Taller de Evaluación sobre
Vulnerabilidad y Adaptación
SECTOR DE SALUD HUMANA
1A.1
INTRODUCCIÒN




Información general de los impactos potenciales en
la salud de la Variabilidad y Cambio Climático.
Datos de salud para determinar la carga actual de
enfermedades originadas por el cambio climático
Metodos y herramientas para la evaluacion de V&A
en el sector salud.
Métodos para determinar la línea de base de la
adaptacion en la salud.
Información general del impacto
potencial del Cambio y Variabilidad
Climática en la Salud
1A.3
Temas


Camino, senda para que el tiempo afecte a la salud
Potential health impacts of climate change.Impacto
Potencial de la salud de cambio climatico.

Eventos climáticos extremos en el tiempo





Temperatura
Desbordes
Enfermedades transmitidas por vectores
Enfermedades relacionadas con la polución del aire.
Diarrea
El Camino para que el tiempo afecte
a la Salud : Ejemplo = Diarrea
Causas Distales
Temperatura
Humedad
Precipitación
Condiciones de vida
(suministros de agua
y saeamiento)
Fuentes de comida y
Prácticas de Higiene
Causas Proximas
Infecciones
peligrosas
Supervivencia/ replica
De patogenos en el
ambiente
Ingestión de
Agua cotaminada
Contaminacion de
Fuentes de agua
Ingestión de
Comida contaminada
Contaminación de
Fuentes de comida
Contacto con personas
Infectadas.
Porcentaje de
Personas en contacto con personas
WHO
Efectos en la
Salud
Incidencia de
morbilidad
atribuida a la
diarrea
Vulnerabilidad
(ej. Edad y nutrición)
El Camino desde las fuerzas
desencadenantes a los impactos
potenciales en la salud.
Corvalan et al., 2003
Factores que influyen en la Salud






Densidad Poblacional
Urbanización
Infraestructura para salud pública
Desarrollo economico y tecnologico
Condiciones ambientales
Población en riesgo




Pobreza
Niños
Incremento en la poblacion de residentes
ancianos
Inmunocomprometidos
El cambio
Climatico puede
ocasionar
cambios en
variaciones, asi
como en los
valores medios
Temperatura
s extremas
en el Caribe,
1995·2000
Variabilidad Climatica y Cambios de
Impacto en el Caribe
FECHA
PAÍS
EVENTO
MUERTE
Costo estimado
(US$ million, 1998)
1974
Honduras
Huracan Fifi
7,000
1,331
1982/3
Bolivia, Ecuador, Peru
El Niño
0
5,661
1997/98
Bolivia, Colombia, Ecuador,
Peru
El Niño
600
7,694
1998
Central America
Huracan Mitch
9,214
6,008
1998
Dominican Republic
Huracan Georges
235
2,193
Cuba
Huracan Georges
6
N/A
Venezuela
Derrumbe
25,000
N/A
1999
Fuente: ECLAC, América Latina y El Caribe: El Impacto de los Desastres Naturales en el Desarrollo, 1972-1999,
LC/MEX/L.402; OFDA, Venezuela- Floods, Fact Sheet #10, 1/12/ 2000.
Inundación en Mozambique del
2000

Fuertes lluvias de los Ciclones Connie y Eline en
Febrero del 2000 causaron inundaciones de los
rios Limpopo, Incomati, Save y Umbeluzi a grandes
escalas


Degradacion del ambiente y el pobre sistema de
matenimiento y protección de los rios contribuyeron
a la crisis.
700 personas murieron, 250,000 pesonas
desplazadas y 950,000 requirieron asistencia(de
los cuales 190,000 eran niños menores de 5 años)

14,800 personas fueron rescatadas por helicopteros.
Impactos de las inundaciones en la
Salud
Muertes y heridas
inmediatas
Incrementos de la tasa de
mortalidad no especificos
Enfermedades infecciosas –
leptopirosis,hepatitis, diarrea,
enfermedades respiratorias, y
transmitidas por vectores
Exposición a sustancias
tóxicas
Efectos de efermedades
mentales
Incremento de demandas en
sistemas de salud

