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Antonieta Rojas de Arias MUJERES CIENTÍFICAS Y CAMBIO CLIMÁTICO Mariano Roque Alonso, 16 de Julio de 2018

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Antonieta  Rojas  de  Arias  

MUJERES CIENTÍFICAS Y CAMBIO CLIMÁTICO

Mariano Roque Alonso, 16 de Julio de 2018    

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Contenido  

�  La  salud  como  equilibrio  �  La  Salud  como  adaptación  �  Impacto  del  Cambio  Climático  en  Paraguay  �  Enfermedades  prevalentes  sensibles  a  la  variabilidad  �  Vulnerabilidad  �  Índices  de  Salud,  Social  y  Ambiental  �  Índice  Vulnerabilidad  Distrital  (IVD)  a  nivel  nacional  �  Proyecciones  por  décadas  �  Desafíos  para  adaptarse  al  Cambio  Climático  

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Supuestos

�  La salud humana es el resultado de las interacciones entre un grupo de factores: medioambientales, socioeconómicos, hábitos y estilos de vida.

�  La variabilidad del clima puede hacer variar la marcha anual de las enfermedades, favoreciendo la ocurrencia de episodios epidémicos.

�  Los impactos de los cambios climáticos pueden ser directos o indirectos: �  Resultados directos a los cambios climatológicos (sequías, inundaciones,

terremotos etc..) �  Indirectos se producen a través de intermediarios, por ejemplo el aumento de la

incidencia de enfermedades transmitidas por vectores: dengue, malaria, schistosomiasis.

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 Que  es  la  salud?    La  salud  como  equilibrio      

Gestal J, 2008

Existen importantes y cercanos vínculos entre las enfermedades en las poblaciones humanas y los sistemas económicos que gobiernan las vidas de sus comunidades. Una teoría señala que muchas de las afecciones humanas son el resultado de un choque entre dos sistemas económicos, el de la especie humana y el de los animales patogénicos, predominantemente de naturaleza microscópica. Francesc Bujosa

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LA SALUD COMO CAPACIDAD SISTEMA CLIMATICO TEMPERATURA PRECIPITACION

SISTEMA MALARICO 1

SISTEMA HUMANO

2 5 3

4 6

7

SUSCEPTIBLES

INMUNES

MUERTES

INFECTADOS

ENFERMOS

SISTEMA DEL MOSQUITOLOGEVIDAD DELMOSQUITO

FRECUENCIA DEPICADAS AHUMANOS

DENSIDAD DEMOSQUITOS

DESARROLLODEL PARASITO

1: CAMBIOCLIMÁTICO

2: POTENCIALDE LATRANSMISIÓNMALÁRICA

3: INFECCIÓN

4: DESARROLLODE LAINMUNIDAD

5: PÉRDIDA DELA INMUNIDAD

6: MORBILIDAD

7: MORTALIDAD

DIAGRAMA DE SISTEMAS DE UN MODELO QUE EVALÚA EL IMPACTO DEL CAMBIO CLIMATICO EN LA TRANSMISION POTENCIAL DEL PALUDISMO (Martens et al., 1994)

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                         Temperaturas  de  disparo  de  la  mortalidad  en  Madrid  y  Lisboa.    

Díaz Jiménez. Rev. Esp. Salud Pública 2005

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Episodios  climá<cos  o  atmosféricos  extremos,  vidas  perdidas  y  de  damnificados,  por  regiones  del  mundo,  en  las  décadas  de  1980  y  1990  

WHO, 2000

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CAF, 2014

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Paraguay  Los  modelos  climá<cos  de  precipitación    

�  Los  cambios  de  la  precipitación  previsto  para  las  décadas  de  2020  y  2050  varían  en  forma  importante  de  acuerdo  a  los  diferentes  modelos  climáticos.    

�  En  general  se  prevé  un  decrecimiento  de  la  precipitación    hacia  el  oeste  y  noreste  del  país.  Los  mayores  incrementos  se  darían  hacia  el  este  y  fundamentalmente  al  sureste  de  la  región  en  estudio  (cuenca  del  Río  Paraná).      

�     �   La  mayoría  de  los  modelos  prevén  un  

aumento  de  la  precipitación  en  la  región  sobre  el  final  del  año  (meses  de  noviembre  y  diciembre),  esta  tendencia  se  observa  ya  en  la  década  de  2020  pero  es  más  notoria  en  la  década  del  2050,  donde  la  media  del  conjunto  muestra  incrementos  de  hasta  1  mm./día    en  el  mes  de  octubre  sobre  la  mayoría  de  las  localidades  estudiadas  sobre  el  territorio  paraguayo.    

