"escenarios de salud pública en méxico ante el cambio climático.”
TRANSCRIPT
"Escenarios de salud Pública en México ante el cambio climático.”
investigación sobre cambio climático y salud en México. Estado actual y perspectivas
Dr. Horacio Riojas RodríguezDirección de Salud Ambiental
Instituto Nacional de Salud Pública
Contenido
• Antecedentes• Estudios realizados en el México• Análisis de vulnerabilidad
– Resumen de metodologías usadas
• Agenda de investigación en cambio climático y salud
• Vinculación con planes estatales y nacionales
I. ANTECEDENTES
Modelo conceptual: Fuerzas motrices –Presión –Estado –Impacto –Respuestas
Fuente: PNUMA, 2010
Biodiversidad
CambioClimático
Desertificación
•Cambios nutricionales•Regulación de enfermedades• Productos medicinales• Purificación de agua
•Eventso extremos•Olas de calor, contaminaciónDel aireMalnutricion•Enfermedades/agua/•alimentos• ETVs
•Escacez de agua•Agroecosistemas•Seguridad alimentaria•Inundaciones
Salud, biodiversidadY Cambio Climático
Salud humana
Source: Corvalan, WHO, 2006
Impactos del cambio y la variabilidad en la salud humana
FUENTE: IPCC 2007
Condiciones del Sistema de Salud
Impactos en SaludCambio Climático
Perturbaciones Sociales y Económicas
Exposiciones Directas
Condiciones Ambientales
Modificadores
Exposiciones Indirectas
(cambios en el agua, aire y calidad alimentaria;
ecología de los vectores, ecosistemas, agricultura, industria y convenios )
Condiciones Sociales (condicionantes de la salud)
Muertes estimadas y DALYs atribuibles al cambio climático en el 2000 y 2030
Floods
Malaria
Diarrhoea
Malnutrition
020406080100120 0 2 4 6 8 10Defunciones (miles) DALYs (millones)
2000 2030
Actualmente(2000)
Futuro(2030)
Inundaciones
Malaria
Diarrea
Desnutrición
Fuente: WHO, 2004: Global Burden of Disease
Cambio climático y salud humanaEl contexto en México
• México:– 2 millones de kilómetros cuadrados– 118 millones de habitantes– 70% de población urbana – Grandes ciudades y megaciudades– Litorales en el Golfo y en el Pacífico– Pérdida de Biodiversidad
• Transición epidemiológica desigual• Diferencias significativas en las condiciones de
vulnerabilidad social y ambiental
Riesgos a la salud asociados al cambio climático
• Olas de calor• Enfermedades trasmitidas por
vectores• Contaminación atmosférica• Eventos hidrometeorológicos
extremos• Enfermedades diarreicas• Seguridad alimentaria
Resumen de los efectos conocidos del tiempo y clima
Impactos en la Salud Efectos conocidos en tiempo y clima
Mortalidad por causas respiratorias y mortalidad cardiovascular por golpe de calor
• Incrementos en la mortalidad a corto plazo durante las olas de calor
Rinitis alérgica • El clima afecta a la distribución, la estacionalidad y la producción de aero alérgenos
Mortalidad y enfermedades respiratorias y cardiovasculares
• El clima afecta a las concentraciones de contaminantes atmosféricos nocivos
Muertes y lesiones • Inundaciones, deslizamientos de la Tierra y tormentas de viento como causantes de muertes y lesiones
Enfermedades infecciosas y trastornos mentales
• Las inundaciones interrumpen el suministro de agua • Las inundaciones pueden proporcionar sitios de
reproducción de los mosquitos vectores y dar lugar a brotes de enfermedades
• Las inundaciones pueden aumentar el estrés postraumático
Resumen de los efectos conocidos del tiempo y clima
Impactos en la Salud Efectos conocidos en tiempo y clima
El hambre, la malnutrición • La sequía reduce la disponibilidad de agua para la higiene
• La sequía aumenta el riesgo de incendios forestales• La sequía reduce la disponibilidad de alimentos en
las poblaciones que dependen en gran medida de la productividad agrícola y/o los hogares económicamente débiles
Mosquitos, enfermedades transmitidas por garrapatas y roedores (como la malaria, el dengue, la encefalitis transmitida por garrapatas y las enfermedades de Lyme)
• Las altas temperaturas acortan el tiempo de desarrollo de patógenos en vectores yaumentan el potencial de transmisión a los seres humanos
• Cada especie de vector tiene condiciones específicas de clima (temperatura y humedad) necesarias para ser lo suficientemente abundante para mantener la transmisión
Resumen de los efectos conocidos del tiempo y clima
Impactos en la Salud Efectos conocidos en tiempo y clima
Enfermedades transmitidas por el agua y los alimentos
• La supervivencia de los organismos que causan enfermedades está relacionada con la temperatura
• Las condiciones climáticas afectan la disponibilidad y calidad del agua
• Las precipitaciones extremas pueden afectar el transporte de organismos causantes de enfermedades en el aguasuministrada
ESTUDIOS REALIZADOS EN MEXICO
ProyeccionesEstudios Retrospectivos
Impacto de la variabilidad climática sobre el dengue en municipios de Veracruz
Escenarios de riesgo en salud asociados al cambio climático en la región Olmeca de Veracruz
Escenarios de cambio climático para evaluar sus posibles impactos en la salud en territorio mexicano
Caracterización de la vulnerabilidad asociada al cambio climático en México y sus efectos locales en salud
Análisis Estatal Análisis Municipal Análisis por regiones ecológicas, cuencas hidrológicas
Impacto de la variabilidad climática sobre el paludismo en municipios de Chiapas
Efecto de la temperatura y su interacción con el ozono sobre las admisiones hospitalarias en la Ciudad de México de 1998 al 2007: grupos poblacionales vulnerables
Vulnerabilidad e impactos potenciales en salud ante escenarios regionales de cambio climático en México
Estudio diagnostico sobre los efectos del cambio climático en la salud humana en la población en México
Impacto de la variabilidad y el cambio climático en la salud humana en Centroamérica: estado del arte
Estudios de cambio climático y salud
Impacto de estos estudios
1. Sustento para la incorporación de los temas de salud en el Programa Nacional de Adaptación al Cambio Climático
2. Apoyo para programas estatales de adaptación (Veracruz, Morelos, Chiapas)
3. Incorporación del tema de cambio climático en la agenda de investigación del sector salud
4. Desarrollo de programas de capacitación sobre cambio climático en los programas de enseñanza
5. Aportaciones para los reportes del IPCC
• Golpes de calor en Estados con temperaturas extremas
• Estudios de mortalidad asociada el incremento de temperatura
• Infecciones respiratorias agudas en ciudades con problemas de contaminación atmosférica: Caso Ciudad de México
Morbi‐mortalidad relacionadas
con cambios en la temperatura
Temperatura y contaminantes atmosféricos
Coeficientes de correlación Pearson¿ Está el incremento de ozono asociado con incremento en la
temperatura?