Philip Wijmans, LWF/ACT Mozambique, March 2000
Proportion of malaria case s and
anomalie s in maximum te mpe rture : Kenya
70
4
60
3
50
2
1
40
0
30
-1
20
Jan 97 May
Sep Jan 98 May
Sep Jan 99 May
Sep
-2
Time
Malaria cases
A. Githeko,
communication
Dr.
Githeko,personal
personal
communication
Maximum temp
Minimum Temp
Tem perature anom alies
P ercent of m alaria cases in ho spital
5
Cambio Climatico y Malaria en
diferentes escenarios(2080)


Incremento: Africa oriental, Asia Central, Federación Rusa
Disminución: America Central, Amazonas [dentro de los vectores
limites actuales.]
C h an ge o f co nse cutive m on th s
A1
> +2
+2
A2
-2
< -2
B1
B2
Van Lieshout et al. 2004
Neblina de China Enero 10 2003
NASA
Efectos de la variación de la temperatura
en la incidenia de Diarrea en Lima, Peru
Admisiones
diarias de
Diarrea
Temperatura
diaria
La diarea incrementa un 8% por cada incremento de la
temperatura en 1ºC
Checkley et al., 2000
Number of Cholera cases in Uganda 1997-2002
Number of cases
50000
40000
El Nino stops
El Nino starts
30000
20000
10000
0
1996
1997
1998
1999
2000
Time in years
2001
2002
2003
Recursos

McMichael, A.J., D.H. Campbell-Lendrum, C.F. Corvalan,
K.L. Ebi, A. Githeko, J.D. Scheraga, and A. Woodward
(eds.). 2003. Cambio Climatico y salud Humana: Riesgos
y respuestas. Who, GenovaClimate Change and Human
Health: Risks and Responses. WHO, Geneva.


Resumen de pdf disponible en
http://www.who.int/globalchange/publications/cchhsummary/
Kovats, R.D., K.L Ebi, and B. Menne. 2003. Metodos de
apreciacion de la vulnerabilidad en salud humana y
adaptacion de salud publica para cambio climatico.
WHO/Health Canada/UNEP.
 Pdf disponible en
http://www.who.dk/document/E81923.pdf
Información de Salud para
determinar la carga actual de
enfermedades sensibles al clima
1A.19
Preguntas a ser Abordadas

Qué enfermedades Sensibles al Clima son
importantes en el país o región?


Qué factores ademas del clima deberian ser
considerados?



Cuál es la actual carga de estas enfermeades?
Agua, saneamiento, etc
Donde esta disponible la información?
Pueden los servicios sanitarios satisfacer las
demandas actuales?
Información de Fuentes de Salud

El reporte de la salud Mundial provee
información a nivel regional para todas la
mayoria de las enfermedades.



Base de datos WHO



http://www.who.int/whr/en
Información anual en anexo estadístico
Malnutrition http://www.who.int/nutgrowth/db
Agua y saneamiento.
http://www.who.int/entity/water_sanitation_health/datab
ase/en
Ministerio de Salud

Vigilancia de enfermedades- reporte anexo
Fuentes de Informacion de la SaludOtros


UNICEF at http://www.unicef.org
CRED-EMDAT provee informaciones en
desastres



http://www.em-dat.net
Mission hospitals. Misiones Hospitalarias
Hospitales distritales, gubernamentales
Mozambique




Poblacion total = 18,863,000
Porcentaje de crecimiento poblacional annual. =
2.4%
Expectativa de vida desde nacimiento= 45 years
Porcentaje de Mortalidad de menores de 5 años=
158/1,000


WHO, 2005
El 72% de los niños de 1 año son inmunizados con
dosis de DTP. 72% of 1-year-olds immunized with 3
doses of DTP
5.8% de la totalidad del producto domestico
gastados en salud. 5.8%
Comunicación Nacional de
Seychelles
Métodos y Herramientes para
Evaluaciones de V&A en el sector
Sanitario.
1A.25
Metodos y Herramientas




Evaluaciones cualitativas
Métodos para estimar la vulnerabilidad de la
salud humana al cambio climatico
MARA/ARMA – Condiciones climaticas para la
transmision estable de malaria
Carga Global WHO de enfermedades
comparables con evaluaciones de riesgo


