Taller de Evaluación sobre Vulnerabilidad y Adaptación

1A.1

Taller de Evaluación sobre Vulnerabilidad y Adaptación

SECTOR DE SALUD HUMANA

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.

1A.3

Información general del impacto potencial del Cambio y Variabilidad

Climática en la Salud

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

TemperaturaHumedadPrecipitación

Causas Distales Causas Proximas Infecciones peligrosas

Efectos en la Salud

Condiciones de vida(suministros de aguay saeamiento)

Fuentes de comida yPrácticas de Higiene

Supervivencia/ replicaDe patogenos en elambiente

Contaminacion de Fuentes de agua

Porcentaje dePersonas en contacto con personas

Ingestión de Agua cotaminada

Ingestión de Comida contaminada

Contacto con personas Infectadas.

Incidencia de morbilidad atribuida a la diarrea

Vulnerabilidad(ej. Edad y nutrición)

Contaminación de Fuentes de comida

WHO

Corvalan et al., 2003

El Camino desde las fuerzas desencadenantes a los impactos

potenciales en la salud.

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

Temperaturas 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 Honduras Huracan Fifi 7,000 1,331

1982/3 Bolivia, Ecuador, Peru El Niño 0 5,661

1997/98

Bolivia, Colombia, Ecuador, Peru

El Niño 600 7,694

1998 Central America 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 inmediatasIncrementos de la tasa de mortalidad no especificosEnfermedades infecciosas – leptopirosis,hepatitis, diarrea, enfermedades respiratorias, y transmitidas por vectores Exposición a sustancias tóxicasEfectos de efermedades mentalesIncremento de demandas en sistemas de salud

Philip Wijmans, LWF/ACT Mozambique, March 2000

20

30

40

50

60

70P

erc

en

t o

f m

ala

ria c

ases in

ho

sp

ital

-2

-1

0

1

2

3

4

5

Tem

pera

ture

an

om

alies

Jan 97May SepJan 98May SepJan 99May SepTime

Malaria cases Maximum temp Minimum Temp

Proportion of malaria cases andanomalies in maximum temperture: Kenya

Dr. Githeko, personal communicationA. Githeko, personal communication

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.]

C hange o f consecutive m onths

> +2

+2

-2

< -2

A1

B2

A2

B1 Van Lieshout et al. 2004

Neblina de China Enero 10 2003

NASA

Temperatura diaria

Admisiones diarias de Diarrea

La diarea incrementa un 8% por cada incremento de la temperatura en 1ºC

Efectos de la variación de la temperatura en la incidenia de Diarrea en Lima, Peru

Checkley et al., 2000

Number of Cholera cases in Uganda 1997-2002

0

10000

20000

30000

40000

50000

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

Time in years

Num

ber o

f cas

es

El Nino starts El Nino stops

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 enhttp://www.who.dk/document/E81923.pdf

1A.19

Información de Salud para determinar la carga actual de

enfermedades sensibles al clima

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

Base de datos WHO Malnutrition http://www.who.int/nutgrowth/db Agua y saneamiento.

http://www.who.int/entity/water_sanitation_health/database/en

Ministerio de Salud Vigilancia de enfermedades- reporte anexo

Fuentes de Informacion de la Salud- Otros

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

1A.25

Métodos y Herramientes para Evaluaciones de V&A en el sector

Sanitario.

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?

1A.28

Métodos para evluar la Vulnerabiliad de la Salud Humana

y Adaptación Pública para el Cambio Climático

Kovats et al., 2003

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 exposición-respuesta

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.

Otros Datos temporales espaciales inapropiados Hipótesis inapropiadas Incertidumbre acerca de la habilidad predictiva de los

escenarios

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

2020s

2050s

2080s

Escenario de emisiones de gas invernadero

Modelado del Clima Global Genera series de mapas de predicciones futuras de clima

Modelo de Impacto Sanitario Estima el cambio en relación de riesgos de enfermedades específicas

Campbell-Lendrum et al., 2003

Time

2080s2050s2020s

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


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


Relative Risk of Deaths and Injuries in Inland Floods in 2030, by Region

0

1

2

3

4

5

6

7

8

Afr

D

Afr

E

Am

r A

Am

r B

Am

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Em

r D

Eur A

Eur

B

Eur

C

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B

Sear

D

Wpr A

Wpr

B

Rela

tive R

isk

s550

s750

UE

Climate scenarios, as function of GHG emissions

Relative Risk of Diarrheoa in 2030, by Region

0.94

0.96

0.98

1

1.02

1.04

1.06

1.08

1.1

Afr

D

Afr

E

Am

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Am

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Em

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B

Sear

D

Wpr A

Wpr

B

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tive R

isk

s550

s750

UE

Floods

Malaria

Diarrhea

Malnutrition

020406080100120 2 4 6 8 10

DALYs (millones)Muertes(miles)

2000

2020

Muerte estimada y DALY atribuido a Cambio Climatico


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 .


