Boletín Epidemiológico (Lima)

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A

Clima y Salud

El desarrollo económico, es importante en el crecimiento de los países, el uso de combustibles fósiles han provocado el denominado "efecto invernadero", principalmente por la liberación de cantidades de dióxido de carbono y de otros gases de efecto invernadero, suficientes para retener más calor en las capas inferiores de la atmósfera y alterar el clima en el mundo.

El Panel Intergubernamental de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (IPCC), reporta que la temperatura en el aire aumentó en 0,74 º C entre 1906 y 2005, y se prevé que aumentará hasta 6,4° C para el año 2099 y estima un incremento de temperatura entre 1,8 y 5,8 ºC, y de los niveles marinos entre 9 y 88 c.m. durante el próximo siglo. Probablemente, el calentamiento será más severo en los polos que en el Ecuador (1, 2).

Los efectos del cambio climático ante el aumento de precipitación pluvial, temperaturas extremas y la degradación del medio ambiente natural influye en la reproducción y la modificación de la dinámica de las enfermedades sensibles a las condiciones climáticas como las transmitidas por vectores (malaria, dengue, fiebre amarilla, leishmaniosis, encefalitis japonesa y encefalitis de San Luis), enfermedades zoonóticas, en el caso de las enfermedades infecciosas como el cólera, enfermedades diarreicas, infecciones respiratorias, meningitis meningocócica, etc) y otras, configuran peligros para la salud, sobre todo si se pondera que en la actualidad, se puede observar un aumento de la mortalidad por las olas de calor y algunas alteraciones de la distribución de desastres naturales, también afectará las necesidades básicas(3, 4).

La distribución geográfica de las poblaciones de insectos vectores está relacionada con patrones de temperatura, lluvia y humedad. La elevación en la temperatura acelera la tasa del metabolismo en los insectos y se incrementan el desove y su frecuencia de alimentación de sangre (en el caso de insectos hematófagos). En este sentido la precipitación pluvial es también significante aunque no fácil de predecir en este comportamiento metabólico. Las lluvias tienen un efecto indirecto en la longevidad del vector, aunque la humedad crea una serie de hábitat favorable y se incrementan la distribución geográfica de los insectos con una abundancia estacional(5-7).

Existen diferentes métodos para modelar el riesgo de presentación de las enfermedades transmitidas por vectores, relacionado con el cambio climático, pueden usarse los modelos biológicos construidos a partir de la dinámica de transmisión de la enfermedad conocida y de enfoques estadísticos basados en la epidemiología.

Boletín Epidemiológico (Lima)

Ministerio de Salud

Dirección General de Epidemiología, Red Nacional de Epidemiología

NÚMERO

33

Volumen 21 – Semana Epidemiológica Nº 33

(12 al 18 de agosto de 2012)

Contenido:

ACTUALIDAD. Pág. 535 - 536 ANÁLISIS DE SITUACIÓN DE SALUD.

Situación epidemiológica de las infecciones respiratorias agudas (IRA) y neumonías en menores de cinco años en el Perú hasta la SE. 33 – 2012 (Al 18/08/12). Pág. 537 - 538 TENDENCIA DE LAS ENFERMEDADES O EVENTOS SUJETOS A NOTIFICACIÓN OBLIGATORIA.

Tendencia de las enfermedades o eventos sujetos a vigilancia epidemiológica a la SE. 33

Pág. 539 - 543

Situación de las enfermedades en fase de eliminación o erradicación a la SE.33 Pág. 544 - 545

BROTES Y OTRAS EMERGENCIAS SANITARIAS.

Caso sospechoso de peste en el distrito de Cumba, Provincia de Utcubamba departamento de Amazonas, 2012. Pág. 546 - 547

INDICADORES DE MONITOREO DE LA NOTIFICACIÓN.

Pág. 548

ISSN versión impresa: 1563-2709 ISSN versión electrónica: 1816-8655

Se permite la difusión total o parcial del presente boletín, siempre y cuando se citen expresamente sus fuentes.

Disponible en:

http://www.dge.gob.pe/boletin.php

(2)

Uno de los estudios que ha utilizado el modelo biológico con escenarios climáticos específicos, ha sugerido que en el año 2080 se producirá un incremento de 260 a 320 millones personas expuestas, al vivir en zonas de transmisión potencial de la enfermedad, en relación con una población mundial esperada de 8.000 millones de personas. Este hecho representa un incremento del 2% al 4% del número de personas con riesgo de presentar malaria. Los modelos experimentales recientes sugieren un aumento potencial del 5% al 7% en la distribución de la malaria en África en el año 2100, principalmente debido a su mayor expansión en función de la altitud que de la latitud. Los estudios de modelamiento, pueden ayudar a identificar las zonas de riesgo con el objetivo de iniciar las medidas preventivas, especialmente si incluyen los cambios en la temperatura, la humedad, la pluviosidad y el aumento de los niveles marinos, que pueden afectar sobre la

incidencia de aparición de enfermedades

infecciosas (8).

La Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que la malaria actualmente se halla presente en 101 países y el 40% de la población mundial vive en áreas con malaria. La malaria afecta a 1-2 millones de personas anualmente, la mayoría de los cuales son niños. El Perú hasta la SE. 32-2012, ha notificado 19 913 casos de malaria, 17 567 casos de dengue, más del 50% de los departamentos del país tienen problemas de salud relacionados a los vectores, y las enfermedades diarreicas agudas (EDA) se reporta en todos los departamentos a nivel nacional.

El Perú es uno de los diez países más vulnerables a los efectos negativos del cambio climático. En la conferencia “Experiencias en la adaptación para el cambio climático en el Perú”, en Río de Janeiro, como parte de las actividades de la Cumbre Río+20 del 2012, con participación de 192 países, el país se ha comprometido a trabajar en ese objetivo con el enfoque de adaptación al cambio climático y lograr su incorporación en el presupuesto público. El personal de salud debe fortalecer los planes integrales con la participación de equipos técnicos

multidisciplinarios e intervención inter y

extrasectorial, a fin de articular esfuerzos para la mitigación de las consecuencias del cambio climático. Se deben diseñar políticas destinadas a reducir los impactos y asegurar un buen sistema de información, que permita prevenir y monitorizar los cambios en el patrón epidemiológico de las enfermedades emergentes y reemergentes en las regiones frente al cambio climático, y que garanticen un diagnóstico precoz de pacientes con

síntomas no explicados. Se debe preparar e

informar a la comunidad sobre los impactos potenciales del cambio climático y la necesidad de mejorar la infraestructura actual en salud pública

y participar en políticas para disminuir la dependencia de los combustibles fósiles. El cambio climático puede contribuir al resurgimiento de la malaria en áreas donde ésta se ha controlado. Referencias Bibliográficas:

1. ONU. El Panel Intergubernamental de las

Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (IPCC), 2010.

2. Office del Reino Unido. Information HadCRUT3

annual time series, HadleyResearch Centre, 2008

3. Lipp EK, Huq A, Colwell RR. Effects of global

climate on infectious disease: the cholera model. Clin Microbiol Rev 2002; 15: 757-770.

4. King MG, Kirchman D, Salyers AA, Schlesinger

W, Tiedje MJ. Global environmental change. Microbial contributions, Microbial solutions. American Society of Microbiology 2001.,,,

5. Climate change 2007. Impacts, adaptation and

vulnerability. Geneva, Intergovernmental Panel on Climate Change, 2007 (Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change).

6. Canziani O, Diaz S, Calvo E, Campos M,

Carcavallo R, Cerri CC, Gay-García C. Impactos regionales del cambio climático: Evaluación de la vulnerabilidad en América Latina. Grupo Intergubernamental de Expertos Sobre el Cambio Climático. 2000.

