Detección prospectiva espacio-temporal de conglomerados de COVID-19 en Cuba

Damarys de las Nieves Montano Valle, Yandy Abreu Jorge, Angel Miguel Germán Almeida, Luisa Basilia Iñiguez Rojas, Maria Irian Percedo Abreu, Susana Marta Borroto Gutiérrez, Pastor Alfonso Zamora

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Resumen

Introducción: Durante enfermedades infecciosas emergentes en curso como la COVID-19, la vigilancia espacio-temporal es fundamental para identificar áreas prioritarias para intervenciones específicas, diferenciar intensidad diagnóstica y asignación de recursos.

Objetivo: Modelar la evolución del riesgo relativo de presentación de casos de COVID-19 e identificar conglomerados en municipios donde la enfermedad se mantuvo en el periodo posterior al descenso de la curva epidémica en Cuba.

Métodos: El periodo mencionado comprendió entre el 26/05/2020 hasta el 4/09/2020. Se realizaron corridas cíclicas del modelo prospectivo espacio-temporal de Poisson, con incrementos progresivos de 14 días, mediante la aplicación SaTScan™ 9.6.

Resultados: Se identificaron 15 conglomerados significativos (p ≤ 0,0001) cuya extensión involucró desde uno hasta trece municipios, con distribución en seis provincias (Pinar del Río, Artemisa, La Habana, Mayabeque, Matanzas, Villa Clara y Ciego de Ávila). En los conglomerados todos los municipios mostraron riesgo relativo alto, entre ellos, La Palma en la provincia de Pinar del Río y Ciego de Ávila en la provincia del mismo nombre, con los valores más altos, 119,95 y 121,04, respectivamente.

Conclusión: El modelo empleado pudo identificar los conglomerados en territorios con significativa probabilidad de ocurrencia de COVID-19, así como periodos de evolución del riesgo relativo. Además, reconoce los municipios que merecen prioridad para intensificar en ellos intervenciones de contención y control sanitario y evitar la reemergencia de la enfermedad con mayor dispersión espacial.

Palabras clave

COVID-19; agrupamiento espacio-temporal; riesgo relativo; vigilancia.

Referencias

Zhu N, Zhang D, Wang W, Li X, Yang B, Song J, et al. A novel coronavirus from patients with pneumonia in China. 2019. New England Journal of Medicine. 2020 Jan 24.

Ghebreyesus T.A. WHO Director-General’s opening remarks at the media briefing on COVID-19-11 March 2020. World Heal Organ Speeches. 2020. Available: https://www.who.int/dg/speeches/detail/who-director-general-s-opening-remarks-at-the-media-briefing-on-covid-19---11-march-2020. Accessed 28 november 2020.

World Health Organization (WHO). Coronavirus Disease (COVID-19) Dashboard. 2021. Data last updated: 2021/1/21, Disponible en https://www.who.int/publications/m/item/weekly-epidemiological-update---19-january-2021

Qiu J. Covert coronavirus infections could be seeding new outbreaks. Nature. 2020. Available: https://www.nature.com/articles/d41586-020-00822-x. Accessed 27 august 2020.

Li R, Pei S, Chen B, Song Y, Zhang T, Yang W, Shaman J. Substantial undocumented infection facilitates the rapid dissemination of novel coronavirus (SARS-CoV-2). Science. 2020. 368(6490), 489-493.

Bonaccorsi G, Pierri F, Cinelli M, Flori A, Galeazzi A, Porcelli F, Pammolli F. Economic and social consequences of human mobility restrictions under COVID-19. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2020. 117(27), 15530-15535.

Borroto S. Vigilancia epidemiológica frente a la COVID-19 en Cuba. Boletín de la OPS/OMS en Cuba. 2020. Vol. 24 No.2 MAYO-JUNIO 2020, pag 10-14. Disponible en: https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=2ahUKEwiZ9fS8oebrAhWspFkKHaCLDPcQFjAAegQIBhAB&url=https%3A%2F%2Firis.paho.org%2Fbitstream%2Fhandle%2F10665.2%2F52514%2Fv24n2.pdf.pdf%3Fsequence%3D1%26isAllowed%3Dy&usg=AOvVaw2Vqulyi4k7G8tnoYYO1H5e

Consejo de Ministros. Nota informativa sobre el inicio de la primera etapa y fase 1 de la recuperación pos-COVID-19. 16 de junio de 2020. Disponible en: https://www.presidencia.gob.cu/es/noticias/nota-informativa-sobre-el-inicio-de-la-primera-etapa-y-fase-1-de-la-recuperacion-pos-covid-19/

COVID19 CUBADATA. Datos en tiempo real de la evolución de la epidemia de COVID-19 en Cuba. 2020. Disponible en http://covid19cubadata.github.io/#cuba

Desjardins MR, Hohl A, Delmelle EM. Rapid surveillance of COVID-19 in the United States using a prospective space-time scan statistic: Detecting and evaluating emerging cluster. Applied Geography. 2020. 118, May 2020, 102202. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2020.102202.