Correlaciones positivas para temperatura y O3 / PM10
Freitas, 2010
Época Húmeda Jun-Oct
Lag
% d
e ca
mbi
o en
el R
iesg
o-5
05
10
0 1 2 3 4 5
Época seca cálida Mar-May
Lag0 1 2 3 4 5
Época seca fría Nov-Dic
Lag0 1 2 3 4 5
-0.95
-1.37
-0.46
-0.154.96
5.83
6.39
5.73
2.60
2.49
2.16
1.66
% RISK CH
ANGE
* Ajustado por O3, PM10 y humedad relativa
Riesgo AcumuladoEnfermedades respiratorias para todas las edades (Periodo 2000‐2002)
Las admisiones hospitalarias se incrementaron alrededor de 6% por cada 1°C de incremento durante la época cálida seca (Marzo a mayo) en población general
(todas las edades)
Efecto de la temperatura y su interacción con el ozono sobre las admisiones
hospitalarias en la Ciudad de México
Época húmedaJunio‐Octubre
Época seca cálidaMarzo‐Mayo
Época seca fríaNoviembre‐Febrero
Efecto de la temperatura y su interacción con el ozono sobre las admisiones
hospitalarias, en la Ciudad de México Riesgo acumulado
Enfermedades respiratorias niños menores de 5 años (Periodo 2000‐2002)
Época Húmeda Jun-Oct
Lag
% d
e ca
mbi
o en
el R
iesg
o
-50
510
0 1 2 3 4 5
Época seca cálida Mar-May
Lag0 1 2 3 4 5
Época seca fría Nov-Dic
Lag0 1 2 3 4 5
‐1.41
‐1.94
‐1.04
‐1.17 5.38
6.24
7.57
6.34
2.1
1.9
1.69
0.81
% RISK CH
ANGE
Las admisiones hospitalarias se incrementaron alrededor de 7.5% por cada 1°C de incremento durante la época cálida seca (Marzo a mayo) en población infantil (< 5
años)
Época húmedaJunio‐Octubre
Época seca cálidaMarzo‐Mayo
Época seca fríaNoviembre‐Febrero
* Ajustado por O3, PM10 y humedad relativa
• Dengue en Veracruz, México
• Dengue en la Región Olmeca
• Paludismo en Chiapas, México
Variabilidad climática y
Enfermedades transmitidas por vector
Temperatura superficial del mar y Casos semanales de dengue, San Andrés Tuxtla
2426
2830
TSM
020
4060
8010
0C
asos
sem
anal
es d
e de
ngue
1995w1 1998w1 2001w1 2004w1Fecha...
Casos semanales de dengue TSM
Fuente: Hurtado‐ Díaz, 2007
Temperatura superficial del mar y Casos semanales de dengue Veracruz
2426
2830
TSM
050
100
150
200
Cas
os s
eman
ales
de
deng
ue
1995w1 1998w1 2001w1 2004w1Fecha...
Casos semanales de dengue TSMFuente: Hurtado‐ Díaz, 2007
Coeficientes ajustados entre el ln de casos semanales de dengue y variables climáticas
Variable climática β CI95%
Temperatura (oC) 0.048 (0.003, 0.072)
Pp (cm3¨)* 0.002 (0.001, 0.002)
SST (oC)** 0.425 (0.198, 0.722)
Existe un incremento de 42% de los casos semanales de dengue cuando se eleva la temperatura superficial del mar 1oC con un rezago de 20 semanas, la temperatura mínima 1°C de la misma semana y la precipitación pluvial 1
cm 2 semanas antes.
*Pp: 2 lag 2 semanas**SST: lag 20 semanas
2. Impacto de la variabilidad climática sobre el dengue en municipios de Veracruz
Casos mensuales de dengue y TSM (1985-2007)
La tasa de incidencia o el riesgo de infección de dengue esmayor durante los eventos El Niño y en la estación cálida yhúmeda.
