Idoneità climatica per Chikungunya

La chikungunya è una malattia virale trasmessa dalle zanzare Aedes aegypti e Aedes albopictus. Aedes albopictus è presente in Europa e sta espandendo il suo territorio. Oltre a un maggior numero di viaggi a livello mondiale, i cambiamenti climatici possono causare un maggior numero di casi di chikungunya in Europa, dal momento che gli sbalzi di temperatura e le precipitazioni rendono il clima della regione più adatto alla trasmissione della malattia.

Un modo per misurare le minacce per la salute associate alla chikungunya sotto il clima mutevole è quello di stimare i cambiamenti nel tasso di riproduzione di base (R0), che stima il numero previsto di infezioni secondarie da un caso infettivo in una popolazione completamente suscettibile. Se R0 è superiore a 1, i focolai hanno il potenziale per crescere. Più alto è R0, più velocemente l'epidemia crescerà. 

Questo indicatore utilizza un modello meccanico strutturato per stadio per stimare l'abbondanza di zanzare e successivamente il tasso di riproduzione di base (R0) per la chikungunya combinando informazioni su temperatura, precipitazioni, ore diurne, abbondanza di zanzare e densità di popolazione umana.

Avvertenze

L'R0 previsto non deve essere confuso con i casi reali di chikungunya, sebbene sia un indicatore del potenziale di focolai. Alcune limitazioni chiave del modello includono alcune lacune nelle nostre conoscenze sull'infettività dei vettori di dengue, l'assenza di densità vettoriali nella stima della capacità vettoriale, la necessità di scenari migliori per l'uso del suolo, l'urbanizzazione, la crescita della popolazione, la mobilità umana e la variabilità climatica su microscala e le limitazioni nello sviluppo di stime stocastiche del rischio di epidemia in aree non endemiche, poiché gli approcci deterministici sono meno appropriati per stimare i rischi di epidemia e i numeri di riproduzione di base quando il tasso di incidenza è basso e soggetto a elevata stocasticità. Per una descrizione completa delle limitazioni e delle avvertenze del modello, vedere Liu-Helmersson et al. (2014, 2016) e Rocklöv et al. (2019).