6 Rev Panam Salud Publica/Pan Am J Public Health 10(1), 2001

Factores que modifican los índices larvariosde Aedes aegypti en Colima, México1

Francisco Espinoza Gómez,2 Carlos Moisés Hernández Suárez3

y Rafael Coll Cárdenas1

Objetivos. Con el propósito de explorar las variables que pudieran tener mayor impactosobre los índices larvarios de Aedes aegypti, principal vector del dengue, se realizó un estu-dio descriptivo y longitudinal en la ciudad mexicana de Colima, ubicada en la costa central delPacífico.Métodos. Se inspeccionaron 187 domicilios en los que se determinó el índice de viviendas(IV) y el número de contenedores positivos por casa (C+/C) durante las temporadas lluviosa yseca. Como variables independientes se analizaron la temperatura ambiental, la temporada, laaplicación de malatión en rociados a volumen ultrabajo (ULV), el índice de calidad de la vi-vienda (ICV) y el grado de conocimientos, actitudes y prácticas (CAP).Resultados. Tanto el análisis de regresión logística multivariada como el de regresión linealmúltiple mostraron una reducción del IV y del C+/C atribuible a un efecto de la temporadaseca. Paradójicamente, la temperatura mostró una correlación negativa con los índices larva-rios, la cual se hizo más aparente en la temporada seca. El ICV tuvo la mayor asociación conel IV y con el C+/C, independientemente de las demás variables. Las nebulizaciones de mala-tión mostraron un discreto efecto negativo sobre los índices, mientras que los CAP no mostra-ron ninguna asociación con ellos. Conclusiones. Se concluye que la temperatura alta puede reducir el número de criaderosdurante la temporada seca, que el ICV puede ser un buen estimador de la infestación por Ae.aegypti, que el uso de malatión ULV reduce los criaderos y que el índice de CAP presenta es-casa asociación con la presencia de los mismos.

Aedes aegypti, dengue, índices larvarios, México.

RESUMEN

Los índices larvarios han sido em-pleados durante más de 60 años paraestimar las poblaciones del mosquitoAedes aegypti Linneo (Diptera, Culici-dae) y de esa manera determinar el po-sible riesgo de transmisión del dengue

(1, 2). A pesar de que se ha puesto entela de juicio su capacidad para pre-decir la aparición de epidemias (3, 4),estos índices continúan siendo la prin-cipal herramienta para la vigilancia deAe. aegypti, debido a su fácil aplicación

y a que no se cuenta todavía con otrosparámetros más confiables y racionalesque permitan estimar el riesgo de trans-misión del dengue (5).

Frecuentemente existe variabilidaden la técnica empleada para determi-nar los índices larvarios, lo cual sueletraducirse en resultados muy heterogé-neos (6). Además, existen muchos fac-tores que pueden modificar dichos ín-dices y que se deben tomar en cuenta,aun cuando se realicen encuestas me-todológicamente adecuadas. Entre es-tos factores destaca la temperatura am-

1 Este proyecto recibió financiamiento de la Funda-ción WK Kellogg a través del programa UNI-Co-lima y del sistema de investigación regional SI-MORELOS (proyecto No. 19990302001).

2 Facultad de Medicina de la Universidad de Co-lima, México. La correspondencia debe ser en-viada a Francisco Espinoza Gómez a la siguiente

dirección: Facultad de Medicina de la Universidadde Colima. Avenida Universidad 333, Colonia LasVíboras, C.P. 28040, Colima, Colima, México. Tel -Fax (331) 2-02-12. Correo electrónico: fespin@cgic.ucol.mx

3 Facultad de Ciencias, Universidad de Colima, Co-lima, México.

Palabras clave

biental, que acorta los ciclos gonotrófi-cos y acelera la eclosión de los huevos(7, 8), de tal suerte que algunos autoreshan diseñado modelos predictivos dela infestación por Ae. aegypti y la trans-misión del dengue sobre la base de lasvariaciones de la temperatura ambien-tal (9, 10). La precipitación pluvial tam-bién se ha asociado con la presencia delarvas, debido a que las lluvias llenanmás contenedores con agua y, por lotanto, aumentan el número de criade-ros potenciales del mosquito (11, 12).Sin embargo, los estudios de campohan mostrado que las variaciones delos índices larvarios pueden ser in-dependientes de los cambios de tempe-ratura y de precipitación pluvial a lolargo de varios años (13), aunque enningún estudio se ha explorado la pro-bable interacción de estas dos variablescon la densidad de las larvas.