2020

2050

Bidegain M, 2da Comunicación CC, 2008

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Paraguay  Los  modelos  climá<cos  de  temperatura  

�  Paraguay  experimentaría  para  la  década  centrada  en  el  2020  un  calentamiento  que  estaría  en  el  entorno  de  1°  C  según  el  promedio  de  los  cuatro  modelos  analizados.  

 �  Para  la  década  centrada  en  2050  el  

calentamiento  sería  aun  más  importante  con  valores  en  el  entorno  de  los  2  a  2.5°  C.  Sin  embargo  el  modelo  HADCM3  estima  un  calentamiento  aún  mayor  que  los  otros  tres  restantes  modelos  con  calentamientos  del  orden  de  los  3°  C  en  promedio  anual.    

�  Los  mayores  calentamientos  se  verificarían  geográficamente  sobre  el  norte  y  noroeste  del  territorio  (cuenca  del  Río  Paraguay)  y  los  menores  sobre  el  sureste  de  la  región  oriental.  

2020

2050

Bidegain M, 2da Comunicación CC, 2008

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La  malaria.  La  salud  en  poblaciones  humanas  estará  en  riesgo    Aumentos  de  Tº  y  precipitación  pueden  originar  una  importante  dispersión  de  vectores  transmisores  de  enfermedades      Para  el  año  2010  se  esperaba  un  aumento  de  los  casos  de  paludismo  entorno  al  82%  en  Alto  Paraná  y  Canindeyú        

Temperaturas críticas para el desarrollo vectorial yparasitario de la malaria

Temperatura mínimapara el vector

Temperatura óptima para el vector

8 9 10……….………14 15 16 17 18 19……….……….25 26 27……………………………..40 Temperatura mínima Temperatura máxima para el parásito para la sobrevivencia de parásitos y mosquitos

Anopheles darlingi Bajante de la Represa de Itaipú, 1998

FECHA

200611

200602

200508

200501

200407

200401

200607

200601

200507

200501

200407

200401

200607

200601

200507

200501

200407

200401

6

4

2

0

-2

-4

Zscore(TASA_INC)

Zscore(PRECIMIN)

Zscore(TEMPMED)

Cousiño & Coluchi, Segunda Comunicación, 2008

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 Proyecciones  del  impacto  de  los  escenarios  climá2cos  sobre  la  MALARIA  O  PALUDISMO    Con  relación  a  los  casos  de  malaria  las  curvas  muestran  la  tendencia    a  la  eliminación  de  esta  enfermedad  en  el  país,  sin  embargo  en  caso  de  no  mantenerse  el  control  de  eliminación  previsto,  es  importarte  hacer  notar  que  las  predicciones  revelan  un  aumento  en  el  número  de  casos  a  par2r  del  2050  en  el  escenario  A2  debido  al  aumento  importante  de  la  temperatura  a  par2r  de  ese  año  en  dicho  escenario,  mientras  que  el  escenario  B2  muestra  una  caída  importante  de  los  casos,  debido  a  la  moderación  de  las  variables  climá2cas  atribuidas  a  este  escenario  

Análisis  del  Impacto  Económico  del  Cambio  Climá2co  sobre  el  Sector  Salud  en  el  Paraguay.  (Rojas  de  Arias  &  Cousiño,  CEPAL,  2010)  

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El  dengue.  La  salud  en  poblaciones  humanas  estará  en  riesgo  

0

100

200

300

400

500

600

700

01-feb

03-feb

05-feb

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13-feb

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23-feb

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27-feb

01-mar

03-mar

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07-mar

09-mar

11-mar

13-mar

15-mar

17-mar

19-mar

21-mar

23-mar

25-mar

27-mar

29-mar

31-mar

02-abr

04-abr

06-abr

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12-abr

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18-abr

20-abr

22-abr

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30-abr

02-may

04-may

06-may

08-may

10-may

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16-may

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20-may

22-may

Casos de dengue notificados según fecha de consulta. Paraguay, 2007. N= 28.074

Val

or d

el IB

-2.0

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

-2.0

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

ENE

FEB

MAR

ABR

MAY JU

N

JUL

AGO

SEP

OC

T

NO

V

DIC

IB1-L. Base

IB1-C.Actuales

IB1-2010

Aedes aegpti

Vigilancia de la Salud, 2007

Rojas de Arias, A. 2001. Primera Comunicación.