7. Koelle K, Pascual M, Yunus M. Pathogen

adaptation to seasonal forcing and climate change. Proc Biol Sci 2005; 272: 971-977 8. Holy, M., Schmidt, G. & Schröder, W. (2010)

Potential malaria outbreak in Germany due to climate warming: risk modelling based on

temperature measurements and regional

climate models. Environmental Science and Pollution Research. Doi: 10.1007/s11356-010-0388-x.

Lic. Enf. Laura Nayhua Gamarra Coordinadora de Vigilancia Epidemiológica de Enfermedades Metaxénicas y Riesgos Ambientales

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Situación epidemiológica de las

infecciones respiratorias agudas (IRA) y

neumonías en menores de cinco años en

el Perú hasta la SE. 33 – 2012

(Al 18/08/12)

En el Perú, hasta la SE. 33 del presente año, se han notificado un total de 1 855 094 episodios de IRA en menores de 5 años y una incidencia acumulada (IA) de 6345,1 episodios de IRA por cada 10 000 menores de 5 años, observándose un descenso gradual en el número de episodios reportados durante los últimos 5 años.

Asimismo, se notificaron un total de 22 606 episodios de neumonía en menores de 5 años, lo que representa una IA de 77,3 episodios de neumonía por cada 10 000 menores de 5 años. Las DISAs/DIRESAs que presentaron mayor IA de neumonía por cada 10 000 menores de 5 años fueron: Loreto (195,0), Ucayali (182,6), Pasco (148,4), Huánuco (143,4) y Arequipa (131,5). Mortalidad por neumonía en menores de 5 años Hasta la SE. 33 del presente año, se han reportado un total de 240 defunciones por neumonía en menores de 5 años, el 52,5% (126/240) fueron intrahospitalarias.

El 74,6% del total de defunciones notificadas en este grupo etario, proceden de las DISAs/DIRESAs: Loreto (42), Puno (40), Junín (23), Cusco (21), Huánuco (18), Arequipa (10), Ucayali (9), Lima Sur (8) y Ayacucho (8). En la SE. 33, se notificaron 9 defunciones: 3 en Junín y las 6 restantes en Loreto, Amazonas, Apurímac, Cusco, Lima Ciudad y Lima Este.

La tasa de letalidad (TL) por neumonía en menores de 5 años a nivel nacional es de 1,1% y las TL más altas corresponden a las DISAs/DIRESAs de Puno (4,0), Junín (3,5) y Ayacucho (2,6).

Entre la SE. 18 y 33, consideradas dentro del periodo de bajas temperaturas se han notificado 141 defunciones por neumonía en menores de 5

años, inferior a lo reportado el año 2011 (154 defunciones) durante el mismo periodo.

Loreto

A partir de la SE. 22, se observa una disminución del reporte de episodios de neumonía, sin embargo desde la SE. 15 continúan reportando defunciones (Figura Nº 1).

Fuente: Sistema nacional de vigilancia epidemiológica – DGE – MINSA.

Figura Nº 1: Episodios y defunciones por neumonía en menores de 5 años por semanas epidemiológicas y mapa epidemiológico, a la SE. 33, Loreto 2012.

Puno

Hasta la SE. 33, ha reportado 40 defunciones presentando la más alta TL; el 82,5% de las

defunciones ocurrieron fuera de los

establecimientos de salud y se incrementaron a partir de la SE. 19 (Figura Nº 2).

Desde la SE. 24, la ocurrencia de episodios de

neumonía está descendiendo gradualmente

manteniéndose el riesgo de muerte, dado que el primero tiene un comportamiento estacional y el

Análisis y situación de salud

Sugerencia para citar: Situación epidemiológica de las infecciones respiratorias agudas (IRA) y neumonías en menores de cinco años en el Perú hasta la SE. 33 – 2012 (Al 18/08/12). Bol Epidemiol (Lima). 2012; 21 (33): 537 - 538

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segundo se relaciona con el agente, huésped y atención en los servicios de salud.

Figura Nº 2: Episodios y defunciones por neumonía en menores de 5 años, a la SE. 33, Loreto 2012.

Junín

El número de episodios de neumonía en menores de 5 años ha disminuido progresivamente desde la SE. 27 y en la SE. 33, se reportó un incremento con 3 defunciones en los distritos de Acolla y Jauja, provincia de Jauja y Morococha en la provincia de Yauli (Figura Nº 3).

Figura Nº 3: Episodios y defunciones por neumonía en menores de 5 años, a la SE. 32, Huánuco 2012.

Med. Epid. Jorge Gómez Benavides Blga. Carmen Yon Fabián Grupo temático de la vigilancia de las enfermedades

respiratorias y zoonosis Dirección General de Epidemiología

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Tendencias de las enfermedades sujetas

a vigilancia epidemiológica a la SE. 33

Tendencia de las enfermedades o eventos sujetos a

notificación obligatoria

Sugerencia para citar: Tendencia de las enfermedades o eventos bajo vigilancia epidemiológica en el Perú, al 18 de agosto de 2012. Bol Epidemiol (Lima). 2012; 21 (33): 539 - 543.

Semana 33 Acumulado Defunción I.A. (*) Semana 33 Acumulado Defunción I.A. (*)

Ántrax (carbunco) 0 5 0 0.02 0 2 0 0.01 Dengue con señales de alarma 7 2895 0 9.52 49 2448 0 8.12 Dengue grave 2 157 28 0.52 3 134 25 0.44 Dengue sin señales de alarma 50 22233 0 73.13 160 15427 1 51.19 Enfermedad de Carrión aguda 9 183 3 0.60 1 361 9 1.20 Enfermedad de Carrión eruptiva 12 102 0 0.34 0 136 0 0.45 Enfermedad de Chagas 1 79 0 0.26 0 11 0 0.04 Fiebre amarilla selvática 0 10 5 0.03 0 17 6 0.06 Hepatitis B 20 342 4 1.12 5 396 2 1.31 Leishmaniasis cutánea 167 7467 2 24.56 5 3737 1 12.40 Leishmaniasis mucocutánea 12 352 1 1.16 0 237 0 0.79 Leptospirosis 9 251 1 0.83 4 1071 12 3.55 Loxocelismo 8 418 3 12 466 0 M alaria mixta 1 9 0 0.03 0 2 0 0.01 M alaria p. falciparum 66 1510 0 4.97 39 2538 4 8.42 M alaria por p. vivax 349 13997 0 46.04 229 17920 1 59.46 M uerte materna directa 3 211 2 202

M uerte materna incidental 0 15 0 20 M uerte materna indirecta 2 57 1 78 M uerte fetal 53 2302 15 2010 M uerte neonatal 51 2067 16 1819 Ofidismo 33 1728 11 26 1505 11

Peste bubónica 0 1 0 0.00 0 2 0 0.01 Rabia humana silvestre 0 20 20 0.07 0 8 5 0.03 Sífilis congénita 9 256 4 0.84 3 249 1 0.83 Tétanos 0 25 6 0.08 0 15 3 0.05 Tos ferina 4 35 0 0.12 12 826 7 2.74

Fuente : Si ste ma naci onal de vigilancia e pide miológica - DGE - MINSA (Enfe rme dades congé nitas) Población menore s de 1 me s

(*) Incide ncia acumulada por 100 000 Hab.