Además de la temperatura y la preci-pitación pluvial, se ha encontrado quelas casas con un mantenimiento inade-cuado, con mala higiene de sus patios ymuy sombreadas presentan mayor ten-dencia a la infestación por larvas de Ae.aegypti y se ha propuesto un sistema devigilancia basado en las condiciones dela vivienda, mucho más rápido y eco-nómico que las encuestas tradicionales(14). Otro factor que influye sobre losíndices larvarios es la aplicación de ma-latión por rociado a volumen ultrabajo(ULV), ya que esta medida, al parecer,no solo reduce las poblaciones de adul-tos, sino también los criaderos de Aedes(15). Sin embargo, se ha verificado queel malatión ULV no tiene efectos rele-vantes sobre la tasa de oviposición y,por tanto, seguramente no modifiquelas densidades de las larvas (16). Porotro lado, el nivel de conocimientos dela población acerca del mosquito de-bería tener, al menos en teoría, unimpacto significativo sobre la infesta-ción de las casas con larvas. Empero,cuando se han utilizado encuestassobre conocimientos, actitudes y prác-ticas (CAP) para evaluar la eficacia delas campañas de participación comuni-taria en el control del mosquito, no hasido posible correlacionar los cambiosde los índices de CAP con las variacio-nes de los índices larvarios (17–19).

Es probable que muchas otras varia-bles influyan sobre la probabilidad deencontrar contenedores con larvas deAe. aegypti en las casas, como son elnivel socioeconómico de sus habitanteso el abastecimiento intradomiciliariode agua (20), pero seguramente las an-tes mencionadas son moduladoras im-portantes de los índices larvarios. Noobstante, hasta el momento no se ha rea-lizado una exploración simultánea delgrado de correlación que guardan esasvariables con el número de contenedo-res con larvas de Ae. aegypti. Así pues,el objetivo del presente estudio consis-tió en explorar la asociación individualy combinada que con los índices lar-varios de Ae. aegypti puedan tener lasvariables temperatura ambiental, tem-porada (de lluvias o seca), calidad de a vivienda, uso de malatión ULV ygrado de conocimientos sobre el den-gue. El estudio se realizó en la ciudadde Colima, México, representativa delas zonas urbanas tropicales infestadaspor el mosquito, en donde reciente-mente se han presentado brotes epidé-micos de dengue con algunos casosaislados de dengue hemorrágico (21).La identificación de las variables conmayor influencia sobre los índices lar-varios contribuiría a una detección másexpedita y confiable de las zonas enriesgo de infestación y, con ello, a opti-mizar las campañas de vigilancia paraeste creciente problema de salud pú-blica que es el dengue.

MATERIALES Y MÉTODOS

Diseño del estudio y técnica de muestreo

El trabajo se realizó durante el pe-ríodo de septiembre de 1998 a marzode 1999 en la ciudad de Colima, Estadode Colima, México, ubicada en la costacentral del Pacífico (19°15´ N, 103°43´O), a 490 m sobre el nivel del mar, conuna población de 120 720 habitantes(22). El área de estudio comprendióuna superficie aproximada de 6 km2 aloriente de la ciudad, en donde la Uni-versidad de Colima ha llevado a caboprogramas de promoción sanitaria du-

rante unos 5 años. Todas las viviendasde esa zona cuentan con los serviciosde agua intradomiciliaria, alcantari-llado y recolección regular de basura.

