en la practica diaria

Dr. Jenaro Astray - Área de epidemiología. Dirección General de Salud Pública y Alimentación. Comunidad de Madrid APLICACIÓN A VACUNAS DE LAS NUEVAS TECNOLOGÍAS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN EN SALUD PÚBLICA. LA EXPERIENCIA DE MONTAJE DE UN SISTEMA DATA WAREHOUSE EN VACUNAS principales aplicaciones en la practica diaria 1

APLICACIÓN A VACUNAS DE LAS NUEVAS TECNOLOGÍAS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN EN SALUD PÚBLICA. LA EXPERIENCIA DE MONTAJE DE UN SISTEMA DATA Introducción Los sistemas de información en salud pública utilizan las nuevas tecnologías con el objetivo de disponer la información necesaria, de calidad y en tiempo convirtiendo los datos en información. 2 *OMS.

APLICACIÓN A VACUNAS DE LAS NUEVAS TECNOLOGÍAS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN EN SALUD PÚBLICA. LA EXPERIENCIA DE MONTAJE DE UN SISTEMA DATA Introducción La incorporación de esta información a sistemas data warehousing facilita el trabajo en vacunas, permitiendo obtener datos de cobertura a tiempo real necesarios para la evaluación y toma de decisiones 3 *OMS.

Cubos - Modelo de datos Acto vacunación En donde se vacuna 4 La zonificación en donde tiene el médico asignado) Dosis puestas - Cargas - Stocks - Distribución Coberturas

Sistema de análisis de información Material y Método: Componentes Fuentes de datos Área de Montaje Almacén de datos (Data Warehouse) Acceso usuario SQL Server Vacunas 5 Oracle Excel etc Servicios Integración SQL Server Mortalidad Analysis Services OLAP

OLAP Solución manual Creación múltiples Excel/consultas 6

Cubos - Modelo de datos: Esquema de estrella Tabla hechos Medidas Dimensiones 7

Dimensiones Contenido Niveles Ciertos niveles pueden ser miembros al mismo tiempo 8 Miembros

Cubos de datos España Hechos 275.000 Argentina 9 Francia Ecuador 2002 2003 2004 2006 Dimensión Fecha vacuna (Tiempo) Gripe Meningitis Triple Virica

Comenzando con ProClarity Entorno de trabajo 10

APLICACIÓN A VACUNAS DE LAS NUEVAS TECNOLOGÍAS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN EN SALUD PÚBLICA. LA EXPERIENCIA DE MONTAJE DE UN SISTEMA DATA Resultados Aplicaciones prácticas Estimación de coberturas vacúnales Identificación de personas vacunadas y no, lo que posibilita su cruce con patologías: Identificar casos y controles estudios de efectividad vacunal. Realizar análisis de situación que permiten identificar estrategias de intervención adecuadas Identificación de susceptibles no vacunados ante un brote de enfermedad prevenible por vacunación. 11

Resultados Brote de sarampión 2010 2011 captación de no vacunados automática 12

Resultados Brote de sarampión 2010 2011 captación de no vacunados automática Subdirección de Prevención de Salud y Promoción Notas metodológicas al final del documento* Personas no vacunadas de la triple vírica ID CIP Apellido1 Apellido2 Nombre Fecha Sexo Edad Edad C.S. 13 Autonómico Nacimiento Año Mes CODIGO 1724131954 LOPEZ ALONSO MARCO 10/04/2007 H 4 5 16056110 1750097137 TSVETELINOV YORDANOV MIROSLAV 05/10/2007 H 3 11 16056110 1758138841 ARIAS PARDO ENZO 13/03/2008 H 3 6 16056110 1791238776 PEREZ PILLADO MARIA DOLORES 05/04/2009 M 2 5 16056110 1748856143 MILENOV MATEV GEORGI 21/04/2007 H 4 4 16056110 1757863605 MARTINEZ TORQUEMADA ANA 04/03/2008 M 3 6 16056110 1761195250 ESPINOZA VALAREZO ISAAC 17/04/2008 H 3 4 16056110 1792529179 MIELNICKI FILIP 07/05/2009 H 2 4 16056110 1819955628 MURILLO GUTIERREZ JUAN DIEGO 22/05/2010 H 1 3 16056110 1822300196 NARRILLOS SANZ MARIA GUADALUPE 06/08/2010 M 1 1 16056110 1789349502 TORIJANO LORENZO RAHMA 10/11/2007 M 3 10 16056110 1789278770 FERNANDEZ WASH RAFAEL 21/02/2009 H 2 6 16056110

