Taller de Evaluación sobre Vulnerabilidad y Adaptación
SECTOR DE SALUD HUMANA
1A.1
INTRODUCCIÒN
Información general de los impactos potenciales en la salud de la Variabilidad y Cambio Climático. Datos de salud para determinar la carga actual de enfermedades originadas por el cambio climático Metodos y herramientas para la evaluacion de V&A en el sector salud. Métodos para determinar la línea de base de la adaptacion en la salud.
Información general del impacto potencial del Cambio y Variabilidad Climática en la Salud
1A.3
Temas
Camino, senda para que el tiempo afecte a la salud Potential health impacts of climate change.Impacto Potencial de la salud de cambio climatico.
Eventos climáticos extremos en el tiempo
Temperatura Desbordes
Enfermedades transmitidas por vectores Enfermedades relacionadas con la polución del aire. Diarrea
El Camino para que el tiempo afecte a la Salud : Ejemplo = Diarrea
Causas Distales
Temperatura Humedad Precipitación
Condiciones de vida (suministros de agua y saeamiento) Fuentes de comida y Prácticas de Higiene
Causas Proximas
Supervivencia/ replica De patogenos en el ambiente Contaminacion de Fuentes de agua
Infecciones peligrosas
Ingestión de Agua cotaminada
Efectos en la Salud
Incidencia de morbilidad atribuida a la diarrea
Ingestión de Comida contaminada
Contaminación de Fuentes de comida
Contacto con personas Infectadas.
Vulnerabilidad (ej. Edad y nutrición)
Porcentaje de Personas en contacto con personas
WHO
El Camino desde las fuerzas desencadenantes a los impactos potenciales en la salud.
Corvalan et al., 2003
Factores que influyen en la Salud
Densidad Poblacional Urbanización Infraestructura para salud pública Desarrollo economico y tecnologico Condiciones ambientales Población en riesgo
Pobreza Niños Incremento en la poblacion de residentes ancianos Inmunocomprometidos
El cambio Climatico puede ocasionar cambios en variaciones, asi como en los valores medios
Temperatura s extremas en el Caribe, 1995·2000
Variabilidad Climatica y Cambios de Impacto en el Caribe
FECHA
PAÍS
EVENTO
MUERTE
Costo estimado
(US$ million, 1998)
1974 1982/3
Honduras Bolivia, Ecuador, Peru
Huracan Fifi El Niño
7,000 0
1,331 5,661
1997/98
Bolivia, Colombia, Ecuador, Peru Central America
El Niño
600
7,694
1998
Huracan Mitch
9,214
6,008
1998
Dominican Republic
Huracan Georges
235
2,193
Cuba
Huracan Georges
6
N/A
1999
Venezuela
Derrumbe
25,000
N/A
Fuente: ECLAC, América Latina y El Caribe: El Impacto de los Desastres Naturales en el Desarrollo, 1972-1999, LC/MEX/L.402; OFDA, Venezuela- Floods, Fact Sheet #10, 1/12/ 2000.
Inundación en Mozambique del 2000
Fuertes lluvias de los Ciclones Connie y Eline en Febrero del 2000 causaron inundaciones de los rios Limpopo, Incomati, Save y Umbeluzi a grandes escalas
Degradacion del ambiente y el pobre sistema de matenimiento y protección de los rios contribuyeron a la crisis.
700 personas murieron, 250,000 pesonas desplazadas y 950,000 requirieron asistencia(de los cuales 190,000 eran niños menores de 5 años)
14,800 personas fueron rescatadas por helicopteros.
Impactos de las inundaciones en la Salud
Muertes y heridas inmediatas Incrementos de la tasa de mortalidad no especificos Enfermedades infecciosas – leptopirosis,hepatitis, diarrea, enfermedades respiratorias, y transmitidas por vectores Exposición a sustancias tóxicas Efectos de efermedades mentales Incremento de demandas en sistemas de salud
Philip Wijmans, LWF/ACT Mozambique, March 2000
Proportion of malaria cases and anomalies in maximum temperture: Kenya
70
5
Percent of malaria cases in hospital
60 50 40 30
3 2 1 0 -1
Jan 97May Sep Jan 98May Sep Jan 99May Sep
20
-2
Time
Malaria cases
A. Githeko, personal communication Dr. Githeko, personal communication
Maximum temp Minimum Temp
Temperature anomalies
4
Cambio Climatico y Malaria en diferentes escenarios(2080)
Incremento: Africa oriental, Asia Central, Federación Rusa Disminución: America Central, Amazonas [dentro de los vectores limites actuales.]
