{"id":4751,"date":"2025-12-15T21:22:23","date_gmt":"2025-12-15T21:22:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.andex-rhp.org\/?p=4751"},"modified":"2025-12-15T21:22:25","modified_gmt":"2025-12-15T21:22:25","slug":"la-temperatura-de-la-superficie-del-mar-modula-los-patrones-de-leptospirosis-impulsados-por-el-nino-y-la-nina-evidencia-del-aprendizaje-automatico-causal-en-colombia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.andex-rhp.org\/?p=4751","title":{"rendered":"La temperatura de la superficie del mar modula los patrones de leptospirosis impulsados por El Ni\u00f1o y La Ni\u00f1a: Evidencia del aprendizaje autom\u00e1tico causal en Colombia"},"content":{"rendered":"\n

Por Juan David Guti\u00e9rrez*\/<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La leptospirosis es una enfermedad infecciosa transmitida de animales a humanos, frecuente en regiones tropicales y estrechamente relacionada con condiciones ambientales como la lluvia, la humedad del suelo y las inundaciones. En Colombia, donde estos factores var\u00edan fuertemente seg\u00fan los fen\u00f3menos clim\u00e1ticos, entender c\u00f3mo el clima influye en la enfermedad es clave para la salud p\u00fablica. El documento analizado estudia, de manera rigurosa, c\u00f3mo los eventos clim\u00e1ticos de El Ni\u00f1o y La Ni\u00f1a afectan la ocurrencia de casos de leptospirosis en el pa\u00eds entre 2007 y 2023, utilizando datos de todos los municipios colombianos y m\u00e9todos modernos de inferencia causal.<\/p>\n\n\n\n

El estudio combina informaci\u00f3n epidemiol\u00f3gica oficial (casos confirmados por laboratorio), datos ambientales obtenidos por sensores remotos y variables socioecon\u00f3micas, con el objetivo de estimar efectos causales, no solo asociaciones. Para ello, los autores emplean t\u00e9cnicas de causal machine learning, en particular estimadores doblemente robustos, que permiten controlar de forma m\u00e1s s\u00f3lida los factores de confusi\u00f3n y reducir sesgos t\u00edpicos de los estudios observacionales.<\/p>\n\n\n\n

Un elemento central del an\u00e1lisis es la definici\u00f3n de \u201cexceso de casos\u201d, que se refiere a cuando un municipio presenta m\u00e1s casos de leptospirosis de los esperados seg\u00fan su estructura poblacional. Este exceso se midi\u00f3 usando el \u00cdndice de Incidencia Estandarizado (SIR) y luego se transform\u00f3 en una variable binaria, facilitando el an\u00e1lisis causal. En cuanto a la exposici\u00f3n, los autores clasificaron los meses como El Ni\u00f1o, La Ni\u00f1a o Neutrales, exigiendo concordancia entre cuatro agencias clim\u00e1ticas internacionales y nacionales, lo que fortalece la validez del estudio.<\/p>\n\n\n\n

Los resultados muestran patrones relevantes y, en parte, contraintuitivos. A nivel nacional, La Ni\u00f1a se asoci\u00f3 con una reducci\u00f3n promedio del 1,2% en la probabilidad de exceso de casos, mientras que El Ni\u00f1o se asoci\u00f3 con un aumento del 7,2%, en comparaci\u00f3n con periodos Neutrales. No se encontraron diferencias claras entre El Ni\u00f1o y La Ni\u00f1a cuando se compararon directamente. Adem\u00e1s, el efecto de estos fen\u00f3menos no fue uniforme: al aumentar la temperatura superficial del mar en el Pac\u00edfico colombiano, el impacto tanto de El Ni\u00f1o como de La Ni\u00f1a tendi\u00f3 a disminuir, lo que evidencia heterogeneidad espacial y clim\u00e1tica en el efecto.<\/p>\n\n\n\n

Estos hallazgos se explican, en parte, por la diversidad clim\u00e1tica de Colombia. Regiones como la Amazon\u00eda y la Orinoqu\u00eda, que concentran municipios con alta carga de enfermedad, responden de forma distinta a El Ni\u00f1o y La Ni\u00f1a que otras zonas del pa\u00eds. As\u00ed, los promedios nacionales esconden din\u00e1micas regionales contrastantes.<\/p>\n\n\n\n

El estudio tambi\u00e9n reconoce limitaciones importantes, como el subregistro propio de los sistemas de vigilancia epidemiol\u00f3gica pasiva y la posibilidad de sesgos residuales, identificados mediante pruebas de robustez. Aun as\u00ed, el trabajo aporta evidencia novedosa al mostrar que la relaci\u00f3n entre clima y leptospirosis es compleja y no siempre sigue las expectativas tradicionales basadas solo en la lluvia.<\/p>\n\n\n\n

En conclusi\u00f3n, esta investigaci\u00f3n demuestra el valor de aplicar enfoques causales avanzados para entender enfermedades sensibles al clima. Sus resultados resaltan la necesidad de estrategias de salud p\u00fablica diferenciadas por regi\u00f3n, capaces de anticipar y mitigar los riesgos sanitarios asociados a la variabilidad clim\u00e1tica en Colombia.<\/p>\n\n\n\n

\"Gr\u00e1fico
Gr\u00e1fico ac\u00edclico dirigido (DAG) con las relaciones causales hipot\u00e9ticas entre los episodios de El Ni\u00f1o y La Ni\u00f1a (variable de exposici\u00f3n) y el exceso de casos de leptospirosis (variable de resultado).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\n\n\n\n

*Universidad de Santander, Facultad de Ciencias M\u00e9dicas y de la Salud, Instituto Masira, Bucaramanga, Colombia<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

1<\/sup>Guti\u00e9rrez, J. D., Wilches-Vega, J., Galvis-Serrano, F., Parada-Jurado, H., & Cortes-Ram\u00edrez, J. (2025). Sea surface temperature modulates El Ni\u00f1o and La Ni\u00f1a driven leptospirosis patterns: Evidence from causal machine learning in Colombia.\u00a0PLOS global public health<\/em>,\u00a05<\/em>(11), e0005238.\u00a0https:\/\/doi.org\/10.1371\/journal.pgph.0005238<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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