Introducción
⌅La rabia es una enfermedad viral zoonótica letal, causada por un Lyssavirus denominado Virus de la Rabia - RABV (11.
Krebs JW, Wilson ML, Childs JE. Rabies: Epidemiology, Prevention, and
Future Research. J Mammal [Internet]. 1995;76(3):681-94. Disponible en: http://www.jstor.org/stable/1382740
). El virus se replica en nuevas especies
hospederas y áreas geográficas, amenazando vidas animales y humanas, por
lo que los casos esporádicos en poblaciones silvestres son en gran
medida impredecibles (22.
Meske M, Fanelli A, Rocha F, Awada L, Soto PC, Mapitse N, et al.
Evolution of Rabies in South America and Inter-Species Dynamics
(2009-2018). Trop Med Infect Dis [Internet]. 2021;6(2):98. Disponible
en: https://www.mdpi.com/2414-6366/6/2/98
). Consecuentemente, combinar la vigilancia
epidemiológica, el diagnóstico y la construcción de modelos de
enfermedades infecciosas podría ser de utilidad para el entendimiento de
los factores asociados a su dinámica y evolución (33.
Benavides JA, Valderrama W, Recuenco S, Uieda W, Suzán G, Avila-Flores
R, et al. Defining New Pathways to Manage the Ongoing Emergence of Bat
Rabies in Latin America [Internet]. Vol. 12, Viruses. MDPI AG; 2020
[citado 28 de febrero de 2025]. Disponible en: https://doi.org/10.3390/v12091002
).
Perú es uno de los países con más
reportes de casos de rabia, siendo una zona endémica debido a la
presencia de nichos ecológicos que favorecen la supervivencia del virus (44. Soler-Tovar D, Escobar LE. Rabies transmitted from vampires to cattle: An overview. PLoS One. 2025;20(1).
).
Adicionalmente, entre 2003 y 2017 se registraron 3 246 notificaciones
de rabia bovina, de las cuales 1 729 (53,3%) fueron confirmadas mediante
diagnóstico de laboratorio (55.
Ulloa-Stanojlovic FM, Dias RA. Spatio-temporal description of bovine
rabies cases in Peru, 2003-2017. Transbound Emerg Dis [Internet]. 2020
[citado 28 de febrero de 2025];67(4):1688-96. Disponible en: https://doi.org/10.1111/tbed.13512
). En la región Cajamarca, los casos se dan con
mayor frecuencia en las provincias de Celendín, Chota, San Ignacio,
Cutervo y Jaén; en los que se reportó más de 124 focos de rabia bovina
entre 2004 y 2018, causando la muerte a cerca de 1000 vacunos, con
pérdidas que superaron los 1,3 millones de dólares americanos (66. SENASA. Situación Epidemiológica de la rabia en herbívoros en la región de Cajamarca. Cajamarca; 2019.
).
Por
otro lado, producto de modificaciones ambientales, los murciélagos han
desarrollado el potencial de expandir su distribución; observándose
cambios en el patrón epidemiológico de la enfermedad y la dinámica
poblacional de los mamíferos portadores del virus (77.
Moura Neves JM, Silva Belo V, Souza Catita CM, Alves de Oliveira BF,
Pereira Horta MA. Modeling of Human Rabies Cases in Brazil in Different
Future Global Warming Scenarios. Int J Environ Res Public Health
[Internet]. 2024 [citado 28 de febrero de 2025];21(2). Disponible en: http://dx.doi.org/10.3390/ijerph21020212
). Así, en el caso de Colombia, las temperaturas
elevadas y la poca precipitación a lo largo del año han favorecido la
presencia de Desmodus rotundus, aumentando la posibilidad de que la rabia sea transmitida (88.
Arias Caicedo MR, De Arruda Xavier D, Arias Caicedo CA, Andrade E, Abel
I. Epidemiological scenarios for human rabies exposure notified in
Colombia during ten years: A challenge to implement surveillance actions
with a differential approach on vulnerable populations. PLoS One
[Internet]. 2019 [citado 28 de febrero de 2025];14(12). Disponible en: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0213120
, 99.
Rojas-Sereno ZE, Streicker DG, Medina-Rodríguez AT, Benavides JA.