Change of consecutive months
A1
> +2 +2 -2 < -2
A2
B1
B2
Van Lieshout et al. 2004
Neblina de China Enero 10 2003
NASA
Efectos de la variación de la temperatura en la incidenia de Diarrea en Lima, Peru
Admisiones diarias de Diarrea
Temperatura diaria
La diarea incrementa un 8% por cada incremento de la temperatura en 1ºC
Checkley et al., 2000
Number of Cholera cases in Uganda 1997-2002
50000
Number of cases
40000 30000 20000 10000 0 1996
El Nino starts
El Nino stops
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
Time in years
Recursos
McMichael, A.J., D.H. Campbell-Lendrum, C.F. Corvalan, K.L. Ebi, A. Githeko, J.D. Scheraga, and A. Woodward (eds.). 2003. Cambio Climatico y salud Humana: Riesgos y respuestas. Who, GenovaClimate Change and Human Health: Risks and Responses. WHO, Geneva.
Resumen de pdf disponible en http://www.who.int/globalchange/publications/cchhsummary/
Kovats, R.D., K.L Ebi, and B. Menne. 2003. Metodos de apreciacion de la vulnerabilidad en salud humana y adaptacion de salud publica para cambio climatico. WHO/Health Canada/UNEP. Pdf disponible en
http://www.who.dk/document/E81923.pdf
Información de Salud para determinar la carga actual de enfermedades sensibles al clima
1A.19
Preguntas a ser Abordadas
Qué enfermedades Sensibles al Clima son importantes en el país o región?
Cuál es la actual carga de estas enfermeades?
Qué factores ademas del clima deberian ser considerados?
Agua, saneamiento, etc
Donde esta disponible la información? Pueden los servicios sanitarios satisfacer las demandas actuales?
Información de Fuentes de Salud
El reporte de la salud Mundial provee información a nivel regional para todas la mayoria de las enfermedades.
http://www.who.int/whr/en Información anual en anexo estadístico
Malnutrition http://www.who.int/nutgrowth/db Agua y saneamiento. http://www.who.int/entity/water_sanitation_health/datab ase/en Vigilancia de enfermedades- reporte anexo
Base de datos WHO
Ministerio de Salud
Fuentes de Informacion de la SaludOtros
UNICEF at http://www.unicef.org CRED-EMDAT provee informaciones en desastres
http://www.em-dat.net
Mission hospitals. Misiones Hospitalarias Hospitales distritales, gubernamentales
Mozambique
Poblacion total = 18,863,000 Porcentaje de crecimiento poblacional annual. = 2.4% Expectativa de vida desde nacimiento= 45 years Porcentaje de Mortalidad de menores de 5 años= 158/1,000
El 72% de los niños de 1 año son inmunizados con dosis de DTP. 72% of 1-year-olds immunized with 3 doses of DTP
5.8% de la totalidad del producto domestico gastados en salud. 5.8%
WHO, 2005
Comunicación Nacional de Seychelles
Métodos y Herramientes para Evaluaciones de V&A en el sector Sanitario.
1A.25
Metodos y Herramientas
Evaluaciones cualitativas Métodos para estimar la vulnerabilidad de la salud humana al cambio climatico MARA/ARMA – Condiciones climaticas para la transmision estable de malaria Carga Global WHO de enfermedades comparables con evaluaciones de riesgo
Carga ambiental de enfermedades
Otros modelos
Evaluaciones cualitativas
El Dato disponible permite realizar evaluaciones cualitativas de vulnerabilidad. Por ejemplo, dada la actual carga de enfermedades de diarea y cambios proyectados en precipitaciones, la vulnerabilidad va a ser la misma, o se incrementará o disminuirá?
Métodos para evluar la Vulnerabiliad de la Salud Humana y Adaptación Pública para el Cambio Climático
Kovats et al., 2003
1A.28
Métodos para:
Estimar la distribucioón actual y carga de enfermedades sensibles al cambio climático Estimar impactos futuros en la salud que pueden atribuirse al cambio climático Identificar las opciones actuales y futuras de adaptación para reducir la carga de enfermedades.
