LA SALUD Y EL CAMBIO CLIMÁTICOLA SALUD Y EL CAMBIO CLIMÁTICOLA SALUD Y EL CAMBIO CLIMÁTICOLA SALUD Y EL CAMBIO CLIMÁTICOEN COLOMBIAEN COLOMBIA

JAIRO ALBERTO GARCIA GIRALDOJAIRO ALBERTO GARCIA GIRALDOIng.GeógrafoIng.Geógrafo MScMSc MeteorologíaMeteorología

P f i l E i li dP f i l E i li dProfesional Especializado Profesional Especializado Subdirección de Estudios AmbientalesSubdirección de Estudios Ambientales

IDEAM.IDEAM.

•SEMINARIO - TALLER “LA VARIABILIDAD, EL CAMBIO CLIMÁTICO Y SUS IMPACTOS •SOBRE LA SALUD HUMANA EN EL AREA ANDINA”

Enero 18 de 2008Enero 18 de 2008

DIRECTAMENTESt té i

Morbilidad y mortalidad por Stress térmico

INDIRECTAMENTE

pproblemas

cardiovascular y respiratoria

CAMBIO

CLIMATICO

Mediado EcologicamenteEnf. Transmitidas por vectores

Malaria, dengue, ...Algas Tóxicas y

respiratoria

Enfermedads generadas en el ámbito marino

Producción alimentaria

Algas Tóxicas y cólera

Desnutrición

Contaminación del aireDesastres climáticos

Asma y desordenes

cardio-Desastres climáticosAumento del nivel del

mar

cardiorespiratorios

Muertes, heridas, daño a ladaño a la

infraestructura de salud, conflictosDestrucción Destrucción

de la capade la capa Cancer de la piel, cataratas,

inmunodepresión

de la capade la capade ozonode ozono

(From Martens 1997)

•2005

•2005

Enfermedades Originadas en el consumo de alimentos

• 5 655 casos de Salmonella 12 352 casos de Campylobacter y 2 714 casos de• 5,655 casos de Salmonella, 12,352 casos de Campylobacter y 2,714 casos de verotoxigenic E. coli fueron reportados en Canada en el año 2000.

• La mayoría de los patógenos entériicos se replican más rapidamente a temperatura ambiente más cálidaambiente más cálida.

• En Alberta, cada grado ºC de incremento en la temperatura media semanal (sobre cierto umbral) incrementa el riesgo relativo de casos de Salmonella en un 2.8%; casos de Campylobacter en un 1 6%; y de E coli en un 1 8%Campylobacter en un 1.6%; y de E. coli en un 1.8%.

• El calentamiento en el clima supone un incremento en el riesgo de adquirir enfermedaderelacionadas con los alimentos.

20

25

30

(C)

1961-19902020s2050s2080s

5

10

15

Tem

pera

ture

(

Riesgo relativo y límites de confianza al 95% de contraer Salmonella, C l b t d E li Alb t

-5

0Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec

Temperatura máxima mensual promedio (C) enCampylobacter and E.coli en Alberta versus temperatura ambiental semanal promedio (rezago de una semana), 1992-2000.

Temperatura máxima mensual promedio (C) en Lethbridge, AB [linea base climática 1961-1990 y futuros escenarios, CGCM2 A2] Environment

Canada

COMO PUEDE INFLUENCIAR EL CAMBIO CLIMATICO LAS ENFERMEDADES TRANSMITIDAS POR VECTORES

COMPORTAMIENTO DE LOS VECTORES (proliferación y frecuencia de alimentación)frecuencia de alimentación).

DISTRIBUCION GEOGRÁFICA DE LOS VECTORES(expansion into formerly forbidden territories)(expansion into formerly forbidden territories).

TASA DE DESARROLLO DE LOS PATOGENOS (dentro de los vectores).)

INSIDENCIA, EMERGENCIA Y DISTRIBUCION ESPACIAL DE LAS ENFERMEDADES

TRANSMITIDAS PORTRANSMITIDAS POR VECTORES

Entre las enfermedades infecciosas probablemente las ETV son las que reciben

i t did l t tmayor impacto a medida que las temperaturas aumentan

(From Epstein 2000)Daniel Ruiz Carrascal 2005Daniel Ruiz Carrascal 2005

Lyme DiseaseEnvironmentCanaday

La bacteria que produce la enfermedad Lyme es transmitidaenfermedad Lyme es transmitida por la garrapata Ixodes scapularis. Las tendencias favorables debidas al recalentamiento del clima asíal recalentamiento del clima, así como la migración hacia el norte de aves y pequeños animales aumentan el riesgo de la extensiónaumentan el riesgo de la extensión de variedad de la garrapata en Canadá.