Fuente: Colón‐González FJ et al (2011).
Temperatura Mínima (°C) Precipitación(mm)
Temperatura superficial del mar(°C)
MUNICIPIO Lag RR IC 95% Lag RR IC 95% Lag RR IC 95%
ACAYUCAN2 1.025 0.871,1.206 0 1.009 1.000,1.018 20 1.669 1.119,2.491
COATZACOALCOS0 1.036 0.915,1.173 0 0.996 0.992,1.000 0 1.807 1.478,2.210
COSOLEACAQUE0 0.977 0.790,1.209 2 1.000 0.992,1.008 16 1.066 0.717,1.585
CHINAMECA0 0.989 0.716,1.366 3 0.997 0.978,1.015 20 1.303 0.716,2.368
LAS CHOAPAS1 0.897 0.623,1.292 3 1.005 0.998,1.013 16 1.523 0.812,2.857
JESUS CARRANZA0 1.159 0.846,1.588 3 0.991 0.975,1.006 20 1.271 0.569,2.836
MECAYAPAN1 2.026 1.244,3.299 3 0.998 0.982,1.014 0 3.489 1.826,6.664
MINATITLAN0 1.092 0.899,1.326 3 0.995 0.990,1.001 19 0.876 0.579,1.326
NANCHITAL0 0.955 0.758,1.204 3 1.000 0.992,1.008 16 1.941 1.213,3.107
SOTEAPAN0 0.618 0.300,1.276 3 1.000 0.977,1.025 20 0.699 0.206,2.368
Riesgo Relativo de casos semanales de dengue en Municipios de la Región Olmeca 1999 – 2005
Temperatura superficial del mar y Casossemanales de paludismo, Pantelho y Chenalho
2426
2830
TSM
05
1015
20Casos de
malaria
1990w1 1992w1 1994w1 1996w1 1998w1 2000w1 2002w1 2004w1fecha...
Casos de malaria TSM
Fuente: Riojas‐Rodríguez, 2007
Coeficientes ajustados entre el Ln (casos semanales de malaria) y variables climáticas
Variable climática β CI95% p
Temperatura (oC) 0.0925 (‐0.0010, 0.1860) 0.053
Pp (cm3) 0.0093 (0.0037, 0.150) 0.001
SST (oC) 0.4175 (‐0.206, 0.8556) 0.062
Impacto de la variabilidad climática sobre la paludismo en municipios de Chiapas
Existe un incremento de 41% de los casos semanales de paludismo cuando se eleva la temperatura superficial del mar 1oC con un rezago de 10 semanas, la temperatura mínima 1°C de la misma
semana y la precipitación pluvial 1 cm 3 semanas antes.
*Pp: 2 lag 3 semanas**SST: lag 10 semanas
Jurisdicciones Sanitarias
Unidad administrativa regional conformada con base en criterios demográficos, epidemiológicos, geográficos, políticos y sociales.
Instancia básicas para la operación de los servicios y programas de salud.
Agrupa a municipios rurales y urbanos.
Jurisdicciones con mayor número de casos en el 2011
Jurisdicciones con mayor número de casos en el 2012
Escenarios de Cambio ClimáticoTemperatura
ECHAM Mayo 2030
Indicado
r: Distrib
ución de
las e
species de
l vector
DENGUE
Escenarios de Cambio ClimáticoTemperatura
ENSAMBLE Septiembre 2030
Indicado
r: Distrib
ución de
las e
species de
l vector
Nicho EcológicoVector trasmisor
del dengue
0 msnm regiones costeras
5,610 msnm volcán Pico de OrizabaIndicado
r: Distrib
ución de
las e
species de
l vector
Esquema general de atributos, nichos potenciales de dengue por CUENCAS HIDROGRAFICAS
Evaluación del peligro potencial de presencia de dengue
por cuenca hidrográfica
Evaluación preliminar con atributos de valores absolutos al tamaño y población de las cuencas
• Definir las funciones de valor de los atributos
• Incorporar variables climáticas• Incorporar distribución con base al
nicho ecológico• Registro nacional de incidencia de
dengue
AlacranesAntecedentes
1500 especies agrupadas en 18 familias. La familia Buthidae (la más grande, con 80 géneros y más de 800 especies)
incluye los de mayor importancia clínica. El tamaño varía de algunos milímetros hasta 15 cm. No existe relación entre el tamaño y el peligro de la especie.
Normalmente, son de hábitos nocturnos y permaneces escondidos duranteel día: Debajo de rocas, materia vegetal, en madrigueras, escondites, o en la
ropa. Tienen una tolerancia muy alta a temperaturas elevadas, pero pueden vivir
en temperatura frías.
Alacranes alrededor del mundo.
*por 100,000 habitantes Chippaux y Goiffon, 2008
Regiones con alacranismo Picadura Estimadas Muertes estimadas Incidencia* Mortalidad*
Norte de África 260,000 630 222.93 0.52
Sahel Africano 61,500 570 37.96 0.35
Sureste de África 79,000 245 94.05 0.29
Oriente /Medio Orientes 121,500 796 77.15 0.42
Asia 250,000 645 19.76 0.05
México 250,000 75 233.64 0.07
Cuenca del Amazonas 17,500 20 22.15 0.03
Sudamérica 36,000 110 16.36 0.05
Total 1,075,500 3,091 52.59 0.14
La picadura de alacrán es un problema de salud importante en el mundo, con 1,075,500 picaduras por año.