ENFERM EDADES 2011 2012

(6)

Casos I.A.(*) Casos I.A.(*) Casos I.A.(*) Casos I.A.(*) Casos I.A.(*) Casos I.A.(*) Casos I.A.(*) Casos I.A.(*) Casos I.A.(*) Casos I.A.(*) Casos I.A.(*) Casos I.A.(*) Amazonas Amazonas ₀ _0.00 ₆₀ _14.37 ₁₁ _2.63 _{488 116.88} _{91 21.80} ₁₁ _2.63 ₀ _0.00 ₁ _0.24 ₇ _1.68 ₂₁₀ _50.30 ₃ _0.72 ₃₂ _7.66 Áncash Áncash 0 0.00 10 0.89 0 0.00 848 75.08 75 6.64 50 4.43 0 0.00 0 0.00 0 0.00 173 15.32 4 0.35 1 0.09 Apurímac 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 1 0.41 18 7.41 0 0.00 0 0.00 Chanka 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 3 1.44 2 0.96 0 0.00 0 0.00 Arequipa Arequipa ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₇ _0.56 ₀ _0.00 ₄₄ _3.53 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 Ayacucho Ayacucho 0 0.00 0 0.00 0 0.00 2 0.30 5 0.75 0 0.00 0 0.00 0 0.00 13 1.95 46 6.91 3 0.45 6 0.90 Cajamarca 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 1 0.14 0 0.00 0 0.00 0 0.00 1 0.14 131 18.38 0 0.00 0 0.00 Chota 0 0.00 1 0.32 0 0.00 0 0.00 5 1.59 0 0.00 0 0.00 0 0.00 1 0.32 12 3.83 1 0.32 0 0.00 Cutervo ₀ _0.00 ₁ _0.70 ₀ _0.00 ₉ _6.26 ₁₀ _6.96 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₆₅ _45.24 ₀ _0.00 ₅ _3.48 Jaén 0 0.00 420 122.15 28 8.14 3178 924.29 105 30.54 45 13.09 0 0.00 0 0.00 1 0.29 87 25.30 1 0.29 1 0.29 Callao Callao ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₃ _0.31 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 Cusco Cusco ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₁₆ _1.24 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₁ _0.08 ₅₇ _4.41 ₆₁₇ _47.75 ₆₄ _4.95 ₁₉ _1.47 Huancavelica Huancavelica 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 1 0.21 0 0.00 0 0.00 Huánuco Huánuco ₀ _0.00 ₄₆ _5.47 ₀ _0.00 ₈₆ _10.23 ₁ _0.12 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₂₉ _3.45 ₁₄₁ _16.77 ₂₁ _2.50 ₅ _0.59 Ica Ica ₂ _0.26 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₁ _0.13 ₀ _0.00 ₀ _0.00 Junín Junín ₀ _0.00 ₃₁ _2.35 ₃ _0.23 ₄₁₈ _31.63 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₁₀ _0.76 ₃₀₂ _22.85 ₁₂ _0.91 ₃ _0.23 La Libertad La Libertad 0 0.00 9 0.50 0 0.00 107 5.97 19 1.06 1 0.06 0 0.00 0 0.00 7 0.39 169 9.43 1 0.06 11 0.61 Lambayeque Lambayeque ₀ _0.00 ₅₈ _4.72 ₅ _0.41 ₄₆₅ _37.83 ₇ _0.57 ₂ _0.16 ₁ _0.08 ₀ _0.00 ₂₁ _1.71 ₇₇ _6.26 ₅ _0.41 ₁ _0.08 Lima Ciudad ₀ _0.00 ₃₃ _0.85 ₀ _0.00 ₂₆₅ _6.81 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₅₇ _1.46 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₁ _0.03 Lima Este ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₃₈₇ _15.84 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₁₈ _0.74 ₂ _0.08 ₀ _0.00 ₃ _0.12 Lima ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₁₂ _1.31 ₁ _0.11 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₅ _0.55 ₁₄₅ _15.87 ₁ _0.11 ₁ _0.11 Lima Sur 0 0.00 0 0.00 0 0.00 2 0.09 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 14 0.65 0 0.00 0 0.00 0 0.00 Loreto Loreto 0 0.00 424 42.11 30 2.98 2908 288.79 0 0.00 0 0.00 2 0.20 2 0.20 78 7.75 151 15.00 48 4.77 936 92.95 M adre de Dios M adre de Dios ₀ _0.00 ₇₂ _56.41 ₀ _0.00 _{1197 937.80} ₂ _1.57 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₃ _2.35 ₁ _0.78 _{442 346.29} _{38 29.77} ₅ _3.92 M oquegua M oquegua ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₁ _0.57 ₀ _0.00 ₁ _0.57 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 Pasco Pasco 0 0.00 4 1.34 1 0.34 67 22.51 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 6 2.02 67 22.51 6 2.02 0 0.00 Luciano Castillo 0 0.00 76 9.54 0 0.00 239 30.01 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 3 0.38 15 1.88 0 0.00 2 0.25 Piura 0 0.00 62 6.18 3 0.30 774 77.15 20 1.99 27 2.69 0 0.00 0 0.00 1 0.10 352 35.09 2 0.20 1 0.10 Puno Puno ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₅ _0.36 ₂ _0.15 ₉₀ _6.54 ₇ _0.51 ₀ _0.00 San M artín San M artín ₀ _0.00 ₃₃₁ _41.04 ₃₁ _3.84 _{809 100.32} ₃ _0.37 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₅ _0.62 ₉ _1.12 ₃₄₁ _42.28 ₁₅ _1.86 ₆ _0.74 Tacna Tacna 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 1 0.30 0 0.00 0 0.00 0 0.00 Tumbes Tumbes 0 0.00 43 18.84 3 1.31 628 275.16 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 1 0.44 0 0.00 9 3.94 Ucayali Ucayali ₀ _0.00 _{767 160.59} ₁₉ _3.98 _{2538 531.39} ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₀ _0.00 ₂ _0.42 ₇₉ _16.54 ₅ _1.05 ₂₃ _4.82 2 0.01 2448 8.12 134 0.44 15427 51.19 361 1.20 136 0.45 11 0.04 17 0.06 396 1.31 3737 12.40 237 0.79 1071 3.55

Fue nte: Sistema naci onal de vi gi lancia epi de miológica - DGE - MINSA (Enfermedade s congéni tas) Población menore s de 1 mes (*) Incidenci a acumulada por 100 000 Hab.

Á n tr a x ( c a rb u n c o ) D e n g u e c o n s e ñ a le s d e a la rm a D e n g u e g ra v e D e n g u e s in s e ñ a le s d e a la rm a

Tabla Nº 02 - A: Enfermedades / eventos sujetos a vigilancia epidemiológica por DISAS/DIRESAS, semana epidemiológica 33, año 2012

DEPARTAM ENTO L e is h m a n ia s is c u tá n e a L e is h m a n ia s is m u c o c u tá n e a L e p to s p ir o s is E n fe rm e d a d d e C a rr ió n a g u d a E n fe rm e d a d d e C a rr ió n e ru p ti v a E n fe rm e d a d d e c h a g a s F ie b re a m a ri ll a s e lv á ti c a H e p a ti ti s B DISAS/DIRESAS Total Apurímac Cajamarca Lima Piura

(7)

L o x o c e li s m o M u e rt e m a te rn a d ir e c ta M u e rt e m a te rn a i n c id e n ta l M u e rt e m a te rn a i n d ir e c ta O fi d is m o M u e rt e f e ta l M u e rt e n e o n a ta l

