{"id":4732,"date":"2025-09-04T17:27:33","date_gmt":"2025-09-04T15:27:33","guid":{"rendered":"https:\/\/prezode-initiative.org\/prevenir-las-enfermedades-transmitidas-por-vectores-mediante-la-modelizacion-espacial\/"},"modified":"2026-03-25T17:47:45","modified_gmt":"2026-03-25T16:47:45","slug":"prevenir-las-enfermedades-transmitidas-por-vectores-mediante-la-modelizacion-espacial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prezode-initiative.org\/es\/prevenir-las-enfermedades-transmitidas-por-vectores-mediante-la-modelizacion-espacial\/","title":{"rendered":"Prevenir las enfermedades transmitidas por vectores mediante la modelizaci\u00f3n espacial"},"content":{"rendered":"\n

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Como parte del proyecto AfriCam de PREACTS, Mauricianot Randriamihaja trabaja en el dise\u00f1o de un sistema de modelizaci\u00f3n espacial que pueda prevenir los brotes de mosquitos, complementando la vigilancia comunitaria en Madagascar.<\/strong><\/h2>\n\n

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Mauricianot Randriamihaja, estudiante de doctorado de Madagascar, est\u00e1 especializado en modelizaci\u00f3n espacial. Actualmente est\u00e1 terminando su tesis titulada \u00abAplicaci\u00f3n de la modelizaci\u00f3n espacial para mejorar la vigilancia comunitaria de las enfermedades infecciosas en un distrito rural de Madagascar\u00bb. Su trabajo de investigaci\u00f3n, integrado en AfriCam en el marco de la colaboraci\u00f3n con la ONG Pivot, est\u00e1 supervisado por Andr\u00e9s Garchitorena (piloto PREACTS para el IRD) y Michelle Evans (Pivot). Defender\u00e1 su tesis el pr\u00f3ximo mes de diciembre. <\/p>\n\n

Utilizando un sistema que combina encuestas sobre el terreno, im\u00e1genes por sat\u00e9lite y algoritmos, su trabajo facilita la toma de decisiones para optimizar los programas de vigilancia activa a nivel comunitario y reducir los h\u00e1bitats de los mosquitos-larvas en el distrito de Ifanadiana, en el sureste de Madagascar, previniendo as\u00ed el riesgo de malaria y dengue en las comunidades.<\/p>\n\n

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PREZODE<\/strong><\/em>: <\/strong>\u00bfCu\u00e1l es el <\/strong>antecedentes<\/strong> de tu investigaci\u00f3n?<\/strong><\/h3>\n\n

Mauricianot Randriamihaja<\/strong>: La regi\u00f3n de Ifanadiana est\u00e1 especialmente afectada por la malaria y el dengue: el clima es muy propicio para el cultivo del arroz, y hay dos cosechas al a\u00f1o: en marzo\/abril y en septiembre\/octubre. Estas estaciones coinciden con fuertes lluvias, que son especialmente intensas en esta parte de la isla. Las inundaciones, sobre todo en los arrozales, favorecen la proliferaci\u00f3n de mosquitos, que encuentran all\u00ed lugares adecuados para reproducirse; su poblaci\u00f3n amenaza a los agricultores, a los cultivadores de arroz y a las comunidades vecinas con enfermedades infecciosas transmitidas por vectores. <\/p>\n\n

Con el cambio clim\u00e1tico, el aumento de las temperaturas y la mayor frecuencia e intensidad de las precipitaciones, tambi\u00e9n se est\u00e1 alterando la regularidad de las estaciones y los episodios de inundaci\u00f3n de los campos… El comportamiento de los mosquitos est\u00e1 cambiando, y se est\u00e1n haciendo m\u00e1s resistentes a los insecticidas. Por tanto, es dif\u00edcil saber cu\u00e1ndo proliferar\u00e1n. Los riesgos de transmisi\u00f3n de la malaria y el dengue aumentan a\u00fan m\u00e1s por las actividades humanas, como el uso de recursos h\u00eddricos sin protecci\u00f3n, la falta de drenaje del agua estancada y el uso inadecuado o inexistente de mosquiteras (a veces convertidas en redes de pesca). <\/p>\n\n