Rojas de Arias. Barrio Barcequillo, Fdo de la Mora, 2007

El aumento de la temperatura puede acelerar la amplificación de los virus en los mosquitos vectores así como también el acortamiento del ciclo biológico del mismo. Se sabe que el dengue tipo 2, con un periodo de incubación extrínseco de 12 días a una temperatura de 30º C, se reduce a sólo 7 días cuando la temperatura se eleva entre 33º C y 34º C, aumentando tres veces la transmisión del virus.

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Proyecciones  del  impacto  de  los  Escenarios  climá2cos  sobre  la  Fiebre  Dengue    

�  En  la  fiebre  dengue  existe  una  tendencia  al  aumento  del  número  de  casos  confirmados  adicionales  con  bastante  énfasis  a  par2r  del  2050  para  ambos  escenarios  y  con  predominio  del  escenario  A2,  situación,  atribuida  y  confirmada  previamente  a  su  vulnerabilidad  al  aumento  de  la  temperatura  y  la  precipitación  

-

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1.000

2020 2030 2050 2070 2100

Nro

de c

asos

Figura 19ANúmero de casos adicionales confirmados y anuales

de dengue para ambos escenarios y años proyectados

A2

B2

Análisis  del  Impacto  Económico  del  Cambio  Climá2co  sobre  el  Sector  Salud  en  el  Paraguay.  (Rojas  de  Arias  &  Cousiño  CEPAL,  2010)

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Fiebre  Amarilla  

La fiebre amarilla, está expandiendo sus fronteras, ya no ocurre en zonas exclusivamente boscosas, sino en áreas transformadas y bosques remanentes como los observados actualmente en la mata atlántica del BAAPA.

Existe una interrelación de la biodiversidad animal y las poblaciones humanas, ligada a una serie de factores que involucran aspectos ambientales, socioeconómicos y culturales

Haemagogus janthinomys

Primates

En los vectores Haemagogus spp. y Aedes spp se ha demostrado la transmisión vertical y aunque la tasa de transmisión sea baja, puede considerarse un factor del mantenimiento de la enfermedad en el medio natural

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Las  EDA.  Respuesta  al  feedback  de  la  atmósfera  en  un  periodo  de  3  años  

Asunción

FECHA

200511,0

200509,0

200507,0

200505,0

200503,0

200501,0

200411,0

200409,0

200407,0

200405,0

200403,0

200401,0

200311,0

200309,0

200307,0

200305,0

200303,0

200301,0

3,479

2,141

,803

-,536

-1,874

Zscore: tasa_incid

Zscore: precip_mm

Zscore: temp_med

DPTO: Central

FECHA

200511,0

200509,0

200507,0

200505,0

200503,0

200501,0

200411,0

200409,0

200407,0

200405,0

200403,0

200401,0

200311,0

200309,0

200307,0

200305,0

200303,0

200301,0

3,479

2,141

,803

-,536

-1,874

Zscore: tasa_incid

Zscore: precip_mm

Zscore: temp_med

DPTO: Alto Parana

FECHA

200511,0

200509,0

200507,0

200505,0

200503,0

200501,0

200411,0

200409,0

200407,0

200405,0

200403,0

200401,0

200311,0

200309,0

200307,0

200305,0

200303,0

200301,0

3,479

2,141

,803

-,536

-1,874

Zscore: tasa_incid

Zscore: precip_mm

Zscore: temp_med

DPTO: Caaguazu

FECHA

200511,0

200509,0

200507,0

200505,0

200503,0

200501,0

200411,0

200409,0

200407,0

200405,0

200403,0

200401,0

200311,0

200309,0

200307,0

200305,0

200303,0

200301,0

3,479

2,141

,803

-,536

-1,874

Zscore: tasa_incid

Zscore: precip_mm

Zscore: temp_med

Cousiño & Coluchi, Segunda Comunicación, 2008

Se observa un patrón de relacionamiento entre los picos de EDAs precedidos por picos de lluvia de 30 días. Este patrón se observa marcadamente en el 2003

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Cousiño & Coluchi, Segunda Comunicación, 2008

