Introduction: Mean global temperature is expected to increase by 0.2ºC in the next decade. The human health impacts of this increase are uncertain, but may include increases in host or vector populations of vector-borne diseases. This study was undertaken to evaluate the effect of sea surface temperature (SST) variability on leishmaniasis cases, a vector-borne disease, in Peru, and to investigate ways of modelling the relationship. Methods: Monthly incidence of cutaneous and mucocutaneous leishmaniasis data by region for 2002-2008 was combined with SST anomaly data from either El Niño index regions 1 and 2 (ENI1+2) or from fixed coastal monitoring stations. Several Bayesian models were compared, using the deviance information criterion (DIC) as a measure of model fit. The lag between an increase in SST and the resulting increase or decrease in leishmaniasis incidence was chosen by minimizing the DIC. Results: The model that gave the best fit was a hierarchical negative binomial model that used a linear trend term and a cosine function to model the disease incidence. In this model, each degree Celsius above expected temperature of the SST monitoring stations led to an increase in the national incidence of cutaneous leishmaniasis of 5% five months later (risk ratio 1.05; 95% CI 0.93 to 1.18); each degree Celsius above expected temperature of ENI1+2 led to an increase in the national incidence of cutaneous leishmaniasis of 26% six months later (risk ratio 1.26; 95% CI 1.18 to 1.35). Department-specific estimates of effect varied much more in the SST station model than in the ENI1+2 model, and departments in the north-east showing generally higher risk ratios than those in the south. Results for mucocutaneous leishmaniasis had much wider confidence intervals, but followed the same overall patterns as cutaneous leishmaniasis. Conclusions: Hierarchical negative binomial models that model seasonality with a cosine function provide a good fit for leishmaniasis data. Our results indicate that regional warming may contribute to increased transmission of leishmaniasis in Peru. / Introduction: La température moyenne mondiale va augmenter de 0,2 º C dans la prochaine décennie. Les effets de cette hausse sur la santé humaine sont inconnus mais peuvent inclure une augmentation des populations des hôtes ou des vecteurs de maladies à transmission vectorielle. Cette étude a été entreprise pour évaluer l'effet qu'une variabilité de la température de la surface de la mer (TSM) aurait sur les cas de leishmaniose, une maladie à transmission vectorielle, au Pérou, ainsi que pour étudier les moyens de modéliser cette relation.Méthodes: L'incidence mensuelle de la leishmaniose cutanée ou cutanéo-muqueuse entre 2002 et 2008 a été combinée avec les anomalies de TSM de l'indice des régions El Niño 1 et 2 (ENI1+2) ou des stations côtières fixes de surveillance. Plusieurs modèles bayésiens ont été comparés en utilisant le critère d'information de déviance (DIC) comme mesure de la qualité de l'ajustement. Le décalage entre l'augmentation de TSM et la hausse ou la baisse de l'incidence de la leishmaniose a été choisi en minimisant le DIC.Résultats: Le modèle qui a donné le meilleur ajustement aux données était un modèle binomial négatif hiérarchique qui avait un terme de tendance linéaire et une fonction cosinus pour modéliser l'incidence de la maladie. Dans ce modèle, chaque degré Celsius au-dessus de la température prévue par les stations de surveillance de TSM donnait une augmentation de l'incidence nationale de la leishmaniose cutanée de 5% cinq mois plus tard (risque relatif 1,05; 95% CI 0,93 à 1,18); chaque degré Celsius au-dessus de la température prévue par ENI1+2 avait comme résultat une augmentation de l'incidence nationale de la leishmaniose cutanée de 26% six mois plus tard (risque relatif 1,26; 95% IC 1,18 à 1,35). Les estimations des effets régionaux variaient beaucoup plus dans le modèle qui utilisait les stations de TSM que dans le modèle basé sur ENI1+2. En général, les régions dans le nord-est avaient des risques relatifs plus élevés que celles du sud. Les résultats pour la leishmaniose cutanéo-muqueuse avaient des intervalles de confiance beaucoup plus larges, mais ils suivaient les mêmes tendances que ceux de la leishmaniose cutanée.Conclusions: Les modèles binomiaux négatifs hiérarchiques qui modèlent le caractère saisonnier de l'incidence avec une fonction cosinus fournissent une bonne qualité d'ajustement aux données de la leishmaniose. Nos résultats indiquent que le réchauffement régional peut contribuer à une augmentation de la transmission de la leishmaniose au Pérou.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.106303 |
| Date | January 2012 |
| Creators | Findlater, Aidan |
| Contributors | Antonio Ciampi (Supervisor2), Timothy Brewer (Supervisor1) |
| Publisher | McGill University |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | application/pdf |
| Coverage | Master of Science (Department of Epidemiology & Biostatistics) |
| Rights | All items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated. |
| Relation | Electronically-submitted theses. |
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