Actual (1961-1990) y rango proyectado de expansiòn de la p y penfermedad Lyme debido al cambio climático (CGCM2 Escenarios A2 y B2 )

En la ArgentinaEn la Argentina, el vector reconocido del dengue es Aedes aegypti,

1997, primeros casos autóctonos de Dengue clásico (virus Den. 2) en Salta ;

1998, brote en Salta con mas de 800 casos;

2000 y como consecuencia de la epidemia de Paraguay, Arg. notificó 617 casos (entreimportados a tóctonos) en Misiones Formosaimportados y autóctonos) en Misiones y Formosa.

2002 se produjo una epidemia por Den. 1 (Salta) con mas de 300 casos confirmados;

actualmente, en América del sur, sólo Uruguay está libre de Dengue, aunque ese país estáinfestado por Ae. aegypti

En el 2004 se produjo un brote por Den 3 en SaltaEn el 2004, se produjo un brote por Den. 3 en Salta.

Mario Lamfri CONAE 2007

El clima afecta el comportamiento del dengue en ColombiaEl clima afecta el comportamiento del dengue en Colombia

(Garcia 2005, sin publicar)

Porcentaje de Municipios afectados por dengue en algún Porcentaje de Municipios afectados por dengue en algún momento entre 1997 y 2002, según temperatura mediamomento entre 1997 y 2002, según temperatura media

100

6080

100

Porcentaje

204060 Porcentaje

deMunicipios

00

29 26 23 20 17 14 11

28 a

2925

a 26

22 a

2319

a 20

16 a

1713

a 14

10 a

11

Se debe resaltar el hecho de que en 1997 solo había afectados 10 municipios Se debe resaltar el hecho de que en 1997 solo había afectados 10 municipios con temperaturas promedio anual menores a 16 grados centígrados, con temperaturas promedio anual menores a 16 grados centígrados, mientrasmientrasen el 2002, ya aparecen afectados 28 municipios.en el 2002, ya aparecen afectados 28 municipios. El número total de municipiosEl número total de municipios, y p p, y p p ppafectados pasó de 434 a 648 entre 1999 y 2002. La temperatura ideal para la afectados pasó de 434 a 648 entre 1999 y 2002. La temperatura ideal para la transmisión está entre 23 y 24 grados C.transmisión está entre 23 y 24 grados C.La temperatura de Medellín a pasado de 22.1 a 22,7 desde 1950 hasta la década 1990La temperatura de Medellín a pasado de 22.1 a 22,7 desde 1950 hasta la década 1990--2000.2000.

El dengue se ha caracterizado en los últimos años por hacer mayorpresencia en nuevos municipios localizados en las vertientes de la cordillera, lo cual es una evidencia de los efectos del aumento de la temperatura. Un municipio como Fusagasuga que antes de 1997 no presentaba casos de la enfermedad hoy normalmente reporta casos.

Comportamiento del dengue en Medellín

1800

y = 160x + 57,667800

1000120014001600

sos

Casos

0200400600800C

a Tendencialineal deldengue

01999 2000 2001 2002 2003 2004

Años

Los efectos sobre la malaria son más difíciles de estimarpor los muy diversos factores sociales y ambientales queintervienen, pero se ha determinado que aumentos de tan solo un gradocentígrado, como lo sucedido en los fenómenos El Niño,potencian la capacidad de transmisión de los vectores lo cual es sensiblepotencian la capacidad de transmisión de los vectores, lo cual es sensibleen el número de casos que se presentan.También se ha podido establecer que en zonas hiperendémicasaumentos en la precipitación de tan solo un 20%se reflejan en el aumento de los picos normales de la enfermedad.