Carga ambiental de enfermedades
Otros modelos
Evaluaciones cualitativas


El Dato disponible permite realizar
evaluaciones cualitativas de vulnerabilidad.
Por ejemplo, dada la actual carga de
enfermedades de diarea y cambios
proyectados en precipitaciones, la
vulnerabilidad va a ser la misma, o se
incrementará o disminuirá?
Métodos para evluar la
Vulnerabiliad de la Salud Humana
y Adaptación Pública para el
Cambio Climático
Kovats et al., 2003
1A.28
Métodos para:



Estimar la distribucioón actual y carga de
enfermedades sensibles al cambio climático
Estimar impactos futuros en la salud que
pueden atribuirse al cambio climático
Identificar las opciones actuales y futuras de
adaptación para reducir la carga de
enfermedades.
Kovats et al., 2003
Potencial Futuro Estimado para
los Impactos en la Salud

Requiere la utilización de escenarios climaticos

Pueden utilizarse enfoques de arriba abajo y de
abajo para arriba



Los modelos pueden ser modelos espaciales
complejos o una relación simple de exposiciónrespuesta
Debe incluir proyecciones de como otros factores
relevantes pueden cambiar.
La incertidumbre debe ser abordada de manera
explícita.
Kovats et al., 2003
Caso de Estudio: Riesgo de
Enfermedades de Vector-Borne en
Portugal

Cuatro escenarios cualitativos desarrollados de
cambio en clima y población en vectores.





No esta presente el vector
Distribución focal del vector
Distribución amplia del vector
Change from focal to potentially regional distribution
Cambios desde el focal hasta la distribucion potencial
regional.
Juzgamiento experto determina la probalidad de
riesgo para cada escenario para 5
enfermedades transmitidas por vectores.
Kovats et al., 2003
Fuentes de Incertidumbres

Dato


Modelos



Datos perdidos,o con errores en el dato
Incertidumbre con respecto a la prediccibilidad del sistema.
Incertidumbre debida a la simplificación de las relaciones.
Otros



Datos temporales espaciales inapropiados
Hipótesis inapropiadas
Incertidumbre acerca de la habilidad predictiva de los
escenarios
Kovats et al., 2003
Estimando los impactos de la salud
Mundial de Cambio Climatico


Cuál sera el potencial total en el impacto
sanitario causado por el cambio
climatico(2000 a 2030)?
Cuanto podría ser evitado reduciendo el
factor riesgo (ej: estabilizando las emisiones
de gas del efecto invernadero(GHG)?
Campbell-Lendrum et al., 2003 (pdf available)
Evaluaciones de Riesgo Comparativo
Escenario de
emisiones de gas
invernadero
Time
2020s
Modelado del Clima Global
2050s
Genera series de mapas de
predicciones futuras de clima
2080s
Modelo de Impacto Sanitario
Estima el cambio en relación de
riesgos de enfermedades
específicas
Campbell-Lendrum et al., 2003
2020s
2050s
2080s
Criterio para la seleccion de
los resultados sanitarios



Suceptible a la variación climatica
Importante carga sanitaria global
Modelo Cuantitativo disponible en escala global





Mala nutricion(prevaleciente)
Diarrea(incidente)
Enfermedades transmitidas por vectores –dengue y
malaria falciparun
Inundaciones en tierra y costas(mortalidad)
Calor y frío relacionados con la mortalidad CVD
Campbell-Lendrum et al., 2003
Proyecciones alternativas
futuras de las Emisiones de
GHG




Tendencias actuales de emisiones de GHG
sin mitigarse
Estabilización a 750 ppm deCO2 equivalente
Estabilización a 550 ppm deCO2 equivalente
Niveles de GHG en 1961-1990 con clima
asociado