DPTO: Asuncion

FECHA

200611,0

200609,0

200607,0

200605,0

200603,0

200601,0

200511,0

200509,0

200507,0

200505,0

200503,0

200501,0

200411,0

200409,0

200407,0

200405,0

200403,0

200401,0

5,610

3,561

1,512

-,537

-2,586

Zscore: tasa_i ncid

Zscore: precip_mm

Zscore: temp_med

DPTO: Central

FECHA

200611,0

200609,0

200607,0

200605,0

200603,0

200601,0

200511,0

200509,0

200507,0

200505,0

200503,0

200501,0

200411,0

200409,0

200407,0

200405,0

200403,0

200401,0

5,610

3,561

1,512

-,537

-2,586

Zscore: tasa_i ncid

Zscore: precip_mm

Zscore: temp_med

DPTO: Caaguazu

FECHA

200611,0

200609,0

200607,0

200605,0

200603,0

200601,0

200511,0

200509,0

200507,0

200505,0

200503,0

200501,0

200411,0

200409,0

200407,0

200405,0

200403,0

200401,0

5,610

3,561

1,512

-,537

-2,586

Zscore: tasa_i ncid

Zscore: precip_mm

Zscore: temp_med

DPTO: Alto Paraná

FECHA

200611,0

200609,0

200607,0

200605,0

200603,0

200601,0

200511,0

200509,0

200507,0

200505,0

200503,0

200501,0

200411,0

200409,0

200407,0

200405,0

200403,0

200401,0

5,610

3,561

1,512

-,537

-2,586

Zscore: tasa_incid

Zscore: precip_mm

Zscore: temp_med

Las IRA. Respuesta al feedback de la atmósfera en un periodo de tres años

Se observa un patrón de relacionamiento entre los picos de incidencia de las IRAs con las caídas de temperatura, precedidas por periodos de lluvias que aumentan la humedad de la atmósfera.

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Proyecciones  de  EDA  e  IRA  según  escenarios  climá<cos  

 Existe  un  ahorro  en  lo  que  se  refiere  a  costos  de  casos  de  IRA  totales  en  base  a  los  años  proyectados,  mientras  que  para  los  casos  ambulatorios  de  EDA    se  observa  un  aumento  de  los  mismos  a  par2r  del  2050  para  el  escenario  A2  y  del  2070  para  el  B2  

-200

-

200

400

600

800

1.000

2020 2030 2050 2070 2100

Nro

de

caso

s

Figura 22ANumero de casos adicionales de EDA según

escenarios y años proyectados

A2

B2

Análisis  del  Impacto  Económico  del  Cambio  Climá2co  sobre  el  Sector  Salud  en  el  Paraguay.  (Rojas  de  Arias  &  Cousiño    CEPAL,  2010)

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Fuente:  Modificado  de  Barata  y  Confalonieri  2011  

Índice  de              Social    (IS)  

Índice  de  Ambiental    

(IA)  

Índice  General    

IG  

Factor  de  Riesgo  

 Índice  de  

Vulnerabilidad  Distrital  (IVD)  

Índice  de  Escenario  Climá2co  

(IC)    

Índice  de    Salud    (Isa)   Peligro  

Conceptualización  

§  La   vulnerabilidad   es   el   conjunto   de   condiciones   ]sicas,   sociales   y   económicas   que   inciden   en   la   posibilidad   de   afectación   de   las  

personas,  de  un  sistema  social  y/o  natural,  debido  a  la  ocurrencia  de  fenómenos  naturales,  y  que  están  en  relación  con  su  exposición,  

sensibilidad  y  capacidad  adapta<va”  (Magaña  2013).  

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Índice  de  General  (IG)  

IG=            ISp  +  IAp+  ISap  

                                             3  

IVD=  IGp  +  ICp      

Peligro  

Índice  de  Vulnerabilidad  Distrital  (IVD)  

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0  0,1  0,2  0,3  0,4  0,5  0,6  0,7  0,8  0,9  1  

BENJAMIN  ACE

VAL  

GRAL  JO

SE  M

ARIA  

BRUGU

EZ  

JOSE  FALCO

N  

NAN

AWA  

PUER

TO  PINAS

CO  

TTE  1R

O  M

ANUEL  

IRALA  FERN

ANDE

Z  

TTE.  ESTEB

AN  

MAR

TINEZ  

VILLA  HA

YES  

Indices  

Distritos  

Indices  patronizados  de  Salud  ,  Social  y  Ambiental  de  los  distritos  del  departamento  de  Presidente  Hayes  

Isap  

Isp  

IA  p  

0  0,1  0,2  0,3  0,4  0,5  0,6  0,7  0,8  0,9  1  

25  DE  DICIEM

BRE  

ANTEQUER

A  

CAPIIBAR

Y  

CHORE

 

GENER

AL  ELIZA

RDO  

GRAL  RESQUIN  

GUAJAY

VI  

ITAC

URU

BI  DEL  

LIBE

RACION  

LIMA  

NUEV

A  GE

RMAN

IA  

SAN  ESTAN

ISLAO  

SAN  PAB

LO  

SAN  PED

RO  DEL  

SANTA

 ROSA

 DEL  

TACU

ATI  

UNION  

VILLA  DE

L  RO

SARIO  

YATA

ITY  DE

L  NORT

E  

YRYV

U  CUA  

Indices  

Distritos  

 Indices  patronizados  de  Salud  ,  Social  y  Ambiental  de  los  distritos  del  departamento  de  San  Pedro  

