Modelo de estratificación del riesgo de transmisión de dengue para el diseño de estrategias de prevención en los barrios de alto riesgo "hot spots", en dos Municipios de Colombia

Abstract

La diversidad de las características ecológicas, sociales y epidemiológicas de los entornos de transmisión del dengue en Colombia, así como los limitados recursos financieros disponibles para el control de enfermedades, requieren de la identificación de áreas con mayor riesgo de transmisión, diseñar acciones específicas e implementar estrategias efectivas a nivel local. Objetivo: Desarrollar un modelo de estratificación del riesgo de transmisión del dengue con el fin de diseñar estrategias de prevención en zonas de alto riesgo ("hot spots"), en dos municipios de Colombia Métodos: Se seleccionaron dos municipios medianos (aproximadamente 150,000 habitantes) con historias de transmisión del dengue: Guadalajara de Buga-Valle del Cauca y Yopal-Casanare. El sistema integrado de información, VECTOS, se utilizó para capturar a) la información epidemiológica del sistema nacional colombiano de vigilancia (SIVIGILA, 2008-2016), b) encuestas entomológicas (larvas y pupas) años 2014 - 2016 y c) información demográfica, en tiempo y espacio en nivel de barrio. Los factores de riesgo potenciales para la transmisión se agruparon en cuatro categorías: epidemiológica, entomológica, demográfica y ambiental. Estos factores de riesgo potenciales se usaron para identificar barrios hot spots a través de dos métodos: cuantiles de las variables, después de la estandarización para media cero y desviación estándar 1, es decir, puntajes Z, y el cálculo de puntajes Z de Getis-Ord (Gi *). Además, el modelo de regresión espacial se utilizó en un marco Bayesiano utilizando aproximación anidada integrada de Laplace (INLA) para modelar el efecto de los factores sobre la incidencia del dengue por vecindario. Resultados: Las variables en las categorías de epidemiología (incidencia acumulada, casos severos, meses con> 5 casos), entomología (índice de Breteau, pupas / persona), demografía (densidad de población y número de sitios con alta movilidad humana) y ambiental (criaderos por cada 1000 habitantes), generalmente mostraron autocorrelación espacial. El análisis estandarizado permitió estratificar el nivel de riesgo, asignando el quintil más alto a los vecindarios con mayor riesgo. El análisis Gi * sobre las variables agregadas mostró 6 hot spots en Buga y 15 en Yopal. Se identificaron 4 y 7 barrios, respectivamente, en Getis Ord y el análisis de cuantiles de puntajes Z. El modelo INLA permitió predecir los valores de incidencia esperados para cada vecindario, relacionando la ocurrencia del dengue con las variables entomológicas y demográficas. Con los resultados del análisis se seleccionó en cada municipio 4 barrios hot spots para el diseño de una estrategia de intervención focalizada.