An environmental niche model to estimate the potential presence of venezuelan equine encephalitis virus in Costa Rica

Abstract

Venezuelan equine encephalitis virus (VEEV) is an arbovirus transmitted by arthropods, widely distributed in the Americas that, depending on the subtype, can produce outbreaks or yearly cases of encephalitis in horses and humans. The symptoms are similar to those caused by dengue virus and in the worst-case scenario, involve encephalitis, and death. MaxEnt is software that uses climatological, geographical, and occurrence data of a particular species to create a model to estimate possible niches that could have these favorable conditions. We used MaxEnt with a total of 188 registers of VEEV presence, and 20 variables, (19 bioclimatological plus altitude) to determine the niches promising for the presence of VEEV. The area under the ROC curve (AUC) value for the model with all variables was 0.80 for the training data and 0.72 for the test. The variables with the highest contribution to the model were Bio11 (mean temperature of the coldest quarter) 32.5%, Bio17 (precipitation of the driest quarter) 16.9%, Bio2 (annual mean temperature) 15.1%, altitude (m.a.s.l) 6.6%, and Bio18 (precipitation of the warmest quarter) 6.2%. The product of this research will be useful under the one health scheme to animal and human health authorities to forecast areas with high propensity for VEEV cases in the future.

El virus de la encefalitis equina venezolana (VEEV) es un arbovirus transmitido por artrópodos, ampliamente distribuido en las Américas que, dependiendo del subtipo, puede producir brotes o casos anuales de encefalitis en caballos y humanos. Los síntomas son similares a los causados ​​por el virus del dengue y, en el peor de los casos, involucran encefalitis y muerte. MaxEnt es un software que utiliza datos climatológicos, geográficos y de ocurrencia de una especie en particular para crear un modelo para estimar posibles nichos que podrían tener estas condiciones favorables. Utilizamos MaxEnt con un total de 188 registros de presencia de VEEV y 20 variables (19 bioclimatológicas más altitud) para determinar los nichos prometedores para la presencia de VEEV. El área bajo el valor de la curva ROC (AUC) para el modelo con todas las variables fue 0,80 para los datos de entrenamiento y 0,72 para la prueba. Las variables con mayor aporte al modelo fueron Bio11 (temperatura media del trimestre más frío) 32,5%, Bio17 (precipitación del trimestre más seco) 16,9%, Bio2 (temperatura media anual) 15,1%, altitud (msnm) 6,6% y Bio18 (precipitación del trimestre más cálido) 6,2%. El producto de esta investigación será útil bajo el esquema de salud única para las autoridades de salud animal y humana para pronosticar áreas con alta propensión a casos de VEEV en el futuro.