Campbell-Lendrum et al., 2003
Fuente: UK Hadley Centre models
R e la tiv e R is k o f D e a th s a n d In ju rie s in In la n d
F lo o d s in 2 0 3 0 , b y R e g io n
8
7
s 550
s 750
6
5
4
3
2
1
W pr B
W pr A
S ear D
S ear B
E ur C
E ur B
E ur A
Emr D
Emr B
Amr D
Amr B
Amr A
A fr E
0
A fr D
Relative R isk
UE
R e la tiv e R is k o f D ia rrh e o a in 2 0 3 0 , b y R e g io n
1.1
Climate
s 550
scenarios,
assfunction
750
of GHG
UE
emissions
1.08
1.04
1.02
1
0.98
0.96
W pr B
W pr A
S ear D
S ear B
E ur C
E ur B
E ur A
Emr D
Emr B
Amr D
Amr B
Amr A
A fr E
0.94
A fr D
Relative R isk
1.06
Muerte estimada y DALY atribuido
a Cambio Climatico
2000
Floods
2020
Malaria
Diarrhea
Malnutrition
120 100 80
60
40
20
Muertes(miles)
Campbell-Lendrum et al., 2003
0
2
4
6
8
DALYs (millones)
10
Conclusiones



El Cambio Climático ya puede estar causando una carga
singnificante en los países en vías de desarrollo.
El Cambio climático sin mitigar es probable que cause
impactos significantes en la Salud pública a partir del 2030
 Los mayores impactos son causados por la aparición de
diarrea, mala nutrición y enfermedades transmitidas por
vectores
Entre las incertidumbres se incluyen:
 Incertidumbres en las Proyecciones
 Efectividad de las intervenciones
 Cambios en los factores no climáticos .
Campbell-Lendrum et al., 2003
Carga Ambiental de las
Enfermedades



A. Prüss-Üstün, C. Mathers, C. Corvalan,
and A. Woodward. : Assessing the
Environmental Burden of Disease at National
and Local Levels [pdf disponible en
http://www.who.int/peh/burden/burdenindex.h
tml
El documento sobre Cambio Climático sera
publicado pronto.
El sitio [http://www.mara.org.za]. Contiene datos de frecuencia y población,y
mapas a nivel regional y de pais
Clima y Transmisión estable de
la Malaria



Condiciones favorables del clima es un determinante
primario de si las condiciones en una locación en
particular son favorables para la transmisión de la
Malaria.
Un cambio en la temperatura podria hacer que se alargue
o acorte la estación en la que los mosquitos o parasitos
pueden sobrevivir.
Cambios en la precipitacion o en la temperatura podrian
resultar en condiciones durante la estacion de transmision
que son favorables o desfavorables para incrementar las
poblaciones de parásitos y vectores.
Clima y Transmision estable de
Malaria
(continuacion)

Cambios en la precipitacion o en la temperatura
podria hacer que altitudes y ecosistemas
hostiles se vuelvan habitats favorables para la
transmisión.Las alturas que fueron demasiada
frías o margenes desiertos que fueron
previamente muy secos para la el desarrollo de
poblaciones de mosquitos, pueden verse
modificados por pequeños cambios en la
temperatura y / o precipitación.
Modelo MARA/ARMA


Modelo biológico que define una serie de reglas de
decisión basadas en la disminución de las temperaturas
medias y mínimas para el desarrollo del parasito
Plasmodium falciparum y el vector Anopheles, y en la
limitación de la precipitacion sobre la capacidad de
procrear y sobrevivir del mosquito.
$5 CD-ROM para los países en vias de desarrollo o
puede ser bajado del sitio en internet: www.mara.org.za
Mean Temperature (°C)
40
38
36
34
32
30
28
26
24
22
20
18
.1
1.00
0.90
0.80
0.70
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
16
Proportion of M osquitoes
Surviving One Day
Relacion entre la Temperatura y la
Supervivencia diaria del Anopheles.
Relación entre la Temperatura y el Tiempo
requerido para el desarrollo del Parasito.
120
100
Days
80
60
40
20
0
17
19
21
23
25
27
29
31
Mean Temperature (°C )
33
35
37
39
Mean Temperature (°C)
39
37
35
33
31
29
27
25
23
21
19
0.40
0.35
0.30
0.25
0.20
0.15
0.10
0.05
0.00
17
Proportion Surviving
Proporción de vectores que sobreviven y el tiempo
requerido para que el parásito se desarrolle.
Duración de la época de
Malaria en Mozambique
Malaria Endemica Prevaleciente
Mozambique –Malaria Endémica
Prevaleciente por edades.
Condiciones climáticas para la
transmision estable de Malaria en
Zimbawe bajo diferentes escenarios de
Cambio Climatico.
Ebi et al., In press
Objetivo: observar el rango de respuestas de las condiciones
climáticas para la transmision estable de la malaria falciparum
bajo diferentes escenarios de cambio climatico en Zimbawe.
1A.58
Malaria en Zimbabwe
Casos por mes