Resultados brote de Tosferina Puesta en marcha de nueva estrategia vacunal a los 14 años Número de casos 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 Nº casos Tasa Incidencia (x10.000) 6,24 6,35 4,84 3,42 3,20 2,81 403 410 2,25 277 1,43 1,65 1,90 1,78 1,79 1,12 189 186 171 117 85 99 119 114 60 87 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 7,0 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 Tasa de Incidencia (x 100.000) 14

Resultados brote de Tosferina Puesta en marcha de nueva estrategia vacunal a los 14 años 250 Tasa de Incidencia (x 100.000) 200 150 100 50 15 0 < 1 año 1-4 años 5-9 años 10-14 años > 14 años 2010 165,53 12,66 34,08 27,72 0,97 2011 240,77 15,74 23,13 19,06 1,04 2012 82,28 5,03 6,26 2,23 0,24

Resultados Tosferina 90 80 Vacuna a los 14 años 70 Nº de casos 60 50 40 30 16 20 10 0 Enero Abril Julio Octubre Enero Abril Julio Octubre Enero Abril Julio

Resultados varicela 2ª dosis? - crisis 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00 1 2 3 4 5 6 7 EFECTIVIDAD ICS ICI 17

Cobertura de vacunación 15 meses COBERTURA AL AÑO DE EDAD DE VARICELA NumPersonasVacunadas 2000 118 2001 238 2002 594 2003 1.264 2004 6.855 2005 12.741 2006 24.974 65000 38,42 2007 62.462 66891 93,38 2008 68.907 70501 97,74 2009 73.070 75800 96,40 2010 72.438 73264 98,87 2011 69.524 71978 96,59 18 Población denominador: ultimo cibeles de cada año Numerador: personas vacunadas de un año

Tasas por 100 mil de varicela. Medicos centinelas 19

DISTRIBUCIÓN DE FALLOS VACUNALESPOR TIEMPO DESDE VACUNA HASTA ENFERMEDAD 4 AÑOS CASOS POTENCIALMENTE PREVENIDOS CON 2ª DÓSIS 20

Varicela breakthrough periodo 2005-2011 21

Informe del Estado de Salud de la Población de la Comunidad de Madrid 2007 Coberturas de vacunación antigripal en el grupo de 60-64 años en torno al 35% y en los de 65 y más años superiores al 60% Coberturas de vacunación antigripal, en personas de 65 ó más años, por Zona Básica de Salud. Año 2006 22

APLICACIÓN A VACUNAS DE LAS NUEVAS TECNOLOGÍAS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN EN SALUD PÚBLICA. LA EXPERIENCIA DE MONTAJE DE UN SISTEMA DATA Discusión y Limitaciones 1.- Es necesario tener establecido un modelo de datos. 2.- Las estructuras son cambiantes y es necesario manutenerlas 3.- Es necesario disponer de un equipo de desarrollo propio, trabajando en las necesidades que surgen de forma continua al implementar modelos de este tipo. 4.- La evaluación y validación de los datos deben de ser constantes. 23

APLICACIÓN A VACUNAS DE LAS NUEVAS TECNOLOGÍAS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN EN SALUD PÚBLICA. LA EXPERIENCIA DE MONTAJE DE UN SISTEMA DATA Conclusiones Las nuevas tecnologías en salud pública se han convertido en un elemento básico para la gestión y vigilancia. La informatización de las consultas debe de incluir las funcionalidades necesarias para facilitar el trabajo de los médicos y enfermeras. En la actualidad no se tienen en cuentas las funcionalidades de salud Pública en el análisis funcional de las aplicaciones de historia clínica integrada. 24

