4.1 Introducción
Desde el punto de vista epidemiológico, se considera que una gran parte de las enfermedades humanas se propagan en una red de interacciones: todo el mundo no está en contacto con todo el mundo, existe una red de contactos definida por las relaciones entre las personas. La naturaleza y las propiedades de esa red determinan tanto la posibilidad de difusión de una epidemia como su dinámica a largo plazo (Newman. 2002). Los modelizadores han comprendido que la hipótesis de homogeneidad de contactos no puede ser aplicada en la mayoría de los desarrollos de modelos epidemiológicos. Es por ello, que para arribar a buenas predicciones se necesita tener en cuenta la heterogeneidad espacio- temporal de la población y la estructura de sus contactos (Sattenspiel & Dietz 1995). Por otra parte, si bien las investigaciones de los patrones espaciales de eventos epidémicos poseen una larga historia (Gatrell & Löytönen 1998), el desarrollo de Sistemas de Información Geográfica (SIG) y uso de información espacial en salud, recientemente han permitido a los epidemiólogos incluir componentes espaciales en estudios epidemiológicos de manera más sencilla. En ese sentido Knox (1964), Diggle et al. (1995), Baker (1996), y Kulldorff and Hjalmars (1999), entre otros, han propuesto diferentes test para analizar la interacción espacial y temporal, con alto potencial de ser adaptados a la tele-epidemiología.
Teniendo en cuenta que la cadena epidemiológica se compone de tres eslabones, patógeno, vector y susceptible, resulta imprescindible conocer acabadamente a cada uno de ellos, para poder utilizarlos de base a la hora de construir modelos a partir de la información que se puede obtener de los sensores remotos. En este marco el desafío
científico para encarar estas problemáticas es sumamente complejo dependiendo gran parte de su desarrollo de trabajo interdisciplinario.
En el caso particular de nuestro país, en los últimos años y a partir de la acción conjunta del Ministerio de Salud de la Nación (MSN) y de la Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE), la aplicación de información espacial a la salud humana ha tomado un especial dinamismo (Scavuzzo et al. 2002, Porcasi et al. 2004). La CONAE cuenta con información de la Fiebre del Dengue, que necesita ser integrada y analizada desde el punto de vista espacio-temporal para arribar a la comprensión de comportamientos y patrones complejos indispensables a la hora de organizar los sistemas de vigilancia y control epidemiológicos.
Durante el verano 2003-2004 un importante brote de Dengue clásico ocurrió en el NO Argentino. En la ciudad de Tartagal el primer caso sospechoso de Dengue fue notificado el 24 de Enero de 2004, y la epidemia se extendió a toda la ciudad en aproximadamente 11 días. Durante los 109 días de brote, se notificaron un total de 487 personas “sospechosos clínicos” con una incidencia diferencial según las franjas etarias de la población. El Ministerio de Salud de la Nación, a través de la Coordinación Nacional de Control de Vectores, y conjuntamente con el Hospital de Tartagal, registro la fecha y la manzana del domicilio de cada caso notificado, y referenciada en un mapa catastral, en formato papel, de escala 1:1000.
Este trabajo es parte de los proyectos interinstitucionales para la generación de nuevas herramientas de vigilancia epidemiológica, y en el cuál han participado principalmente el Instituto de Altos Estudios Espaciales Mario Gulich (Comisión Nacional de Actividades Espaciales), el Instituto Nacional de Enfermedades Virales humanas “Dr. Julio I. Maiztegui”, ANLIS “Dr. Carlos G. Malbrán”, la Coordinación Nacional de control de Vectores del Ministerio de Salud de la Nación y la Universidad Nacional de Córdoba. A su vez, este proyecto está enmarcado dentro del programa de cooperación internacional MATE (Monitoreo Argentino de Tele-epidemiología) desarrollado en conjunto con el consorcio francés S2E (Surveillance Espatiale des Epidemies). A su vez, cabe destacar que parte de este trabajo fue publicado como: Rotela Camilo; Fouque Florence; Lamfri Mario; Sabatier Philippe; Introini Virginia; Zaidenberg Mario; Scavuzzo Marcelo, 2007. Space- time analysis of the dengue spreading dynamics in the 2004 Tartagal outbreak, northern Argentina. Acta Trópica. Volume 103, Issue 1, pp.1-13.
4.2 Objetivos y contexto del capítulo
A diferencia del capítulo anterior en el que se modelaron los índices entomológicos en el espacio y en el tiempo, considerándolas como dimensiones independientes y separadas, en el presente, así como en el próximo capítulo, el objetivo es el modelado de la enfermedad a del dengue a partir de la localización de los casos notificados oficialmente y la utilización de información de origen satelital. Así para el abordaje del presente capítulo se investigó la dinámica de propagación de un brote epidémico de Dengue que tuvo lugar en el año 2004, en la ciudad de Tartagal (Provincia de Salta). El total de casos sospechosos de dengue notificados, fueron geo-referenciados por el domicilio del paciente, registrándose la fecha de inicio de los síntomas de los mismos. Mapas de notificaciones diarias de casos de FD fueron generados para los 109 días de duración del brote. La epidemia afectó a la mayoría de la ciudad en los primeros 11 días de declarado el brote. La distribución etaria de los casos, difirió de la estructura de la población afectando en mayor parte a la franja en edad laboral. La agrupación espacio-temporal de los casos se analizó utilizando conceptos del Test de Knox, dando indicio de que los patrones encontrados, podrían estar relacionados con factores entomológicos, eco-epidemiológicos y de intervención vectorial.
A su vez, se discute sobre el potencial y las limitaciones estos análisis espaciales, como herramientas de la epidemiología panorámica para la elaboración y prueba de la eficacia de estrategias de vigilancia y control del dengue.
4.3 Materiales y Método
4.3.1 Áreas de estudio
El área de estudio, comprende el ejido urbano de la ciudad de Tartagal, durante el período 2003-2004. Ver descripción en Capítulo III. Caso 2: Estimación de índices de Vivienda y de Breteau, basados en imágenes Landsat TM y ETM.