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000056880 005__ 20161027084147.0
000056880 037__ $$aTAZ-TFG-2016-3359
000056880 041__ $$aspa
000056880 1001_ $$aCasado González, Alba Luna
000056880 24200 $$aEnvironment indicators of the Spotted Fever´s incidence in Sao Paulo state (Brazil)
000056880 24500 $$aIndicadores ambientales de la incidencia de la Fiebre Maculosa en el estado de Sao Paulo (Brasil)
000056880 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2016
000056880 500__ $$aResumen y Conclusiones disponibles en inglés. Aporta en secretaría material físico.
000056880 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000056880 520__ $$aLa Fiebre Manchada (o maculosa en portugués), causada por Rickettsia rickettsii es una enfermedad zoonósica transmitida por Amblyomma sculptum y Amblyomma aerolatum, y Rhipicephalus sanguineus potencialmente. En Brasil se sitúa como la zoonosis transmitida por garrapatas de mayor importancia por su carácter re-emergente, pero la mayor incidencia se da en el estado de Sao Paulo. El aumento de poblaciones de las capibaras, el principal reservorio, resulta esencial para la amplificación de la infección, pero además, algunos factores climáticos podrían estar detrás de esta re-emergencia. En este trabajo se ha tratado de elaborar un modelo de predicción ambiental capaz de predecir la incidencia de Fiebre Manchada en el estado de sao paulo en función de determinadas variables derivadas del clima. Se trata de un modelo de regresión múltiple para el que se ha utilizado una base de datos del clima interpolados, documentación geográfica y los datos de incidencia por municipio de la enfermedad, según la Secretaria de estado de salud de Sao Paulo. De acuerdo con los resultados, la incidencia se verá favorecida por las variables de temperatura media anual en primer lugar, seguida de la temperatura media del trimestre más seco, la precipitación media anual y la precipitación media del trimestre más seco. Sin embargo, influirán negativamente a la incidencia de Fiebre Manchada: la temperatura media del trimestre más cálido, temperatura media del trimestre más frío, la precipitación media de trimestre más húmedo y la precipitación media de trimestre más frío. Este modelo muestra como las temperaturas bajas, una precipitación media elevada y una alta cantidad de lluvia en los momentos más fríos del año, son perjudiciales para todos los eslabones de la cadena epidemiológica, por lo que la incidencia no será tan alta como en condiciones de temperaturas más cálidas.
000056880 521__ $$aGraduado en Veterinaria
000056880 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000056880 700__ $$aEstrada Peña, Agustín$$edir.
000056880 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bPatología Animal$$cSanidad Animal
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