El artículo presenta un modelo predictivo para identificar áreas con alto riesgo de encefalitis transmitida por garrapatas (ETG) en Polonia. Mediante una combinación de factores meteorológicos, ambientales y socioeconómicos, el modelo identificó regiones con riesgo elevado de ETG, incluyendo áreas donde no se habían reportado casos previamente. Se encontró que las temperaturas más altas, el aumento de las precipitaciones y la proximidad a áreas boscosas fueron factores clave asociados con un mayor riesgo de ETG. El estudio sugiere que aumentar la concienciación entre los médicos en estas regiones de alto riesgo y mejorar el acceso a las pruebas de diagnóstico podrían fortalecer la vigilancia y la prevención de la enfermedad.
Este análisis marcó la culminación de casi una década de trabajo interdisciplinario que incluyó una recopilación de datos, colaboración de expertos y numerosos debates. El modelo incorporó los mejores datos disponibles con la resolución más fina posible (NUTS-5). Las variables meteorológicas fueron desarrolladas mediante métodos de interpolación espacial por el profesor Ustrnul y su equipo. Las variables de uso del suelo fueron preparadas por el geógrafo Jakub Bratkowski a partir de datos del proyecto europeo CORINE Land Cover 2006, mientras que los datos socioeconómicos restantes se obtuvieron de la Oficina Central de Estadística. El modelo predictivo fue desarrollado por la estudiante de matemáticas Basia Rubikowska y supervisado por la brillante estadística Magda Rosińska. Esperábamos que este enfoque de modelado se adoptará de forma más habitual en las instituciones nacionales de salud pública.