Fuente:
Programa de Investigacion de Sud Africa
Ebi et al., In press
Patrones de transmision estable
siguiendo un patron de
precipitacion y elevacion (el cual
influye en la temperatura)
9,500 muertes y 6.4 millones de
casos entre 1989 y 1996
Recientes apariciones en
altitudes elevadas
Metodos



Línea de base climatológica determinada
COSMIC fue utilizado para generar escenarios
específicos de cambio climático en Zimbawe, los
cambios fueron adheridos a la línea de base
climatológica.
La información generada por COSMIC fue utilizada
como insumo para el modelo MARA/ARMA (Mapeo
de riesgo de Malaria en Africa) modelo de
disponibilidad climatica para la transmision estable
del Plasmodin falciparum malaria.
Ebi et al., In press
Datos de entrada

Datos de Clima



Información final de COSMIC

Ebi et al., In press
Media 60 años de climatologia en Zimbawe
en unas cuadrículas de 0.05° lat/long
cuadricula (1920-1980)
Temperatura minima y maxima mensual y
precipitacion total.
Temperatura media mensual proyectada y
precipitacion para (1990-2100)
Clima en Zimbabwe






Verano austral Lluvioso y cálido de octubre-abril
Seco y frio Mayo-Septiembre
Rango heterógeneo de temperaturas dictada por la
variación en altitud.
Fuerte variabilidad en precipitacion inter anual y por
década.
Decrecimiento en precipitación en los últimos 100
años (cerca de 1% por decada)
Cambios en las temperaturas 1933-1993


Ebi et al., In press
Incremento en las temperaturas máximas +0.6°C.
Disminución de las temperaturas mínimas -0.2 °C
GCMs




Canadian Centre for Climate Research
(CCC).
United Kingdom Meteorological Office
(UKMO).
Goddard Institute for Space Studies (GISS)
Henderson-Sellers model using the CCM1 at
NCAR (HEND).
Ebi et al., In press
Escenarios

Sensibilidad Climática



High = 4.5°C Alto = 4.5°C
Low = 1.4°C Bajo = 1.4°C
Dioxido de Carbono Equivalente (DCE) es
análogo a los escenarios de estabilización
de 350 ppmv y 750 ppmv del IPCC.
Ebi et al., In press
Presunciones



Ningun cambio en el orden mensual de las
temperaturas mínimas y máximas.
Cuerpos de agua permanentes no hacen
frente a los requerimientos de agua por
precipitación.
El clima no cambio entre la línea de base de
(1920-1980) y 1990.
Ebi et al., In press
Valor Lógico Difuso



Límites lógicos difusos establecidos por la
temperatura mínima, media y la
precipitacion.
0 = No apto
1 =Propicio para malaria endémica
estacional
Ebi et al., In press
Asignación del Valor Lógico d
Lifuso para las Variables Climáticas.
Fuzzy Logic Value for Mean Temperature
1.2
Fuzzy Value
1
0.8
0.6
0.4
0.2
39.5
37.5
35.5
33.5
31.5
29.5
27.5
25.5
23.5
21.5
19.5
17.5
0
Mean Temperature (°C)
Fuzzy Logic Value for Minimum Temperature
1.2
1.2
1
1
Precipitation (mm)
Minimum Temperature (°C)
6.5
6.3
6.1
5.9
5.7
5.5
5.3
5.1
4.9
4.7
4.5
4.3
84
80
76
72
68
64
60
56
52
48
44
40
36
32
28
24
20
16
0
8
0
12
0.2
4
0.2
4.1
0.4
3.9
0.4
0.6
3.7
0.6
0.8
3.5
Fuzzy Value
0.8
0
Fuzzy Value
Fuzzy Logic Value for Precipitation
Criterio propicio para el clima

Valores difusos asignados para cada cuadricula




Para cada mes, se determina el menor valor difuso
para la precipitación y la temperatura media.
Valor Difuso determinado para 5 meses móviles
Comparar esto con el valor difuso mínimo para el
menor valor mensual promedio de la temperatura
minima diaria.
Asignar el mínimo valor difuso.
Ebi et al., In press
UKMO



S750 ECD escenario de estabilizacion de con 4.5°C de
sensibilidad climática
Producto del modelo .
Precipitacion
 Estacion lluviosa (ONDJFMA) tuvo un incremento en la
precipitacion de un 8.5% desde 1990 hasta 2100.

Temperatura
 La temperatura media anual se incrementa en 3.5°C
desde1990 hasta 2100,con la temperatura de octubre
incrementandose mas que la de Julio.
Ebi et al., In press
Baseline
Ebi et al., In press
2025
Ebi et al., In press
2050
Ebi et al., In press
2075
Ebi et al., In press
2100
Ebi et al., In press
Conclusiones




Cambios de temperatura y precipitacion podria
alterar la distribucion geografica de la
transmision estable de malaria en Zimbawe,
asumiendo que no habrá ninguna intervención
humana que dificulte la transmisión de la
malaria.
Entre todos los escenarios, las altas tierras se
vuelven más aptas para la transmisión
The lowveld y las areas actualmente limitadas
por la precipitacion muestra varios grados de
variacion.
Los resultados ilustran la importancia del uso de
varios escenarios climaticos.
Ebi et al., In press
Otros modelos

MIASMA


Modelo Global de Malaria
CiMSiM y DENSim para el dengue


Weather and habitat-driven entomological simulation
model that links with a simulation model of human
population dynamics to project disease outbreaks. Tiempo
y el manejo del habito entomologico, modelo de simulacion
que unen con un modelo de simulacion de poblacion
humanas dinamicas para proyectar un estallido de
enfermedades.
http://daac.gsfc.nasa.gov/IDP/models/index.html
Comunicacion Nacional de Sudan


Utilizando un manual de Exel, la malaria
modelada basada en relaciones decriptos en
MIASMA
Cambios mensuales calculados en transmision
potenciasl para la Region Kordoban para los
años 2030-2060, relacionadas al periodo 19611990 utilizando el escenario IPCC, IS92A,
resultados de simulacion del HADCM2, GFDL, y
BMRC, y MAGICC/SCENGEN.
Incremento Proyectado en la Transmision
Potencial de Malaria en 2030- Sudan
Incremento Proyectado en la Transmision
Potencial de Malaria en 2060-Sudan
Proyecciones de Malaria- Sudan

La malaria en la Region de Kordofan podria
incrementar importantemente durante los meses
de invierno en la ausencia de medidas de
adaptacion efectivas.



La transmision potencial durante estos meses es de
75% mas que sin cambio climatico.
Sobre HADCM2, la transmicion potencial en
2060 is el doble que la linea de base.
La transmision potencial esta proyectada para
que decresca durante Mayo y Agosto debido al
incremento de la temperatura.
Metodos para Determinar la
Adaptacion de la Linea de Base
Sanitaria
1A.81
Preguntas para la designacion de
Polizas de Adaptacion y medidas.



Adaptacion a que?
Es necesaria la intervanción adiconal?
Cuales son las proyecciones futuras para el
estallido? Quién es vulnerable?




En escala relevante para la adaptacion
Quién adapta? Como ocurre la adaptacion?
Cuando deberia ser implementadas las
intervenciones?
Cuan buena o probable es la adaptacion?
Opciones de Adaptacion Actuales y
Futuras



Que se esta haciendo ahora para reducir la carga de
enfermedades? Cuan efectivas son estas medidas
de poliza?
Que medidas deberia ser implementadas para
incrementar los limites de posibles futuras
intervenciones?
Cuando y donde deberian ser implementadas las
polizas nuevas?