Drivers of Spatial Expansions of Vampire Bat Rabies in Colombia. Viruses
[Internet]. 2022 [citado 28 de febrero de 2025];14(11). Disponible en: https://doi.com/2414-6366/6/2/98
).
En Cajamarca, existe un bajo porcentaje de reportes de casos sospechosos de rabia en ganado bovino; sin embargo, se presume que la presencia de esta enfermedad es mucho mayor porque los ganaderos no siempre reportan las sospechas de casos al Servicio Nacional de Sanidad Agraria - Perú (SENASA), subestimando la verdadera situación de la presencia de rabia. Por tal razón, la presente investigación tuvo como objetivo evaluar aquellos factores de riesgo relacionados con la aparición de casos de rabia bovina en base a los casos positivos durante el periodo de 2004 - 2019. Además, se buscó predecir espacialmente la potencial diseminación de la enfermedad hacia áreas vulnerables dentro de la región Cajamarca, con la finalidad de controlar su propagación en animales domésticos y en la población humana.
Materiales y métodos
⌅Área de Estudio
⌅La
presente investigación tuvo lugar en todo el territorio de la región
Cajamarca, siendo una de las regiones con mayor producción lechera del
país con una población de 724 478 cabezas de ganado bovino (1010. INEI. Resultados definitivos del IV Censo Nacional Agropecuario. 2013.
).
Cajamarca se encuentra ubicada al norte de Perú, con una superficie de
33 318 km² (2,6% del territorio peruano), constituida por 13 provincias y
127 distritos. Limita al norte con Ecuador y posee gran diversidad
climática que propicia la Cordillera de los Andes en sus diversos pisos
altitudinales. Además, el 64,6% de la población (1111. INEI. Censos 2017: departamento de Cajamarca cuenta con 1 341 012 habitantes. 2018.
).
Diseño Experimental
⌅El estudio fue no experimental analítico correlacional, empleando como instrumento de análisis los registros de 172 ocurrencias de casos sospechosos de rabia bovina durante el periodo de 2004 a 2019. Los datos fueron proporcionados por SENASA-Cajamarca, entidad que realiza la vigilancia pasiva de la enfermedad en la zona del estudio. Los casos fueron confirmados por inmunofluorescencia directa (132 ocurrencias positivas) en la Unidad del Centro de Diagnóstico de Sanidad Animal - SENASA. Los registros contenían el nombre del caserío, distrito y provincia; así como las coordenadas geográficas de cada ocurrencia.
La
información climática mensual y anual del periodo de 2004 a 2019 se
obtuvo en archivo de texto, se contó con las variables y su
georreferenciación procedente de las cincuenta estaciones meteorológicas
del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (1212. SENAMHI. Datos hidrometeorológicos en Cajamarca por cada estación según día, año y mes. 2021.
)
distribuidas en la región Cajamarca. Los mapas espaciales de altitud y
capas de red hídrica fueron proporcionados por la Oficina de
Zonificación Económica y Ecológica - ZEE del Gobierno Regional de
Cajamarca. Se compararon los datos de humedad, temperatura y
precipitación con los mapas espaciales de los años 1981 al 2010
otorgados por la misma oficina empleando la prueba de Chi
cuadrado/Prueba exacta de Fisher, los cuales resultaron similares (p > 0.05) al contrastarlos con los de SENAMHI. Finalmente, el Museo de
Historia Natural del Perú facilitó los datos de las ubicaciones de los
murciélagos D. rotundus (1313.
Quintana H, Pacheco V. Identificación y distribución de los murciélagos
vampiros del Perú. Rev Peru Med Exp Salud Publica [Internet]. 2007
[citado 28 de febrero de 2025];24(1):81-8. Disponible en: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=36324111
), vectores de rabia en Perú.
Análisis Espacial
⌅Las
172 ocurrencias de los 16 años de estudio, acopiadas en formato Excel
fueron transformadas a formato espacial ESRI Shapefile (.shp). Mediante
métodos de interpolación espacial en el programa Quantum GIS (QGIS
v.3.22) se obtuvo mapas temáticos para los datos multianuales de cada
variable por rangos o intervalos a fin de poder superponer las capas
espaciales de altitud, humedad, temperatura, precipitación; y el archivo
vectorial de red hídrica y distancia de cada ocurrencia con relación a
la ubicación de los refugios del vector. Dado que los rangos se
establecieron a priori según umbrales eco-epidemiológicos (p. ej., pisos altitudinales y bandas térmicas siguiendo lo descrito por Pulgar (1414. Pulgar J. Geografía del Perú: ocho regiones naturales del Perú. Editorial Universo. Lima; 1981.