Especies de alacranes en México.
Fuente: Dehesa‐Dávila y Possani, 1994; Beutelspacher, 2000; Fet, et al., 2000
De las 170 especies que existen en México, 11 representan un peligro a la población por su toxicidad, resaltando el género Centruroides:
C. noxius
C. suffusus
C. limpidus limpidus
C. limpidus tecomanus
C. elegans
¿Por qué nos interesa la picadura de alacrán en Morelos?
Fuente: SSA 2002‐2010
• Porque es la quinta causa de morbilidad en el estado y es el tercer estado del país con mayor incidencia de picaduras de alacrán.
• 1,778 picaduras por cada 100,000 habitantes, entre 2002 and 2010 .
Factores que influencian la morbilidad por picadura de alacrán.
Fuentes: Polis, 1980; Bradley, 1988; Araujo et al., 2010; Nime et al., 2013
Factores abióticos: Temperatura de la superficie: los alacranes son más
activos en los meses de altas temperaturas.Precipitación: la actividad de los alacrane spuede
incrementarse o disminuir en temporadas de lluvias.
Factores Bióticos: el incremento en el número de presas y crías de alacrán incrementa su actividad.
Factores socioeconómicos: población rural o urbana, su tamaño y la accesibilidad a servicios médicos.
Incidencia de las picaduras de alacrán, temperaturas máxima y mínima en la región semicálida de Morelos,
México.
Incidencia de las picaduras de alacrán, temperaturas máxima y mínima en la región cálida de Morelos,
México.
Cuáles son los efectos de las variables climatológicas sobre la incidencia de
picadura de alacrán en México?
Temperatura Mínima(°C)
Región climática Lag TI IC 95%
Fría 0 1.23 1.06 1.43
Semicálida 0 1.13 1.12 1.15
Cálida 0 1.10 1.09 1.11
Tasa de incidencias de casos semanales de picadura de alacrán por región. Morelos, México. 1998 – 2007*
*Modelos ajustados por precipitación, analfabetismo, casa con piso de tierra
ANALISIS DE LA VULNERABILIDAD EN SALUD
Esquema de las relaciones entre la vulnerabilidad, la capacidad de adaptación y el impacto potencial para la salud
3er momento
2º momento
1er. momento
VULNERABILIDAD ACTUAL
SensibilidadExposición – efectoCaracterísticas de la población
Exposición
Adaptación de referencia
CAPACIDAD DE ADAPTACIÓN
IMPACTOS POTENCIALES A FUTURO
Adaptación
Evitables
Inevitables
Ebi, próxim
a pu
blicación
Capacidad de afrontar
La vulnerabilidad ambiental está relacionada con el entorno físico y social o el entorno en el que un individuo pueden encontrarse
La vulnerabilidad social es resultado de las desigualdades sociales, las características de las comunidades y el entorno
construido, es decir, son los factores sociales que influyen en la susceptibilidad de un individuo o grupo de individuos al daño.
Resiliencia
Vulnerabilidad frente al cambio climático
La vulnerabilidad individual se refiere a aquellos factores propios del individuo
Vuln
era
bilid
ad
Am
bie
nta
lV
uln
era
bilid
ad
Indiv
idual
Vuln
era
bilid
ad
Socia
l
EDAsGolpe de Calor IRAs AlacranismoDengue
Vuln
era
bilid
ad
Am
bie
nta
lV
uln
era
bilid
ad
Indiv
idual
Resiliencia, respuesta social
Vuln
era
bilid
ad
Socia
l
• Edad• Género• Enfermedades previas • Uso de medicamentos
• Edad• Desnutrición• Inmunodefi-ciencia• Lactancia materna • Edad de la madre• BPN
• Edad• Hábito tabáquico
• Inmunidad • Edad• Género• Condiciones de salud
• Condiciones de la vivienda• Bajo nivel socioeconómico• Ocupación• Alcoholismo
• Agua entubada• Excusado• Escolaridad materna
•Hacinamiento• Bajo nivel socioeconó-mico• Escolaridad de los padres
• Manejo de agua• Migración
• Condiciones de la vivienda• Acceso a los servicios de salud• Higiene púbilica
• Temperatura umbral •Días consecutivos con temperaturas inhabituales • Ecosistema urbano
• Temperatura• Precipitación
• Temperatura• Humedad •Contamina-ción tmosfé-rica
• Temperatura•Precipitación• Altitud •Uso de suelo• Ecosistema urbano
• Temperatura• Precipitación
Muertes Por EHM
• Condiciones de salud
• Condiciones de la vivienda• Deterioro de infraestructura•Crecimiento poblacional•Asentamientos irregulares
• Cambio de uso de suelo• Deforestación • Efectos acumulados por procesos de deterioro ambiental
Vulnerabilidad en salud frente al cambio climático
• Mejora de infraestructura •Protección civil•Sistema de Salud
•Activación de alertas tempranas•Aislamiento térmico•Climatización•Vigilancia epidemiológica
• Refrigeración de alimentos•Higiene alimentaria
• Planeación urbana•Reducción de GEI • Mejora de calidad del aire•Vigilancia Epidemiológica
• Eliminación de focos de agua estancada •Control del vector• Mosquiteros• Eliminación de cacharros
•limpieza periódica y minuciosa • Tapar puertas y ventanas al exterior
VULNERABILIDAD EN SALUD Y ESCENARIOS DE CAMBIO
CLIMATICO
CLIMA:Downscaling
Se generaron proyecciones de cambioclimático regionalizadas para México,a partir de la reducción de escala delos resultados de los Modelos deCirculación General (MCG) utilizadosen el Cuarto Reporte de Evaluacióndel Panel Intergubernamental sobreel Cambio Climático (PICC).En dicha regionalización se aplicó unmétodo estadístico, mediante laHerramienta de Predictibilidad delClima del Instituto Internacional parala Investigación del Clima y laSociedad, de Estados Unidos.Climate Predictability Tool (CPT) quepermite relacionar patrones de granescala con condiciones regionales delclima.La llamada CPT aprovecha la física delos modelos de circulación generalreduciendo su escala espacialmediante esquemas estadísticos
Razón de Tasas de Incidencia de Enfermedad Diarreico Aguda, bajo tres MCG: a)ECHAM, b)
GFDL. Septiembre
a) b)
INCREMENTOS EN LAS TASAS DE INCIDENCIA ATRIBUIBLES AL CAMBIO CLIMATICO
Fórmula:Razón de Tasas= Tasa proyectada para EDA en el 2030 / Tasa basal 98‐05(EDA)Tasa proyectada de EDA al 2030 = Casos proyectados EDA para el 2030 / población estimada para el 2030 * 100,000Casos proyectados EDA 2030 = Casos esperados de EDA + (Casos esperados de EDA x Factor de temperatura para EDA x cada °C de incremento en la temperatura)+ (Casos esperados de EDA x Factor de precipitación para EDA x cada 10 mm de incremento en la precipitación)Casos esperados = Tasa basal * Población al 2030 /100,000 habitantes.
