Estratificación de riesgo de arbovirus a escala urbana en el gran San Miguel de Tucumán, año 2020

Abstract

Las enfermedades transmitidas por vectores causan más de 700.000 muertes al año en el mundo y el aumento de casos presenta un crecimiento alarmante en el último decenio. Las zonas tropicales y subtropicales como ser América Latina son las más afectadas, donde los mosquitos Aedes y Culex tienen un hábitat favorable sumado a mayores contactos entre seres humanos. La frecuencia y letalidad de los brotes durante los últimos 20 años responden a ciclos epidémicos de 3 a 5 años y se relaciona con la expansión geográfica de la infestación del Aedes aegypti y la circulación simultánea de diferentes serotipos con escenarios de transmisión endemo epidémica e hiperendémica. En Argentina el número acumulado de notificaciones (SE 31 de 2019 a la SE 19 de 2020) es casi de una escala logarítmica mayor a lo notificado en las temporadas de entre 2017 a 2019. En la provincia de Tucumán el último brote epidémico fue en 2016 (224 casos con solo el 26% de casos importados), afectando diferentes localidades. Este artículo propone analizar en forma integrada y metodológica las estrategias para el diagnóstico, la intervención y la evaluación de la misma. Con esto lograríamos, como parte del enfoque epidemiológico, una estrategia para categorizar e integrar áreas geo ecológicas y grupos poblacionales de acuerdo a estratificación de factores de riesgo. El Programa de Arbovirus propone utilizar datos epidemiológicos, entomológicos, como así también áreas o períodos de mayor riesgo. Las acciones son de 3 tipos según el momento epidemiológico: 1-Acciones de prevención rutinaria. 2-Respuesta ante la notificación de casos. Y 3-Respuesta a los brotes (respuesta de emergencia). Objetivo general: Estratificar a escala urbana zonas de riesgo para transmisión de Dengue en el Gran San Miguel de Tucumán. Objetivos específicos: Estudiar el hábitat urbano del vector, conocer el riesgo de la población del área metropolitana a la transmisión del Dengue y otras transmitidas por Aedes y categorizar las áreas de riesgo, a fin de localizar los sectores prioritarios de intervención. Metodología: Los SIG nos permiten usar fuentes de información censal para generar formas de representación espacial de los fenómenos sociales. Se trabajará con mapas tipo “hot spot”, que resaltan la concentración de las variables a estudiar, sin tener en cuenta los límites jurisdiccionales, y remarcan las desigualdades espaciales de las diferentes características sociales. La metodología consiste en analizar espacialmente dos componentes: la distribución de la enfermedad y el hábitat del vector (componente amenaza), y la situación socioeconómica de la población (componente vulnerable). Grado de avance: disponemos entre otras herramientas, de casos de dengue del 2020 georreferenciados combinando técnicas de geo codificación y recurriendo a mapas globales (Open Street Maps). Con esta información generaremos un mapa de densidad (mapa de calor) de distribución espacial de la enfermedad. Materiales y Variables analizadas: Epidemiológicas: casos de Dengue. Lugar de residencia casos positivos notificados de febrero a junio de 2020. Ambientales: sitios críticos (basurales, agua, vacíos y accesos urbanos). Socioeconómicas: hogares con pobreza convergente. Variable resultante del estudio: Riesgo. Software empleado QGIS 3.4. Protocolo: construcción de un “modelo de amenaza” que construye un modelo ponderal lineal, basado en variables epidemiológicas y ambientales. Y un “modelo de vulnerabilidad” empleando el modelo reportado en la bibliografía. Ambos se enfrentarán mediante un análisis multivariado para obtención de “mapa de riesgo”. Resultados y conclusiones: Basados en el Mapa de Riesgo resultante, se propone encontrar una escala adecuada de categorización de las áreas de riesgo, localizando los sectores prioritarios de intervención. La localización de sectores de riesgo permitirá al investigador sistematizar el análisis exploratorio y llegar a un resultado enriquecido, ya que no solo localizará áreas de riesgo, sino que asociará cada elemento del terreno a un valor de riesgo relativo. Pudiendo así re categorizar o reclasificar, y así delimitar las áreas de intervención más específicas, de acuerdo a la magnitud del riesgo.

Vector-borne diseases cause more than 700,000 deaths a year and the increase in cases shows an alarming growth in the last decade. The tropical and subtropical areas such as Latin America are the most affected, in these the Aedes and Culex mosquitoes have a favorable habitat added to greater contacts between humans. The frequency and lethality of the outbreaks during the last 20 years responds to epidemic cycles of 3 to 5 years and is related to the geographical expansion of the Aedes aegypti infestation and the simultaneous circulation of different serotypes with scenarios of endemic epidemic and hyperendemic transmission. In Argentina, the accumulated number of notifications (EW 31 of 2019 to EW 19 of 2020) is almost on a logarithmic scale greater than that reported in the seasons from 2017 to 2019. In the State of Tucumán, the last epidemic outbreak was in 2016 (224 cases with only 26% of imported cases), affecting different locations. This article proposes an integrated and methodological analysis of the strategies for its diagnosis, intervention and evaluation. With this we would achieve, as part of the epidemiological approach, a strategy to categorize and integrate geoecological areas and population groups according to risk factor stratification. The Arbovirus Program proposes to use epidemiological and entomological data, as well as areas or periods of greater risk. The actions are of 3 types according to the epidemiological moment: 1-Routine prevention actions. 2-Response to the notification of cases. And 3-Response to outbreaks (emergency response). General objective: Stratify risk areas for Dengue transmission on an urban scale in Greater San Miguel de Tucumán. Specific objectives: To study the urban habitat of the vector, to know the risk of the population of the metropolitan area to the transmission of Dengue and others transmitted by Aedes and to categorize the risk areas, in order to locate the priority sectors of intervention. Methodology: GIS allow us to use census information sources to generate forms of spatial representation of social phenomena. We will work with “hot spot” maps, which highlight the concentration of the variables to be studied, without taking into account the jurisdictional limits, highlighting the spatial inequalities of the different social characteristics. The methodology consists of spatially analyzing two components, the distribution of the disease and the habitat of the vector (threat component), and the socioeconomic situation of the population (vulnerable component). Degree of progress: among other tools, we have dengue cases from 2020, so they were georeferenced by combining geocoding techniques and using global maps (Open Street Maps). With this we will generate a density map (heat map) of the spatial distribution of the disease. Materials and Variables analyzed: Epidemiological: Dengue cases. Place of residence positive cases reported from February to June 2020. Environmental: critical sites (garbage dumps, water, voids and urban accesses). Socioeconomic: households with convergent poverty. Variable resulting from the study: Risk. QGIS 3.4 software. Protocol: construction of a "threat model" that builds a linear weight model, based on epidemiological and environmental variables. From a "vulnerability model" using the model reported in the bibliography. Both will be faced by means of a multivariate analysis to obtain a “risk map”. Conclusions: The resulting Risk Map proposes to find an adequate scale of categorize of the risk areas, locating the priority sectors for intervention. The location of risk sectors allows the researcher to systematize the exploratory analysis and reach an enriched result, since it not only locates risk areas, but will also size them, that is, each element of the land will be associated with a risk value relative. Thus being able to re-categorize or reclassify, and thus delimit the most specific areas of intervention, according to the magnitude of the risk.