Kovats et al., 2003
Potencial Futuro Estimado para los Impactos en la Salud
Requiere la utilización de escenarios climaticos
Pueden utilizarse enfoques de arriba abajo y de abajo para arriba
Los modelos pueden ser modelos espaciales complejos o una relación simple de exposiciónrespuesta
Debe incluir proyecciones de como otros factores relevantes pueden cambiar. La incertidumbre debe ser abordada de manera explícita.
Kovats et al., 2003
Caso de Estudio: Riesgo de Enfermedades de Vector-Borne en Portugal
Cuatro escenarios cualitativos desarrollados de cambio en clima y población en vectores.
No esta presente el vector Distribución focal del vector Distribución amplia del vector Change from focal to potentially regional distribution Cambios desde el focal hasta la distribucion potencial regional.
Juzgamiento experto determina la probalidad de riesgo para cada escenario para 5 enfermedades transmitidas por vectores.
Kovats et al., 2003
Fuentes de Incertidumbres
Dato
Datos perdidos,o con errores en el dato
Modelos
Incertidumbre con respecto a la prediccibilidad del sistema. Incertidumbre debida a la simplificación de las relaciones.
Datos temporales espaciales inapropiados Hipótesis inapropiadas Incertidumbre acerca de la habilidad predictiva de los escenarios
Otros
Kovats et al., 2003
Estimando los impactos de la salud Mundial de Cambio Climatico
Cuál sera el potencial total en el impacto sanitario causado por el cambio climatico(2000 a 2030)? Cuanto podría ser evitado reduciendo el factor riesgo (ej: estabilizando las emisiones de gas del efecto invernadero(GHG)?
Campbell-Lendrum et al., 2003 (pdf available)
Evaluaciones de Riesgo Comparativo
Escenario de emisiones de gas invernadero Modelado del Clima Global
Genera series de mapas de predicciones futuras de clima
2080s
Time
2020s 2050s
Modelo de Impacto Sanitario
Estima el cambio en relación de riesgos de enfermedades específicas
Campbell-Lendrum et al., 2003
2020s 2050s 2080s
Criterio para la seleccion de los resultados sanitarios
Suceptible a la variación climatica Importante carga sanitaria global Modelo Cuantitativo disponible en escala global
Mala nutricion(prevaleciente) Diarrea(incidente) Enfermedades transmitidas por vectores –dengue y malaria falciparun Inundaciones en tierra y costas(mortalidad) Calor y frío relacionados con la mortalidad CVD
Campbell-Lendrum et al., 2003
Proyecciones alternativas futuras de las Emisiones de GHG
Tendencias actuales de emisiones de GHG sin mitigarse Estabilización a 750 ppm deCO2 equivalente Estabilización a 550 ppm deCO2 equivalente Niveles de GHG en 1961-1990 con clima asociado
Fuente: UK Hadley Centre models
Campbell-Lendrum et al., 2003
8 7 6
Relative Risk of Deaths and Injuries in Inland Floods in 2030, by Region
s550 s750 UE
Relative Risk
5 4 3 2 1 0
Afr D
Amr D
Emr D
Eur C
Sear D
Afr E
Eur A
Amr A
Amr B
Emr B
Eur B
Sear B
Wpr A
Wpr B
Relative Risk of Diarrheoa in 2030, by Region
1.1 1.08 1.06
Climate s550 scenarios, as function s750 of GHG UE emissions
Relative Risk
1.04 1.02 1 0.98 0.96 0.94
Afr D
Amr D
Emr D
Eur C
Sear D
Afr E
Eur A
Amr A
Amr B
Emr B
Eur B
Sear B
Wpr A
Wpr B
Muerte estimada y DALY atribuido a Cambio Climatico
Floods
2000
2020 Malaria
Diarrhea
Malnutrition
120 100 80 60 40 20 0 2 4 6 8 10
Muertes(miles)
Campbell-Lendrum et al., 2003
DALYs (millones)
Conclusiones
El Cambio Climático ya puede estar causando una carga singnificante en los países en vías de desarrollo. El Cambio climático sin mitigar es probable que cause impactos significantes en la Salud pública a partir del 2030 Los mayores impactos son causados por la aparición de diarrea, mala nutrición y enfermedades transmitidas por vectores Entre las incertidumbres se incluyen: Incertidumbres en las Proyecciones Efectividad de las intervenciones Cambios en los factores no climáticos .