*Todo lo anterior calculado para el mes de Septiembre
Fórmulas
• Casos proyectados 2030 (CP) = CE + (CE x Factor de temperatura xcada °C de incremento en la temperatura) + (CE x Factor de precipitación x cada10 mm de incremento en la precipitación) + (CE x Factor de rezago social xcambio en una unidad porcentual de la variable de Rezago social)
• Casos esperados (CE) = Tasa basal * Población al 2030 /100,000habitantes
• Tasa proyectada al 2030 = CP / población al 2030 * 100,000
• Razón de Tasas= Tasa proyectada para el 2030 / Tasa basal
Este factor ponderador depende del evento en salud y de la variable de rezago asociada con él
Factores ponderadores climáticos ValorFactor ponderador para dengue temperatura
Factor ponderador para dengue precipitación
0.04
0.002Factor ponderador para EDA temperatura
Factor ponderador para EDA precipitación
0.05
0.005Factor ponderador para Mortalidad por EDAtemperatura
Factor ponderador para Mortalidad por EDAprecipitación
0.05
0.005
Nota: El factor ponderador de temperatura indica el cambio por un grado centígrado en elincremento de temperatura proyectado al 2030 y el factor ponderador de precipitación indica elcambio por 10 mm en el incremento de precipitación proyectado al 2030, ambos bajo los tresMCG. El factor proviene de la revisión de estudios epidemilógicos (Hashizume, Hurtado,Chuckley)
Factores ponderadores para variables climáticas
Año Región % de incremento Año2020 Australia 3 ‐ 5 % McMichael, 20032030 Global 3 % Ebi, 20082030 México 5% INSP, 20092050 Australia 5 ‐ 18 % McMichael, 2003
Casos estimados adicionales de infección diarreica aguda bajo futuras proyecciones climáticas y comparación con otras estimaciones
Estimación de casos infección diarreica aguda atribuidos al cambio climático en el 2030 en México
Considerando la temperatura, precipitación
Nota: El factor de ajuste para dengue es obtenido de la literatura (Mena et al., 2011), que resulta similar al obtenido a través de modelarPoisson con la incidencia nacional de dengue en México en el periodo 99‐05 y considerando la variable de analfabetismo. Los factores de ajustepara EDA son los estimadores encontrados en la literatura para las variables de porcentaje de la población sin agua y sin excusado (Tumwine etal. 2002).Finalmente los factores de ajuste para mortalidad por EDA se obtuvieron modelando a través de regresión Poisson las variables sin excusado ysin agua de manera continua, es decir por cada cambio en una unidad porcentual en la variable de porcentaje de viviendas que reportan notener agua se incrementan en 1% las muertes por EDA, y 2% de incremento por cada cambio porcentual en la variable porcentaje de lapoblación sin excusado .
Factores de rezago social Valor
Factor de ajuste para dengue (analfabetismo) 0.06
Factor de ajuste para EDA (sin agua)Factor de ajuste para EDA (sin excusado)
0.430.70
Factor de ajuste para Mortalidad por EDA (sin agua)Factor de ajuste para Mortalidad por EDA (sin excusado)
0.010.02
Factores ponderadores para variables de rezago social
1.00
ESCE
NAR
IO A2
INFECC
IÓN DIARR
EICA
AGUDA
CONCLUSIONES
• México cuenta con una diversidad de vulnerabilidades frente a la variabilidad y cambio climático debido a:– Su perfil epidemiológico y demográfico– La presencia de regiones con diferencias
de vulnerabilidad para diferentes indicadores de salud
– La falta del preparación del propio sector y la falta de integración con otros sectores
CONCLUSIONES
• Desarrollar y evaluar estrategias deadaptación e intervenciones parareducir los riesgos presentes yprobables riesgos futuros de la saludfrente al cambio climático.
• Coordinar el desarrollo de políticasen salud y programas a nivel local yregional (Nacional e Internacional).