Kovats et al., 2003
Identificar debilidades y fuerzas, asi como amenazas y
oportunidades para la implementacion
Adaptacion de Salud Publica
para Cambio Climatico

Riesgos existentes




Modifying existing prevention strategies. Modificando
estrategias de prevencion existentes
Reinstitute effective prevention programs that have
been neglected or abandoned. Reinstitute programas
de prevencion efectiva que han sido negados o
abandonados
Apply win/win or no-regrets strategies. Aplicar
ganancia/ganancia o estrategias sin resentimiento
Nuevos riesgos
Opciones de Adaptacion para reducir los
Impactos en la Salud de Cambio Climatico
Efecto Sanitario
Legislativo
Tecnico
Construyendo
Manuales
Casas, edificios
publicos, aire
acondicionado
Sistemas de aviso
temprano
Planeamiento legal,
incentivos para
construcciones
Urban planning, storm
shelters Urbanistas,
refugios
Sistemas de aviso
temprano
Estres Termal
Eventos de
Temperaturas
extremas
Enfermedades Vectorborne
Water-borne diseases
McMichael et al. 2001
Enfermedades waterborne
Watershed protection
laws, water quality
regulation
Proteccion de
Consejero
Educacional
Educational-dvisory
Cultural &
Comportamiento
Ropa, siesta
Use of storm shelters
Uso de refugios
Vector control,
vaccination,
impregnated bednets,
sustainable
surveillance,
prevention & control
programmes. Control
de vector, vacunacion,
impregnated bednets,
surveillance sostenible,
programas de
prevencion y contriol
Health education
Educacion Sanitaria
Water storage
practices
Practicas de
almacenamiento de
agua
Screening for
pathogens, improved
water treatment &
sanitation
Boil water alerts
Washing hands and
other behavior, use of
pit latrines
Tamizar el Limite Teoretico de
opciones de respuesta,Malaria
T h e o re tic a l
Range of
C h o ic e
T e c h n ic a lly
fe a s ib le ?
E ffe c tive ?
E n viro n m e n ta lly
a c c e p ta b le ?
F in a n c ia lly
F e a s ib le ?
S o c ia lly a n d
L e g a lly
A c c e p ta b le ?
C lo s e d /O p e n
(P ra c tic a l R a n g e
o f C h o ic e )
Im p ro ve d p u b lic
h e a lth
in fra stru ctu re
Yes
Low
Yes
S o m e tim e s
Yes
O pen
F o re ca stin g &
e a rly w a rn in g
syste m s
Yes
M e d iu m
Yes
O fte n
Yes
O pen
P u b lic
in fo rm a tio n &
e d u ca tio n
Yes
Low
Yes
Yes
Yes
O pen
C o n tro l o f ve cto r
b re e d in g site s
Yes
Yes
S p ra yin g - n o
Yes
S o m e tim e s
O pen
Im p re g n a te d b e d
n e ts
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
O pen
P ro p h yla xis
Yes
Yes
Yes
O n ly fo r th e
fe w
Yes
C lo se d fo r m a n y
V a ccin a tio n
No
Ebi and Burton, submitted
C lo se d
Analisis del Limite Practico de
respuesta de opciones- Malaria
T h e o re tic a l
Range of
C h o ic e
T e c h n ic a lly
via b le ?
F in a n c ia l
c a p a b ility?
H u m a n s k ills &
in s titu tio n a l
c a p a c ity?
C o m p a tib le
w ith c u rre n t
p o lic ie s ?
T a rg e t o f
o p p o rtu n ity?
Im p ro ve d p u b lic
h e a lth
in fra stru ctu re
Yes
Low
Low
Yes
Yes
F o re ca stin g &
e a rly w a rn in g
syste m s
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
P u b lic
in fo rm a tio n &
e d u ca tio n
Yes
Yes
S o m e tim e s
Yes
Yes
C o n tro l o f ve cto r
b re e d in g site s
Yes
S o m e tim e s
S o m e tim e s
Yes
Yes
Im p re g n a te d b e d
n e ts
Yes
S o m e tim e s
Yes
Yes
Yes
P ro p h yla xis
Yes
S o m e tim e s
Yes
Yes
Yes
Ebi and Burton,
submitted
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