En la ciudad de Colima existen apro-ximadamente 28 300 viviendas (22).Sobre la base de un estudio piloto rea-lizado anteriormente en la zona, seconsideró que la probabilidad de obte-ner casas infestadas sería del 65%, y seseleccionó una precisión absoluta del7%, ya que los índices de viviendas(IV) en la ciudad han variado muchosegún las últimas encuestas de la Se-cretaría de Salud. El número de casasnecesario para obtener un nivel deconfianza del 95% en esas circunstan-cias resultó ser de 178 (EPIDAT 2) y,de esta manera, se seleccionaron 187viviendas de forma aleatoria simple.En cada una de ellas se llevó a cabouna inspección directa en busca de lar-vas de Ae. aegypti, siguiendo las reco-mendaciones de la Organización Pa-namericana de la Salud (2), aunquenosotros agregamos el uso de linternasde mano para la inspección de sitiossombreados. Solamente se considera-ron contenedores con agua y se regis-traron como positivos todos los quetuvieran más de una larva del mos-quito en cualquier estadio. Con el finde identificar la especie de mosquito,se recolectaron larvas que luego seexaminaron de forma directa y se cla-sificaron siguiendo las claves de Dar-sie y Ward (23). Para la recolección dedatos se contó con la participación de ocho estudiantes de la Universidadde Colima.

Cada vivienda fue inspeccionadapor una persona distinta de la que hizola encuesta. La calidad de la viviendase clasificó de acuerdo con los criteriospropuestos por Tun-Lin (14), que con-sideran los siguientes aspectos: a)mantenimiento, b) higiene y c) som-bra; cada uno se cuantifica del 1 al 3(bueno = 1, regular = 2 y malo = 3). Laprimera y la última categorías son fá-cilmente identificables, mientras quela intermedia se califica por exclusiónde las otras dos, de tal manera que unacategoría que se encuentra dudosa en-tre buena y mala se califica como re-gular; de esta forma, las casas con las

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mejores características y, por tanto,con menor riesgo, obtienen la puntua-ción mínima, de 3, mientras que laspeores, o de más alto riesgo, presentanla puntuación máxima, de 9. Con el finde unificar criterios acerca de la cali-dad de las viviendas, se emplearon fo-tografías y se hizo un estudio piloto de20 viviendas en el cual se cotejaron loscriterios consignados por cuatro téc-nicos diferentes que participaron en el estudio y se determinó el índice deconcordancia kappa de Cohen con elprograma EPIDAT 2.

El muestreo se realizó en dos ocasio-nes, la primera en la época de lluvias(septiembre a noviembre de 1998,cuando se registró una precipitaciónpluvial de 434 mm), y la segundadurante la época fría y seca (enero amarzo de 1999, con una precipitaciónpluvial de 10 mm). Entre estas dos eta-pas, la Secretaría de Salud del Estadoprocedió a aplicar malatión ULV al95%, a razón de 120 mL/ha (tamañode gota 3 �m), empleando equipo pe-sado para “niebla fría” London Fog®

montado en vehículo. Las nebuliza-ciones se realizaron en dos series de 7 días cada una, a lo largo de un áreaque cubrió aproximadamente la mitadde las casas encuestadas. La tempera-tura ambiental fue medida en gradoscentígrados cada hora por el termóme-tro ambiental del observatorio meteo-rológico de la Universidad de Colima,ubicado a unos 2 km de la zona de tra-bajo. Con los datos así obtenidos secalculó la temperatura media de la se-

mana anterior a la fecha del muestreo.Finalmente, en cada vivienda se aplicóuna encuesta de CAP en la que se in-cluyeron preguntas sobre el mosquitoy sobre el dengue, así como el gradode cooperación de las personas en-cuestadas con el estudio. El índice deCAP se puntuó en una escala de inter-valo entre 0 y 12. El nivel socioeconó-mico de las familias se clasificó deacuerdo con una adaptación de la es-cala propuesta por Suadicani et al.(24), según el tipo de trabajo del jefe defamilia.

