[en] One of the major health threats for European nations is the arrival and spread of neglected and emerging tropical diseases, brought about through factors such as climate change, environmental degradation and poverty. In this thesis, I take data-driven holistic approaches to examine some of the macro-level drivers of disease spread and distribution of three emerging infectious diseases, dengue virus, West Nile virus, and SARS-CoV-2, making use out of the huge pools of heterogeneous data. For each study, I constructed an analytical framework that mapped out local level drivers of disease, which was then used as a foundation to construct three unique spatial-temporal datasets for each study. Relationships were tested using Generalised Additive Models (GAM), which could capture complex non-linear relationships and also account for spatial and temporal auto-correlation. A joint analysis of chapters two, three and four reveals that climate and environmental factors are major drivers of disease, but also societal factors such as poverty, occupation, and top-down political decision making also appears to be moderators of disease transmission. This work is relevant as it adds to the growing body of scientific literature focusing on infectious diseases since it tackles some of the broader and less explored areas of public health and epidemiology, such as analysing economic changes with environmental changes, examining the impacts of factors such as austerity on health, along with other factors such as political decision making and or lack of intervention by government authorities.

[es] Una de las principales amenazas para la salud de las naciones europeas es la llegada y propagación de enfermedades tropicales desatendidas y emergentes, provocadas por factores como el cambio climático, la degradación ambiental y la pobreza. En esta tesis, tomo enfoques holísticos basados en datos para examinar algunos de los impulsores a nivel macro de la propagación y distribución de enfermedades de tres enfermedades infecciosas emergentes, el virus del dengue, el virus del Nilo Occidental y el SARS-CoV-2, haciendo uso de la grandes cantidades de datos heterogéneos. Para cada estudio, construí un marco analítico que trazó un mapa de los impulsores de la enfermedad a nivel local, que luego se utilizó como base para construir tres conjuntos de datos espacio-temporales únicos para cada estudio. Las relaciones se probaron utilizando modelos aditivos generalizados (GAM), que podrían capturar relaciones no lineales complejas y también dar cuenta de la autocorrelación espacial y temporal. Un análisis conjunto de los capítulos dos, tres y cuatro revela que los factores climáticos y ambientales son los principales impulsores de la enfermedad, pero también los factores sociales como la pobreza, la ocupación y la toma de decisiones políticas de arriba hacia abajo también parecen ser moderadores de la transmisión de enfermedades. Este trabajo es relevante ya que se suma al creciente cuerpo de literatura científica que se centra en las enfermedades infecciosas, ya que aborda algunas de las áreas más amplias y menos exploradas de la salud pública y la epidemiología, como el análisis de los cambios económicos con los cambios ambientales, el examen de los impactos de factores como como la austeridad en salud, junto con otros factores como la toma de decisiones políticas y/o la falta de intervención de las autoridades gubernamentales.