Casos Casos I.A.(*) Casos I.A.(*) Casos I.A.(*) De función De función De función Casos Casos I.A.(*) Casos I.A.(*) Casos I.A.(*) Casos I.A.(*) Casos I.A.(*) De función De función Amazonas Amazonas 1 0 0.00 1 0.24 0 0.00 7 0 2 162 0 0.00 0 0.00 3 31.95 1 0.24 27 6.47 46 27 Áncash Áncash 19 0 0.00 0 0.00 1 0.09 10 0 3 3 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 4 0.35 95 60 Apurímac 1 0 0.00 0 0.00 2 0.82 3 0 6 0 0 0.00 0 0.00 1 17.93 0 0.00 1 0.41 19 22 Chanka 0 0 0.00 0 0.00 1 0.48 2 0 0 0 0 0.00 0 0.00 1 20.06 0 0.00 0 0.00 20 22 Arequipa Arequipa 0 0 0.00 0 0.00 0 0.00 5 0 6 1 0 0.00 0 0.00 1 4.79 0 0.00 5 0.40 26 17 Ayacucho Ayacucho 0 1 0.15 0 0.00 1284 192.78 9 1 2 3 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 77 11.56 51 54 Cajamarca 4 0 0.00 0 0.00 11 1.54 13 1 4 2 0 0.00 0 0.00 0 0.00 1 0.14 50 7.01 88 87 Chota 0 0 0.00 0 0.00 0 0.00 1 1 2 0 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 1 0.32 0 0 Cutervo 2 0 0.00 0 0.00 0 0.00 2 0 1 3 1 0.70 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 22 16 Jaén 12 0 0.00 0 0.00 7 2.04 6 1 0 11 0 0.00 0 0.00 0 0.00 1 0.29 1 0.29 33 19 Callao Callao 12 0 0.00 0 0.00 0 0.00 3 0 2 0 0 0.00 0 0.00 3 19.40 0 0.00 1 0.10 21 24 Cusco Cusco 13 1 0.08 0 0.00 172 13.31 9 2 1 65 0 0.00 8 0.62 17 65.72 0 0.00 0 0.00 107 131 Huancavelica Huancavelica 11 0 0.00 0 0.00 2 0.41 5 2 0 4 0 0.00 0 0.00 4 28.79 0 0.00 1 0.21 50 39 Huánuco Huánuco 26 0 0.00 0 0.00 2 0.24 6 1 0 80 0 0.00 0 0.00 18 92.94 1 0.12 2 0.24 99 72 Ica Ica 4 0 0.00 0 0.00 1 0.13 3 0 2 0 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 1 0.13 17 28 Junín Junín 8 0 0.00 0 0.00 1070 80.97 8 1 2 140 0 0.00 0 0.00 8 27.28 0 0.00 7 0.53 118 104 La Libertad La Libertad 117 0 0.00 0 0.00 35 1.95 12 0 3 23 1 0.06 0 0.00 9 26.21 1 0.06 8 0.45 171 121 Lambayeque Lambayeque 0 0 0.00 0 0.00 1 0.08 7 1 1 3 0 0.00 0 0.00 2 9.04 1 0.08 5 0.41 63 104 Lima Ciudad 5 0 0.00 0 0.00 0 0.00 6 0 10 3 0 0.00 0 0.00 48 80.51 0 0.00 14 0.36 315 293 Lima Este 0 0 0.00 0 0.00 0 0.00 5 0 6 1 0 0.00 0 0.00 52 117.71 1 0.04 10 0.41 109 55 Lima 201 0 0.00 0 0.00 0 0.00 8 2 3 24 0 0.00 0 0.00 9 50.97 1 0.11 0 0.00 40 29 Lima Sur 1 0 0.00 0 0.00 0 0.00 6 0 5 0 0 0.00 0 0.00 14 39.32 0 0.00 5 0.23 108 37 Loreto Loreto 0 0 0.00 2502 248.47 14602 1450.12 12 0 5 439 0 0.00 0 0.00 24 101.82 3 0.30 502 49.85 89 117 M adre de Dios M adre de Dios 0 0 0.00 0 0.00 518 405.83 0 1 0 50 0 0.00 0 0.00 0 0.00 1 0.78 1 0.78 0 0 M oquegua M oquegua 0 0 0.00 0 0.00 0 0.00 1 0 0 0 0 0.00 0 0.00 2 73.96 0 0.00 0 0.00 1 9 Pasco Pasco 0 0 0.00 0 0.00 7 2.35 4 0 0 42 0 0.00 0 0.00 5 78.22 0 0.00 0 0.00 30 32 Luciano Castillo 0 0 0.00 0 0.00 18 2.26 9 1 3 10 0 0.00 0 0.00 0 0.00 0 0.00 2 0.25 44 64 Piura 26 0 0.00 0 0.00 1 0.10 9 1 2 23 0 0.00 0 0.00 2 9.72 0 0.00 12 1.20 118 83 Puno Puno 0 0 0.00 0 0.00 0 0.00 16 2 5 0 0 0.00 0 0.00 1 3.33 1 0.07 0 0.00 0 0 San M artín San M artín 2 0 0.00 8 0.99 113 14.01 8 2 1 275 0 0.00 0 0.00 5 29.98 1 0.12 0 0.00 47 58 Tacna Tacna 0 0 0.00 0 0.00 0 0.00 1 0 1 0 0 0.00 0 0.00 1 17.50 0 0.00 0 0.00 22 31 Tumbes Tumbes 1 0 0.00 26 11.39 51 22.35 3 0 0 4 0 0.00 0 0.00 0 0.00 1 0.44 0 0.00 23 17 Ucayali Ucayali 0 0 0.00 1 0.21 21 4.40 3 0 0 134 0 0.00 0 0.00 19 206.19 0 0.00 89 18.63 14 46

466 2 0.01 2538 8.42 17920 59.46 202 20 78 1505 2 0.01 8 0.03 249 42.78 15 0.05 826 2.74 2010 1819

Fue nte : Siste ma nacional de vigilancia e pide miológica - DGE - MINSA (Enfe rme dade s congé nitas) Población me nore s de 1 me s (*) Incide ncia acumulada por 100 000 Hab.

DEPARTAM ENTO DISAS/DIRESAS

T o s f e ri n a

Tabla Nº 02 - B: Enfermedades / eventos sujetos a vigilancia epidemiológica por DISAS/DIRESAS, semana epidemiológica 33, año 2012

Total Apurímac Cajamarca Lima Piura T é ta n o s M a la ri a m ix ta M a la ri a p . fa lc ip a ru m M a la ri a p o r p . v iv a x P e s te b u b ó n ic a R a b ia h u m a n a s il v e s tr e S íf il is c o n g é n it a

