¿Qué factores ponen más en riesgo a una persona frente a la malaria? Un estudio en el que participó InnovaLab - Laboratorio de Innovación en Salud, revela que la movilidad humana podría ser una pieza clave en la propagación de esta enfermedad. Los autores del estudio "Quantifying the effect of human population mobility on malaria risk in the Peruvian Amazon" llevaron a cabo una investigación que combinó diversas técnicas para recopilar información sobre cómo se desplazaban los habitantes de Gamitanacocha - una comunidad en la región de Loreto donde la malaria es un problema permanente - para comprender el impacto del movimiento humano en el riesgo de esta enfermedad.
Se realizaron encuestas de viajes autoinformadas, donde los participantes proporcionaron información detallada sobre sus desplazamientos recientes, incluidos destinos, motivaciones de viaje y duración de los mismos. Estas encuestas proporcionaron una visión inicial de los patrones de movilidad de la población. Además, se implementaron rastreadores GPS en un subgrupo de participantes, lo que permitió un seguimiento continuo y detallado de sus movimientos durante las últimas cuatro semanas del estudio. Esta tecnología avanzada proporcionó datos precisos sobre cómo se movilizaban los participantes en tiempo real, lo que permitió una caracterización de la forma en la que se movían las personas dentro del territorio analizado.
Figura 1. Gamitanacocha en la Amazonía peruana. Ubicado en el distrito de Mazán, provincia de Maynas, región Loreto, Perú. Los rastreadores GPS registraron las trayectorias desarrolladas por los participantes durante cuatro semanas. (GC: Gamitanacocha, MZ: Mazán, VB: Visto Bueno, LB: La Libertad).
Entender cómo se desplaza la población es crucial por varias razones. Nos ayuda a comprender cómo viven, cómo trabajan y cómo se organizan en su entorno. Estos datos son fundamentales para diseñar estrategias efectivas de salud pública, especialmente en áreas donde la transmisión de enfermedades como la malaria puede estar relacionada con la movilidad humana. Gracias al estudio y a los métodos utilizados, ahora se tiene evidencia de cómo se relacionan los patrones de movilidad con el riesgo de malaria en la región de Loreto. Esto brinda información para desarrollar intervenciones específicas que puedan reducir la presencia de la enfermedad y mejorar la salud de la comunidad.
Al recolectar datos sobre quién había contraído malaria y dónde se encontraban esos casos y analizar cómo se movían las personas, se logró comprender cómo se propaga la enfermedad a través de la movilidad de las personas. Por ejemplo, si muchas personas iban a un área específica y luego volvían a donde vivían, eso aumentaba el riesgo de que la malaria se extendiera al movilizar al vector. Al combinar toda esta información, el estudio elaboró un mapa detallado de dónde estaba la malaria y cómo se movía la población. La combinación de esta información permitió cuantificar con precisión el movimiento de la población, identificar áreas de alto riesgo de transmisión de malaria y comprender mejor la dinámica de la enfermedad en la región.
Los resultados del estudio son alarmantes: se encontró una alta transmisión de malaria en Gamitanacocha, impulsada por la conexión entre las comunidades y la presencia de los mosquitos que transmiten la enfermedad. Además, se observó un gran número de casos de malaria, similar a lo que ocurre en algunas partes de África subsahariana donde la enfermedad es común. Esto destaca lo importante que es la movilidad de las personas para la propagación de la malaria. Por eso, es urgente implementar estrategias efectivas para controlar y prevenir la malaria, teniendo en cuenta cómo se mueve la gente. También es crucial considerar las diferencias en las regiones afectadas. Discutir cómo la movilidad humana está relacionada con la malaria nos hace ver que no solo debemos pensar en los aspectos ambientales y biológicos, sino también en cómo la gente se comporta al elaborar políticas de salud pública.
Lee el artículo completo (en inglés) aquí: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35875474/
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