Aplicación de modelos de conteo y espaciales en el estudio de la presencia de pupas del mosquito Aedes aegypti en el departamento del Cauca, Colombia

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorRodriguez Arango, Emiliano
dc.contributor.advisorRamos Montaña, Jesús David
dc.contributor.authorGarcía Rojas, Juan Sebastián
dc.date.accessioned2023-12-11T16:45:10Z
dc.date.available2023-12-11T16:45:10Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractLos cambios en las condiciones ambientales tienen un impacto directo en el aumento de la cantidad y dispersión de vectores, así como en la incidencia de enfermedades transmitidas por ellos. Estas variaciones están estrechamente relacionadas con el aumento promedio de la temperatura superficial de la Tierra debido al calentamiento global. En el caso específico del mosquito Aedes aegypti, que es el transmisor de enfermedades virales como el dengue, su expansión geográfica aumentaría de forma paralela con el aumento de la temperatura global. Estas enfermedades son un problema de salud pública en Colombia debido al alto número de casos nuevos que se presentan. La prevención de estas enfermedades se centra en el control del mosquito Aedes aegypti, y tradicionalmente se ha utilizado la vigilancia entomológica para este propósito. Sin embargo, se ha observado que esta estrategia puede resultar costosa en términos tanto humanos como económicos. Por lo tanto, hemos propuesto alternativas como los modelos predictivos de estadística clásica y espacial, los cuales permiten explicar el número de pupas del vector. El insumo para la realización de los modelos propuestos correspondió a información recolectada en el año 2017: datos entomológicos, geográficos, climáticos y demográficos de 393 localidades ubicadas en 33 municipios del Cauca, Colombia. Se ajustaron modelos de regresión para datos de conteo en presencia de sobredispersión y cero inflación, y se compararon por medio de medidas de bondad de ajuste, test de hipótesis para prueba de supuestos y parámetros de regresión estimados: regresión lineal generalizado Poisson (GLMP), regresión lineal generalizado binomial negativa (GLMNB), regresión binomial negativo cero inflado (ZINB), modelo de regresión de Hurdle y modelo de regresión de Tweedie. Se encontró que el ZINB es el que mejor modela el número de pupas. Tomando en cuenta que también existe la componente espacial dentro del conjunto de datos, se realizó un análisis de tipo espacial para datos de área georreferenciados con pruebas de hipótesis y se ajustaron modelos espaciales: modelo de error espacial, modelo de retardo espacial, modelo de Durbin y modelo aditivo generalizado espacial. Se concluye que el modelo aditivo generalizado espacial es el que mejor modela el número de pupas teniendo en cuenta la componente espacial.spa
dc.description.abstractenglishChanges in environmental conditions have a direct impact on the increase in the number and dispersion of vectors, as well as on the incidence of vector-borne diseases. These variations are closely related to the average increase in the Earth’s surface temperature due to global warming. In the specific case of the Aedes aegypti mosquito, which is the transmitter of viral diseases such as dengue fever, its geographic expansion would increase in parallel with the increase in global temperature. These diseases are a public health problem in Colombia due to the high number of new cases. Prevention of these diseases focuses on the control of the Aedes aegypti mosquito, and entomological surveillance has traditionally been used for this purpose. However, it has been observed that this strategy can be costly in both human and economic terms. Therefore, we have proposed alternatives such as classical and spatial statistical predictive models, which can explain the number of vector pupae. The input for the realization of the proposed models corresponded to informationcollected in 2017: entomological, geographical, climatic and demographic data from 393 localities located in 33 municipalities of Cauca, Colombia. Four regression models were fitted for count data in the presence of overdispersion and zero inflation, and compared by goodness-of-fit measures, hypothesis test for assumption testing and estimated regression parameters: generalized linear Poisson regression (GLMP), generalized linear negative binomial regression (GLMNB), zeroinflated negative binomial regression (ZINB) and Hurdle regression model. GLMNB was found to best model the number of pupae. Taking into account that there is also a spatial component within the data set, a spatial analysis was performed for georeferenced area data with hypothesis tests and spatial models were fitted: spatial error model, spatial lag model, Durbin model, semivariogram and spatial generalized additive model. It is concluded that the spatial generalized additive model is the one that best models the number of pupae taking into account the spatial componentspa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameEstadísticospa
dc.description.sponsorshipUniversidad El Bosquespa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameinstname:Universidad El Bosquespa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosquespa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.unbosque.edu.co
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12495/11713
dc.language.isospaspa
dc.publisher.facultyFacultad de Cienciasspa
dc.publisher.grantorUniversidad El Bosquespa
dc.publisher.programEstadísticaspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.subjectVectoresspa
dc.subjectAedes aegyptispa
dc.subjectVigilancia entomológicaspa
dc.subjectModelos predictivosspa
dc.subjectModelos lineales generalizadosspa
dc.subjectPoissonspa
dc.subjectSobredispersiónspa
dc.subjectCero-inflaciónspa
dc.subjectBinomial negativospa
dc.subjectHurdlespa
dc.subjectTweediespa
dc.subjectEstadística espacialspa
dc.subjectÍndice de Moranspa
dc.subjectSemivariogramaspa
dc.subjectGeoestadísticaspa
dc.subjectAditivo generalizadospa
dc.subject.ddc519.5
dc.subject.keywordsVectorsspa
dc.subject.keywordsAedes aegyptispa
dc.subject.keywordsEntomological surveillancespa
dc.subject.keywordsPredictive modelsspa
dc.subject.keywordsGeneralized linear modelsspa
dc.subject.keywordsPoissonspa
dc.subject.keywordsOverdispersionspa
dc.subject.keywordsZero-inflationspa
dc.subject.keywordsNegative binomialspa
dc.subject.keywordsHurdlespa
dc.subject.keywordsTweediespa
dc.subject.keywordsSpatial statisticsspa
dc.subject.keywordsMoran’s indexspa
dc.subject.keywordsSemivariogramspa
dc.subject.keywordsGeostatisticsspa
dc.subject.keywordsGeneralized additivespa
dc.titleAplicación de modelos de conteo y espaciales en el estudio de la presencia de pupas del mosquito Aedes aegypti en el departamento del Cauca, Colombiaspa
dc.title.translatedApplication of counting models and spatial in the study of presence of mosquito pupae Aedes aegypti in the department from Cauca, Colombiaspa
dc.type.coarhttps://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttps://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradospa

Archivos

Bloque original
Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
Trabajo de grado.pdf
Tamaño:
768.33 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Aplicación de modelos de conteo y espaciales en el estudio de la presencia de pupas del mosquito Aedes aegypti en el departamento del Cauca, Colombia
Descargar
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
1.95 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar

Colecciones

Estadística