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S e m a n a 3 3 A c u m u la d o S e m a n a 3 3 A c u m u la d o S e m a n a 3 3 A c u m u la d o S e m a n a 3 3 A c u m u la d o A m a zo n a s A m a zo n a s 7 5 4 2 2 3 6 1 4 0 1 0 5 0 2 1 5 3 2 3 4 1 1 7 3 5 1 9 7 6 1 3 2 7 8 9 1 9 6 5 2 0 5 5 0 Á n c a s h Á n c a s h 7 3 1 2 2 6 7 2 5 0 1 4 7 0 9 8 2 2 4 1 4 2 6 6 7 2 2 8 6 6 4 1 1 3 3 3 2 0 5 0 2 4 1 9 9 A p u rí m a c 2 1 9 6 4 0 1 1 9 8 9 4 2 3 1 7 2 9 5 3 4 3 6 2 8 1 2 2 5 9 6 6 3 1 6 8 7 7 C h a n k a 1 2 6 3 0 1 3 1 5 7 8 0 3 0 7 0 7 8 2 4 7 2 3 5 1 3 0 2 5 2 3 A re q u ip a A re q u ip a 1 4 8 9 5 1 8 1 1 8 9 3 0 2 0 6 3 3 3 5 4 8 3 1 1 6 0 9 5 5 6 2 3 5 0 1 9 9 0 1 0 8 7 4 5 7 6 1 3 A y a c u c h o A y a c u c h o 4 2 8 1 1 5 9 8 4 5 1 5 5 0 6 8 2 1 3 1 4 8 4 5 6 1 2 1 5 2 1 3 1 0 3 4 3 8 1 1 3 1 8 6 C a ja m a rc a 1 9 5 4 8 7 6 2 0 7 0 5 2 6 2 5 5 8 1 1 9 4 4 3 5 8 2 2 4 9 3 3 2 0 4 8 5 1 C h o ta 2 4 4 6 4 6 6 6 2 4 6 1 0 6 7 1 2 9 9 5 1 9 7 0 7 9 1 0 5 2 7 6 C u te rv o 5 9 2 7 3 5 1 6 8 1 9 0 2 8 0 3 6 7 2 3 4 0 2 5 2 1 1 0 2 3 9 2 J a é n 3 8 4 1 0 6 7 7 5 1 4 3 1 0 1 1 1 0 8 2 0 2 6 7 8 7 4 9 1 9 3 9 6 0 8 8 4 2 C a ll a o C a ll a o 8 7 4 3 5 0 2 4 0 2 1 4 4 2 0 3 5 2 3 8 7 6 3 3 3 9 9 9 8 2 0 2 7 6 0 3 4 2 0 1 C u s c o C u s c o 8 2 8 2 6 7 8 8 2 6 6 2 7 1 6 5 4 2 7 4 1 5 1 0 1 8 2 7 1 3 7 5 5 5 5 1 2 2 4 3 2 7 6 8 8 H u a n c a v e li c a H u a n c a v e li c a 5 0 7 1 2 9 7 4 1 0 9 2 9 3 7 1 5 1 3 1 5 9 1 1 5 2 1 1 1 4 9 8 5 7 2 3 5 6 2 4 9 1 1 3 8 5 4 H u á n u c o H u á n u c o 6 4 7 1 9 6 5 9 3 8 1 3 1 8 3 4 0 3 2 0 9 7 7 6 3 5 1 7 1 7 9 2 4 9 1 4 3 1 3 3 1 8 0 9 3 Ic a Ic a 3 6 9 1 4 9 3 2 1 2 6 7 3 2 9 6 8 1 5 6 0 5 2 6 9 1 3 7 4 8 2 2 5 6 3 2 0 8 0 1 4 3 1 1 J u n ín J u n ín 1 0 0 9 2 5 9 9 9 2 5 7 3 8 1 9 6 4 2 6 7 3 7 8 2 5 1 9 6 6 5 1 6 3 5 8 1 8 0 4 2 0 0 2 3 L a L ib e rt a d L a L ib e rt a d 1 0 7 2 4 0 0 7 4 2 1 8 3 5 6 2 9 2 4 0 9 0 9 1 0 1 2 3 7 7 2 8 1 9 7 5 3 3 5 4 1 3 8 4 8 1 L a m b a y e q u e L a m b a y e q u e 7 1 5 2 5 6 3 0 2 5 1 0 6 2 1 7 3 1 2 6 6 9 2 4 4 4 2 3 3 2 0 2 7 1 0 2 7 2 0 8 0 2 4 3 4 7 L im a 8 8 8 3 2 4 5 4 1 8 8 2 7 2 1 7 1 3 3 2 8 1 8 9 8 3 1 2 0 0 3 1 6 6 9 1 6 1 2 3 1 8 6 9 L im a C iu d a d 1 3 7 0 5 0 9 9 9 4 4 1 6 5 9 4 0 4 1 5 2 6 5 8 1 4 3 4 5 0 2 7 8 6 4 1 9 9 8 7 7 4 0 5 2 2 7 6 L im a E s te 1 0 0 8 3 6 8 3 4 2 1 8 6 8 1 7 2 0 3 7 7 0 2 1 0 1 9 3 7 6 9 3 2 4 7 6 4 2 0 9 0 3 8 4 5 7 L im a S u r 1 1 2 5 3 5 3 4 9 1 5 4 1 0 4 4 0 3 5 7 5 9 9 9 1 3 8 5 2 4 8 4 4 4 9 4 0 3 8 9 6 8 L o re to L o re to 1 2 3 5 3 8 7 5 5 1 8 5 6 3 4 6 4 2 4 7 4 5 1 0 1 1 3 7 7 4 5 3 7 0 2 7 4 6 3 3 4 4 0 8 1 1 5 1 7 0 4 M a d re d e D io s M a d re d e D io s 1 4 4 5 3 8 5 1 6 3 0 7 1 4 0 0 5 6 9 2 1 7 9 5 3 5 4 9 2 4 5 7 5 2 5 5 9 9 M o q u e g u a M o q u e g u a 2 1 8 7 5 1 8 9 2 8 2 1 5 3 0 7 8 0 0 2 6 5 1 1 0 5 8 1 5 2 9 5 1 6 2 2 1 1 3 5 3 P a s c o P a s c o 5 2 1 1 7 0 0 5 1 9 7 9 1 2 8 5 1 1 7 7 9 6 5 4 8 1 5 4 3 4 2 2 4 8 8 3 1 4 3 1 5 9 2 2 L u c ia n o C a s ti ll o 5 9 1 2 0 3 2 3 8 3 5 7 9 6 1 2 0 6 8 0 3 8 1 1 6 5 3 7 4 1 9 0 1 2 5 0 1 6 7 2 7 P iu ra 6 4 9 2 4 7 3 6 1 9 6 2 6 2 6 9 0 2 5 3 6 2 5 5 5 2 0 4 4 3 4 4 3 0 2 8 4 4 2 0 8 7 3 P u n o P u n o 4 3 2 1 1 3 2 8 3 9 9 1 0 2 3 7 1 3 1 2 2 3 8 3 3 9 1 0 9 9 7 1 8 1 0 1 4 2 7 7 1 5 1 2 0 1 1 S a n M a rt ín S a n M a rt ín 2 7 0 7 9 7 5 1 8 9 1 4 1 9 1 7 8 8 8 9 2 0 7 5 7 1 2 2 7 5 1 7 1 3 0 0 6 2 2 9 T a c n a T a c n a 3 3 8 1 1 8 6 8 4 1 6 3 6 9 0 1 2 0 3 1 4 5 2 1 4 4 7 9 3 1 3 1 7 2 0 1 4 6 1 0 T u m b e s T u m b e s 1 4 8 4 7 9 8 1 4 7 7 4 2 4 8 4 5 7 3 4 5 0 3 2 4 6 6 4 0 4 5 4 9 U c a y a li U c a y a li 5 3 3 1 4 5 4 4 1 0 4 3 1 2 3 9 6 1 1 7 6 6 7 5 3 4 1 3 8 5 1 8 3 2 0 8 6 6 7 5 1 5 9 3 7 2 0 1 2 0 6 6 3 5 7 7 1 0 5 2 3 5 2 3 7 6 0 5 5 7 3 6 9 8 8 1 4 1 9 2 5 4 6 4 5 5 0 6 1 0 0 2 2 8 8 8 5 6 7 6 0 6 7 6 7 4 3 9 1 F u e n te : S is te m a n a c io n a l d e v ig il a n c ia e p id e m io ló g ic a D G E M IN S A T o ta l A p u rí m a c C a ja m a rc a L im a P iu ra D e fu n c io n e s T o ta l E D A S 2 0 1 1 D E P A R T A M E N T O T a b la N º 0 3 : E p is o d io s d e l a s e n fe rm e d a d e s d ia rr é ic a s a g u d a s p o r D IS A S / D IR E S A S , s e m a n a e p id e m io ló g ic a 3 3 , a ñ o s 2 0 1 1 -2 0 1 2 D ia rr e a s a c u o s a s D ia rr e a s d is e n té ri c a s D e fu n c io n e s T o ta l E D A S D IS A S / D IR E S A S D ia rr e a s a c u o s a s D ia rr e a s d is e n té ri c a s 2 0 1 2 H o s p it a li z a d o s H o s p it a li z a d o s