Anomalias de las series de dengue frente a los perìodos de El Niño y La Niña

120

140

160 Villavicencio-anomalia

B

Fenomeno El Niño

60

80

100

mal

ia

Bucaramanga-anomalia

Neiva-anomalia

Fenomeno La Niña

0

20

40

1 13 25 37 49 61 73 85 97 109 121 133 145 157 169 181 193 20

Ano

Neiva anomalia

Palmira-

-40

-201 13 25 37 49 61 73 85 97 109 121 133 145 157 169 181 193 20

Semanas epidemiologicas 1997 - 2000

anomalia

(Garcia 2003)

Modelo ARIMA ajustado a la incidencia de dengue en Bucaramanga utilizando la Temperatura máxima como regresor con rezago de una semana.

8

10 32tasa fit TMAX

6

800

0 hb

30

ma

4

asos

x 1

00

28

Tº M

axim

2

Ca

26

0

/01/

97

/04/

97

/07/

97

/10/

97

/01/

98

/04/

98

/07/

98

/10/

98

/01/

99

/04/

99

/07/

99

/10/

99

/01/

00

/04/

00

/07/

00

/10/

00

24

01/

01/

01/

01/

01/

01/

01/

01/

01/

01/

01/

01/

01/

01/

01/

01/

Se muestran los datos de dengue observados en rojo, los valores estimados de dengue con el modelo en verde y los datos correspondientes a la temparatura máxima en azul.

•Palmira Ventosilla, José Chauca Universidad Peruana Cayetano Heredia. A.P. 4314 Lima, 100- Perú., 2006

VARIABLES USADAS PARA MODELAR EL COMPORTAMIENTO DEL DENGUE EN ARMENIACOMPORTAMIENTO DEL DENGUE EN ARMENIA

250 00

300,00

precip

150,00

200,00

250,00tmedtmaxtminhumrel

50,00

100,00

humrelbrilloevapdengue

0,001 13 25 37 49 61 73 85 97 109 121 133 145 157 169 181 193 205 217 229 241 253 265

Se usó una serie de tiempo que cubre desde la primera semana epidemiológica del año 2000Hasta la semana 12 de 2005 para los datos epidemiológicos (273 datos) y hasta la semana 26 para losHasta la semana 12 de 2005 para los datos epidemiológicos (273 datos) y hasta la semana 26 para losdatos meteorológicos (García, 2007)

RELACION ENTRE EL PRIMER COMPONENTE RELACION ENTRE EL PRIMER COMPONENTE DEL CLIMA O INDICE CLIMATICO DEL CLIMA O INDICE CLIMATICO

Y LA ENFERMEDAD DEL DENGUE ENY LA ENFERMEDAD DEL DENGUE ENY LA ENFERMEDAD DEL DENGUE EN Y LA ENFERMEDAD DEL DENGUE EN BUCARAMANGA 1997BUCARAMANGA 1997--20002000

Dengue estandarizado y Primer componente del clima rezagado 14 semanasdel clima rezagado 14 semanas

5

6

2

3

4

Primer componente

-1

0

1

1 16 31 46 61 76 91 106

121

136

151

166

181

196

211

Dengueestandarizado

-3

-2

Semanas

(Jairo Garcia 2004)

Precipitación y Epidemias de dengue ú l i di dsegún el rezago indicado

por un modelo ARIMA para Neiva1997-20001997-2000

(Jairo Garcia 2003)

VALORES CRÍTICOS DE PRECIPITACIÓN QUEAFECTAN EL COMPORTAMIENTO DEL DENGUE EN

ALGUNAS CIUDADES DE COLOMBIAALGUNAS CIUDADES DE COLOMBIA

REZAGOBUCARAMANGA + DE 35 mm

semanales POR 9 SEMANAS

14 SEMANAS

PALMIRA + DE 23 mm semanales POR 11 SEMANAS

12 SEMANAS

VILLAVICENCIO + DE 100 mm semanales POR 8

9 SEMANASsemanales POR 8 SEMANAS

NEIVA + DE 24 mm semanales POR 12 SEMANAS

11 SEMANAS

(Jairo Garcia 2003)

COMPORTAMIENTO ESTACIONAL DEL DENGUE EN COLOMBIACOMPORTAMIENTO ESTACIONAL DEL DENGUE EN COLOMBIA

(Jairo Garcia 2005)

Las zonas de vertiente de las diferentes cordilleras donde

ZONAS DE POSIBLE AMPLIACION PARA EL DESARROLLO DE LA

existen condiciones ecológicas favorables son las más propensas a la aparición de la

MALARIA POR EFECTO DEL CAMBIO CLIMÁTICO

enfermedad debido al cambio climático, especialmente por modificación de los ciclos de t i ió d bidtransmisión debido a variaciones en la temperatura.