Campbell-Lendrum et al., 2003
Carga Ambiental de las Enfermedades
A. Prüss-Üstün, C. Mathers, C. Corvalan, and A. Woodward. : Assessing the Environmental Burden of Disease at National and Local Levels [pdf disponible en http://www.who.int/peh/burden/burdenindex. html El documento sobre Cambio Climático sera publicado pronto.
El sitio [http://www.mara.org.za]. Contiene datos de frecuencia y población,y mapas a nivel regional y de pais
Clima y Transmisión estable de la Malaria
Condiciones favorables del clima es un determinante primario de si las condiciones en una locación en particular son favorables para la transmisión de la Malaria. Un cambio en la temperatura podria hacer que se alargue o acorte la estación en la que los mosquitos o parasitos pueden sobrevivir. Cambios en la precipitacion o en la temperatura podrian resultar en condiciones durante la estacion de transmision que son favorables o desfavorables para incrementar las poblaciones de parásitos y vectores.
Clima y Transmision estable de Malaria
(continuacion)
Cambios en la precipitacion o en la temperatura podria hacer que altitudes y ecosistemas hostiles se vuelvan habitats favorables para la transmisión.Las alturas que fueron demasiada frías o margenes desiertos que fueron previamente muy secos para la el desarrollo de poblaciones de mosquitos, pueden verse modificados por pequeños cambios en la temperatura y / o precipitación.
Modelo MARA/ARMA
Modelo biológico que define una serie de reglas de decisión basadas en la disminución de las temperaturas medias y mínimas para el desarrollo del parasito Plasmodium falciparum y el vector Anopheles, y en la limitación de la precipitacion sobre la capacidad de procrear y sobrevivir del mosquito. $5 CD-ROM para los países en vias de desarrollo o puede ser bajado del sitio en internet: www.mara.org.za
Relacion entre la Temperatura y la Supervivencia diaria del Anopheles.
Proportion of M osquitoes Surviving One Day
1.00 0.90 0.80 0.70 0.60 0.50 0.40 0.30 0.20 0.10 0.00
18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 16 40 .1
Mean Temperature (°C)
Relación entre la Temperatura y el Tiempo requerido para el desarrollo del Parasito.
120 100 80
Days
60 40 20 0
17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39
Mean Temperature (°C )
Proporción de vectores que sobreviven y el tiempo requerido para que el parásito se desarrolle.
0.40 0.35 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00
17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37
Proportion Surviving
Mean Temperature (°C)
39
Duración de la época de Malaria en Mozambique
Malaria Endemica Prevaleciente
Mozambique –Malaria Endémica Prevaleciente por edades.
Condiciones climáticas para la transmision estable de Malaria en Zimbawe bajo diferentes escenarios de Cambio Climatico.
Ebi et al., In press
Objetivo: observar el rango de respuestas de las condiciones climáticas para la transmision estable de la malaria falciparum bajo diferentes escenarios de cambio climatico en Zimbawe.
1A.58
Malaria en Zimbabwe
Casos por mes
Patrones de transmision estable siguiendo un patron de precipitacion y elevacion (el cual influye en la temperatura) 9,500 muertes y 6.4 millones de casos entre 1989 y 1996 Recientes apariciones en altitudes elevadas
Fuente:
Programa de Investigacion de Sud Africa
Ebi et al., In press
Metodos
Línea de base climatológica determinada COSMIC fue utilizado para generar escenarios específicos de cambio climático en Zimbawe, los cambios fueron adheridos a la línea de base climatológica. La información generada por COSMIC fue utilizada como insumo para el modelo MARA/ARMA (Mapeo de riesgo de Malaria en Africa) modelo de disponibilidad climatica para la transmision estable del Plasmodin falciparum malaria.
Ebi et al., In press
Datos de entrada
Datos de Clima
Media 60 años de climatologia en Zimbawe en unas cuadrículas de 0.05° lat/long cuadricula (1920-1980) Temperatura minima y maxima mensual y precipitacion total.
Información final de COSMIC
Temperatura media mensual proyectada y precipitacion para (1990-2100)
Ebi et al., In press
Clima en Zimbabwe
Verano austral Lluvioso y cálido de octubre-abril Seco y frio Mayo-Septiembre Rango heterógeneo de temperaturas dictada por la variación en altitud. Fuerte variabilidad en precipitacion inter anual y por década. Decrecimiento en precipitación en los últimos 100 años (cerca de 1% por decada) Cambios en las temperaturas 1933-1993
Incremento en las temperaturas máximas +0.6°C. Disminución de las temperaturas mínimas -0.2 °C
Ebi et al., In press
GCMs
Canadian Centre for Climate Research (CCC). United Kingdom Meteorological Office (UKMO). Goddard Institute for Space Studies (GISS) Henderson-Sellers model using the CCM1 at NCAR (HEND).