(9)

S e m a n a 3 3 A c u m u la d o S e m a n a 3 3 A c u m u la d o S e m a n a 3 3 A c u m u la d o S e m a n a 3 3 A c u m u la d o A m a zo n a s A m a zo n a s 1 3 2 0 5 0 0 9 6 2 1 6 2 1 6 3 1 1 5 0 7 1 7 1 2 6 7 4 2 3 1 6 1 7 4 2 6 4 0 7 4 2 7 4 2 Á n c a s h Á n c a s h 1 5 9 2 6 0 4 7 4 1 2 6 3 0 2 9 3 1 6 1 1 0 4 2 0 2 8 6 4 0 2 4 8 5 5 8 3 4 5 2 6 4 5 8 2 A p u rí m a c 6 4 9 2 1 0 8 7 5 2 2 5 4 5 2 2 1 3 1 2 7 2 6 1 9 6 1 1 8 2 7 0 1 1 3 2 1 9 8 8 1 C h a n k a 3 8 0 1 5 2 1 3 5 1 8 0 9 6 2 1 5 3 9 3 4 6 4 1 3 4 3 2 0 4 6 1 0 1 1 3 4 7 8 A re q u ip a A re q u ip a 3 8 6 2 1 2 1 1 1 3 5 3 1 3 9 6 4 3 6 9 1 2 2 5 0 9 3 3 0 9 1 2 8 8 0 3 2 8 1 3 6 2 5 0 0 1 0 1 3 0 1 6 5 A y a c u c h o A y a c u c h o 1 3 2 9 4 4 2 4 9 1 2 2 9 7 1 4 1 6 4 4 5 4 6 1 2 5 0 3 9 2 4 0 4 3 0 9 1 0 4 8 3 9 5 4 9 C a ja m a rc a 9 1 2 3 7 3 1 5 2 4 9 5 1 4 4 4 3 7 8 1 0 9 9 2 3 0 8 6 8 1 3 4 7 5 1 8 4 6 3 1 3 4 3 C h o ta 6 9 7 2 3 9 8 0 1 3 3 0 3 1 8 0 2 4 2 8 3 5 8 9 1 8 9 8 4 0 1 3 7 4 1 1 9 1 2 1 C u te rv o 3 2 5 1 1 8 2 6 3 1 0 1 2 1 1 1 1 9 2 7 3 2 2 9 8 4 3 1 8 2 6 2 9 9 2 5 J a é n 7 3 4 2 7 5 5 1 3 3 1 3 1 7 9 0 2 7 8 6 4 7 1 1 2 4 6 5 2 6 2 2 6 6 6 1 2 4 8 7 8 C a ll a o C a ll a o 2 2 4 9 8 2 8 4 8 1 7 1 0 0 2 7 2 2 8 3 8 5 0 2 1 8 3 8 3 5 6 0 7 7 2 8 8 6 1 8 4 2 8 8 C u s c o C u s c o 2 2 4 9 8 4 4 0 2 1 5 1 0 6 0 4 0 4 1 7 8 5 4 6 2 1 9 7 2 7 8 3 6 1 1 9 1 0 1 2 4 0 3 2 1 7 9 3 7 3 H u a n c a v e li c a H u a n c a v e li c a 1 2 8 0 4 3 4 7 7 1 4 4 0 9 1 8 9 8 4 3 8 8 6 1 1 8 6 4 1 8 9 3 6 3 3 2 1 2 9 7 4 2 2 2 5 H u á n u c o H u á n u c o 1 3 7 9 5 9 7 0 3 2 3 1 1 6 0 6 0 3 2 0 6 0 8 6 3 1 4 3 8 5 0 9 3 0 3 1 1 3 9 0 7 8 4 1 8 5 2 3 2 0 Ic a Ic a 1 5 2 0 5 6 5 1 4 1 2 4 8 2 2 4 2 2 5 6 9 9 6 1 5 2 9 5 6 2 4 1 8 4 0 5 2 3 6 1 5 6 6 4 6 J u n ín J u n ín 1 9 2 5 6 6 6 9 9 1 1 6 6 2 2 5 1 1 3 6 7 3 6 1 1 6 7 6 5 6 7 8 8 1 7 6 5 5 2 3 9 2 3 5 7 4 4 3 L a L ib e rt a d L a L ib e rt a d 3 0 0 8 1 1 1 5 2 0 1 2 6 9 1 3 8 0 1 4 1 1 2 2 1 1 2 9 0 8 9 8 0 2 3 1 3 7 3 5 3 2 8 5 9 8 7 5 8 L a m b a y e q u e L a m b a y e q u e 2 7 9 9 9 5 5 9 4 1 3 4 6 0 1 7 4 9 6 0 5 4 2 3 9 5 8 2 2 6 2 1 0 5 0 1 1 4 2 8 2 7 6 3 L im a 2 4 3 5 9 7 8 3 5 1 6 7 0 5 2 9 1 5 9 8 5 4 0 2 4 5 9 9 0 6 4 9 8 7 9 1 2 4 8 1 9 1 4 4 0 L im a C iu d a d 4 1 5 4 1 5 1 8 7 7 3 1 1 7 9 7 7 4 0 0 1 5 3 6 7 4 4 3 3 6 1 6 0 7 5 8 4 9 2 1 1 2 8 2 6 7 1 6 2 8 7 0 L im a E s te 3 2 6 1 1 1 1 9 7 6 2 6 1 6 4 6 8 4 2 1 1 1 3 6 2 2 3 0 9 9 1 1 8 2 3 8 4 9 1 9 1 8 1 0 2 0 5 1 2 0 1 5 6 L im a S u r 2 8 5 1 9 6 2 3 8 2 2 9 8 4 3 8 0 5 9 7 2 2 2 2 8 7 7 1 0 0 8 2 2 1 2 1 0 4 8 4 2 7 8 1 0 1 8 7 0 L o re to L o re to 2 4 8 9 9 4 5 0 2 4 8 2 6 9 9 8 5 3 4 6 9 7 2 0 1 2 2 2 9 9 3 1 9 2 3 9 2 3 3 8 7 2 7 4 2 9 5 5 3 0 M a d re d e D io s M a d re d e D io s 2 3 8 1 0 4 5 2 2 1 8 5 1 7 1 1 0 6 3 7 3 3 1 1 1 1 6 3 2 1 4 6 6 3 0 1 1 3 0 9 M o q u e g u a M o q u e g u a 4 7 7 1 6 4 2 9 0 1 0 6 7 6 2 1 6 5 3 5 4 7 4 2 0 8 2 5 3 1 2 7 7 7 1 2 0 9 5 2 P a s c o P a s c o 9 0 0 3 5 2 3 8 1 0 5 2 2 2 5 0 7 3 5 7 6 0 7 6 8 3 1 9 8 1 1 1 4 8 2 2 1 6 7 3 2 4 6 3 L u c ia n o c a s ti ll o 1 4 6 2 5 3 4 6 3 1 0 5 8 8 3 2 5 3 5 4 0 5 1 1 2 9 0 4 2 0 4 6 1 1 5 7 9 3 4 1 0 4 2 6 2 5 P iu ra 1 8 8 2 7 1 4 1 0 1 7 1 1 6 2 2 0 5 6 7 2 5 7 2 1 6 7 4 5 2 9 4 0 1 5 9 8 8 1 8 6 2 5 3 9 2 8 P u n o P u n o 2 3 0 4 7 4 2 1 8 1 6 1 0 7 7 3 9 8 4 2 7 5 2 9 5 1 8 4 9 6 6 2 0 5 1 3 1 0 0 6 4 2 8 4 0 6 7 2 1 1 S a n M a rt ín S a n M a rt ín 1 2 8 3 4 1 2 0 0 1 3 6 3 0 2 5 9 4 4 1 8 3 0 1 0 1 3 2 8 0 9 6 1 7 4 0 2 8 5 0 2 8 4 9 8 T a c n a T a c n a 6 7 2 2 3 4 6 2 1 8 7 1 7 4 2 3 5 4 9 8 1 0 2 3 8 1 0 0 6 8 2 3 0 2 3 8 7 8 T u m b e s T u m b e s 3 9 9 1 2 8 7 4 0 1 0 7 8 0 1 2 9 8 1 3 8 7 1 3 3 6 1 0 7 2 2 7 0 1 3 4 3 3 U c a y a li U c a y a li 1 0 8 5 4 6 9 1 0 1 0 1 1 1 5 2 0 6 8 4 8 0 2 5 1 3 0 9 3 8 5 7 7 2 2 8 8 0 2 7 8 9 3 9 4 5 7 5 4 1 0 1 1 9 5 1 7 4 5 4 6 8 2 3 8 9 7 8 4 6 1 2 5 0 1 9 7 5 6 4 2 5 1 8 5 0 1 8 3 2 4 9 4 4 4 7 2 2 6 0 6 8 5 6 3 2 4 0 1 8 5 5 1 0 0 F u e n te : S is te m a n a c io n a l d e v ig il a n c ia e p id e m io ló g ic a D G E M IN S A T o ta l A p u rí m a c C a ja m a rc a L im a P iu ra D e fu n c io n e s T o ta l IR A S IR A S ( n o n e u m o n ía s ) D E P A R T A M E N T O T a b la N º 0 4 : E p is o d io s d e l a s i n fe c c io n e s r e s p ir a to ri a s a g u d a s p o r D IS A S / D IR E S A S , s e m a n a e p id e m io ló g ic a 3 3 , a ñ o s 2 0 1 1 -2 0 1 2 N e u m o n ía s H o s p it a li z a d o s D e fu n c io n e s T o ta l IR A S D IS A S / D IR E S A S 2 0 1 1 2 0 1 2 IR A S ( n o n e u m o n ía s ) N e u m o n ía s H o s p it a li z a d o s