Igualmente son vulnerables laspoblaciones de los municipios de losdepartamentos del Chocó y Guaviare,Putumayo, Caquetá, Amazonas, Meta,Vichada Vaupés Guainia Arauca las zonasVichada, Vaupés, Guainia, Arauca, las zonasde la vertiente del Pacífico de losdepartamentos de Nariño, Cauca y Valle, laszonas correspondientes al Urabáantioqueño, sur de La Guajira, Catatumbo ylas zonas del bajo Magdalena, bajo Cauca,Nechi, alto San Jorge y alto Sinú, dondepequeños cambios en las temperaturas o elpequeños cambios en las temperaturas o elaumento de la pluviosidad puede estimularla transmisión de la malaria.

DURACION DEL DURACION DEL CICLOCICLO GONOTROFICOGONOTROFICOAAnn. albimanus. albimanus A A DIFERENTES DIFERENTES TEMPERATURASTEMPERATURAS

VALOR MEDIO E INTERVALOS DE CONFIANZA AL 95%

100

90

92.7

80

86.86.55

80.3

HH

OO

70

80.376.0

72.72.55

73.7

69 169 1

RR

AA

60

68.9

64.5

69.169.1

SS

313230N =

302724

TEMPERATURA (C)TEMPERATURA (C)

Daniel Ruiz CarrascalDaniel Ruiz CarrascalEscuela de Geociencias y Medio Ambiente, Facultad de Minas, Universidad Nacional de Colombia Sede MedellínEscuela de Geociencias y Medio Ambiente, Facultad de Minas, Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín, , Programa de Estudio y Control de Enfermedades Tropicales,Programa de Estudio y Control de Enfermedades Tropicales,Facultad de Medicina, Universidad de AntioquiaFacultad de Medicina, Universidad de Antioquia. . Corporación para Investigaciones BiológicasCorporación para Investigaciones Biológicas. . Department of Biological Sciences, State University of New York at Buffalo, USADepartment of Biological Sciences, State University of New York at Buffalo, USA

Grupo de Profundización en Hidroclimatología, Programa de Ingeniería Ambiental, Escuela de Ingeniería de AntioquiaGrupo de Profundización en Hidroclimatología, Programa de Ingeniería Ambiental, Escuela de Ingeniería de Antioquia

Modelos para los municipios afectados por el dengue y Modelos para los municipios afectados por el dengue y malariamalaria

Correlaciones cruzadas con el primer componenteCorrelaciones cruzadas con el primer componenteCorrelaciones cruzadas con el primer componente Correlaciones cruzadas con el primer componente principal de un índice climático principal de un índice climático

Correlación cruzada entre el dengue y el primer componente climático. (Villavicencio)

Correlación cruzada entre la malaria por falciparum y el primer componente climático. (Buenaventura)

1.0 1.0

.5

0.0 as

.5

0.0

acio

n cr

uzad

a

-.5Limites de confianza

acio

nes

cruz

ada

-.5Limites de confianza

3026

2218

1410

62

-2-6

-10-14

-18-22

-26-30

Cor

rela

-1.0 Coeficientes

5044

3832

2620

148

2-4

-10-16

-22-28

-34-40

-46-52

Cor

rela

-1.0 Coeficientes

Numero de retardos Numero de retardos

(Jairo Garcia 2003)

Modelo ajustado para la malaria falciparum en Riohachacon predicción ultimas tres semanasARIMA(1,1,0)(0,0,0) aplicado al logaritmo de la serie transformada, sin constantey regresor componente 1 rezagos 4 10 11 y 12y regresor componente 1 rezagos -4,-10, -11 y -12.