PROYECTO CIBERESP Vigilancia de gripe 25 FACTORES DE RIESGO DE Hospitalización, uci y muerte en pacientes con cáncer y gripe estudio de casos y controles

Table 2. Main sociodemographic features of hospitalized and non-hospitalized patients with confirmed infection by influenza A(H1N1) 2009 virus in Spain 2009 2010. 26 González-Candelas F, Astray J, Alonso J, Castro A, et al. (2012) Sociodemographic Factors and Clinical Conditions Associated to Hospitalization in Influenza A (H1N1) 2009 Virus Infected Patients in Spain, 2009 2010. PLoS ONE 7(3): e33139. doi:10.1371/journal.pone.0033139 http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0033139

Table 3. Main risk factors and clinical conditions of hospitalized and non-hospitalized patients with confirmed infection by influenza A(H1N1) 2009 virus in Spain 2009 2010. 27 González-Candelas F, Astray J, Alonso J, Castro A, et al. (2012) Sociodemographic Factors and Clinical Conditions Associated to Hospitalization in Influenza A (H1N1) 2009 Virus Infected Patients in Spain, 2009 2010. PLoS ONE 7(3): e33139. doi:10.1371/journal.pone.0033139 http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0033139

Selected meta-analysis results of influenza-like illness (ILI) and laboratory-confirmed influenza (LCI) by etiology of immunocompromise. 28 Beck C R et al. J Infect Dis. 2012;206:1250-1259 The Author 2012. Published by Oxford University Press on behalf of the Infectious Diseases Society of America. All rights reserved. For Permissions, please e-mail: journals.permissions@oup.com

Selected meta-analysis results of serological outcome measures by etiology of immunocompromise. 29 Beck C R et al. J Infect Dis. 02012;26:1250-1259 The Author 2012. Published by Oxford University Press on behalf of the Infectious Diseases Society of America. All rights reserved. For Permissions, please e-mail: journals.permissions@oup.com

Métodos Diseño: Estudio anidado de pacientes con cáncer en Estudio de casos y controles en 36 hospitales de 7 comunidades autónomas en las temporadas 2009-10 y 2010-11 Casos: Pacientes hospitalizados por cáncer y gripe confirmada mediante RT-PCR, Controles: Pacientes con cáncer ingresados en los mismos hospitales. El análisis estadístico Se estudian los factores de riego : análisis bivariado y regresión logística no condicional seleccionando las variables para el ajuste por el método backward, p<0,2. Se comparó el ingreso en hospital, UCI o muerte frente a gripe en dos temporadas 2009-2011 entre los casos y controles hospitalarios. Se ajusta por variables de apareamiento 30

Métodos Se incluyeron en el análisis 159 casos hospitalizados con confirmación de gripe por PCR-RT y cáncer, 318 controles hospitalarios con cáncer. 31