(10)

Indicadores de la vigilancia de Parálisis

Flácida Aguda 2012

Indicadores de la vigilancia de Sarampión –

Rubéola y Parálisis Flácida

Sugerencia para citar: Indicadores de la vigilancia de Parálisis Flácida Aguda 2012. Bol Epidemiol (Lima). 2012; 21 (33): 544. Amazonas 2 1.48 1 1.16 95.62 100 667744 1 1 1 Áncash 7 2.03 0 0.00 100.00 0 0 Apurímac 2 2.46 3 5.83 99.55 67 7162 1399 3 3 3 Arequipa 7 1.89 1 0.50 100.00 0 1 1 1 Ayacucho 4 1.71 3 2.03 97.95 100 3 3 1 Cajamarca 1 0.45 1 0.72 100.00 1 0 0 Callao 3 1.69 5 3.32 100.00 100 72073 3 2 5 4 Chanka 0 0.00 0 0.00 100.00 0 0 Chota 1 0.98 1 1.57 99.21 100 1 1 1 Cusco 9 2.29 8 3.23 100.00 75 5 3 5 5 3 Cutervo 1 1.91 1 3.07 100.00 100 18009 1 1 1 Huancavelica 3 1.56 0 0.00 100.00 0 0 Huánuco 4 1.42 0 0.00 100.00 451222 19200 0 0 Ica 4 1.86 0 0.00 100.00 0 0 Jaén 4 3.25 1 1.29 100.00 100 3+.6. 1 1 Junín 13 2.77 7 2.57 100.00 71 5 2 6 5 1 La Libertad 3 0.57 8 2.41 92.86 88 2932 2852 5 3 6 6 2 Lambayeque 2 0.57 1 0.45 74.87 100 498473 25760 1 1 1 Lima Ciudad 17 1.85 2 0.39 100.00 100 10057 1 1 2 2 Lima Este 14 2.03 5 3.44 100.00 80 293383 699 5 5 5 Lima 2 1.14 2 1.20 100.00 100 16202 2 2 2 Lima Sur 8 1.44 4 0.59 100.00 75 53844 150 3 1 4 3 1 Loreto 4 1.39 4 1.76 95.30 100 715 150 3 1 4 4 Luciano Castillo 1 0.40 1 0.64 95.77 100 198949 1 1 Madre de Dios 3 7.83 0 0.00 100.00 48758 0 0 Moquegua 0 0.00 0 0.00 100.00 33298 0 0 P asco 1 0.99 0 0.00 99.62 0 0 P iura 5 1.56 4 1.97 93.44 100 40810 343 3 1 4 2 P uno 4 0.88 2 0.70 100.00 100 2 2 2 San Martín 2 0.80 5 3.15 85.28 60 3 2 2 2 2 T acna 1 1.15 0 0.00 98.73 0 0 T umbes 0 0.00 0 0.00 97.67 0 0 Ucayali 0 0.00 0 0.00 0.00 0 0 Total 132 1.50 70 1.26 95 84 2403574 60610 53 0 17 0 60 51 9

1 y 2: El mínimo esperado para el Indicador es 80% .

Fuente: Sistema Nacional de Vigilancia Epidemiológica-DGE/MINSA

N ° d e c a s o s c o n m u e s tr a a d e c u a d a (1 4 d ía s ) N º C a s o s s in m u e s tr a N e g a ti v o O tr o s e n te ro v ir u s P e n d ie n te P o li o v ir u s v a c u n a l P o li o v ir u s d e ri v a d o N ° c a s o s c o n m u e s tr a N º d e c a s a s v is it a d a s B .A .C . DISAS/DIRESAS Año 2011 Indicadores 2012

Indicadores vi gi l ancia ep idemiol ógica(1) Cl asificación Indicadores

l aboratorio (2) C a s o s n o ti fi c a d o s T a s a C a s o s T a s a x 1 0 0 0 0 0 < 1 5 a ñ o s % d e o p o rt u n id a d n o ti fi c a c ió n s e m a n a l (i n c lu y e n o ti fi c a c ió n n e g a ti v a ) % I n v e s ti g a c ió n ≤ 4 8 h rs . N º D x r e v is a d o s a c u m u la d o s B .A .I . M e n s u a l

(11)

