Desenredando patrones epidemiológicos complejos mediante el análisis de onda u ondícula

El próximo miércoles 24 de setiembre a las 14 horas se llevará a cabo un nuevo Seminario de Investigación en Métodos Cuantitativos, organizado por el Instituto de Estadística (IESTA), títulado "Desenredando patrones epidemiológicos complejos mediante el análisis de onda u ondícula". 

En esta ocasión, la conferencia estará a cargo de la Ph.D. María Eugenia Grillet, investigadora del Laboratorio de Biología de Vectores y Parásitos del Instituto de Zoología y Ecología Tropical, Facultad de Ciencias, Universidad Central de Venezuela (Venezuela).

La actividad se desarrollará en el Salón 4 de FCEA, y también podrá seguirse de manera virtual a través de Zoom:

• ID de reunión: 483 986 3531

• Clave: #IESTA2025

Resumen: 

Comprender la dinámica espacio-temporal de una enfermedad infecciosa es crucial para describir y predecir cómo se mueve la infección en el espacio y el tiempo. Espacialmente, el patrón de transmisión de las infecciones transmitidas por mosquitos, ejemplo, la malaria y/o el dengue, pueden variar regionalmente, dependiendo del clima, la biogeografía, la ecología y las actividades antropogénicas. Pero también dichas infecciones muestran variación estacional e interanual en la magnitud de sus epidemias. Comprender esta variabilidad proporciona información útil para la vigilancia y control de estas enfermedades. El análisis de Fourier (AF) y el espectro de potencia de Fourier asociado han sido uno de los análisis estadísticos clásicos y más comunes para descomponer la varianza de una serie temporal en frecuencias dominantes y separar los ciclos estacionales (anuales) de los de largo plazo (plurianuales). Sin embargo, el AF no puede caracterizar señales cuyo contenido de frecuencia cambia con el tiempo de forma transitoria. Dado que las series temporales epidemiológicas y ambientales, así como sus asociaciones, pueden ser marcadamente no estacionarias (variando en el tiempo), un método espectral diferente, conocido como análisis de “wavelet” (AW) o análisis de ondícula, puede ser más apropiado para analizar componentes periódicos y dominantes que cambian con el tiempo. En esta charla ilustraremos como esta técnica nos ha permitido descomponer, describir y analizar la periodicidad de infecciones como la malaria y el dengue a nivel local (Venezuela) y regional (América), así como conocer la estrecha relación de dicha periodicidad con la variabilidad climática. Estos hallazgos pueden respaldar el desarrollo de mejores herramientas de alerta temprana para apoyar en la preparación y respuesta ante estas crecientes epidemias a nivel global.