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.

0.000.100.200.300.400.500.600.700.800.901.00

Mean Temperature (°C)

Prop

ortio

n of

Mos

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es

Surv

ivin

g O

ne D

ay

Relación entre la Temperatura y el Tiempo requerido para el desarrollo del Parasito.

0

20

40

60

80

100

120

Mean Temperature (°C )

Days

Proporción de vectores que sobreviven y el tiempo requerido para que el parásito se desarrolle.

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0.40


Pro

port

ion

Sur

vivi

ng

Duración de la época de Malaria en Mozambique

Malaria Endemica Prevaleciente

Mozambique –Malaria Endémica Prevaleciente por edades.

1A.58

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.

Malaria en Zimbabwe

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

Casos por mes

Fuente:

Programa de Investigacion de Sud Africa


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.


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)


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


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).


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.


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.


Valor Lógico Difuso

Límites lógicos difusos establecidos por la temperatura mínima, media y la precipitacion.

0 = No apto 1 =Propicio para malaria endémica

estacional


Asignación del Valor Lógico dLifuso para las Variables Climáticas.

Fuzzy Logic Value for Mean Temperature

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

17.5

19.5

21.5

23.5

25.5

27.5

29.5

31.5

33.5

35.5

37.5

39.5


Fu

zzy

Val

ue

Fuzzy Logic Value for Precipitation

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76 80 84

Precipitation (mm)

Fu

zzy

Val

ue

Fuzzy Logic Value for Minimum Temperature

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

3.5

3.7

3.9

4.1

4.3

4.5

4.7

4.9

5.1

5.3

5.5

5.7

5.9

6.1

6.3

6.5

Minimum Temperature (°C)

Fu

zzy

Val

ue

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.


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.


Baseline


2025


2050


2075


2100


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.


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 1961-1990 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.

1A.81

Metodos para Determinar la Adaptacion de la Linea de Base

Sanitaria

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 TermalConstruyendo Manuales

Casas, edificios publicos, aire acondicionado

Sistemas de aviso temprano

Ropa, siesta

Eventos de Temperaturas extremas

Planeamiento legal, incentivos para construcciones

Urban planning, storm shelters Urbanistas, refugios

Sistemas de aviso temprano

Use of storm sheltersUso de refugios

Enfermedades Vector-borne

Vector control, vaccination, impregnated bednets, sustainable surveillance, prevention & control programmes. Control de vector, vacunacion, impregnated bednets, surveillance sostenible, programas de prevencion y contriol

Health educationEducacion Sanitaria

Water storage practicesPracticas de almacenamiento de agua

Water-borne diseasesEnfermedades water-borne

Watershed protection laws, water quality regulationProteccion de watershed, regulacion de la calidad de agua

Screening for pathogens, improved water treatment & sanitation

Boil water alerts Washing hands and other behavior, use of pit latrines

McMichael et al. 2001

Screening the Theoretical Range of Response Options – Malaria. Tamizar el Limite Teoretico de opciones de respuesta,Malaria

Theoretical Range of Choice

Technically feasible?

Effective? Environmentally acceptable?

Financially

Feasible?

Socially and Legally Acceptable?

Closed/Open (Practical Range of Choice)

Improved public health infrastructure

Yes Low Yes Sometimes Yes Open

Forecasting & early warning systems

Yes Medium Yes Often Yes Open

Public information & education

Yes Low Yes Yes Yes Open

Control of vector breeding sites

Yes Yes Spraying - no Yes Sometimes Open

Impregnated bed nets

Yes Yes Yes Yes Yes Open

Prophylaxis Yes Yes Yes Only for the few

Yes Closed for many

Vaccination No Closed

Ebi and Burton, submitted

Analisis del Limite Practico de respuesta de opciones- Malaria

Theoretical Range of Choice

Technically viable?

Financial

capability?

Human skills & institutional capacity?

Compatible with current policies?

Target of opportunity?

Improved public health infrastructure

Yes Low Low Yes Yes

Forecasting & early warning systems

Yes Yes Yes Yes Yes

Public information & education

Yes Yes Sometimes Yes Yes

Control of vector breeding sites

Yes Sometimes Sometimes Yes Yes

Impregnated bed nets

Yes Sometimes Yes Yes Yes

Prophylaxis Yes Sometimes Yes Yes Yes

Ebi and Burton, submitted

Taller de Evaluación sobre Vulnerabilidad y Adaptación

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