\u00bfEn qu\u00e9 consiste tu trabajo de investigaci\u00f3n?<\/strong><\/h3>\n\n

Mi trabajo trata de la modelizaci\u00f3n espacial. Integra diversos campos de estudio, que abarcan la recopilaci\u00f3n, organizaci\u00f3n e interpretaci\u00f3n de datos. Para este modelado, primero realizamos un seguimiento a gran escala de los arrozales inundados utilizando un enfoque cartogr\u00e1fico participativo del distrito. El proyecto abarca 17.000 arrozales, 20.000 km de senderos y 100.000 edificios. Esto nos permiti\u00f3 realizar un an\u00e1lisis espacial integrado, que supuso cruzar datos medioambientales, demogr\u00e1ficos, socioecon\u00f3micos y serol\u00f3gicos para identificar los factores asociados a la aparici\u00f3n de enfermedades infecciosas. <\/p>\n\n

La segunda fase consisti\u00f3 en la detecci\u00f3n y modelizaci\u00f3n de los h\u00e1bitats de los vectores mediante im\u00e1genes de radar por sat\u00e9lite. Combinada con los datos de campo, esta tecnolog\u00eda nos permite crear modelos detallados de las zonas inundadas propicias para la cr\u00eda de mosquitos. Esta t\u00e9cnica de obtenci\u00f3n de im\u00e1genes permite la visibilidad a trav\u00e9s de la nubosidad. Las t\u00e9cnicas de imagen convencionales son incapaces de diferenciar entre las zonas de aguas abiertas y los arrozales j\u00f3venes, donde se desarrollan las larvas. <\/p>\n\n

\u00bfQu\u00e9 novedades esperamos todos?<\/strong><\/h3>\n\n

La combinaci\u00f3n de esta cartograf\u00eda con datos de sat\u00e9lite permite la modelizaci\u00f3n espacial: podemos predecir las zonas con riesgo de inundaci\u00f3n que probablemente est\u00e9n muy infectadas, y alertar a las comunidades antes de los episodios de desarrollo larvario del mosquito. Esta t\u00e9cnica optimiza la vigilancia y la acci\u00f3n comunitaria. As\u00ed, el uso de larvicidas en los arrozales es m\u00e1s racional, selectivo y eficaz. <\/p>\n\n

H<\/strong>\u00f3mo <\/strong>c\u00f3mo se alinea <\/strong>tu proyecto se ajusta a los objetivos de PREZODE<\/strong>?<\/strong><\/h3>\n\n

En la actualidad, el proyecto se centra principalmente en el distrito de Ifanadiana, en Madagascar, una zona de 3.971 kil\u00f3metros cuadrados, con m\u00e1s de 17.000 arrozales, donde prevalece la malaria. El sistema de vigilancia puede reproducirse y desplegarse a mayor escala para prevenir ciertas zoonosis transmitidas por mosquitos. Es especialmente adecuado para regiones aisladas, sobre todo donde la agricultura de regad\u00edo desempe\u00f1a un papel importante en la transmisi\u00f3n y las poblaciones est\u00e1n muy alejadas de las carreteras y los centros sanitarios. A continuaci\u00f3n encontrar\u00e1s los detalles pertinentes para tu informaci\u00f3n. Esta iniciativa contribuye a mejorar los servicios sanitarios en las zonas rurales. La informaci\u00f3n recogida por este sistema de alerta es accesible a trav\u00e9s de aplicaciones web, disponibles para los trabajadores sanitarios y los operadores de control de vectores, que pueden alertar a la poblaci\u00f3n. <\/p>\n\n

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Mauricianot ya ha publicado su estudio en varias publicaciones:<\/h4>\n\n