),
prescindimos de métodos de clasificación automática. En QGIS, las
categorías se operacionalizaron con selección por atributos y se
obtuvieron los recortes espaciales de cada rango mediante Clip,
integrando luego las capas resultantes con Merge para colectar los datos
de cada ocurrencia.
- Altitud: 1 a 1200 m s.n.m. (baja), > 1200 a 2400 m s.n.m (media), > 2400 a 3600 m s.n.m (alta) y > 3600 m s.n.m. (muy alta).
- Humedad: 75 - 80% (baja), > 80 - 85% (media) y > 85 - 90% (alta).
- Temperatura: 12 - 16 ºC (baja), > 16 - 20 ºC (media), > 20 - 24 ºC (alta) y > 24 ºC (muy alta).
- Precipitación: 800 - 1000 mm (baja), > 1000 - 1200 mm (media), > 1200 - 1400 (alta) y > 1400 - 1600 mm (muy alta).
- Red hídrica: 0 - 1 km (distancia corta), > 1 - 2 km (distancia media) y > 2 km (distancia larga).
- Distancia a los refugios: 0 - 5 km (distancia corta), > 5 - 10 km (distancia media) y > 10 km (distancia larga).
Para estimar la distribución potencial basado en modelamiento de nicho ecológico, se emplearon los registros con ocurrencias positivas y negativas a rabia bovina, las capas de información geoambiental y el avistamiento de D. rotundus, lo cual fue procesado con el programa MaxEnt v.3.2.2.
Análisis Estadístico
⌅A todo dato en texto se le asignó códigos numéricos para su procesamiento en el software Stata v.15.1. Se aplicó la prueba exacta de Fisher para determinar asociación estadística entre la variable dependiente (presentación de casos de rabia bovina) y las variables independientes (altitud, precipitación, temperatura, humedad relativa, red hídrica y distancia a los refugios) cuando p < 0,05.
Los factores asociados estadísticamente en la prueba anterior, fueron seleccionados para el análisis multivariado con regresión logística múltiple para determinar los factores de riesgo (p < 0,05) y expresión de la probabilidad de la diseminación de casos de rabia bovina hacia áreas vulnerables o sin ocurrencia en la región Cajamarca (P(Y=1)); por tal razón, Y fue la variable dependiente, X las variables independientes predictoras y e la función exponencial. De esta manera, se empleó la ecuación:
Resultados
⌅En 2017, se presentaron las mayores ocurrencias de casos positivos a rabia bovina, seguido de 2016. Asimismo, el mes con la mayor cantidad de casos fue agosto, con 22 ocurrencias confirmadas de la enfermedad (Figura 1). Por otro lado, las variables ambientales de temperatura (p = 0,033 < 0,05), humedad (p = 0,001 < 0,05), altitud (p = 0,021 < 0,05) y distancia a los refugios (p = 0,000 < 0,05) mostraron asociación estadística significativa a la presentación de casos de rabia bovina. Por el contrario, la precipitación (p = 0,305 > 0,05) y distancia a la red hídrica (p = 0,536 > 0,05) no mostraron asociación estadística significativa (Tabla 1).