PERSPECTIVAS
En el 2009, la Asamblea Mundial de la Salud aprobó un nuevo plan de trabajo sobre cambio climático y salud. Este plan de trabajo incluye los siguientes puntos:
Promoción: incrementar la conciencia sobre el cambio climático y cómo este representa una amenaza fundamental para la salud humana.
Alianzas: coordinar con organismos asociados dentro del sistema de las Naciones Unidas, y asegurar que la salud está representada de manera apropiada en la agenda de cambio climático.
Ciencia y Evidencia: coordinar revisiones sistemáticas de evidencia científica sobre la relación entre cambio climático y salud, así como desarrollar una agenda de investigación global.
Fortalecimiento de los sistemas de salud: fortalecer a los países en la evaluación de su vulnerabilidad en términos de salud y promover el desarrollo de capacidades para reducir la vulnerabilidad a los efectos en la salud ocasionados por el cambio climático
PERSPECTIVAS
• Incorporar las variables climáticas al sistema de vigilancia
• Fortalecer los Programas Estatales de Cambio Climático (PECC) con indicadores epidemiológicos
ContenidoObjetivo general de la estrategia del sector salud frente al cambio climático
Identificar las amenazas, vulnerabilidades y losrecursos disponibles del sector salud paraenfrentar el impacto de cambio climático a fin deplanear, desarrollar y poner en marcha planes derespuesta en salud pública.
ContenidoLíneas de acción del Sector Salud
Fortalecer la capacidad de investigación en salud sobre los potenciales efectos del cambio climático.
Identificar indicadores de salud a los que se debe de dar seguimiento ante eventos / fenómenos / cambios climáticos.
Mejorar el seguimiento de los indicadores de salud actuales asociados a cambios climáticos (vigilancia epidemiológica) observando su tendencia así como cualquier cambio considerable que ponga en evidencia los efectos del cambio climático sobre la salud.
Identificar las variables climáticas que puedan ser incorporadas a la vigilancia epidemiológica para los eventos en salud sensibles a los cambios en el clima.
Desarrollar escenarios de potenciales impactos al cambio climático para identificar necesidades de infraestructura de salud y de personal.
Identificar las zonas vulnerables al cambio climático o con mayores riesgos de salud
ContenidoLíneas de acción del Sector Salud
Estimular y ampliar la capacidad técnica de los profesionales del sector salud con respecto al tema salud - cambio climático. Fomentar la formación de recursos humanos a fin de ampliar el
conocimiento sobre los impactos del cambio climático en la salud humana.
Sensibilizar los profesionales de los sistemas de salud sobre el cambio climático y la necesidad de adaptación a este fenómeno.
Fortalecer las capacidades del personal de salud para abordar la prevención y la atención de los efectos adversos causados por el cambio climático.
Establecer protocolos con criterios para la adaptación ante contingencias y otras necesidades del sector salud.
ContenidoLíneas de acción del Sector Salud
Fortalecer la capacidad del sistema de salud pública para hacer frente a las amenazas que plantea el cambio climático.
Llevar a cabo una evaluación económica de las medidas preventivas, la infraestructura y las necesidades de personal.
Adaptar los sistemas de control y planes de emergencia, incluyendo las prácticas de gestión de riesgos ante los posibles efectos del cambio climático en la salud.
Desarrollar sistemas de alerta temprana y difundir el pronóstico del tiempo para los gerentes de salud a fin de mejorar la preparación y la respuesta.
Coordinar las intervenciones de respuesta al cambio climático en el sector de la salud interactuando con otros sectores con el fin de identificar los efectos actuales y futuros del cambio climático en la salud poblacional
COMUNIDAD DE PRACTICA VIRTUAL REGIONAL SOBRE CAMBIO CLIMATICO Y SALUD
Horacio Riojas, M. Magali Hurtado, Instituto Nacional de Salud Pública (INSP)
En este contexto surge la inquietud de desarrollar laComunidad de Práctica de Cambio Climático y Salud ,cuya moderación se llevará a cabo desde el INSP con lacolaboración del PNUMA y la OPS.
OBJETIVODesarrollar una plataforma virtual en línea para la CdPsobre Cambio Climático y Salud en la región de lasAméricas.
Moderar los temas de salud y cambio climático, a finde avanzar en el análisis de sus efectos sobre la saludhumana y desarrollar medidas de adaptación ymitigación en este sector.
CdP de CAMBIO CLIMATICO Y SALUD
SEMINARIO INTERNACIONAL DE CAMBIO CLIMATICO Y SALUD
Las recomendaciones finales del evento fueron:1) Propiciar el intercambio de información entre los países a través de una
red virtual regional.
2) Propiciar repositorios de información a través de bibliotecas virtuales o comunidades de prácticas generadas por organismos internacionales tales como la OPS/OMS y el PNUMA.
3) Movilización de recursos financieros dando prioridad a proyectos entre países.
4) 4) Mantener la realización anual del Coloquio Regional de Cambio Climático y Salud.
¿Evidencias de cambio climático?Tendencia histórica de temperatura en Veracruz (San Juan Evangelista)
1015
2025
1950m1 1960m1 1970m1 1980m1 1990m1 2000m1 2010m1ymd
30081 m3_ Fitted values
• Existe un interés en el desarrollo de politicaspúblicas basadas en resultados de estudiosmultidisciplinarios
• México tiene compromisos ante la ConvenciónMarco de las Naciones Unidas para el CambioClimático (CMNUCC)
– Comunicaciones Nacionales
Cambio climático y salud humanaEl contexto en México
Tipos cualitativos de incertidumbre
Establecidas pero
incompletas
Bien establecidas
Especulativa Explicaciones compitiendo
Alto
Alto
Bajo
Bajo
Cantidad de pruebas
Nivel de acue
rdo, con
senso
Moss & Schneider (2000)
¿Cómo se trabaja con escenarios de cambio climático para proyectar impactos?
El reto de la reducción de escala
Modelos Climáticos Integrados
En el caso de México la distancia media entre estaciones climáticas de alrededor de 50 km.
1.‐ Las columnas son: Latitud ‐ ‐ Longitud ‐ ‐Mes ‐ ‐ Año ‐ ‐ Precipitación (mm)‐ Son mallas en formato raster, no tienen proyección.‐ La resolución es de 0.5 x 0.5 grados‐ Precipitación milímetros y Temperatura Kelvin
2.‐ Para conocer la diferencia entre lo proyectado y la climatología base, sacar la diferencia entre A2_Prec y Hist_Prec.
Los Datos: clima
LAT_X LONG_Y MES AÑO VALOR13.75 242.25 1 2000 ‐999.90002413.75 242.75 1 2000 ‐999.90002413.75 243.25 1 2000 ‐999.90002413.75 243.75 1 2000 ‐999.90002413.75 244.25 1 2000 ‐999.90002413.75 244.75 1 2000 ‐999.90002413.75 245.25 1 2000 ‐999.90002413.75 245.75 1 2000 ‐999.90002413.75 246.25 1 2000 ‐999.90002413.75 246.75 1 2000 ‐999.90002413.75 247.25 1 2000 ‐999.900024
Se ocuparon datos de Precipitación y Temperatura:
*Climatología base (Históricos) de un periodo de 30 años 1970 – 1999Se obtuvo un promedio mensual del periodo 1970‐1999.Formula 30 mes / periodo 30 años 1970‐1999
*Escenario A2 proyección del 2030
Metodología para datos climáticos
La asignación de las coordenadas:es por medio de un proceso llamado join espacial, este consiste en asignar el valorde acuerdo a la coordenada de Latitud y Longitud, ejemplo.
Datos temperatura INE Arc Gis municipios (polÍgono)
lat_y Long_x A2PP_1
13.75 242.25 ‐999.900024
13.75 242.75 ‐999.900024
13.75 243.25 ‐999.900024
JOIN ESPACIAL
lat_y Long_x
Para proyectar las tasas mensuales de dengue y EDA bajo un escenario decambio climático al 2030, se siguieron los siguientes pasos:
1. Promediar los casos mensuales de 1998 al 2005 para EDA y 1999 al 2005para dengue.2. Calcular la tasa promedio mensual de incidencia de morbilidad paradengue y EDA, como escenario base (utilizando la poblacióncorrespondiente como denominador).
3. Calcular los casos esperados al 2030:Casos esperados = Tasa basal * Población al 2030 /100,000 habitantes
4.Calcular los casos proyectados en el 2030Casos proyectados dengue 2030 = Casos esperados de dengue + (Casos esperados dedengue x Factor de temperatura para dengue x cada °C de incremento en la temperatura) +(Casos esperados de dengue x Factor de precipitación para dengue x cada 10 mm deincremento en la precipitación)Casos proyectados EDA 2030 = Casos esperados de EDA + (Casos esperados de EDA x Factorde temperatura para EDA x cada °C de incremento en la temperatura) + (Casos esperadosde EDA x Factor de precipitación para EDA x cada 10 mm de incremento en laprecipitación)
Metodología para datos epidemiológicos (1)
Metodología para datos epidemiológicos (2)
5. Calcular los tasas proyectadas en el 2030Tasa proyectada de dengue al 2030 = Casos proyectados de dengue para el 2030 /población estimada para el 2030 * 100,000Tasa proyectada de EDA al 2030 = Casos proyectados EDA para el 2030 /población estimada para el 2030 * 100,000
6. Estimar la razón de tasas:Razón de Tasas= Tasa proyectada en el 2030/ Tasa basal 99-05(dengue) ó 98-05(EDA)
7. Calcular el exceso de casos:Exceso de casos = Casos proyectados (2030) – Casos esperados (2030)
Metodología para datos epidemiológicos (3)
Para hacer los cálculos considerando la vulnerabilidad a través delrezago social se siguen los pasos del 1 al 3 y:
8. Calcular los casos proyectados en el 2030 considerando lavulnerabilidad medida a través del Rezago social
Casos proyectados dengue 2030 considerando el rezago social (analfabetismo) =Casos esperados de dengue + (Casos esperados de dengue x Factor detemperatura para dengue x cada °C de incremento en la temperatura) + (Casosesperados de dengue x Factor de precipitación para dengue x cada 10 mm deincremento en la precipitación) + (Casos esperados de dengue x factor derezago social para dengue + porcentaje de analfabetismo/ 100)Casos proyectados EDA 2030 considerando el rezago social (sin agua y sinexcusado) = Casos esperados de EDA+ (Casos esperados de EDA x Factor detemperatura para EDA x cada °C de incremento en la temperatura) + (Casosesperados de EDA x Factor de precipitación para EDA x cada 10 mm deincremento en la precipitación) + (Casos esperados de EDA x factor de rezagosocial(sin agua) para EDA x % de viviendas sin agua) + (Casos esperados de EDAx factor de rezago social(sin excusado) para EDA x % de viviendas sin excusado)
Nota: Se realizan los puntos 4, 5 y 6 para evaluar tasas, razones de tasa y exceso de casos, peroconsiderando los casos proyectados al 2030 con rezago social.
