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Centro de Estudos Geográficos - Universidade de LisboaCentro de Estudos Geográficos da Universidade de Lisboa
Edifício da Faculdade de Letras, Alameda da Universidade, 1600-214 Lisboa, Portugal
Tel: + 351 217940218

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EDEN - Emerging Diseases in a Changing European Environment

Ref.:
GOCE-CT-2003-010284 EDEN
Coordenador:
CIRAD, Montpellier
Data de início:
Novembro 2004
Data prevista de conclusão:
Outubro 2009
Instituição Proponente:
Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (CIRAD) – France
Outras Instituições:
Algeria: Institut Pasteur d'Algérie.
Belgium: AVIA-Gis, Euro-AEGIS EEIG, Université catholique de Louvain, University of Antwerp, Agroveterinary Information and Analysis.
Czech Republik: Academy of Sciences of the Czech Republic.
Estonia: National Health Development Institute.
Finland: Finnish Forest Research Institute, University of Helsinki.
France: Université de Montpellier I, Entente Inter-Départementale pour la Démoustication du littoral méditerranéen, Institut National de Recherche Agronomique, Institut de Recherche pour le Développement, Institut Pasteur, Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement, Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement.
Germany: Ludwig-Maximilians-Universitaet Muenchen.
Greece: University of Crete.
Hungary: “Johan Béla” National Centre for Epidemiology, Faculty of Veterinary Science, MTA Állatorvos-todományi Kutató Intézete.
Italy: Instituto Superiore di Sanità, IZS dell’Abruzzo e del Molise “G. Caporale”, University of Rome "La Sapienza", Centro di Ecologia Alpina.
Latvia: Public Health Agency.
Lithuania: Centre for Communicable Diseases Prevention and Control.
Morocco: Institut Agro-Vétérinaire Hassan II, Institut National d'Hygiène.
Netherlands: University of Utrecht.
Poland: Medical Academy, Bialystok.
Romania: Danube Delta National Institute for Research, The National Institute of Research and Development for Microbiology and Immunology "Cantacuzino.
Portugal: Instituto de Medicina Tropical da Universidade Nova de Lisboa, Centro de Estudos Geográficos da Universidade de Lisboa.
Senegal: Institut Sénégalais de Recherches Agronomique, Institut Pasteur de Dakar.
Slovakia: Slovak Academy of Sciences, Medical Faculty of Ljubljana.
Spain: University of Barcelona, Instituto de Salud Carlos III, Instituto Vasco de Investigation y Desarrolo Agrario, Universitat de Valencia, Consejo Superior de Investigaciones Cientificas.
Sweden: Swedish Institute for Infectious Disease Control.
Turkey: Ege University Medical School, Hacettepe University Faculty of Science.
United Kingdom: London School of Hygien & Tropical Medicine, Natural History Museum, University of Liverpool, University of Oxford, Zoology Oxford.
Entidade financiadora:
Comissão Europeia / European Commission
Financiamento:
11.5 M €
Núcleo:
Modelação, Ordenamento e Planeamento Territorial (MOPT)
Sítio Web:
http://www.eden-fp6project.net/

Resumo

A malária, também conhecida em Portugal como paludismo ou sezonismo, é um dos principais problemas de saúde global, sendo responsável por mais de um milhão de mortes todos os anos (WHO, 2008). Em Portugal conheceram-se elevadas taxas de incidência da doença até aos finais da primeira metade do séc. XX, não se registando nas décadas posteriores casos endémicos, com excepção de um único ocorrido em 1975. No contexto actual de globalização, torna-se importante conhecer quais as probabilidades de evolução das populações do mosquito vector da malária. Um possível aumento de densidades deste vector, associado a um crescente intercâmbio populacional com países onde a doença é endémica, pode potenciar o risco de transmissão em locais onde o seu endemismo tem estado ausente. Os actuais avanços em modelação biogeográfica não permitem ainda obter respostas inequívocas e de elevado detalhe espacial para este problema. Estas aproximações, no entanto, constituem, muitas vezes, o único indicador da forma de evolução das populações em causa e da forma a lidar com as implicações que daí possam advir. Este estudo tem como objectivo a criação de modelos de adequabilidade de habitat do mosquito vector da malária recorrendo a métodos estatísticos de integração de informação, confrontando com as antigas áreas endémicas de malária em Portugal Continental. Outro objectivo deste estudo prende-se com a criação de um modelo de susceptibilidade à contracção do agente infectante, revelando as áreas potenciais de transmissão da doença, sendo possível com base neste modelo identificar a população que se encontra em maior risco. Numa fase final, de acordo com as áreas de maior risco potencial de transmissão de malária, analisar-se-á com recurso à modelação dinâmica de sistemas multi-agentes o comportamento de transmissão da doença, simulando focos infecciosos e a expansão e evolução no espaço e no tempo. Malaria is a major global health problem, accounting for more than a million deaths every year (WHO, 2008). Portugal itself had experienced high rates of incidence of the disease by the end of the first half of the XX century. There were no endemic cases decades later, except for one occurred in 1975. In the current context of globalization, it is important to know the chances of evolution of the population of the malaria mosquito vector. A possible increase of density of this vector, coupled with growing exchanges with countries where the disease is endemic, may potentiate the risk of transmission in areas where the vector is absent. Current advances in biogeographic modelling can not give us yet clear answers, with high spatial resolution, to this problem. These approaches, however, are often the only indicator of the evolution of the vector concerned, and how to deal with the implications it may have. This study aims to create models of habitat suitability for the malaria mosquito vector, by using statistical methods of integration of information, and confronting this with old areas of endemic malaria in mainland Portugal. Another objective of this study is to create a model of susceptibility to the contraction of the infecting agent, showing the potential areas of disease transmission, with this model, it will be possible to identify the population at risk. In a final phase, according to areas of greatest potential risk of malaria transmission, it will be applied a dynamic modelling of multi-agent systems to analyse the disease transmission, simulating infectious foci, and its expansion and evolution in space and time.

Informação actualizada em 20-04-2009

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