Análisis estadístico

Se establecieron los índices larvariosde Aedes aegypti de acuerdo con lasrecomendaciones internacionales (15):IV = número de casas con larvas de Ae.aegypti/total de casas inspeccionadas �100; índice de recipientes = número de recipientes positivos para larvas/número total de recipientes examina-dos � 100, e índice de Breteau (IB) =número de contendores positivos/casas inspeccionadas � 100. Para elanálisis, utilizamos el IV en escala di-cotómica (positivo = 1; negativo = 0),en vez de su habitual expresión comoporcentaje y el número de contenedo-res positivos por casa (C+/C) en es-cala de intervalo continua, como equi-valente del IB. La comparación demedias de las variables con distribu-ción normal se hizo a través de laprueba t de Student. La correlación

entre la variable dependiente (IV) di-cotómica y las variables independien-tes [calidad de la vivienda (en escalade intervalo), temperatura (en escalade proporción), CAP (en escala de in-tervalo), uso de malatión ULV (dicotó-mica: sí = 1; no = 0) y la temporada(dicotómica: lluviosa = 1; seca = 0)] se analizó mediante regresión logísticamúltiple, en la cual se calcularon elcoeficiente de la curva y la razón deposibilidades (odds ratio; OR) con susintervalos de confianza del 95% (IC95%) para cada variable, así como elíndice de máxima similitud (�2) para elmodelo (25). El análisis de la correla-ción entre la variable dependienteC+/C y las mismas variables indepen-dientes antes señaladas se realizó me-diante una regresión lineal múltiple,en la cual se calculó el valor de F y deR2 ajustado para el modelo, así comolos coeficientes de regresión �, el valorde t y la estimación de P, para cadauna de las variables independientes.Las diferencias se consideraron estadís-ticamente significativas cuando P < 0,05,o cuando los IC 95% de las OR no con-tenían la unidad. Para los análisis seutilizó el programa “STATISTICA forWindows”.

RESULTADOS

El cuadro 1 muestra los índices lar-varios (IV e IB) al inicio y al final delestudio en las 187 casas, así como loscambios en la calidad de la vivienda, el

CUADRO 1. Valores basales (temporada de lluvias) y 6 meses después (temporada seca) para el índice de viviendas, índice de Breteau, ca-lidad de la vivienda, temperatura media de la semana anterior al muestreo e índice de conocimientos, actitudes y prácticas (CAP)

Índice de viviendas Índice de Breteau Calidad de la vivienda Temperatura CAPMuestreo media (IC 95%) media (IC 95%) media (IC 95%) media (IC 95%) media (IC 95%)

Basal (lluvias) 0,54 97,3 5,79 24,83 5,75(0,47–0,61) (0,85 a 1,14) (5,6 a 5,99) (24,71 a 24,95) (5,45 a 6,05)

6 meses (seca) 0,41a 69,5b 5,86c 23,17d 5,87e

(0,34–0,48) (0,54 a 0,84) (5,6 a 6,06) (23,02 a 23,33) (5,58 a 6,16)

a Índice de viviendas en temporada de lluvias frente a temporada seca: χ2 = 5,67 (P = 0,042); OR = 0,59 (IC 95%: 0,38 a 0,91).b Índice de Breteau (C+/C), basal frente a 6 meses después: t = 2,52 (P = 0,036).c Calidad de la vivienda, basal frente a 6 meses después: t = –0,56 (P = 0,57).d Temperatura, basal frente a 6 meses después: t = 16,23 (P < 0,001). El intervalo de temperaturas diarias fue de 20,1°C a 33,3°C en la temporada de lluvias y de 16,1°C a 32,8°C en la tem-

porada seca.e Índice de CAP, basal frente a 6 meses después: t = 0,89 (P = 0,37).

índice de CAP y la temperatura. Losrecipientes más frecuentemente infes-tados con larvas en ambas temporadasresultaron ser las cisternas de aguasubterráneas mal tapadas, seguidas delos bidones de 200 L y piletas en pa-tios, mientras que en temporada delluvias, también se encontraron llan-tas, cerámicas y diversos cacharros conlarvas. Otro tipo de contenedores ra-ramente resultaron infestados con Ae.aegypti (floreros, axilas de plantas, de-sagües, tinacos, etc.). Se examinaron 95 larvas, de las cuales 82 correspon-dieron a Ae. aegypti (Linneo), 7 a Culexpipiens quinquefasciatus (Say), 3 a Ae.epactius (Dyar y Knab) y 3 a Culex noespecificado.

