Mathematical and statistical models for the control of mosquito-borne diseases: the experience of Costa Rica
Modelos matemáticos y estadísticos para el control de enfermedades transmitidas por mosquitos: la experiencia de Costa Rica
Modelos matemáticos e estatísticos para o controle de doenças transmitidas por mosquitos: a experiência da Costa Rica
Resumo
[ABSTRACT]. Objective. To summarize the results of research conducted in Costa Rica in which mathematical and statistical
methods were implemented to study the transmission dynamics of mosquito-borne diseases.
Methods. Three articles with mathematical and statistical analysis on vector-borne diseases in Costa Rica
were selected and reviewed. These papers show the value and relevance of using different quantitative methods
to understand disease dynamics and support decision-making.
Results. The results of these investigations: 1) show the impact on dengue case reports when a second pathogen
emerges, such as chikungunya; 2) recover key parameters in Zika dynamics using Bayesian inference;
and 3) show the use of machine learning algorithms and climatic variables to forecast the dengue relative risk
in five different locations.
Conclusions. Mathematical and statistical modeling enables the description of mosquito-borne disease transmission
dynamics, providing quantitative information to support prevention/control methods and resource
allocation planning. [RESUMEN]. Objetivo. Resumir los resultados de las investigaciones realizadas en Costa Rica en las que se aplicaron métodos
matemáticos y estadísticos para estudiar la dinámica de transmisión de las enfermedades transmitidas
por mosquitos.
Métodos. Se seleccionaron y analizaron tres artículos con análisis matemáticos y estadísticos sobre enfermedades
transmitidas por vectores en Costa Rica. En estos artículos se muestra el valor y la pertinencia de
emplear diferentes métodos cuantitativos para comprender la dinámica de la enfermedad y brindar apoyo a
la toma de decisiones.
Resultados. Los resultados de estas investigaciones: 1) muestran la repercusión en los informes de casos de
dengue cuando surge un segundo agente patógeno, como el chikunguña; 2) recuperan parámetros clave en
la dinámica del Zika mediante la inferencia bayesiana; y 3) muestran el uso de los algoritmos de aprendizaje
automático y las variables climáticas para pronosticar el riesgo relativo de dengue en cinco lugares diferentes.
Conclusiones. Los modelos matemáticos y estadísticos permiten describir la dinámica de transmisión de
las enfermedades transmitidas por mosquitos, mediante la provisión de información cuantitativa para brindar
apoyo a los métodos de prevención y control y a la planificación de la asignación de recursos. [RESUMO]. Objetivo. Resumir os resultados de estudos realizados na Costa Rica em que foram aplicados métodos
matemáticos e estatísticos para estudar a dinâmica de transmissão de doenças transmitidas por mosquitos.
Métodos. Foram selecionados e revisados três artigos com análises matemáticas e estatísticas sobre doenças
transmitidas por vetores na Costa Rica. Esses artigos mostram o valor e a pertinência do uso de diferentes
métodos quantitativos para compreender a dinâmica das doenças e apoiar a tomada de decisões.
Resultados. Os resultados dessas investigações: 1) mostram o impacto nas notificações de casos de dengue
quando surge um segundo patógeno, como o chikungunya; 2) recuperam parâmetros-chave na dinâmica
do zika, usando a inferência bayesiana; e 3) mostram o uso de algoritmos de aprendizagem por máquina e
variáveis climáticas para prever o risco relativo da dengue em cinco locais diferentes.
Conclusões. A modelagem matemática e estatística permite a descrição da dinâmica de transmissão de
doenças transmitidas por mosquitos ao oferecer informações quantitativas para apoiar métodos de prevenção
e/ou controle e o planejamento da alocação de recursos.
Assunto
Cita
Vásquez P, Sanchez F, Barboza LA, García YE, Calvo JG, Chou-Chen S-W, et al. Mathematical and statistical models for
the control of mosquito-borne diseases: the experience of Costa Rica. Rev Panam Salud Publica. 2022;46:e113. https://doi.
org/10.26633/RPSP.2022.113
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