| Variables predictoras | Categoría | Rango | Casos negativos | Casos positivos | Total | Valor p* | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| n | % | ||||||
| Altitud (m s.n.m.) | Baja | 1-1 200 | 42 | 16 | 58 | 33,7 | 0,021 |
| Media | > 1 200-2 400 | 58 | 14 | 72 | 41,9 | ||
| Alta | > 2 400-3 600 | 32 | 7 | 39 | 22,7 | ||
| Muy alta | > 3 600 | 0 | 3 | 3 | 1,7 | ||
| Distancia a los refugios (km) | Corta | 0-5 | 5 | 82 | 87 | 50,6 | < 0,001 |
| Media | > 5-10 | 12 | 41 | 53 | 30,8 | ||
| Larga | > 10 | 23 | 9 | 32 | 18,6 | ||
| Humedad (%) | Baja | 75-80 | 18 | 27 | 45 | 26,2 | 0,001 |
| Media | > 80-85 | 18 | 99 | 117 | 68,0 | ||
| Alta | > 85-90 | 4 | 6 | 10 | 5,8 | ||
| Temperatura (°C) | Baja | 12-16 | 13 | 21 | 34 | 19,8 | 0,033 |
| Media | > 16-20 | 9 | 36 | 45 | 26,2 | ||
| Alta | > 20-24 | 7 | 48 | 55 | 32,0 | ||
| Muy alta | > 24 | 11 | 27 | 38 | 22,1 | ||
| Precipitación pluvial (mm) | Baja | 800-1 000 | 10 | 40 | 50 | 29,1 | 0,305 |
| Media | > 1 000-1 200 | 17 | 45 | 62 | 36,1 | ||
| Alta | > 1 200-1 400 | 13 | 38 | 51 | 29,7 | ||
| Muy alta | > 1 400 | 0 | 9 | 9 | 5,2 | ||
| Distancia a la red hídrica (km) | Corta | 0-1 | 35 | 104 | 139 | 80,8 | 0,536 |
| Media | > 1-2 | 5 | 24 | 29 | 16,9 | ||
| Larga | > 2 | 0 | 4 | 4 | 2,3 | ||
*Prueba exacta de Fisher; IC = 95%. m s.n.m: metros sobre el nivel del mar
La enfermedad no presenta una distribución homogénea (Shapiro-Wilk: W = 0,65866, p < 0,05), los primeros casos tienen su origen en la zona noreste de Cajamarca, limítrofe con Ecuador, zona de clima subtropical, y desde allí se extendió hacia las provincias del centro y sur de la región. Según el análisis epidemiológico se presentaron 23,3% (40/172) ocurrencias negativas y un 76,7% (132/172) de ocurrencias positivas (confirmadas por inmunofluorescencia directa) de rabia bovina, siendo las provincias de San Ignacio (45,5%; 60/132) y Cutervo (35,6%; 47/132) las más afectadas. A nivel distrital, se identificaron veintisiete municipios comprometidos; de los cuales, el mayor número de casos positivos se obtuvo en los distritos homónimos de las provincias de San Ignacio y Cutervo, respectivamente, con 15,9% (21/132) cada uno, seguido de Huarango y San José de Lourdes con 10,6% (14/132) cada uno (Tabla 2).
| Provincias | Distritos | Casos | Porcentaje (%) |
|---|---|---|---|
| San Ignacio | Chirinos | 6 | 4,5 |
| Huarango | 14 | 10,6 | |
| La Coipa | 2 | 1,5 | |
| Namballe | 3 | 2,3 | |
| San Ignacio | 21 | 15,9 | |
| San José de Lourdes | 14 | 10,6 | |
| Jaén | Colasay | 3 | 2,3 |
| Jaén | 5 | 3,8 | |
| Las Pirias | 3 | 2,3 | |
| San José del Alto | 1 | 0,7 | |
| Santa Rosa | 2 | 1,5 | |
| Cutervo | Choros | 1 | 0,8 |
| Cujillo | 2 | 1,5 | |
| Cutervo | 21 | 15,9 | |
| La Ramada | 6 | 4,5 | |
| San Andrés de Cutervo | 5 | 3,8 | |
| San Juan de Cutervo | 1 | 0,8 | |
| San Luis de Lucma | 4 | 3,0 | |
| Santo Domingo de la Capilla | 2 | 1,5 | |
| Santo Tomás | 1 | 0,8 | |
| Sócota | 3 | 2,3 | |
| Toribio Casanova | 1 | 0,7 | |
| Chota | Anguía | 2 | 1,5 |
| Chadín | 2 | 1,5 | |
| Conchán | 1 | 0,8 | |
| Tacabamba | 3 | 2,3 | |
| Celendín | Cortegana | 3 | 2,3 |
| TOTAL | ------------ | 132 | 100,00 |
El modelo de distribución potencial de la enfermedad mostró que, la probabilidad de dispersión de casos positivos de rabia bovina en áreas vulnerables o sin ocurrencia en Cajamarca es alta (cubriendo una superficie terrestre del 78,1% de la región), fenómeno que podría desencadenarse en las trece provincias, siempre que las variables que estuvieron asociadas (temperatura, humedad relativa, refugios) se mantengan constantes en el tiempo (Figura 2).
El análisis de regresión logística múltiple ejecutado indica que la probabilidad de ocurrencia de casos de rabia en bovinos en áreas sin ocurrencia es de OR = 13,36 veces más que en un radio menor a 7,6 km a la redonda (IC del 95%; p = 0,000), solo cuando la temperatura ambiental se mantenga invariable. De igual manera, la probabilidad de ocurrencia de rabia bovina con temperaturas ambientales iguales o mayores a 20,6 °C es de OR = 2,49 veces más que a menores temperaturas, siempre que la distancia a las cuevas y la edad de los animales permanezcan constantes (IC del 95%; p < 0,05).
Discusión
⌅Las
condiciones climáticas y geográficas de las regiones donde se
reportaron casos confirmados en este estudio concuerdan con Maldonado et
al. (1515.
Maldonado-Arias DF, Guamán-Rivera SA, Mira-Naranjo JM, Ortiz-Naveda NR.
Bovine rabies cases in Ecuador: a retrospective cross-sectional
observational study (2007 to 2020). Brazilian Journal of Biology
[Internet]. 2024 [citado 28 de febrero de 2025];84. Disponible en: https://doi.org/10.1590/1519-6984.279112
), quienes describen una mayor presencia de casos
de rabia en áreas cálidas y con vegetación más densa, siendo esta la
región amazónica de Ecuador. Por otro lado, un estudio realizado en
México, evidenció que los murciélagos hematófagos vectores del virus
rábico tienen mayor nivel de supervivencia en zonas cálidas (1616.
Johnson N, Aréchiga-Ceballos N, Aguilar-Setien A. Vampire bat rabies:
Ecology, epidemiology and control. Viruses [Internet]. 2014 [citado 28
de febrero de 2025];6(5):1911-28. Disponible en: https://doi.org/10.3390/v6051911
).
El mes de agosto en Cajamarca corresponde
a la época seca, similar a lo observado en México, país en el que el
mayor riesgo de la propagación de rabia ocurre durante la estación de
sequía, principalmente en los meses de abril y mayo. Esto podría indicar
que la estación climática favorecería la presentación de casos, aunque
este factor no es absoluto o determinante (1717. Mantovan KB, Menozzi BD, Paiz LM, Sevá AP, Brandão PE, Langoni H. Geographic Distribution of Common Vampire Bat Desmodus rotundus (Chiroptera: Phyllostomidae) Shelters: Implications for the Spread of
Rabies Virus to Cattle in Southeastern Brazil. Pathogens [Internet].
2022 [citado 28 de febrero de 2025];11(8). Disponible en: https://doi.org/10.3390/pathogens11080942
).
No se reportaron casos en altitudes
superiores a los 3 600 m s.n.m., lo cual concuerda con lo ocurrido en
Apurímac, donde la tasa de incidencia de rabia a altitudes de 2 301 - 3
500 m s.n.m. es cuatro veces más elevada en comparación con altitudes
entre 500 - 2 300 m s.n.m. (p = 0,001) (1818.
Pineda ME, Vidal Cárdenas EM, Callapiña Enríquez EH, P AA. Association
between geographical altitude and incidence of wild rabies in cattle in
the Apurimac region (2004-2015). Revista de Investigaciones Veterinarias
del Peru [Internet]. 2021 [citado 28 de febrero de 2025];32(4).
Disponible en: http://dx.doi.org/10.15381/rivep.v32i4.19270
). En México, se encontró que el 87,4% (900/1 030) de casos se situaron en regiones de hasta 1 500 m s.n.m. (1919.
Bárcenas-Reyes I, Loza-Rubio E, Zendejas-Martínez H, Luna-Soria H,
Cantó-Alarcón G, Milián-Suazo F. Comportamiento epidemiológico de la
rabia paralítica bovina en la región central de México, 2001-2013.
Revista Panamericana de Salud Pública [Internet]. 2015 [citado 28 de
febrero de 2025];38(5):392-402. Disponible en: https://doi.org/10.4081/gh.2019.805
), en tanto que en Colombia el riesgo incrementa en altitudes por debajo de los 1 000 m s.n.m. (2020.
Cárdenas Contreras ZL. Análisis espacio temporal de la rabia bovina de
origen silvestre en Colombia (2005-2014) [Internet]. [Barcelona]:
Universidad Autónoma de Barcelona; 2017 [citado 28 de febrero de 2025].
Disponible en: https://ddd.uab.cat/record/185216
). Según Greenhall et al. (2121. Greenhall AM, Joermann G, Schmidt U. Desmodus rotundus. Mammalian Species [Internet]. 1983; 202:1-6. Disponible en: https://academic.oup.com/mspecies/article/doi/10.2307/3503895/2600261
), el rango geográfico del murciélago D. rotundus no se extiende sobre los 2 300 m s.n.m.; aunque Quintana y Pacheco (1313.
Quintana H, Pacheco V. Identificación y distribución de los murciélagos
vampiros del Perú. Rev Peru Med Exp Salud Publica [Internet]. 2007
[citado 28 de febrero de 2025];24(1):81-8. Disponible en: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=36324111
) describen que en Perú se han registrado
murciélagos hematófagos hasta los 3 680 m s.n.m., aspecto similar a la
máxima altitud donde se reportaron casos en el presente estudio.
Mantovan et al. (1717. Mantovan KB, Menozzi BD, Paiz LM, Sevá AP, Brandão PE, Langoni H. Geographic Distribution of Common Vampire Bat Desmodus rotundus (Chiroptera: Phyllostomidae) Shelters: Implications for the Spread of
Rabies Virus to Cattle in Southeastern Brazil. Pathogens [Internet].
2022 [citado 28 de febrero de 2025];11(8). Disponible en: https://doi.org/10.3390/pathogens11080942
) describen que el mayor riesgo se presenta en
predios más cercanos a los refugios; sin embargo, tal característica va
estrechamente relacionada a las variables climatológicas. En la presente
investigación únicamente se consideraron cuevas, debido a que no
existen registros de otro tipo en la zona de estudio; pero, existe la
posibilidad de que en las zonas estudiadas estén presentes otros tipos
de refugios que incrementarían el riesgo de propagación de rabia.
La
humedad también influyó en la presentación de rabia bovina en
Cajamarca, resultado que coincide con el estudio de Barquez et al. (2222. Barquez R, Perez S, Miller B, Diaz M. Desmodus rotundus, common Vampire Bat. [Internet]. The IUCN Red List of Threatened Specie 2015. 2015. Disponible en: http://dx.doi.org/10.2305/IUCN.UK.2015-4.RLTS.T6510A21979045.en
) en México, donde se encontró que el rango
adecuado de humedad relativa para la presencia del murciélago es de 70 a
100% y no debe caer por debajo de 45%. Respecto a la temperatura, esta
fue la variable más asociada (OR = 2,49; IC del 95%; p < 0,05) con la distribución de la enfermedad, lo cual se relaciona con lo realizado por Zarza et al. (2323. Zarza H, Martínez-Meyer E, Suzán G, Ceballos G. Geographic distribution of Desmodus rotundus in Mexico under current and future climate change scenarios:
Implications for bovine paralytic rabies infection. Veterinaria Mexico
OA. 2017;4(3).
), quienes se basaron en el modelo de máxima entropía correlativa para predecir la distribución potencial de D. rotundus,
estando relacionado estrechamente con la transmisión y propagación del
virus. Además, en México se describe que los casos de rabia incrementan
entre temperaturas máximas de 28,4 a 29 °C y mínimas de 14 a 15 °C (2424.
Ortega-Sánchez R, Bárcenas-Reyes I, Luna-Cozar J, Rojas-Anaya E,
Cuador-Gil JQ, Cantó-Alarcón GJ, et al. Spatial-temporal risk factors in
the occurrence of rabies in Mexico. Geospat Health. 2024;19(1).
).
A
pesar de que la precipitación pluvial no se asocia estadísticamente con
los casos de rabia, se evidencia que, con precipitaciones superiores a
1000-1200 mm se registran frecuencias más elevadas de rabia bovina.
Aunque un estudio realizado en Ecuador menciona que durante la temporada
de lluvias disminuye el riesgo de positividad a la rabia animal (OR = 0,996; IC del 95% = 0,995 - 0,998; p < 0,001) debido a que los murciélagos utilizan más energía para
mantener su temperatura corporal, lo que conlleva a que la búsqueda de
alimento en estas condiciones pueda ser desfavorable (2525.
Briceño-Loaiza C, Fernández-Sanhueza B, Benavides-Silva C, Jimenez JY,
Rubio A V., Ábalos P, et al. Spatial clusters, temporal behavior, and
risk factors analysis of rabies in livestock in Ecuador. Prev Vet Med
[Internet]. 2024 [citado 28 de febrero de 2025];226. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.prevetmed.2024.106188
, 2626.
Perks SJ, Goodenough AE. Abiotic and spatiotemporal factors affect
activity of European bat species and have implications for detectability
for acoustic surveys. Wildlife Biol [Internet]. 2020 [citado 28 de
febrero de 2025];(2). Disponible en: https://doi.org/10.2981/wlb.00659
).
La distancia a la red hídrica tampoco
influye en los casos positivos, aun así, es importante mencionar que, en
esta investigación solamente se trabajó con datos espaciales de los
principales ríos de la región. Es oportuno que a futuro se recabe más
información de todas las redes hídricas de la Cajamarca para predecir
con mayor confianza el riesgo, ya que Quintana y Pacheco (1313.
Quintana H, Pacheco V. Identificación y distribución de los murciélagos
vampiros del Perú. Rev Peru Med Exp Salud Publica [Internet]. 2007
[citado 28 de febrero de 2025];24(1):81-8. Disponible en: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=36324111
) sugieren que los murciélagos tienen mayor
afinidad por las cuevas húmedas y especialmente las que contienen
fuentes de agua, incrementando así la probabilidad de transmisión de
rabia.
A futuro, se presentarán casos nuevos de rabia en zonas vulnerables con un hábitat ecológico idóneo para la supervivencia de D. rotundus, en el contexto propicio de disponibilidad de alimento, presencia de refugios, corredores biológicos y cambio climático (1717. Mantovan KB, Menozzi BD, Paiz LM, Sevá AP, Brandão PE, Langoni H. Geographic Distribution of Common Vampire Bat Desmodus rotundus (Chiroptera: Phyllostomidae) Shelters: Implications for the Spread of
Rabies Virus to Cattle in Southeastern Brazil. Pathogens [Internet].
2022 [citado 28 de febrero de 2025];11(8). Disponible en: https://doi.org/10.3390/pathogens11080942
, 2727.
Orlando SA, Panchana VF, Calderón JL, Muñoz OS, Campos DN, Torres-Lasso
PR, et al. Risk Factors Associated with Attacks of Hematophagous Bats (Desmodus rotundus)
on Cattle in Ecuador. Vector-Borne and Zoonotic Diseases [Internet].
2019 [citado 28 de febrero de 2025];19(6):407-13. Disponible en: https://doi.org/10.1089/vbz.2017.2247
). Ante ello, con investigaciones a gran escala y
desarrolladas en amplios periodos de tiempo, se podrá establecer con
mayor precisión los factores de riesgo que se asocian a la rabia bovina.
Además, Cajamarca al estar ubicada muy próxima a la línea ecuatorial,
el trato a la climatología y geografía en el presente estudio pueden ser
de consideración para otras regiones de Sudamérica con condiciones
similares que deseen hacer un monitoreo y vigilancia óptima de la
enfermedad.
Conclusiones
⌅Los casos de rabia bovina se presentan periódicamente en la zona noreste y centro de Cajamarca, siendo San Ignacio y Cutervo las provincias con más casos positivos confirmados. El modelo de distribución potencial de casos de rabia estimó la probabilidad de dispersión de nuevos casos en el 78,12% de la superficie terrestre de la región de Cajamarca siendo los factores de mayor riesgo la altitud, la humedad relativa, la temperatura y la proximidad a refugios de D. rotundus.