Modelos de nicho ecológico en salud pública: cinco preguntas cruciales

Abstract

En una contribución reciente en esta revista Bárcenas-Reyes y cols. (1) utilizaron registros de rabia paralítica trasmitida por murciélagos hematófagos para anticipar zonas de potencial riesgo de trasmisión de rabia a través de un modelo de nicho ecológico basado en casos de rabia, clima y Maxent, un tipo de regresión logística. He revisado el artículo y he encontrado que los métodos y resultados merecen discusión. Cinco preguntas cruciales no pueden ser respondidas en el artículo de referencia: ¿Por qué esos reportes de ocurrencia? Según los métodos descritos, las coordenadas utilizadas para calibrar el modelo no fueron “curadas” cuidadosamente, lo que significa que las coordenadas originales fueron ingresadas al modelo sin eliminar información redundante o incompleta, lo que afecta de manera importante los resultados (2). ¿Cómo se definió el área de estudio? La zona de estudio debe considerar aspectos biogeográficos y la capacidad de dispersión del organismo (2). En su estudio, los autores utilizan un área basada en bordes administrativos. Adicionalmente, el tamaño de la zona de estudio impacta drásticamente en los resultados de los modelos (2), es decir, Maxent puede generar distintas predicciones si el área de estudio cambia. ¿Por qué esas variables ambientales? Bárcenas-Reyes y cols. utilizaron las 19 variables bioclimáticas disponibles en WorldClim (3). Pero, ¿por qué estas? Según Peterson (4), muchos estudios usan las 19 dimensiones bioclimáticas simplemente porque el archivo de WorldClim tiene disponibles esas 19 variables. Es decir, se usan porque son las que hay, sin una justificación cuantitativa obiológica, lo cual no es adecuado cuando se pretende predecir la rabia. Podrían haberse usado otras variables, con mejor ajuste a los datos, área de estudio y pregunta de investigación, inclusive pudieron usar las variables ambientales basadas en imágenes de satélite. ¿Por qué Maxent? Los autores no explican su decisión de usar el algoritmo de Maxent o sus parámetros (por ej., coeficientes de regularización). Lamentablemente, algunos investigadores que usan modelos de nicho ecológico utilizan el algoritmo más fácil de ejecutar (5) y, de hecho, 92% de los modeladores no evalúa otros algoritmos para seleccionar la mejor predicción (5). ¿Es útil el modelo?...