dc.contributor | Silva Díaz Yshoner Antonio | |
dc.creator | Mendoza Quijano Elito | |
dc.date.accessioned | 2023-01-31T19:16:47Z | |
dc.date.accessioned | 2023-02-09T05:33:41Z | |
dc.date.accessioned | 2023-06-02T17:17:36Z | |
dc.date.available | 2023-01-31T19:16:47Z | |
dc.date.available | 2023-02-09T05:33:41Z | |
dc.date.available | 2023-06-02T17:17:36Z | |
dc.date.created | 2023-01-31T19:16:47Z | |
dc.date.created | 2023-02-09T05:33:41Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier | https://hdl.handle.net/20.500.14077/3071 | |
dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6596091 | |
dc.description.abstract | Investigación ecológico- epidemiológico que tuvo como objetivo investigar la distribución espacio temporal y factores predictivos de la leishmaniasis cutánea, se trabajó con 210 casos reportados durante el año 2020 en Amazonas, Perú, corroborados 180 casos con GPS Garmin y 30 recopilados del (CDC − MINSA). Para el modelado de máxima entropía- MaxEnt e identificar las áreas de distribución potencial de leishmaniasis cutánea se emplearon 19 variables bioclimáticas de worldclim 2.1 promediado (1970-2000) y 2 topográficas de ASTER GDEM, además se aplicó una encuesta sobre factores socioeconómicos y ambientales a 210 casos de leishmaniasis cutánea y 420 controles y se realizó un modelo de regresión logística en SPSS v 28. 635.5 km2 representa un habitad potencial alto, 1250.4 km2 un habitad potencial moderado, 2484.6 km2 un habitad potencial bajo y 37679.9 km2 un habitad no potencial,concentrándose principalmente al sur de Amazonas en Chachapoyas, Luya, Bongará y Rodríguez de Mendoza, las variables que más aportaron al modelo fue la precipitación del trimestre más seco (bio17), la precipitación del mes más seco (bio14) y el rango anual de temperatura (bio07), los factores socioeconómicos y ambientales que más contribuyeron en el modelo logístico fue la presencia de animales domésticos en el domicilio OR(eβ) = 6.704; vegetación cerca del domicilio OR(eβ) = 5.530; cultivos agrícolas cerca de la vivienda OR(eβ) = 5.111 e ingreso económico menor a 750 soles OR(eβ) = 5.047. Concluyendo que 7 variables bioclimáticas, 1 topográfica AUC= 0.942, 5 variables socioeconómicas y 5 ambientales AUC= 0.942 predicen la leishmaniasis cutánea. | |
dc.language | spa | |
dc.publisher | Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas | |
dc.publisher | PE | |
dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights | Atribución-CompartirIgual 4.0 Internacional | |
dc.subject | Distribución espacio- temporal | |
dc.subject | Factores predictivos | |
dc.subject | Leishmaniasis cutánea | |
dc.subject | Amazonas | |
dc.title | Distribución espacio temporal y factores predictivos de la Leishmaniasis cutánea en Amazonas, Perú 2020 | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | |