Enfoque en Epidemiología de Campo. Introducción a la Vigilancia en Salud Pública

Enfoque en Epidemiología de Campo Introducción a la Vigilancia en Salud Pública CONTRIBUYENTES Autores: Michelle Torok, MPH Meredith Anderson, MPH, CPH Críticos: FOCUS Workgroup* (Versión en inglés) Patricia Polo, MA Dante D. Cáceres, DVM, MPH (Versión en español) Editoras de Producción: Tara P. Rybka, MPH Lorraine Alexander, DrPH Rachel A. Wilfert, MD, MPH Patricia Polo, MA (Versión en español) Jefe de Edición: Pia D.M. MacDonald, PhD, MPH Traducción al Español por: Pelusa Orellana, PhD * Todos los miembros del Grupo de Trabajo FOCUS están nombrados en la última página de la publicación.* The North Carolina Center for Public Health Preparedness is funded by Grant/Cooperative Agreement Number U90/CCU424255 from the Centers for Disease Control and Prevention. The contents of this publication are solely the responsibility of the authors and do not necessarily represent the views of the CDC. La vigilancia está en marcha. El epidemiólogo entregado se queda toda la noche en espera, observando, esperando que la temida enfermedad salga de su apartamento y se desplace por la calle. Si esto ocurre, el epidemiólogo estará sobre sus huellas, listo para capturarla en el momento que cae sobre una nueva víctima. Así es como su departamento de salud realiza la vigilancia? La vigilancia es una de las tareas más importantes de un epidemiólogo. Pero pese a que la mayoría de los profesionales de la salud sabe lo que es, pocos saben cómo ésta se realiza en la práctica. Más aún, se ha escrito muy poco para quienes quieren saber más acerca de la vigilancia en Salud Pública. Esta edición de FOCUS está por tanto diseñada para personas que deben llevarla a cabo, pero que tienen muy poca experiencia previa o capacitación. También debiera ser de utilidad para quienes no realizan vigilancia pero quisieran comprender mejor el proceso y razonamiento que hay detrás de sus métodos e interpretación. Qué es la vigilancia y por qué es importante? Antes de discutir cómo realizar la vigilancia, revisemos brevemente lo que es y cuáles son sus usos. Según los Centros de Control y Prevención de Enfermedades (CDC), la vigilancia epidemiológica es la recopilación, análisis e interpretación permanente y sistemática de datos de salud esenciales para la planificación, implementación y evaluación de la práctica de salud pública, íntimamente integrada con la entrega a tiempo de estos datos a quienes deben conocerlos. (1) Es importante observar que la recopilación de datos es solo un paso en la realización de la vigilancia. Un objetivo crítico de la vigilancia es controlar y/o prevenir enfermedades. Por lo tanto, cualquier dato recopilado debe ser organizado y examinado cuidadosamente, y cualquier resultado debe ser comunicado a las comunidades médicas y de salud pública. Es vital comunicar los resultados durante un potencial brote para que las comunidades médicas y de salud pública puedan ayudar con la prevención de la enfermedad y los esfuerzos de control, pero también es importante durante períodos en que no hay brotes donde se entregue la información sobre niveles basales (o de referencia) de una determinada enfermedad. Estas mediciones basales entregan información importante a los encargados de salud pública para monitorear la salud a nivel de comunidad, y sirven como referencias importantes en cualquier brote futuro. Los sistemas de vigilancia se clasifican en pasivos o activos. La vigilancia pasiva ocurre cuando las autoridades locales y de salud pública confían en que los proveedores de cuidados de salud o laboratorios informan casos de enfermedad. La

Page 2 principal ventaja de la vigilancia pasiva es su eficacia: es simple y requiere de relativamente pocos recursos. La desventaja es la posibilidad de datos incompletos debidos a la falta de reportes (sub-registros). La mayoría de sistemas de vigilancia de salud pública son pasivos, pero en algunas situaciones es preferible realizar vigilancia activa. La vigilancia activa ocurre cuando el departamento de salud contacta a los proveedores de asistencia en salud o a los laboratorios solicitándoles información acerca de las condiciones o enfermedades para identificar posibles casos. Este método requiere de más recursos que la vigilancia pasiva, pero es especialmente útil cuando es importante identificar a todos los casos. Por ejemplo, entre 2002 y 2005, se utilizó la vigilancia activa para detectar los efectos adversos asociados con la vacuna de la viruela (2) La información de vigilancia tiene muchos usos, incluyendo el monitoreo de las tendencias de la enfermedad, la descripción de la historia natural de las enfermedades, identificación de epidemias o nuevos síndromes, monitoreo de cambios en agentes infecciosos, identificación de áreas de investigación, evaluación de hipótesis, planificación de políticas de salud publica, y evaluación de políticas e intervenciones en salud pública. Algunos ejemplos de formas importantes en que se ha usado datos de vigilancia son los siguientes: Evaluación del impacto de campañas nacionales de vacunación Identificación del SIDA cuando éste era un síndrome desconocido Estimación del impacto del SIDA en el sistema de salud de los Estados Unidos en la década de 1990 (usando modelos matemáticos basados en datos de vigilancia); Identificación de brotes de rubéola y rubéola congénita entre comunidades Amish y Menonitas en 6 estados en los años 1990 y 1991; (3) y Monitoreo de la obesidad, actividad física, y otros factores que son importantes indicadores de enfermedades crónicas tales como la diabetes. Cómo realizar la Vigilancia Los datos de vigilancia permiten la descripción y comparación de patrones de enfermedad según persona, lugar y tiempo. Hay varias formas de describir y comparar estos patrones, variando de presentaciones simples a complejos análisis estadísticos. En esta edición de FOCUS nos concentraremos en técnicas simples. Persona Cuando se encuentran disponibles, las características demográficas tales como sexo, edad, raza/etnia, ocupación, nivel educacional, nivel socioeconómico, orientación sexual o estado de inmunización pueden entregar importantes tendencias de enfermedades. Por ejemplo, al observar la Streptococcus pneumoniae, una causa común de neumonía adquirida en una situación comunitaria y la meningitis bacterial, se examina la distribución de casos según raza, y así obtenemos información importante de la carga de la enfermedad en distintas poblaciones. La Tabla 1 muestra datos Tabla 1. Casos reportados de recolectados sobre Streptococcus pneumoniae de la Streptococcus pneumoniae Red del Programa de Infecciones Emergentes del CDC, según raza, 2006 (4) Raza Numero un programa de vigilancia que recopila información de Blanco 2,614 diversos condados en 10 Negros 1,095 distintos estados norteamericanos. Otros 213 Casos que no se conoce la raza (n=684) están distribuidos entre los conocidos. Estos datos muestran que la mayoría de los casos reportados se daban entre los blancos. Sin embargo, solo podemos realizar conclusiones limitadas a partir de estos datos porque la raza no fue un dato obtenido para 684 casos (15%). Mas aun, las inferencias acerca de la incidencia de S.pneumoniae en distintos grupos raciales no podrían hacerse basándose en esta tabla (incluso si hubiese información racial sobre todos los casos), porque la tabla solo muestra el número de casos reportados, no la tasa de casos reportados. Se necesitaría el número total de individuos por raza para determinar si existe o no una carga desproporcionada de la enfermedad entre blancos o negros. Ahora observemos los mismos datos (tabla 2) cuando se usaron estimadores del tamaño de la Tabla 2. Tasas de enfermedad pneumococcal invasiva, según raza, 2006 Raza Numero Tasa* Blanco 2,614 11.8 Negro 1,095 25.1 Otro 213 12.8 *Casos por 100.000 habitantes de areas vigiladas Tasas: Una tasa es una expresión de la frecuencia con la cual ocurre un evento en una determinada población por unidad de tiempo. En epidemiología, el uso de tasas en lugar de números crudos es esencial para comparar las distintas clases de personas o poblaciones en distintos tiempos o lugares. (5) Tasa : número de eventos en un periodo especifico Población promedio durante el periodo

Page 3 población en el 2006 en cada categoría racial para calcular las tasas de enfermedad. (4). Mientras que la Tabla 1 mostraba que los blancos tenían el número más alto de casos, la tabla 2 muestra que la tasa de enfermedad era más alta entre los negros. Usando las tasas y estratificando por raza, obtenemos información importante acerca de la carga de la enfermedad en distintas poblaciones, lo que no seria aparente simplemente mirando al total de números de casos. Lugar Al examinar los datos de vigilancia según lugar, es mejor caracterizar a los casos según lugar de exposición en en vez del lugar en el cual se informan, ya que ambos lugares pueden diferir y ser el lugar de exposición más relevante para la epidemiología de una enfermedad. Por ejemplo, los viajeros de un crucero podrían haber estado expuestos a una enfermedad justo antes de desembarcar, pero podrían no mostrar síntomas ni ser diagnosticados hasta que regresen a sus distintos lugares de origen. O una persona podría haber estado expuesta a una enfermedad en su pequeño pueblo natal pero es referido a un centro de cuidado terciario 100 millas lejos de su pueblo, donde se diagnóstica y reporta la enfermedad. En ambos ejemplos el lugar de exposición, en vez del lugar de diagnostico y reporte, es el factor importante para monitorear y rastrear los eventos de la enfermedad. Los datos según ubicación geográfica se pueden presentar en una tabla, pero también puede ser de utilidad usar mapas para facilitar el reconocimiento de las asociaciones espaciales entre los datos. (ver FOCUS, volumen 5, edición 2: mapeo de vigilancia e investigación de brotes para una discusión acerca de los mapas y presentación visual de la información.). También pueden realizarse análisis inferenciales usando modelos de niveles múltiples y otros métodos estadísticos. El modelamiento de los datos de vigilancia según lugar es un tema mas allá del ámbito de esta edición de FOCUS, pero en la sección Recursos más aba- jo se enumeran recursos para obtener más información sobre este tema. Los mapas en los que un punto o símbolo marca un caso de enfermedad se denominan mapas de puntos. Estos mapas se pueden hacer indicando las ubicaciones de exposición de los casos reportados de la enfermedad sobre una copia en papel de un mapa con alfileres o con un lápiz de color o con sistemas de información geográfica (SIG). Los SIG son programas computacionales diseñados para almacenar, manipular, analizar y mostrar datos en un contexto geográfico. Los SIG pueden ser muy útiles para mapear los datos de vigilancia según lugar. Epi Map, que es parte de Epi Info, es uno de los programas SIG que pueden descargarse gratis en http://www.cdc.gov/epiinfo para ayudar en la creación de mapas. La Figura 1 es un ejemplo de un mapa de puntos usado para mostrar la extensión geográfica de los casos en un brote de toxoplasmosis de 1995 que se pensó estaba asociado con un sistema de agua potable en British Columbia, Canadá. (5) Figura 1. Mapa de puntos generado por computador que muestra los casos relacionados con un brote de toxoplasmosis en la isla de Vancouver, British Columbia, Canada, 1995 (6) Recursos: Centers for Disease Control and Prevention. Resources for creating public health maps. http://www.cdc.gov/epiinfo/ maps.htm. Updated August 14, 2008. Accessed August 22, 2008. Clarke KC, McLafferty SL, Tempalski BJ. On epidemiology and geographic information systems: A review and discussion of future directions. Emerg Infect Dis. 1996; 2(2):85-92. Leyenda Caso relacionado del brote El área sirvió por Humpback Reservoir

Page 4 Los mapas de puntos son útiles para Mostar la distribución geográfica de los casos, pero ya que no se considera el tamaño de la población en cada ubicación, este método no debe ser usado para evaluar riesgo de la enfermedad. Tiempo Una forma fácil de examinar los datos de vigilancia es describir la distribución de casos a lo largo del tiempo; y comparar el número de casos reportados en un determinado período de interés (e.g., semanas, meses, años), con el número de casos reportados durante un período histórico similar. Ya que por lo general hay una demora (a veces una demora larga de meses a años) entre el comienzo de la enfermedad y la fecha en la que la enfermedad se reporta, es preferible usar la fecha del inicio, si se encuentra disponible, en lugar de la fecha de reporte. Los gráficos de líneas son útiles en la presentación de datos de vigilancia temporal, y son especialmente útiles para examinar datos que probablemente no tienen mucha variación en periodos cortos (por ejemplo, hay una variación limitada en el número de casos reportados de SIDA cada mes). Los gráficos de líneas entregan información cualitativa valiosa, los brotes de enfermedad son muchas veces evidentes a partir de una inspección visual de los datos y no requieren de un análisis cuantitativo. La Figura 2 entrega un ejemplo de este método usando datos no reales (inventados). Muestra el número de casos reportados de Salmonella typhimurium para intervalos de 2 años de 1974 a 2002. El pico en 1994 indica un brote de S. typhimurium, el cual es evidente sin análisis cuantitativo. Si existen datos disponibles, se puede usar un grafico de líneas para marcar tasas de incidencia para un período de Figura 2. Salmonella typhimurium: reportes aislados por año (ficticio), 1974-2002 Número de aislados reportes 30000 25000 20000 15000 10000 5000 0 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002 Año tiempo de interés. Una tasa de incidencia es el número de nuevos casos de una enfermedad que ocurren durante un intervalo de tiempo especificado en una población en riesgo de desarrollar la enfermedad. Para efectos de vigilancia, el número de casos nuevos de enfermedad que son reportados puede usarse como representativos de la ocurrencia total de la enfermedad. Por lo general este valor se multiplica por 1.000 o 100.000 para mejorar la interpretabilidad. El informar tasas de incidencia en lugar de números es especialmente importante si la población ha cambiado de tamaño o en sus características (e.g. se han agregado pueblos a una región de vigilancia lo que ha aumentado el tamaño de la población, o un influjo de trabajadores inmigrantes ha cambiado significativamente la demografía). Estandarización Un tema que surge al usar tasas en el contexto de la vigilancia es la estandarización. Como se observó anteriormente, una tasa está hecha de un numerador y un denominador. Los datos de vigilancia son por lo general datos del numerador (el número de casos reportados en un período de tiempo específico), pero la utilidad de estos datos crudos es limitada porque no toman en consideración el tamaño de la población o la distribución de factores demográficos tales como edad o sexo. Las tasas permiten comparaciones significativas de la experiencia de la enfermedad a través del tiempo al interior de una población, entre subpoblaciones, o entre poblaciones, porque éstas consideran el tamaño de la población y el período de tiempo involucrado. (3) Las tasas crudas se calculan generalmente usando datos de vigilancia. Una tasa cruda es el número de eventos de interés (tales como casos reportados de una enfermedad) para un período específico de tiempo para el total de la población. Sólo es apropiado comparar tasas crudas, si las poblaciones son similares con respecto a los factores relacionados con la enfermedad de interés tales como edad, genero, o raza. Por ejemplo, sería inadecuado comparar la tasa de cáncer prostático en una población con alto número de hombres mayores con la tasa de otra población que contiene en su mayoría hombres jóvenes, ya que el riesgo de cáncer prostático aumenta con la edad. La estandarízación es un método que se usa para eliminar los efectos de las diferencias en variables confusas tales como edad al comparar dos o más poblaciones. La estandarización produce tasas ajustadas, y es especialmente útil al comparar tasas en poblaciones diferentes (e.g., comparar datos estatales/provinciales con datos nacionales), ya que la comparación de datos crudos puede ser confusa si las poblaciones difieren en variables fundamentales.

Page 5 Se usan distintas técnicas para la estandarización, la más común de ellas usa tasas promedios (medias) ponderada especificas para aquellas variables que pueden causar confusión, sobre la base de la distribución de éstas. (5) Sin embargo, una discusión detallada sobre los métodos de estandarización está más allá del espectro de esta edición de FOCUS. Presentación de los datos Como se observó al inicio de esta edición, una vez que los datos han sido recopilados y organizados, es importante compartir cualquier resultado con las comunidades de salud pública y de médicos. Esto quiere decir que los datos de vigilancia deben presentarse de manera fácil de comprender e interpretar. Figura 3. Orientaciones para desarrollar tablas y gráficos (3) Etiquetar filas y columnas Incluir título conciso y descriptivo Existen muchas maneras diferentes de mostrar los datos de vigilancia. Los gráficos de líneas son útiles para mostrar los datos según el tiempo, mientras que los mapas son útiles para presentar los datos en un contexto geográfico. Otras formas de presentar datos de vigilancia incluyen muestras gráficas tales como histogramas, polígonos de frecuencia, diagramas de caja, diagramas de puntos, gráficos de barras, gráficos circulares, o diagramas de tallohoja (tallos y hojas); mapas de puntos o coropletas; y tablas de una o varias variables. (3) La elección de un gráfico o tabla en particular depende del tipo de datos, pero la presentación debe ser simple y fácil de seguir. Al desarrollar gráficos, tablas, o mapas para una presentación, debe entregar toda la información necesaria para interpretar la figura sin referirse al texto (autoexplicativas). Esto incluye un título conciso que describe el objeto o la enfermedad, y el tiempo y lugar, si son necesarios. En la figura 3 se ofrecen orientaciones adicionales para tablas y gráficos. También debería definir cualquier abreviación o símbolos, y comentar cualquier exclusión de datos. (3) Describir las unidades de medida Incluir totales de filas y columnas Etiquetar ejes Indicar escala Definir el inicio del eje de las y en cero Incluir título conciso y descriptivo Figura 1. Salmonella: reportes aislados por tipo y por año, Condado X, 1974-1999* Número de aislados reportes 30000 25000 20000 15000 10000 5000 0 S. typhimurium S. enteritidis Unknown *Datos de encuesta anual de epidemiología del estado Incluir leyenda 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 Año Elegir escalas adecuadas para ejes x e y Incluir fuente de datos Conclusión La vigilancia es una valiosa herramienta epidemiológica que puede cumplir varios propósitos. Cuando se recopilan, analizan, interpretan e informan adecuadamente datos de vigilancia, éstos pueden entregar información importante acerca de patrones de enfermedade útiles para prácticas y políticas de salud pública.