Ebi et al., In press
Escenarios
Sensibilidad Climática
High = 4.5°C Alto = 4.5°C Low = 1.4°C Bajo = 1.4°C
Dioxido de Carbono Equivalente (DCE) es análogo a los escenarios de estabilización de 350 ppmv y 750 ppmv del IPCC.
Ebi et al., In press
Presunciones
Ningun cambio en el orden mensual de las temperaturas mínimas y máximas. Cuerpos de agua permanentes no hacen frente a los requerimientos de agua por precipitación. El clima no cambio entre la línea de base de (1920-1980) y 1990.
Ebi et al., In press
Valor Lógico Difuso
Límites lógicos difusos establecidos por la temperatura mínima, media y la precipitacion. 0 = No apto 1 =Propicio para malaria endémica estacional
Ebi et al., In press
Asignación del Valor Lógico d Lifuso para las Variables Climáticas.
Fuzzy Logic Value for Mean Temperature
1.2 1
Fuzzy Value
0.8 0.6 0.4 0.2 0
17.5
19.5
21.5
23.5
25.5
27.5
29.5
31.5
33.5
35.5
37.5
Mean Temperature (°C)
Fuzzy Logic Value for Precipitation
1.2 1
1.2 1
Fuzzy Logic Value for Minimum Temperature
Fuzzy Value
Fuzzy Value
0.8 0.6 0.4 0.2 0
0.8 0.6 0.4 0.2 0
3.5
3.7
3.9
4.1
4.3
4.5
4.7
39.5
4.9
5.1
5.3
5.5
5.7
5.9
6.1
6.3
Precipitation (mm)
Minimum Temperature (°C)
6.5
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
52
56
60
64
68
72
76
80
84
Criterio propicio para el clima
Valores difusos asignados para cada cuadricula
Para cada mes, se determina el menor valor difuso para la precipitación y la temperatura media.
Valor Difuso determinado para 5 meses móviles Comparar esto con el valor difuso mínimo para el menor valor mensual promedio de la temperatura minima diaria. Asignar el mínimo valor difuso.
Ebi et al., In press
UKMO
S750 ECD escenario de estabilizacion de con 4.5°C de sensibilidad climática Producto del modelo . Precipitacion Estacion lluviosa (ONDJFMA) tuvo un incremento en la precipitacion de un 8.5% desde 1990 hasta 2100. Temperatura La temperatura media anual se incrementa en 3.5°C desde1990 hasta 2100,con la temperatura de octubre incrementandose mas que la de Julio.
Ebi et al., In press
Baseline
Ebi et al., In press
2025
Ebi et al., In press
2050
Ebi et al., In press
2075
Ebi et al., In press
2100
Ebi et al., In press
Conclusiones
Cambios de temperatura y precipitacion podria alterar la distribucion geografica de la transmision estable de malaria en Zimbawe, asumiendo que no habrá ninguna intervención humana que dificulte la transmisión de la malaria. Entre todos los escenarios, las altas tierras se vuelven más aptas para la transmisión The lowveld y las areas actualmente limitadas por la precipitacion muestra varios grados de variacion. Los resultados ilustran la importancia del uso de varios escenarios climaticos.
Ebi et al., In press
Otros modelos
MIASMA
Modelo Global de Malaria
CiMSiM y DENSim para el dengue
Weather and habitat-driven entomological simulation model that links with a simulation model of human population dynamics to project disease outbreaks. Tiempo y el manejo del habito entomologico, modelo de simulacion que unen con un modelo de simulacion de poblacion humanas dinamicas para proyectar un estallido de enfermedades. http://daac.gsfc.nasa.gov/IDP/models/index.html
Comunicacion Nacional de Sudan
Utilizando un manual de Exel, la malaria modelada basada en relaciones decriptos en MIASMA Cambios mensuales calculados en transmision potenciasl para la Region Kordoban para los años 2030-2060, relacionadas al periodo 19611990 utilizando el escenario IPCC, IS92A, resultados de simulacion del HADCM2, GFDL, y BMRC, y MAGICC/SCENGEN.