Resultados % de vacunación de gripe pandémica en pacientes con cáncer 18% 32

Distribución de casos y controles por características previas al ingreso CONTROLES CASOS Total n % Media n % Media n % Media chi cuadrado Género Hombre 158a 49,70% 85a 53,50% 243 50,90%,437 Mujer 160a 50,30% 74a 46,50% 234 49,10% G_Edad de 0 a 17 9a 2,80% 12b 7,50% 21 4,40%,060 de 18 a 64 202a 63,50% 97a 61,00% 299 62,70% de 65 y mas 107a 33,60% 50a 31,40% 157 32,90%,527 Etnia Blanca 302a 95,30% 147a 94,80% 449 95,10% Gitana 2a 0,60% 2a 1,30% 4 0,80% Amerindio 10a 3,20% 4a 2,60% 14 3,00% Árabe o norteafricana 1a 0,30% 2a 1,30% 3 0,60% Nivel de estudios Sin estudios o primarios 133a 42,00% 48a 33,60% 181 39,30%,088 Secundaria/superior 184a 58,00% 95a 66,40% 279 60,70% salud al ingreso,003 Buena 33a 10,40% 4b 2,50% 37 7,80% Mala 57a 17,90% 21a 13,20% 78 16,40% Muy buena 7a 2,20% 2a 1,30% 9 1,90% Muy mala 49a 15,40% 35a 22,00% 84 17,60% Regular 42a 13,20% 12a 7,50% 54 11,30% salud 7 dias antes del ingreso,012 Buena 48a 15,10% 26a 16,40% 74 15,50% Mala 42a 13,20% 17a 10,70% 59 12,40% Regular 55a 17,30% 26a 16,40% 81 17,00% Muy buena 20a 6,30% 1b 0,60% 21 4,40% Muy mala 23a 7,20% 4b 2,50% 27 5,70% Regular 55a 17,30% 26a 16,40% 81 17,00% Metros_Cuadrados_Vivienda 126a 103a 119 Escala_Salud 55a 34b 46 Tabaco No fumdor 143a 45,70% 67a 44,70% 210 45,40%,970 Fumador actual 65a 20,80% 31a 20,70% 96 20,70% Exfumador 105a 33,50% 52a 34,70% 157 33,90% Hábito alcoholico 45a 14,30% 7b 4,70% 52 11,20% Vacunación_07_08 79a 29,00% 21a 26,90% 100 28,60%,715 Vacunación_08_09 80a 29,40% 26a 32,50% 106 30,10%,597 Vacuna final Vacuna Pandémica o estacional 2010 11 55a 17,30% 31a 19,50% 86 18,00%,556 33

Resultados: Hospitalización por gripe en pacientes con cáncer se asoció a: Controles casos n OR(aj) ICI ICS n % n % Neumonia 2 años previos 17a 5,3% 29b 18,2% 46 3,2 1,6 6,6 Sida 4a 1,3% 8b 5,0% 12 4,9 1,3 17,7 Quimioterapia activa 61a 19,2% 55b 34,6% 116 2,0 1,2 3,2 Transplante 12a 3,8% 31b,2 43,0 5,5 2,6 11,7 Corticoides sistemicos 27a 8,5% 37b 23,3% 64 2,0 1,1 3,8 Neoplasia Hematologica 45a 14,2% 74b 46,5% 119 3,9 2,3 6,6 Antibiotico previo 67a 21,1% 68b 42,8% 135 1,7 1,1 2,8 34 Nota: Los valores de la misma fila y subtabla que no comparten el mismo subíndice son significativamente diferentes en p< 0.05 en la prueba de igualdad bilateral de proporciones de las columnas. Las casillas sin subíndices no se incluyen en la prueba. Las pruebas asumen varianzas iguales.(2) 1. Esta categoría no se utiliza en las comparaciones porque su proporción de columna es igual a cero o uno. 2. Utilizando la corrección de Bonferroni, se han ajustado las pruebas para todas las comparaciones por pares dentro de una fila para cada subtabla situada más al interior. Modelo ajustado por edad, sexo y factores de resgo significativos P< 0,05

Resultados 2.-UCI y Muerte en pacientes con cáncer se asoció a: 1.- UCI (ORa = 7,78 IC95% 3,25 18,62) 2.- Muerte (ORa = 8,32 IC95% 2,18 -- 31,64) 35 Ajustado por edad, sexo y comorbilidad nº

Conclusión Entre los pacientes con cáncer, las neoplasias hematológicas, y otras condiciones médicas como el trasplante y tratamientos que producen inmunosupresión, se comportan como un factor de riesgo de Ingreso hospitalario por gripe. La gravedad (UCI o muerte), se asocia tener gripe. Asumiendo que la vacunación es efectiva frente a la gripe, en los pacientes con cáncer, debería reforzarse para prevenir la hospitalización el ingreso en UCI y muerte. 36

Fortalezas de estudio 159 casos de cáncer ingresados y gripe, diagnosticados por PCR-RT. 2 controles por caso con cáncer en periodos similares de ingreso. Poblaciones comparables similares. Representatividad: estudio anidado en el contexto de un casos control de 2 años en 36 hospitales, 7 CCAA. Evidencia para clínicos. 37

Debilidades del estudio Se rompe el apareamiento, y se ajusta por variables de apareamiento. 38

