Spatial modeling of cutaneous leishmaniasis in the Andean region of Colombia

L'objectif de cette recherche était d'identifier les facteurs de risque environnementaux de la leishmaniose cutanée (CL) en Colombie et de cartographier les municipalités à haut risque. La zone d'étude était la région andine colombienne, comprenant 715 municipalités rurales et urbaines. Nous avons utilisé 10 ans de surveillance de la CL : 2000-2009. Nous avons utilisé l'analyse spatio-temporelle - modélisation des effets aléatoires de Poisson autorégressive conditionnelle - dans un cadre bayésien pour modéliser la dépendance de l'incidence au niveau de la municipalité sur l'utilisation des terres, le climat, l'altitude et la densité de population. L'analyse spatiale bivariable a identifié les forêts tropicales, les forêts et la végétation secondaire, la température et les précipitations annuelles comme positivement associées à l'incidence de la CL. En revanche, les agroécosystèmes d'élevage et la saisonnalité des températures ont été négativement associés. L'analyse multivariable a identifié l'utilisation des terres - forêts tropicales et agro-élevage - et le climat - température, précipitations et saisonnalité des températures - comme les meilleurs prédicteurs de la CL. Nous concluons que le climat et l'utilisation des terres peuvent être utilisés pour identifier les zones à haut risque de CL et que cette approche est potentiellement applicable ailleurs en Amérique latine.
El objetivo de esta investigación fue identificar los factores de riesgo ambientales para la leishmaniasis cutánea (CL) en Colombia y mapear los municipios de alto riesgo. El área de estudio fue la región andina colombiana, que comprende 715 municipios rurales y urbanos. Utilizamos 10 años de vigilancia de CL: 2000-2009. Utilizamos el análisis espacio-temporal (modelado de efectos aleatorios de Poisson autorregresivo condicional) en un marco bayesiano para modelar la dependencia de la incidencia a nivel de municipio en el uso del suelo, el clima, la elevación y la densidad de población. El análisis espacial bivariable identificó las selvas tropicales, los bosques y la vegetación secundaria, la temperatura y la precipitación anual como asociadas positivamente con la incidencia de CL. Por el contrario, los agroecosistemas ganaderos y la estacionalidad de la temperatura se asociaron negativamente. El análisis multivariable identificó el uso de la tierra (selvas tropicales y ganadería agrícola) y el clima (temperatura, precipitación y estacionalidad de la temperatura) como los mejores predictores de CL. Concluimos que el clima y el uso de la tierra se pueden utilizar para identificar áreas de alto riesgo de CL y que este enfoque es potencialmente aplicable en otras partes de América Latina.
The objective of this research was to identify environmental risk factors for cutaneous leishmaniasis (CL) in Colombia and map high-risk municipalities. The study area was the Colombian Andean region, comprising 715 rural and urban municipalities. We used 10 years of CL surveillance: 2000-2009. We used spatial-temporal analysis - conditional autoregressive Poisson random effects modelling - in a Bayesian framework to model the dependence of municipality-level incidence on land use, climate, elevation and population density. Bivariable spatial analysis identified rainforests, forests and secondary vegetation, temperature, and annual precipitation as positively associated with CL incidence. By contrast, livestock agroecosystems and temperature seasonality were negatively associated. Multivariable analysis identified land use - rainforests and agro-livestock - and climate - temperature, rainfall and temperature seasonality - as best predictors of CL. We conclude that climate and land use can be used to identify areas at high risk of CL and that this approach is potentially applicable elsewhere in Latin America.
كان الهدف من هذا البحث هو تحديد عوامل الخطر البيئية لداء الليشمانيات الجلدي (CL) في كولومبيا ورسم خرائط البلديات عالية المخاطر. كانت منطقة الدراسة هي منطقة الأنديز الكولومبية، التي تضم 715 بلدية ريفية وحضرية. استخدمنا 10 سنوات من مراقبة CL: 2000-2009. استخدمنا التحليل المكاني والزماني - نمذجة التأثيرات العشوائية الشرطية الذاتية بواسون - في إطار بايزي لنمذجة اعتماد الحدوث على مستوى البلدية على استخدام الأراضي والمناخ والارتفاع والكثافة السكانية. حدد التحليل المكاني ثنائي المتغير الغابات المطيرة والغابات والغطاء النباتي الثانوي ودرجة الحرارة وهطول الأمطار السنوي على أنها مرتبطة بشكل إيجابي بحدوث CL. وعلى النقيض من ذلك، ارتبطت النظم الإيكولوجية الزراعية للماشية وموسمية درجات الحرارة ارتباطًا سلبيًا. حدد التحليل متعدد المتغيرات استخدام الأراضي - الغابات المطيرة والثروة الحيوانية الزراعية - والمناخ - درجة الحرارة وهطول الأمطار ودرجة الحرارة الموسمية - كأفضل تنبؤات CL. نستنتج أنه يمكن استخدام المناخ واستخدام الأراضي لتحديد المناطق المعرضة لخطر كبير من CL وأن هذا النهج يمكن تطبيقه في أماكن أخرى في أمريكا اللاتينية.