Incremento Proyectado en la Transmision Potencial de Malaria en 2030- Sudan
Incremento Proyectado en la Transmision Potencial de Malaria en 2060-Sudan
Proyecciones de Malaria- Sudan
La malaria en la Region de Kordofan podria incrementar importantemente durante los meses de invierno en la ausencia de medidas de adaptacion efectivas.
La transmision potencial durante estos meses es de 75% mas que sin cambio climatico.
Sobre HADCM2, la transmicion potencial en 2060 is el doble que la linea de base. La transmision potencial esta proyectada para que decresca durante Mayo y Agosto debido al incremento de la temperatura.
Metodos para Determinar la Adaptacion de la Linea de Base Sanitaria
1A.81
Preguntas para la designacion de Polizas de Adaptacion y medidas.
Adaptacion a que? Es necesaria la intervanción adiconal? Cuales son las proyecciones futuras para el estallido? Quién es vulnerable?
En escala relevante para la adaptacion
Quién adapta? Como ocurre la adaptacion? Cuando deberia ser implementadas las intervenciones? Cuan buena o probable es la adaptacion?
Opciones de Adaptacion Actuales y Futuras
Que se esta haciendo ahora para reducir la carga de enfermedades? Cuan efectivas son estas medidas de poliza? Que medidas deberia ser implementadas para incrementar los limites de posibles futuras intervenciones? Cuando y donde deberian ser implementadas las polizas nuevas?
Identificar debilidades y fuerzas, asi como amenazas y oportunidades para la implementacion
Kovats et al., 2003
Adaptacion de Salud Publica para Cambio Climatico
Riesgos existentes
Modifying existing prevention strategies. Modificando estrategias de prevencion existentes Reinstitute effective prevention programs that have been neglected or abandoned. Reinstitute programas de prevencion efectiva que han sido negados o abandonados Apply win/win or no-regrets strategies. Aplicar ganancia/ganancia o estrategias sin resentimiento
Nuevos riesgos
Opciones de Adaptacion para reducir los Impactos en la Salud de Cambio Climatico
Efecto Sanitario Legislativo Tecnico Consejero Educacional Educational-dvisory Cultural & Comportamiento
Estres Termal
Construyendo Manuales Eventos de Temperaturas extremas Enfermedades Vectorborne Planeamiento legal, incentivos para construcciones
Casas, edificios publicos, aire acondicionado
Urban planning, storm shelters Urbanistas, refugios Vector control, vaccination, impregnated bednets, sustainable surveillance, prevention & control programmes. Control de vector, vacunacion, impregnated bednets, surveillance sostenible, programas de prevencion y contriol
Ropa, siesta
Sistemas de aviso temprano Use of storm shelters Uso de refugios
Sistemas de aviso temprano Health education Educacion Sanitaria
Water storage practices Practicas de almacenamiento de agua
Water-borne diseases McMichael et al. 2001 Enfermedades waterborne
Watershed protection laws, water quality regulation Proteccion de
Screening for pathogens, improved water treatment & sanitation
Boil water alerts
Washing hands and other behavior, use of pit latrines
Tamizar el Limite Teoretico de opciones de respuesta,Malaria
Theoretical Range of Choice Improved public health infrastructure Forecasting & early warning systems Public information & education Control of vector breeding sites Impregnated bed nets Prophylaxis Vaccination Technically feasible? Yes Effective? Environmentally acceptable? Yes Financially Feasible? Sometimes Socially and Legally Acceptable? Yes Closed/Open (Practical Range of Choice) Open
Low
Yes
Medium
Yes
Often
Yes
Open
Yes
Low
Yes
Yes
Yes
Open
Yes Yes Yes No
Yes Yes Yes
Spraying - no Yes Yes
Yes Yes Only for the few
Sometimes Yes Yes
Open Open Closed for many Closed
Ebi and Burton, submitted
Analisis del Limite Practico de respuesta de opciones- Malaria
Theoretical Range of Choice Improved public health infrastructure Forecasting & early warning systems Public information & education Control of vector breeding sites Impregnated bed nets Prophylaxis Technically viable? Yes Financial Human skills & capability? institutional capacity? Low Low Compatible with current policies? Yes Target of opportunity? Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Sometimes
Yes
Yes
Yes Yes Yes
Sometimes Sometimes Sometimes Yes Sometimes Yes
Yes Yes Yes
Yes Yes Yes
Ebi and Burton, submitted