500

400

300

200 transformacion de la200

100

transformacion de la

malaria

MALFAL1918171615141312111089786756453423121

Val

ue

0

Fit for MALTRANS fro

m ARIMA, MOD_19 LN N

Case Number

199

188

177

166

155

144

133

122

111

100

89786756453423121

B SEB T-RATIO APPROX PROBB SEB T-RATIO APPROX. PROB.AR1 -.38652553 .07558231 -5.1139682 .00000095FAC1_1_4 -.56563601 .17455738 -3.2404016 .00147035FAC1__10 -.66943136 .26131166 -2.5618120 .01139877FAC1__11 .73903716 .34623048 2.1345237 .03442509FAC1__12 -.64531819 .26115809 -2.4709868 .01459318

Variables en el modelo

(Jairo Garcia 2003)

Modelo ajustado para la malaria por falciparum en BuenaventuraCon predicción para la última semana ARIMA(1,0,1)(0,0,0) con constante aplicado al logaritmo de la serie R t 1 5Regresor componente 1 -5

1000

800

600

400400

200 Serie original210

199

188

177

166

155

144

133

122

111

100

89786756453423121

Val

or

0

Fit for COPYFAL2 fro

m ARIMA, MOD_1 LN CO

Numero de casos

109988776655443322110098765432

Variables en el Modelo:

B SEB T-RATIO APPROX. PROB.AR1 .7842503 .08080652 9.705284 .00000000MA1 .4310632 .12050240 3.577216 .00043656FAC1_1_5 .2749932 .10799363 2.546384 .01164512CONSTANT 4.2885313 . 13044238 32.876825 .00000000(Jairo Garcia 2003)

Modelo ajustado para la malaria por vivax en CaucasiaCon predicción ultimas dos semanasARIMA(2,1,0,)(0,0,0) Sin constante aplicado al logaritmo de la serieelevada de nivel en una unidadelevada de nivel en una unidadRegresores primera componente con rezagos -5,-6 y -7

40

30

20

ue

10MALVI

Fit for MALTRANS fro

210199

188177

166155

144133

122111

10089

7867

5645

3423

121

Val

u

0

Fit for MALTRANS fro

m ARIMA, MOD_48 LN N

Case NumberVariables en el modelo:

B SEB T-RATIO APPROX. PROB.AR1 -.6702822 .07717818 -8.6848660 .00000000AR2 -.3378085 .07785314 -4.3390480 .00002637FAC1_5 -.8154958 .35307693 -2.3096831 .02228853FAC1_6 1.4392979 .51024236 2.8208122 .00544786FAC1_7 -.8240706 .35673864 -2.3100122 .02226979(Jairo Garcia 2003)

Modelo ajustado a la malaria falciparum para San José del Guaviare.Predicción ultimas cuatro semanasARIMA(3,1,0)(0,0,0) Sin constante. Aplicado al logaritmo de la serie.Regresores primer componente rezagado -13 -14 -15Regresores primer componente rezagado -13,-14,-15.

200

100

e

MALFAL

199

188

177

166

155

144

133

122

111

100

89786756453423121

Val

ue

0

Fit for VAR00001 fro

m ARIMA, MOD_51 LN N

Case Number

Variables en el Modelo:B SEB T-RATIO APPROX. PROB.

AR1 -.46037829 .08398134 -5.4819115 .00000020AR2 -.19523775 .09184502 -2.1257305 .03536003AR3 -.32580191 .08538721 -3.8155823 .00020664FAC1_15 .31284941 .16417788 1.9055516 .05885053FAC1_13 .34577647 .16366781 2.1126724 .03648369FAC1_14 -.48498857 .22057800 -2.1987169 .02961405(Jairo Garcia 2003)

Sistema Integrado de Vigilancia y Control para malaria y denguemalaria y dengue

Componente Salud Programa Integrado Nacional de Adaptación (INAP)

E i i i lp ( )

•Experiencia nacional:IDEAM.

Inst Geográfico.ÁUniversidades y grupos de investigación

Ministerio de la Proteccion Social.Planeación NacionalInstituto Nacional de Salud

Ámbito de aplicación: 24 Localidades

Instituto Nacional de SaludSubdirección de Vigilancia en Salud PúblicaSubdirección Red Nacional de LaboratoriosSubdirección de Investigaciones Reducción de un 30 %

•Experiencia Internacional•Universidad de Columbia ( Nueva York)(IRI)

•Universidad de la Florida En 5 años.•Comisión Nacional de Actividades Espaciales

Argentina (CONAE)

•Recomendaciones internacionales:•OMS/OPS•IPCC

Sistema Integrado de Vigilancia y Control para malaria y dengueControl para malaria y dengue