El cuadro 2 muestra los datos de laregresión logística multivariada y uni-variada entre casas con larvas y las va-riables calidad de la vivienda, tempe-ratura, índice de CAP, uso de malatiónULV y temporada de muestreo. Conrespecto a la estimación de la calidadde la vivienda, el índice de concordan-cia kappa de Cohen para los cuatro ob-servadores y las seis categorías de cali-dad exploradas resultó ser de 0,56 (P <0,001). La asociación entre casas positi-vas y calidad de la vivienda (buena,mala o regular) se analizó medianteuna tabla de contingencia de 2 � 3 quepresentó una �2 de Pearson = 10,7 (P =0,0047).

El cuadro 3 muestra los resultadosde la correlación lineal entre el númerode C+/C y las variables calidad de lavivienda, temperatura, índice de CAP,

uso de nebulizaciones de malatiónULV y temporada de muestreo. Al ex-plorar la interacción entre las variablesindividuales con correlaciones univa-riadas o bivariadas, únicamente se en-contró un cambio significativo en elanálisis bivariado de temperatura ytemporada frente a C+/C. En este casose observó para la temperatura un va-lor de � = –0,15 (t = –2,38; P = 0,042),mientras que para la temporada seobtuvo un valor de � = –0,22 (t = 3,38;P = 0,00385). Este modelo bivariadomostró una F = 5,77 (R = 0,17; P =0,0048). Mientras tanto, para las demásinteracciones no se observaron cam-bios relevantes con respecto al modelomultivariado o a la correlación indivi-dual de cada variable con el númerode C+/C.

El nivel socioeconómico de 157 fa-milias correspondió al V de la escalade Suadicani (24) (obreros no califica-dos y empleados domésticos o dedica-dos al comercio informal), 27 familiasse ubicaron en el nivel IV de la mismaescala (obreros calificados y emplea-dos comerciales) y solo 3 correspon-dieron al nivel II (comerciantes y tra-bajadores técnicos).

DISCUSIÓN

En primer lugar, llama la atención elelevado número de casas infestadas yde contenedores con larvas en los dosmuestreos, lo cual podría explicarse, almenos en parte, por la alta motivación

del personal involucrado y por el usode linternas para explorar sitios som-breados, como las cisternas subterrá-neas, donde frecuentemente se encon-traron larvas imperceptibles a simplevista. Al margen de las variacionespropias de la técnica de muestreo, elfactor abiótico que mayor atención harecibido como modulador de la biono-mía y, por lo tanto, de los índices lar-vales de Ae. aegypti ha sido la tempera-tura, pues se considera que a mayortemperatura ambiental, mayor tasa de reproducción y de eclosión, lo cualse traduciría en un mayor número decriaderos (8, 9). En el presente estudiose observó una reducción significativatanto del IV como de los contenedorespor casa en la temporada seca, cuandose registraron temperaturas más bajas,lo cual, aparentemente es congruentecon la idea anterior. Sin embargo,cuando analizamos de forma indivi-dual la temperatura media de la se-mana anterior al muestreo en cadacasa, observamos un paradójico efectonegativo, es decir, a mayor tempera-tura menor número de casas positivasy de criaderos por casa. Por sí solo,este efecto de la temperatura no re-sultó estadísticamente significativo,pero cuando se analiza en conjunto, seobserva que la temperatura más altareduce la probabilidad de encontrarcasas infestadas solo en la temporadaseca. Lo mismo se puede señalar conrespecto al número de contenedorespor casa, ya que cuando se eliminanotras variables y se analiza exclusiva-mente la interacción entre temporadaseca y temperatura, se hace manifiestoque la menor cantidad de criaderos seespera cuando se combinan época secacon temperaturas altas, mientras quelos valores más altos para C+/C se ob-tienen en temporada lluviosa, pero conmenor temperatura. Esta interacción ne-gativa entre la precipitación pluvial yla temperatura indica que la reducciónde casas infestadas y de criaderos en elsegundo muestreo obedeció más a ladesaparición de las lluvias que a loscambios de temperatura.