Factores ponderadores climáticos ValorFactor ponderador para dengue temperatura
Factor ponderador para dengue precipitación
0.04
0.002Factor ponderador para EDA temperatura
Factor ponderador para EDA precipitación
0.05
0.005Factor ponderador para Mortalidad por EDAtemperatura
Factor ponderador para Mortalidad por EDAprecipitación
0.05
0.005
Factores ponderadores para variables climáticas utilizados en este análisis
Nota: El factor ponderador de temperatura indica el cambio por un grado centígrado en el incremento de temperatura proyectado al2030 y el factor ponderador de precipitación indica el cambio por 10 mm en el incremento de precipitación proyectado al 2030,ambos bajo los tres MCG.
Factores ponderadores para variables climáticas utilizados en este análisis
Nota: El factor de ajuste para dengue es obtenido de la literatura (Mena et al., 2011), que resulta similar al obtenido a través de modelarPoisson con la incidencia nacional de dengue en México en el periodo 99‐05 y considerando la variable de analfabetismo. Los factores de ajustepara EDA son los estimadores encontrados en la literatura para las variables de porcentaje de la población sin agua y sin excusado (Tumwine etal. 2002).Finalmente los factores de ajuste para mortalidad por EDA se obtuvieron modelando a través de regresión Poisson las variables sin excusado ysin agua de manera continua, es decir por cada cambio en una unidad porcentual en la variable de porcentaje de viviendas que reportan notener agua se incrementan en 1% las muertes por EDA, y 2% de incremento por cada cambio porcentual en la variable porcentaje de lapoblación sin excusado .
Factores de rezago social Valor
Factor de ajuste para dengue (analfabetismo) 0.06
Factor de ajuste para EDA (sin agua)Factor de ajuste para EDA (sin excusado)
0.430.70
Factor de ajuste para Mortalidad por EDA (sin agua)Factor de ajuste para Mortalidad por EDA (sin excusado)
0.010.02
Resumen de metodologías usadas
Datos de Salud a nivel Nacional
Datos Climáticos,
Hidrológicos y cuencas a
nivel Nacional
Tasas de Morbilidad Nacional (asociadas al CC) 1995 al 2007
Mapas de tasas dengue
y EDA(Escenario Base)
Mapas temáticos: precipitación, temperatura
máxima y mínima,
Mapas mensuales de Escenario A2 para el 2030:
HADLEY, ECHAM Y GFDL
Base de información científica con
artículos recientes (2000 ‐2008)
Revisión de artículos
científicos sobre eventos en salud
y variables climáticas
Factores de incremento
porcentual para temperatura y precipitación
Proyección de Número de casos esperados a nivel Nacional para el 2030 (dengue y EDA) con y sin Rezago social
Datos de proyección de la población
2030
Elaboración de atlas nacional de vulnerabilidad en salud asociada al cambio climático
Índice de Rezago social a nivel municipal
Esquema de trabajo
CLIMA:Downscaling
Se generaron proyecciones de cambioclimático regionalizadas para México,a partir de la reducción de escala delos resultados de los Modelos deCirculación General (MCG) utilizadosen el Cuarto Reporte de Evaluacióndel Panel Intergubernamental sobreel Cambio Climático (PICC).En dicha regionalización se aplicó unmétodo estadístico, mediante laHerramienta de Predictibilidad delClima del Instituto Internacional parala Investigación del Clima y laSociedad, de Estados Unidos.Climate Predictability Tool (CPT) quepermite relacionar patrones de granescala con condiciones regionales delclima.La llamada CPT aprovecha la física delos modelos de circulación generalreduciendo su escala espacialmediante esquemas estadísticos
Resumen de Metodologías usadas para estimar la carga de enfermedad atribuible al clima:
• Seleccionar escenarios (bajas o altas tasas de emisión degases de efecto invernadero, crecimiento poblacional, etc.).
• Obtener mediciones de la exposición mediante un modelo declima global que describa los cambios en las variables que sonprobables que resulten de los escenarios seleccionados, através de tiempo y espacio.
• Identificar los eventos sensibles al clima que posiblementesean causas significativas de enfermedad en la población deestudio sobre el periodo de evaluación.
• Cuantificar la relación entre clima y el evento en salud.• Relacionar la medida de exposición al modelo de clima salud
y a su vez con las proyecciones climáticas con los modeloscuantitativos para evaluar posibles cambios relativos en elevento en salud.
• Estimar la carga de enfermedad en ausencia de cambioclimático y proyectar posibles tendencias futuras en lacarga de enfermedad determinada por factores noclimáticos tal como futuras mejorías en las intervencionesen salud, etc.
• Realizar análisis espacial y temporal, el cual estima loscambios en las tasas de enfermedad o en la probabilidadde ocurrencia de la enfermedad, por cada unidad decambio en la variable climática; como por ejemplo elincremento en la incidencia de dengue por año por cada°C de incremento en la temperatura media ambiental. Locual puede utilizarse para calcular el riesgo relativo delevento en salud bajo distintos escenarios climáticos (Sarkar,2008; OMS, 2003).
Resumen de Metodologías usadas para estimar la carga de enfermedad atribuible al clima (2):