Kulldorff M. Prospective time periodic geographical disease surveillance using a scan statistic. Journal of the Royal Statistical Society: Series A. 2020. 164(1), 61–72. https://doi.org/10.1111/1467-985X.00186

Mulatti P, Mazzucato M, Montarsi F, Ciocchetta S, Capelli G, Bonfan Marangon S. Retrospective space–time analysis methods to support west nile virus surveillance activities. Epidemiol. Infect. 2015. 143 (1), 202–213.

Whiteman A, Desjardins M, Eskildsen G, Loaiza J. Detecting space-time clusters of dengue fever in panama after adjusting for vector surveillance data. PLoS Negl Trop Dis. 2018. 13 (9), e0 0 07266. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6776363/

Alkhamis, Moh A, Youha, Sarah Al, Khajah, Mohammad M, et al. Spatiotemporal dynamics of the COVID-19 pandemic in the State of Kuwait. International Journal of Infectious Diseases. 2020. 98,153–160

Andrade LA, Gomes DS, de Oliveira MA, Feitosa de Souza MS, Pizzi DC, Nunes CJ, et al. Surveillance of COVID-19 in Sergipe. Journal of the Brazilian Society of Tropical Medicine. 2020. 53, e20200287. doi: 10.1590/0037-8682-0287-2020

Amin R, Hall T, Church J, Schlierf D, Kulldorff M. Geographical surveil- lance of covid-19: diagnosed cases and death in the United States. medRxiv. 2020.

Durán N y Botello E. Detección de conglomerados «activos» emergentes de altas tasas de incidencia, para la vigilancia rápida de la COVID-19. Medicent ElectrónE‐ISSN: 1029 3043 | RNPS 1820. jul.-sep. 2020. 24(3)

Jones RC, Liberatore M, Fernandez JR, Gerber SI. Use of a Prospective Space-Time Scan Statistic to Prioritize Shigellosis Case Investigations in an Urban Jurisdiction. Public Health Reports. March–April 2006. 121

Hohl A, Delmelle E, Desjardins M, Lan Y. Spatial and Spatio-temporal Epidemiology 34. 2020. 100354. https://doi.org/10.1016/j.sste.2020.100354

Greene SK, Peterson ER, Kapell D, Fine AD, Kulldorff M. Daily re-portable disease spatiotemporal cluster detection, New York City, USA 2014–2015. Emerging Infect. Dis. 2016. 22 (10), 1808.

Kulldorff M, Athas WF, Feurer EJ, Miller BA and Key CR. Evaluating cluster alarms: A space-time scan statistic and brain cancer in Los alamos, New Mexico. American journal of public health. 1998. 88(9), 1377–1380.

Kulldorff, M. SaTScanTM user guide for version 9.6. 2018. https://www.satscan.org/.

Lauer SA, Grantz KH, Bi Q, Jones FK, Zheng Q, Meredith HR, Lessler J. The incubation period of coronavirus disease 2019 (COVID-19) from publicly reported confirmed cases: estimation and application. Annals of internal medicine. 2020. 172(9), 577-582.

Hohl A, Delmelle E, Desjardins M. Rapid detection of covid-19 clusters in the United States using a prospective space-time scan statistic: an update. SIGSPATIAL Special. 2020. 12 (1), 2733. doi: 10.1145/3404111.3404116.

Kraemer MU, Yang CH, Gutierrez B, Wu CH, Klein B, Pigott DM, Brownstein JS. The effect of human mobility and control measures on the COVID-19 epidemic in China. Science. 2020. 368(6490), 493-497.

Kwok KO, Lai F, Wei WI, Wong SYS, Tang JW. Herd immunity estimating the level required to halt the COVID-19 epidemics in affected countries. Journal of Infection. 2020. 80(6), e32-e33.

Fontanet A y Cauchemez S. COVID-19 herd immunity: where are we? Nature Reviews Immunology. 2020. 1-2.

Rothe C, Schunk M, Sothmann P, Bretzel G, Froeschl G, Wallrauch C. Transmission of 2019-nCoV infection from an asymptomatic contact in Germany. N Engl J Med. 2020. 382:970–1. doi: 10.1056/NEJMc2001468 58.

Phan LT, Nguyen TV, Luong QC, Nguyen TV, Nguyen HT, Le HQ. Importation and human-to-human transmission of a novel coronavirus in Vietnam. N Engl J Med. 2020. 382:872–4. doi: 10.1056/NEJMc2001272

Swelum AA, Shafi ME, Albaqami NM, El-Saadony MT, Elsify A, Abdo M, et al. COVID-19 in Human, Animal, and Environment: A Review. Front. Vet. Sci. 2020. 7:578. doi: 10.3389/fvets.2020.00578

Ballesteros P, Salazar E, Sánchez D, Bolaños C. Aglomeración espacial y espaciotemporal de la pandemia por COVID-19 en Ecuador. Rev. Fac. Med. 2021. 2020. 69(1). doi: http://dx.doi.org/10.15446/revfacmed.v69n1.86476.

Ferreira RV, Martines MR, Toppa RH, Assunção LM, Desjardins MR, Delmelle EM. Applying a Prospective Space-Time Scan Statistic to Examine the Evolution of COVID-19 Clusters in the State of São Paulo, Brazil. 2020. .https://doi.org/10.1101/2020.06.04.20122770

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