En el laboratorio, las temperaturasletales para el mosquito son > 41 °C,pero se informa que a 36 °C se pre-

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CUADRO 2. Regresión logística entre la variable dependiente dicotómica (viviendas po-sitivas o negativas) y las variables independientes: calidad de la vivienda, temperatura,temporada, índice de CAP y uso de nebulizaciones de malatión ULV en los dos muestreos(n = 374)

Regresión multivariadaa Regresión univariada

Variable Coeficiente OR IC 95% OR IC 95%

Calidad de la vivienda 0,241 1,27 1,08 a 1,48 1,26 1,08 a 1,46Temperatura –0,247 0,78 0,62 a 0,97 0,98 0,84 a 1,14b

Temporada 0,956 2,60 1,33 a 5,10 1,67 1,11 a 2,52b

Índice de CAP 0,054 1,05 0,95 a 1,17 1,01 0,91 a 1,11Uso de ULV –0,040 0,96 0,52 a 1,76 0,70 0,43 a 1,12

a �2 (máxima similitud para el modelo) = 34,48; gl = 4 (P < 0,001).b Con el fin de explorar más específicamente la interacción de la temperatura y la temporada con el índice de viviendas posi-

tivas, la regresión logística bivariada mostró una �2 = 11,87; gl = 2 (P = 0,0024), con OR = 0,77 (IC 95%: 0,62 a 0,96) parala temperatura y OR = 2,59 (IC 95%: 1,48 a 4,56) para la variable temporada (lluvias = 1/seca = 0).

senta un intenso bloqueo de la repro-ducción y del crecimiento de la po-blación (26), de tal suerte que cabe su-poner que en zonas tropicales comoColima, las temperaturas > 36 °C,como las observadas en ciertas horasdel día durante el estudio, tengan unefecto más bien inhibidor que estimu-lador sobre la reproducción del mos-quito. Otra explicación para el efectonegativo de la temperatura sobre losíndices larvales, más aparente durantela temporada seca, podría ser que lastemperaturas más altas, aunque seanesporádicas y de menor magnitud queen la temporada lluviosa, aceleran ladesecación de los pocos contenedorescon agua, reduciendo así los criaderos,independientemente de los efectos in-trínsecos sobre el mosquito.

La variable aislada que mostró ma-yor grado de asociación con los índices larvales fue la calidad de lavivienda, calificada con la escala pro-puesta por Tun-Lin et al. (14). A pesarde la subjetividad que representa la ca-lificación de la vivienda, en el presenteestudio se hizo hincapié en que losobservadores tuvieran una idea muyclara de cada categoría, independien-temente de los acabados o del tamañode la casa, con el fin de minimizar elsesgo que pudiera tener el nivel socio-económico sobre la calidad de la vi-vienda. Además, dicha calificación seevaluó con el índice kappa de Cohen,cuyos valores sugieren una adecuadaconcordancia entre los observadores.

Esta asociación entre la calidad dela vivienda y la presencia de larvas se

hizo manifiesta tanto cuando se ana-lizó de forma categórica (calidad de lavivienda en escala ordinal e IV en es-cala dicotómica) como cuando se in-vestigó su correlación con regresiónlogística y lineal. En el estudio de Tun-Lin et al. (14), dicha asociación se ana-lizó mediante regresión de Poissonunivariada y multivariada, mientrasque aquí se empleó la variable depen-diente C+/C como intervalar normal,debido a que la frecuencia del evento yel número de casas muestreadas fue-ron tan altos que la curva tiende a ladistribución normal, aun sin su con-versión a arco-seno. Por otro lado,aunque la calidad de la vivienda, es-trictamente hablando, corresponde auna variable categórica ordinal y portanto no debería analizarse como va-riable continua, se consideró que po-dría ajustarse a los supuestos básicosde la regresión lineal y de la regresiónlogísitica, dada su aparente distribu-ción gaussiana en el histograma dedatos, lo cual es un procedimientocada vez más aceptado para los mode-los de análisis multivariado (27). Losresultados señalan que existe una sig-nificativa correlación de la calidad dela vivienda tanto con la probabilidadde encontrar casas infestadas comocon el número de contenedores posi-tivos por casa. Dicha correlación noparece modificarse con ninguna de las otras variables exploradas, lo cualapoya la propuesta original de Tun-Lin en el sentido de que las viviendascon menores condiciones de higiene y de mantenimiento, así como mayor

