Pablo Palacios: pablopal@unal.edu.co. Instituto Imani. Sede Leticia.
Cristina Garzón G.: crisga@ciencias.unal.edu.co. Instituto de
Ciencias Naturales.
Mauricio Casis R.: mcasis@terra.com Instituto de Ciencias Naturales.
Gustavo Iván García: gigarciaa@unal.edu.co . Instituto
Imani. Sede Leticia.
* A.A. No 7495 Bogotá-Colombia
Universidad Nacional de Colombia
RESUMEN
En el área de la salud todos los sistemas de
información están, o deberían estar, dirigidos
a generar información confiable para su utilización epidemiológica.
El fin último de la Epidemiología es la identificación
de los factores que contribuyen al desarrollo de la enfermedad con el
fin de controlarlos y prevenir que esta aparezca. Estos “actores”
se conocen como factores de riesgo porque la exposición de la
población está directamente relacionada con la incidencia
de la enfermedad, lo cual implica un mayor riesgo de enfermar. En el
ámbito de la salud humana es bien conocido que tanto los factores
ambientales como los sociales son determinantes en el estado de salud
o de enfermedad de una determinada población. La identificación
y ubicación geográfica de los eventos que están
afectando negativamente la salud de la población pueden ser una
herramienta valiosa para la planificación de actividades de tipo
preventivo y/o curativo. Tal es el caso de enfermedades transmitidas
por vectores, como la malaria donde se conoce el vector (el anophelino)
así como también factores ambientales, que favorecen la
aparición del mosquito, y del comportamiento. En otros casos
los factores de riesgo de una enfermedad no son bien conocidos y se
requieren estudios de tipo descriptivo preliminares.
Se utilizaron técnicas geoestadísticas
clásicas basadas en variogramas para el análisis de los
patrones de distribución espacial de la malaria en el Departamento
del Amazonas, en el año 1999 dónde se presentaron 2318
casos en todos los municipios y corregimientos, con un importante aumento
de casos en el municipio de Leticia, hasta hace unos años libre
de esta enfermedad, y en el corregimiento de Tarapacá. Los sitios
geográficos de mayor incidencia fueron identificados y existen
varios estudios entomológicos en el territorio, así como
otros estudios antropológicos y geográficos de la región
que se relacionaron para tener un mayor. Se intentó establecer
la relación espacial entre el vector, los factores de riesgo
de tipo ambiental y los puntos donde se presentó la enfermedad.
Se utilizó la técnica de Krigeage por bloques así
como una modificación del kriging de indicadores para datos binomiales.
Los hallazgos espaciales sugieren relaciones no lineales entre los factores
de riesgo con la enfermedad, donde se conoce el vector (el anophelino)
así como también factores ambientales, que favorecen la
aparición del mosquito, y del comportamiento. Las relaciones
se establecieron a una escala de 1:500.000 sin embargo la dependencia
espacial es fuerte en el caso de escalas grandes
Se concluye que los métodos geoestadísticos
son una poderosa herramienta para realizar investigaciones empíricas
y análisis de la estructura espacial de los factores de riesgo
en epidemiología. Los datos y las técnicas de presentación
de los mismos ayudan a revelar poderosos patrones que permiten la toma
de decisiones y planificación de políticas en salud.
El objetivo del presente trabajo es describir el estado
epidemiológico de toda la región de estudio a partir de
la información proporcionada por la secretaría de Salud
del Amazonas.
Las herramientas geoestadísticas resultan especialmente apropiadas
para este tipo de estudios en el cual se pretende inferir valores de
un proceso en aquellos lugares para los cuales no hay muestreos. Estas
predicciones se realizan de acuerdo a los factores de riesgo asociados
para la malaria.
Para el tratamiento geosteadístico se utilizó Kriging,
pero además se consideró realizar una regresión
de Poisson sobre los puntos georreferenciados. En esto se incluye un
efecto aleatorio con la estructura espacial que cuenta por el origen
espacial de los datos Hay un efecto asociado utilizado para modelar
la evolución temporal de la malaria a lo largo del periodo de
recolección de los datos y más allá.