Indicadores de la vigilancia conjunta de

Sarampión – Rubéola 2012

Sugerencia para citar: Indicadores de la vigilancia conjunta de Sarampión – Rubéola 2012. Bol Epidemiol (Lima). 2012; 21 (33): 545. T o ta l d e u n id a d e s n o ti fi c a n te s % % d e c a s o s c o n in v e s ti g a c ió n a d e c u a d a ( fi c h a c o m p le ta ) % V is it a d o m ic il ia ri a e n 4 8 h o ra s N º D x r e v is a d o s B .A .I S -R (a c u m u la d o a c tu a l) N º D x r e v is a d o s B .A .C S R C (a c u m u la d o a c tu a l) Amazonas 1.13 3 3 415 95.62 100 100 1252431 67 67 Áncash 5.02 36 2 34 400 100.00 33 50 83 69 Apurímac 0.65 1 1 222 99.55 0 0 13211 2269 Arequipa 9.36 74 74 274 100.00 95 99 97 25 Ayacucho 1.18 5 1 4 335 97.95 100 100 80 60 Cajamarca 0.22 1 1 223 100.00 100 100 100 100 Callao 2.11 13 1 12 71 100.00 77 100 262776 92 77 Chanka 0.00 0 107 100.00 Chota 0.50 1 1 250 99.21 100 100 100 100 Cusco 0.98 8 2 6 318 100.00 63 100 63 50 Cutervo 3.29 3 3 98 100.00 100 100 123521 100 67 Huancavelica 5.54 17 1 16 395 100.00 59 100 90 60 Huánuco 1.69 9 1 8 277 100.00 100 100 492690 19203 100 44 Ica 0.62 3 3 132 100.00 33 100 33 33 Jaén 2.29 5 5 150 100.00 100 100 42486 100 0 Junín 5.84 49 2 47 418 100.00 92 100 39 69 La Libertad 0.35 4 4 247 92.86 75 75 2930 2672 100 75 Lambayeque 1.03 8 1 7 143 74.87 63 50 100 25 Lima Ciudad 2.75 68 1 67 138 100.00 100 100 90 76 Lima Este 1.42 22 2 20 114 100.00 77 95 1466915 490 90 62 Lima 1.03 6 6 312 100.00 50 100 59687 100 50 Lima Sur 1.54 21 21 113 100.00 81 95 44582 715 95 75 Loreto 1.41 9 2 7 345 95.30 44 44 715 715 56 67 Luciano Castillo 2.57 13 13 181 95.77 92 92 289354 77 92 Madre de Dios 0.00 0 90 100.00 133016 Moquegua 1.80 2 2 69 100.00 100 100 51784 50 100 P asco 0.53 1 1 263 99.62 100 100 100 100 P iura 2.36 15 2 13 171 93.44 80 93 2004102 716 67 80 P uno 0.11 1 1 185 100.00 0 100 0 100 San Martín 0.00 0 197 85.28 T acna 5.75 12 1 11 78 98.73 75 100 18261 18261 75 50 T umbes 1.38 2 2 42 97.67 0 100 100 100 Ucayali 0.00 0 0 0.00 Total 2.15 412 20 392 0 6773 94.77 81 92 6258461 45041 81 60

1 y 2: El mínimo esperado para el indicador es 80%.

Fuente: Sistema Nacional de Vigilancia Epidemiológica-DGE/MINSA

C o n fi r m a d o s % de l ugares que noti fi can semanal mente

% de casos con i nvesti gaci ón adecuada (fi cha

compl eta) Búsqueda Acti va % d e m u e s tr a s d e s a n g re q u e ll e g a n a l IN S < ó = 5 d ía s % d e r e s u lt a d o s d e l IN S re p o rt a d o s < ó = 4 d ía s DISAS/DIRESAS

Casos Indi cadores de vi gi l anci a epi demi ol ógi ca (1) Indicadores

l aboratori o(2) T a s a a ju s ta d a d e n o ti fi c a c ió n x 1 0 0 ,0 0 0 h b s T o ta l c a s o s n o ti fi c a d o s d e l a v ig il a n c ia in te g ra d a S o s p e c h o s o D e s c a r t a d o s

(12)

Caso sospechoso de peste en el distrito

de Cumba, provincia de Utcubamba

departamento de Amazonas, 2012.

En la SE. 34 - 2012 (21/08/2012), la Red de Salud Utcubamba notificó 01 caso sospechoso de peste en la localidad de Los Carbajales, distrito de Cumba, Provincia de Utcubamba.

I.- Situación actual

El caso corresponde a un paciente de sexo masculino de 16 años, escolar, procedente del caserío Los Carbajales, que presenta cuadro clínico

desde el 13/08/2012, de inicio brusco

caracterizado por inflamación inguinal más dolor que dificulta la deambulación, seguida de fiebre. El día 14/08/2012 se adicionan malestar general e hiporexia. Es atendido en el P.S. Jorobamba por fiebre de 40 °C e hinchazón en la región inguinal, recibiendo metamizol y dexametasona por vía endovenos (EV) indicándosele la referencia al Hospital de Bagua Grande. Familiares deciden no realizar la transferencia, regresándolo a su vivienda en la localidad de los Carbajales.

El día 15/08/2012 a partir del medio día, el paciente presenta dolor intenso en la región inguinal con inflamación, cefalea, dolor abdominal,

delirio y postración. La madre del paciente evidenció coloración negruzca en zona femoral de la pierna derecha, que se extendió a una región más amplia.

La Madre lleva al paciente al Centro de Salud Cumba para pedir su traslado, llegando el paciente como cadáver a las 14:30 horas. El menor fue enterrado sin tomar muestras para laboratorio. Además se ha reportado una paciente de 16 años, asistente al velorio del paciente fallecido, que no cumple con los criterios de definición de caso, pero presenta síndrome febril inespecífico y que se encuentra en investigación en el Hospital Gustavo Lanatta Luján de Bagua.

Producto de las actividades realizadas por el personal de epidemiología de la Red Utcubamba, no se ha determinado la presencia de condiciones propicias para el desarrollo y transmisión de peste en la localidad investigada. Aun así, se han detectado 02 casos con inflamación incipiente en región inguinal los cuales se encuentran en investigación y seguimiento clínico-epidemiológico. II.- Actividades realizadas

• Notificación de caso, elaboración de ficha de

investigación.

• Búsqueda activa de casos.

• Tratamiento de contactos del paciente fallecido.

• Búsqueda activa de epizootias.

• Coordinación con DIRESA Cajamarca para

facilitar el abastecimiento de carbamato para la

desinsectación de la localidad de Los

Carbajales.

III.- Análisis de la situación

El cuadro clínico observado corresponde al de un caso sospechoso de peste, y considerando su cercanía a las zonas con antecedentes de transmisión de peste de la región Cajamarca, este podría corresponder a un caso de peste bubónica. Lamentablemente no se cuenta con muestras de laboratorio en el primer caso.

Los servicios de salud se encuentran alertas en la jurisdicción por la posibilidad de ingreso de la enfermedad en la región y se encuentran desarrollando acciones para un eventual control de la enfermedad.

IV.- Plan de trabajo

Brotes y otras emergencias

sanitarias

Sugerencia para citar: Caso sospechoso de peste en el distrito de Cumba, provincia de Utcubamba departamento de Amazonas, 2012. Bol Epidemiol (Lima). 2012; 21 (33): Pág. 546.

(13)

• La coordinación continúa con la DIRESA Amazonas, para brindar la asistencia técnica correspondiente.

• Fortalecimiento de las acciones de búsqueda

activa de casos y epizootias.

• Implementación de estrategias de comunicación

y promoción de la salud dirigida a la población a fin de evitar la presencia de roedores y pulgas en las viviendas.

• Fortalecer la capacidad de respuesta, de los

servicios de salud de la Red Utcubamba, que incluya capacitación a personal de salud y abastecimiento de insumos, para el adecuado manejo de casos de peste.

• Coordinación con las direcciones involucradas

en el problema Estrategia Nacional de Control de Zoonosis (ENCZ) de la Dirección General de Salud de las Personas (DGSP), Instituto Nacional de Salud (INS) y Dirección General de Salud Ambiental (DIGESA).

• La Dirección General de Epidemiología (DGE)

en coordinación con la DIRESA Amazonas y la Red de Salud Bagua, realiza el seguimiento del caso.

Fuente: Dirección de Epidemiología DIRESA Amazonas. Red de Salud Bagua

Dirección Sectorial de Alerta Respuesta a Brotes y/o Desastres Sanitarios Dirección General de Epidemiología