b6e
2.1 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
نمذجة التفاعلات الحشرية المناخية لانتقال الملاريا بالمتصورة المنجلية في منطقتين مستوطنتين في كولومبيا: المساهمات في النظام الوطني للإنذار المبكر بالملاريا
Translated title (French)
Modélisation des interactions entomologiques-climatiques de la transmission du paludisme à Plasmodium falciparum dans deux régions endémiques colombiennes : contributions à un système national d'alerte précoce du paludisme
Translated title (Spanish)
Modelización de las interacciones entomológicas-climáticas de la transmisión de la malaria por Plasmodium falciparum en dos regiones endémicas colombianas: contribuciones a un Sistema Nacional de Alerta Temprana de la Malaria

Identifiers

Other
https://openalex.org/W2100023091
DOI
10.1186/1475-2875-5-66

Is supplement to
https://openalex.org/W597198627 (Other)
https://openalex.org/W591455995 (Other)
https://openalex.org/W3210425187 (Other)
https://openalex.org/W3196771338 (Other)
https://openalex.org/W2578830243 (Other)
https://openalex.org/W2502021263 (Other)
https://openalex.org/W2423052876 (Other)
https://openalex.org/W2333003367 (Other)
https://openalex.org/W2231588071 (Other)
https://openalex.org/W1584944157 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Colombia

References

  • https://openalex.org/W1485667854
  • https://openalex.org/W1515170858
  • https://openalex.org/W1576491527
  • https://openalex.org/W1734689372
  • https://openalex.org/W1987053612
  • https://openalex.org/W1997072532
  • https://openalex.org/W2016497492
  • https://openalex.org/W2028036334
  • https://openalex.org/W2037231407
  • https://openalex.org/W2037489322
  • https://openalex.org/W2038090279
  • https://openalex.org/W2047916643
  • https://openalex.org/W2067900965
  • https://openalex.org/W2081617358
  • https://openalex.org/W2097830179
  • https://openalex.org/W2132932824
  • https://openalex.org/W2413064596
  • https://openalex.org/W245014014
  • https://openalex.org/W2529599078
  • https://openalex.org/W3151404442
  • https://openalex.org/W4250568230
  • https://openalex.org/W4300620623
  • https://openalex.org/W56472176
  • https://openalex.org/W9073774