Predicción de la epidemia del virus respiratorio sincitial en BogotáD.C. utilizando variables climatológicas

IntroducciónEl virus respiratorio sincitial es uno de los principales causantes de mortalidad de niñosy adultos mayores en el mundo.Objetivo.Predecir la semana de inicio del brote del virus respiratorio sincitial en Bogotá utilizando variables climatológicas como variables de predicción.Materiales y métodosLas fechas de inicio de la epidemias para niños menores de cinco años correspondientes al periodo 2005-2010, fueron obtenidos para la ciudad de Bogotá D.C., Colombia. Se seleccionaron las variables climatológicas utilizando la matriz de correlación y posteriormente se construyeron 1.020 modelos resultantes de combinar las distintas variables climatológicas y modelos con distintas semanas de anticipación al inicio del brote. Adicionalmente, se seleccionaron modelos utilizando datos de los periodos de seis años (2005-2010), cuatro años (2005-2008) y dos años (2009-2010). Utilizando los clasificadores de Naïve Bayes y la curvacaracterística de operación del receptor(ROC)se logródeterminar los mejores modelos y las variables climatológicas más relevantes.ResultadosLos modelos que utilizaron el periodo de 2 años (2009-2010) y los de la semana 0, fueron los que tuvieron mejores resultados con un 52%y 60% de aciertos respectivamente. La humedad mínima fue la variable que másapareció en los mejores modelos con un 62%. Los clasificadores de Naïve Bayes permitieron establecer cuáles son los mejores modelos para predecir la semana de inicio del brote.ConclusionesLos resultados sugieren que los modelos que utilizan la humedad mínima, velocidad del viento y temperatura mínima son los que tienen el mayor potencial para ser utilizado como eficaces modelos predictivos.Palabras clave:teorema de Bayes, virus sincitialesrespiratorios, predicción, climatología, epidemias