ISap  

ISp  

IA  p  

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0  0,1  0,2  0,3  0,4  0,5  0,6  0,7  0,8  0,9  

1  ALTO  PARAGUAY  

ALTO  PARANA  

AMAMBAY  

BOQUERON  

CAAGUAZU  

CAAZAPA  

CANINDEYU  

CENTRAL  

CONCEPCION  CORDILLERA  

ÑEEMBUCU  

GUAIRA  

ITAPUA  

MISIONES  

PARAGUARI  

PRESIDENTE  HAYES  

SAN  PEDRO  

Indice  de  Vulnerabilidad  Distrital  por  departamentos  y  décadas  según    escenario  

RCP  4.5  

IVDp  rcp  4.5  (11-­‐20)  

IVDp  rcp  4.5  (21-­‐30)  

IVDp  rcp  4.5  (31-­‐40)  

IVDp  rcp  4.5  (41-­‐50)  

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0,00  

0,20  

0,40  

0,60  

0,80  

1,00  ALTO  PARAGUAY  

ALTO  PARANA  

AMAMBAY  

BOQUERON  

CAAGUAZU  

CAAZAPA  

CANINDEYU  

CENTRAL  

CONCEPCION  CORDILLERA  

ÑEEMBUCU  

GUAIRA  

ITAPUA  

MISIONES  

PARAGUARI  

PRESIDENTE  HAYES  

SAN  PEDRO  

Indice  de  Vulnerabilidad    Distrital  por  departamentos  y  décadas  según    

escenario  RCP  8.5    

IVDp  rcp  8.5  (11-­‐20)  

IVDp  rcp  8.5  (21-­‐30)  

IVDp  rcp  8.5  (31-­‐40)  

IVDp  rcp  8.5  (41-­‐50)  

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Los  desa]os  para  adaptarse  al  cambio  climá<co  �  En  cambio  climático,    hay  tomar  en  cuenta  las  

consecuencias  económicas  y  sociales  que  acarrearían  a  la  salud  pública.  

�  Pocas  metodologías  abordan  puntualmente  las  unidades  políticas  mas  pequeñas  de  los  países  para  analizar  el  impacto  desde  una  perspectiva  mas  local.        

�  La  sensibilidad  de  este  sistema  esta  limitada  a  las  enfermedades  transmitidas  por  vectores  (dengue  y  leishmaniasis).  En  el    periodo  abordado  (2020-­‐2030)  una  importante  expansión  de  las  mismas  y  una  drástica  disminución  para  el  2100  por  el  aumento  de  las  temperaturas.  

�   La  dinámica  de  las  poblaciones  en  los  que  respecta  a  su  estructura  de  salud  y  social,  y  de  las  condiciones  ambientales  en  que  se  encuentra,  determinará  la  capacidad  de  respuesta  y  de  exposición  de  las  mismas,  por  lo  que  el  índice  compuesto  que  se  presenta,  integra  todos  los  aspectos  mas  allá  del  impacto  de  clima.    

 

�  Se  requiere  dialogar  con  los  tomadores  de  decisión  a  nivel  municipal  por  parte  de  las  autoridades  departamentales,  quienes  pueden  tener  una  visión  general  de  su  departamento  y  priorizar  la  inyección  de  recursos  en  los  sectores  con  índices  de  vulnerabilidad  más  deprimidos,  principalmente  en  aquellos  atributos  que  se  encuentren  impactos  por  la  desigualdad  y  la  inequidad.    

�   La  política  debe  fortalecer:  �     La  captura  de  datos  robustos  para  poder  

tener  evidencias  sensibles  es  fundamental  para  la  adaptación  y  la  mitigación  ante  el  cambio  climático  en  el  sector  salud;  

 �   La  capacitación  del  personal  municipal  

en  la  detección  de  signos  y  síntomas  en  la  población  y  la  inversión  financiera  para  lograr  procesos  de  adaptación,  permitirá  un  monitoreo  efectivo  de  la  dinámica  de  las  poblaciones  ante  el  cambio  climático.    

 

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Muchas Gracias!!

“Las   estrellas   2emblan   de   estupor   y   de   miedo.   Ellas   no   consiguen  entender   como   sigue   dando   vueltas,   todavía   vivo,   este  mundo   nuestro,  tan   fervorosamente  dedicado   a   su   propia   aniquilación.   Y   se   estremecen  de   susto,   porque   han   visto   que   ya   este   mundo   anda   invadiendo   otros  astros  del  cielo”  

Eduardo  Galeano