| Journal: | Revista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000282481 |
| ISSN: | 0037-8682 |
| Authors: | Peterson, A. Townsend1 Pereira, Ricardo Scachetti2 Neves, Vera Fonseca de Camargo |
| Institutions: | 1The University of Kansas, Natural History Museum, Lawrence, Kansas. Estados Unidos de América 2Centro de Referencia em Informacao Ambiental, Campinas, Sao Paulo. Brasil |
| Year: | 2004 |
| Season: | Ene-Feb |
| Volumen: | 37 |
| Number: | 1 |
| Pages: | 10-14 |
| Country: | Brasil |
| Language: | Inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Descriptivo |
| English abstract | An important aspect of tropical medicine is analysis of geographic aspects of risk of disease transmission, which for lack of detailed public health data must often be reduced to an understanding of the distributions of critical species such as vectors and reservoirs. We examine the applicability of a new technique, ecological niche modeling, to the challenge of understanding distributions of such species based on municipalities in the state of São Paulo in which a group of 5 Lutzomyia sandfly species have been recorded. The technique, when tested based on independent occurrence data, yielded highly significant predictions of species' distributions; minimum sample sizes for effective predictions were around 40 municipalities |
| Portuguese abstract | Um aspecto importante da medicina tropical é a análise de aspectos geográficos relacionados com o risco de transmissão de doenças. Devido à ausência de dados detalhados de saúde pública, estas análises são freqüentemente reduzidas à compreensão da distribuição de espécies críticas como vetores e reservatórios. Neste trabalho, é examinada a aplicabilidade de uma nova técnica, a modelagem de nicho ecológico, no estudo da distribuição destas espécies nos municípios do Estado de São Paulo, onde um grupo de 5 mosquitos do gênero Lutzomyia foi encontrado. A técnica foi testada em conjuntos de dados independentes, resultando em previsões altamente significativas; a amostragem mínima para se obter previsões eficazes foi de cerca de 40 municípios |
| Disciplines: | Biología, Medicina |
| Keyword: | Ecología, Parasitología, Salud pública, Modelos biológicos, Nicho ecológico, Algoritmos genéticos, Lutzomyia, Leishmaniasis, Brasil |
| Keyword: | Biology, Medicine, Ecology, Parasitology, Public health, Biological models, Ecological niche, Genetic algorithms, Lutzomyia, Leishmaniasis, Brazil |
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