Grupo de trabajo (I) Andalucía: MA Bueno, ML Gómez, M Mariscal, B Martínez, JP Quesada, M Sillero, (Compl. Hosp. Jaén), M Carnero, J Fernández-Crehuet, J del Diego Salas (Hosp. Virgen de la Victoria), V Fuentes (Hosp. Costa del Sol), V Gallardo, E Pérez (Servicio de Epidemiología), R López (Hosp. Infanta Elena de Huelva), JR Maldonado (Hosp. Torrecárdenas), A Morillo (Hosp. Virgen del Rocío), I Pedrosa Corral, MF Bautista, JM Navarro, M Pérez (Lab. Referencia Gripe), S Oña (Hosp. Carlos Haya), MJ Pérez (Hosp. Virgen de Valme), MC Ubago (Hosp. Virgen de las Nieves), M Zarzuela (Hosp. Puerta del Mar). 39 Castilla y León: P Sanz (Universidad de León), D Carriedo, F Díez, I Fernández, S Fernández, MP Sanz (Compl. Asist. Universitario, León), JJ Castrodeza, A Pérez, (Dir. General de Salud Pública e Investigación, Desarrollo e Innovación), R Ortiz de Lejarazu (Centro Nacional de Gripe, Valladolid), J Ortiz (Hosp. El Bierzo), A Pueyo, JL Viejo, A Seco (Compl. Asist. Burgos), P Redondo (Serv. Territorial de Sanidad y Bienestar Social, León), A Molina (Inst. Biomedicina, Universidad de León). Comunidad Valenciana: J Blanquer (Hosp. Clínico), M Morales (Hosp. Doctor Peset).

Grupo de trabajo (I) Catalunya: A Agustí, ATorres, ATrilla, A Vilella (Hosp. Clínic); F Barbé (Hosp. Arnau de Vilanova); L Blanch, G Navarro (Hosp. Sabadell); X Bonfill, J López-Contreras, V Pomar, MT Puig (Hosp. Sant Pau); E Borràs, A Martínez, N Torner (Dir. General de Salud Pública); C Bravo, F Moraga (Hosp. Vall d Hebrón); F Calafell (Universitat Pompeu Fabra); J Caylà, C Tortajada (Agencia de Salud Publica de Barcelona); I Garcia, J Ruiz (Hosp. Germans Trias i Pujol); JJ García (Hosp. Sant Joan de Deu); J Alonso (IMIM- Hosp. del Mar), J Gea, JP Horcajada (Universitat Pompeu Fabra _CIBER Enfermedades Respiratorias); N Hayes (Hosp. Clínic_CRESIB); A Rosell, J Dorca (Hosp. de Bellvitge). Madrid: C Álvarez, M Enríquez, F Pozo (Hosp. 12 de Octubre), F Baquero, R Cantón, A Robustillo, M Valdeón (Hosp. Universitario Ramón y Cajal); E Córdoba, F Domínguez, J García, R Génova, E Gil, S Jiménez, MA Lopaz, J López, F Martín, ML Martínez, M Ordobás, E Rodriguez, S Sánchez, C Valdés (Área de Epidemiología, Comunidad de Madrid), JR Paño, M Romero (Hosp. Universitario La Paz). Navarra: A Martínez, L Martínez (Inst. de Salud Pública), M Ruiz, P Fanlo, F Gil, V Martínez-Artola (Compl. Hosp. Navarra). País Vasco: U Aguirre, A Caspelastegui, PP España, S García (Hosp. Galdakao), JM Antoñana, I Astigarraga, JI Pijoan, I Pocheville, M Santiago, JI Villate (Hosp. Cruces), J Arístegui, A Escobar, MI Garrote (Hosp. Basurto), A Bilbao, C Garaizar (Fundación Vasca de Innovación e Investigación Sanitarias), G Cilla, J Korta, E Pérez-Trallero, C Sarasqueta (Hosp. Donostia), F Aizpuru, JL Lobo, C Salado (Hosp. Txagorritxu), J Alustiza (Hosp. Mendaro), FJ Troya (Hosp. de Santiago). 40

Gracias 41