ÉNTRENOS EN CONTACTO CON: The North Carolina Center for Public Health Preparedness The University of North Carolina at Chapel Hill Campus Box 8165 Chapel Hill, NC 27599-8165 Phone: 919-843-5561 Fax: 919-843-5563 Email: nccphp@unc.edu Equipo de trabajo FOCUS: Lorraine Alexander, DrPH Meredith Anderson, MPH, CPH Lauren N. Bradley, MHS Jennifer A. Horney, MA, MPH, CPH Pia D.M. MacDonald, PhD, MPH, CPH Amy Nelson, PhD, MPH, CPH Tara P. Rybka, MPH Rachel A. Wilfert, MD, MPH, CPH REFERENCIAS: 1. Thacker SB, Berkelman RL. Public health surveillance in the United States. Epidemiol Rev. 1988;10:164-190. 2. Thomas TN, Reef S, Neff L, Sniadack MM, Mootrey GT. A review of the smallpox vaccine adverse events active surveillance system. Clin Infect Dis. 2008;46 Suppl 3:S212-S220. 3. Janes GR, Hutwanger L, Cates Jr W, Stroup DF, Williamson GD. Descriptive Epidemiology: Analyzing and Interpreting Surveillance Data. In: Teutsch SM, Churchill RE, eds. Principles and Practice of Public Health Surveillance. New York, NY: Oxford University Press, inc, 2000:112-167. 4. Centers for Disease Control and Prevention. Active Bacterial Core Surveillance Report (ABCs), Emerging Infections Program Network, Streptococcus pneumoniae, 2006. http://www.cdc.gov/ncidod/dbmd/abcs/ survreports/spneu06.pdf2007. Published 2007. Accessed August 21, 2008. 5. Last JM, ed. A Dictionary of Epidemiology. 3rd ed. New York, NY: Oxford University Press, Inc, 1995. 6. Eng SB, Werker DH, King AS, et al. Computer-generated dot maps as an epidemiologic tool: Investigating an outbreak of toxoplasmosis. Emerg Infect Dis. 1999;5 (6):815-819. Si le gustaría recibir copias electrónicas del periódico FOCUS on Field Epidemiology por favor llene la siguiente forma: NOMBRE: TÍTULO (S): AFILIACIÓN: CORREO ELECTRÓNICO: Podemos contactar por correo electrónico a sus colegas?: Si es así, por favor incluya su correo electrónico a continuación Comenzando con el volumen 6, FOCUS será una publicación semestral con más de largo, discusiones más profundizadas de los asuntos de la epidemiología del campo basados en las capacidades aplicadas de la epidemiología de CSTE/CDC. PRÓXIMOS TEMAS Sistemas de Vigilancia en Salud Pública Por favor enviar por fax a: (919) 919-843-5563 O por correo a: North Carolina Center for Public Health Preparedness The University of North Carolina at Chapel Hill Campus Box 8165 Chapel Hill, NC 27599-8165 O en línea en: http://nccphp.sph.unc.edu/focus/ Estamos en Internet! http://nccphp.sph.unc.edu/