VIGILANCIA EN SALUD PUBLICA

SISTEMA DE ALERTA TEMPRANA (SAT)

CONTROL

EVALUACIÓN Y REAJUSTE

Sistema Integrado de Vigilancia y Control para malaria y dengue

Inclusión de factores

ambientales en el

Fortalecimiento de la vigilancia de vectores, patógenos y

FortalecimientoVIGILANCIA

ambientales en el subsistema de información.Desarrollo de

modelos

casos.Inclusión de información sobre

factores poblacionales (migración, condiciones de vida

ti id d ó i )

Fortalecimiento de diagnóstico y

tratamiento temprano

modelos.SIG

y actividad económica)

SAT

CONTROL

EVALUACIÓN Y REAJUSTE

VIGILANCIA EN SALUD PÚBLICA

Predicción climáticas

Umbrales de índices vectoriales, presencia de

patógenos circulando,

SAT

Umbrales de temperatura y precipitación

p g ,inicio de eventos climáticos

extremos, migraciones humanas

Epidemias en curso

CONTROL

EVALUACIÓN Y REAJUSTE

Sistema Integrado de Vigilancia y Control para malaria y dengue

VIGILANCIA EN SALUD PÚBLICA

SISTEMA DE ALERTA TEMPRANACONTROL

Control Vectorial, ACCIONES PREVENTIVAS

PLANES DE Reducción de escala de información global

protección individualeducación, redes

sociales, estrategias de participación

CONTINGENCIAFortalecer la vigilancia (clima y vectores)

Estrategia de comunicación

EVALUACIÓN Y REAJUSTE

participacióncomunicación

EVALUACIÓN Y REAJUSTE

CONCLUSIONES• Es posible modelar el comportamiento del

dengue y la malaria con respecto a la influencia g y pde la variabilidad climática.

• Se debe destacar la importancia de mantener• Se debe destacar la importancia de mantener series actualizadas tanto en salud como en las

i t ló i ( t id d)series meteorológias (oportunidad).• Es posible prever eventos epidémicos.• Se ha establecido un componente estacional de

la incidencia del denguela incidencia del dengue.• Se pueden obtener umbrales críticos de lluvia

é l d dque prevén aumentos en los casos de dengue y malaria.

CONCLUSIONES• Estamos avanzando en el sistema integrado de

vigilacia y control de la malaria y el dengue g y y gdentro del proyecto de adaptación al cambio climático INAPclimático. INAP.

• Debe haber un incentivo para estudiar y t l l f t d d l bicontrolar los efectos adversos del cambio

climático en otros campos de la salud humana especialmente lo relacionado con la contaminación del aire, eventos extremos de precipitación y otras enfermedades transmitidas por vectores.p

RETOS PARA EL FUTURO•• Transferencia de conocimientos y tecnologías, para aumentar la Transferencia de conocimientos y tecnologías, para aumentar la

capacidad científica, de análisis de la información epidemiológica capacidad científica, de análisis de la información epidemiológica relacionada con las variables meteorológicas.relacionada con las variables meteorológicas.

•• DivulgaciónDivulgación de lade lass experienciaexperienciass, , y de los avances en cada país,y de los avances en cada país,con lo con lo cual se brinda un aporte al conocimiento y enfoque de los cual se brinda un aporte al conocimiento y enfoque de los problemas de variabilidad climática y su relación con la salud de laproblemas de variabilidad climática y su relación con la salud de laproblemas de variabilidad climática y su relación con la salud de la problemas de variabilidad climática y su relación con la salud de la población.población.

•• Superar los vacSuperar los vacííos en la instrucción frente al temaos en la instrucción frente al tema•• Superar los vacSuperar los vacííos en la instrucción frente al temaos en la instrucción frente al tema(Rezagos en capacitación y programas académicos que incorporen (Rezagos en capacitación y programas académicos que incorporen la ciencia del cambio climático en el Sector Salud)la ciencia del cambio climático en el Sector Salud)

•• Trabajar por la obtención de sinergias mediante la sensibilizaciTrabajar por la obtención de sinergias mediante la sensibilizacióón n del sector salud.del sector salud.

•• Ampliar las redes de cientifícos dedicados al estudio de los temas Ampliar las redes de cientifícos dedicados al estudio de los temas salud y clima.salud y clima.

GRACIAS