sombreado, presentan mayores posibi-lidades de tener larvas del mosquito.Por consiguiente, esta medida de vigi-lancia podría simplificar las encuestasentomológicas si el personal lleva acabo una inspección rápida de las vi-viendas, con lo que se ahorraría unagran cantidad de horas-hombre, tanvaliosas en el trabajo de campo, y per-mitiría una rápida localización de laszonas con mayor riesgo de infestaciónpor el mosquito.

El uso de malatión ULV no mostróningún efecto sobre el IV, aunque síreveló una discreta reducción de losC+/C, independientemente de la tem-peratura y de la calidad de la vivienda.Aunque su efecto solo se evaluó entemporada seca, el hallazgo apoya laidea de que el rociado de malatióntiene un cierto impacto sobre las po-blaciones larvarias (15) y debe ser to-mado en cuenta como variable de con-fusión en las encuestas entomológicas.En cambio, el nivel de conocimientos yactitudes respecto al dengue y al mos-quito no parece tener ninguna relacióncon la presencia de larvas, resultadosimilar a los descritos por autorescomo Lloyd, (17), Rosenbaum (18) yDegallier (19). La explicación de estaaparente discrepancia puede radicaren lo heterogéneo y subjetivo quepuede ser el instrumento de evalua-ción, ya que no se cuenta con formatosnormalizados para cada tipo de comu-nidad; sin embargo, también debenconsiderarse aspectos antropológicosy culturales que bloquean o estimulanla realización de acciones de la comu-

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CUADRO 3. Regresión lineal entre el número de contenedores con larvas por casa (C+/C) y las variables independientes: calidad de la vi-vienda, temperatura, CAP, uso de ULV y temporada (n = 374)

Regresión multivariadaa Regresión univariada

Variable Coeficiente � (ES)b t P Coeficiente � (ES)b t P

Intercepto C+/C 2,623 (1,440) 1,82 0,069Calidad de la vivienda 0,169 (0,041) 4,13 <0,001 0,162 (0,041) 3,96 <0,001Temperatura –0,106 (0,057) –1,86 0,063 –0,013 (0,044) –0,30 0,762Índice de CAP 0,022 (0,027) 0,80 0,424 –0,043 (0,028) –0,15 0,870Uso de ULVc –0,243 (0,113) –2,14 0,042 NAd

Temporada –0,468 (0,146) 3,19 0,004 NAd

a R del modelo = 0,284; R2 ajustada = 0,068; F = 6,47 (P < 0,001).b ES: error estándar.c Solamente un grupo de 95 casas recibieron nebulizaciones de malatión ULV entre el primero y el segundo muestreo.d NA = No aplicable, ya que no es confiable la correlación con una sola variable dicotómica.

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REFERENCIAS

nidad en materia de salud, indepen-dientemente del grado de conoci-mientos, como han puntualizado al-gunos autores (19, 28). Así pues, losresultados de las encuestas de CAP,cuya utilidad para monitorear las cam-pañas de participación comunitaria es indiscutible, deberían ser interpre-tados cautelosamente en los estudioscuantitativos, dada su naturaleza sub-jetiva. Por ello, sería recomendable re-servarlos más bien para el seguimientocualitativo de los programas antiaedes.

Se ha puesto mucho énfasis en elpapel del nivel socioeconómico sobrela presencia de contenedores con lar-vas del mosquito (19). Sin embargo, enel presente estudio la clasificación em-pleada ubicó a la mayor parte de las

familias estudiadas en la clase baja(24), de una forma tan homogénea queno permitió incluir a esta variable en elanálisis. Lo mismo se puede decir deltipo de servicios municipales, ya quetoda la zona cuenta con agua intrado-miciliaria, drenaje y recolección regu-lar de basura.

A modo de sugerencia final, las en-cuestas entomológicas podrían simpli-ficarse con la utilización de la calidadde la vivienda, tomando en cuenta lacombinación de las variables meteoro-lógicas, sobre todo la temperatura y la precipitación pluvial, así como laaplicación reciente de malatión ULV,mientras que los resultados de las en-cuestas sobre CAP podrían tener másutilidad en los estudios cualitativos

sobre la participación comunitaria queen la evaluación cuantitativa de losíndices larvales, como hasta ahora sehan intentado aplicar.

Agradecimientos. Agradecemos alprograma UNI (Una Nueva Iniciativa)de Colima y a los líderes de la comuni-dad su apoyo logístico en el contactocon los habitantes de la zona estu-diada; a los estudiantes de la Universi-dad de Colima, particularmente a Xó-chitl Montoy Guzmán y a Julio CésarBarragán, su entusiasta participaciónen el trabajo de campo; y a Ángel Ru-valcaba, del departamento de Controlde Vectores de la Secretaría de Saluddel Estado de Colima, su desinteresadacolaboración en el proyecto.

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Manuscrito recibido el 23 de febrero de 2001. Aceptadopara publicación, tras revisión, el 31 de mayo de 2001.

Objective. In order to investigate the variables that could have the greatest impacton larval indices of Aedes aegypti, the main vector of dengue, a descriptive, longitudi-nal study was carried out in the city of Colima, which is located in the Mexican Paci-fic coastal state of the same name. Methods. A total of 187 dwellings were inspected to determine the house index (HI)and the number of positive containers per house (C+/H), during the rainy season andthe dry season. The following were recorded as independent variables: the air tem-perature, the season, the use of ultra low volume (ULV) spraying of malathion, thePremise Condition Index (PCI), and the score on a survey of knowledge, attitudes,and practices (KAP). Results. Both the multivariate logistic regression and the multivariate lineal regres-sion showed a reduction of HI and C+/H due to the effect of the dry season. Parado-xically, the temperature seemed to have a negative correlation with the larval indices,and this effect was more pronounced during the dry season. The PCI showed themost significant correlation with HI and C+/H, independently of the other variables.The ULV sprayings showed a small negative effect on the indices, while the KAPscore did not indicate any association at all.Conclusions. Some conclusions that can be drawn from this study are as follows:higher temperatures can reduce the larval indices during the dry season, the PCI canbe an adequate estimator of the Ae. aegypti infestation rate, ULV spraying reduces thenumber of larval breeding sites, and the KAP score has little association with the lar-val indices.

ABSTRACT

Factors that modify the larvalindices of Aedes aegypti

in Colima, Mexico

12 Espinoza Gómez et al. • Factores que modifican los índices larvarios de Aedes aegypti en Colima, México

Canadian Conference on International HealthChildren and Youth Health: Action, Research and Advocacy

Dates: 18–21 November 2001Location: Hotel Crowne Plaza

Ottawa, Ontario, Canada

The 8th Canadian Conference on International Health will explore the theme of “Childrenand Youth Health: Action, Research and Advocacy” through a varied program of plenary ses-sions, symposia, workshops, discussions, poster sessions, and paper sessions. The meetingwill highlight positive approaches to maintaining and improving the health of children, youth,and families around the world.

The first day’s focus on action will deal with programs, interventions, and preventionstrategies shown to have an effect on the improvement of the health and well-being of childrenand youth. The second day’s focus on research will be devoted to evidence-based approachesto interventions and programs aiming to improve the health and well-being of children andyouth. The third day’s focus on advocacy will deal with ideas and initiatives that highlight theimportance and power of advocacy and civil action.

Information:Canadian Society for International Health

One Nicholas Street, Suite 1105Ottawa, ON K1N 7B7 Canada

Telephone: CCIH Secretariat, 1-613-722-4140, ext. 224Telephone inside Canada: 1-877-722-4140, ext. 224

e-mail: ccih@ag-cdn.com.Web site: http://www.csih.org