Identificar las situaciones apropiadas para responder a un aparente aumento de casos de una enfermedad en un entorno endémico es un desafío. El uso de umbrales específicos de la intensidad de la transmisión, basados en datos históricos, tiene como objetivo facilitar la identificación de brotes de malaria y distinguir los aumentos reales de los aumentos estacionales en áreas endémicas. Utilizando ejemplos reales de Uganda, se identificaron diferencias importantes entre los enfoques de cálculo de umbrales en términos del número de semanas por encima del umbral detectado, así como el número de brotes que requerirían una respuesta epidémica. Específicamente, dos enfoques que se supone que son aceptables para la detección de brotes en áreas de transmisión media a alta (media + 2SD y percentil 75) produjeron grandes diferencias en el número de semanas de brote detectadas en todos los niveles de transmisión. El método del percentil 75 arrojó semanas de brote más similares a las identificadas por el método muy sensible C-SUM en todos los niveles de transmisión. Además, los verdaderos niveles de transmisión en los distritos a menudo no reflejaban la región a la que estaban asignados.
Se han recomendado tanto el método del percentil 75 como el de media + 2SD para la detección de brotes de malaria en áreas de transmisión media a alta, lo que sugiere su comparabilidad y posible intercambiabilidad. Sin embargo, se identificaron diferencias significativas en el número de semanas que excedieron el umbral del brote entre estos dos métodos, y el método de media + 2SD identificó significativamente menos semanas de brote. Un estudio de Kenia en tres regiones diferentes encontró de manera similar que el método del percentil 75 identificaba aproximadamente 3 veces más meses como “epidémicos” que el método de media + 2SD. [12]. Se necesitan orientaciones claras sobre la aplicación de estos métodos en zonas de transmisión específicas para mejorar la vigilancia y detección de los brotes de malaria.
Si bien solo se recomienda el método C-SUM para áreas de transmisión baja o muy baja, no se observó ninguna diferencia significativa en el número de semanas por encima del umbral detectado por el percentil 75 y los métodos C-SUM en estos distritos. Las directrices existentes desaconsejan el uso del método del percentil 75 en áreas de transmisión baja y muy baja debido a la posibilidad de que se pierdan brotes. [4, 13, 14]. En esta evaluación no se pasaron por alto los brotes. Sin embargo, en áreas de transmisión media y alta, el método C-SUM detectó significativamente más semanas de brote que el método del percentil 75. Esto respalda no utilizar el método C-SUM en áreas de transmisión media y alta para evitar falsas alarmas, ya que no tiene en cuenta los picos estacionales. [4]. Los estudios realizados en Sudán y Etiopía para la detección temprana de epidemias de malaria han sugerido el uso de los métodos del percentil 75 y C-SUM como advertencias previas a un brote de malaria en áreas con transmisión de malaria media a alta. [15, 16].
La sensibilidad comparable del método del percentil 75 y el método C-SUM en áreas de transmisión muy baja y baja y las diferencias significativas observadas en áreas de transmisión media a alta sugieren que el método del percentil 75 podría ser aplicable en todos los niveles de transmisión. Dado que uno de los objetivos de la vigilancia es la detección oportuna de brotes, la sensibilidad del método del percentil 75 permitiría la detección oportuna de epidemias de malaria, especialmente en áreas de transmisión media y alta de malaria. Sin embargo, el uso de este enfoque produjo más brotes de los que era factible responder en Uganda durante 2022. Por lo tanto, puede ser útil considerar si se podría aplicar un enfoque alternativo y menos sensible, como el método de media + DE, para casos epidémicos. priorización de la respuesta cuando el percentil 75 arroja más distritos con brotes de los que pueden abordarse adecuadamente con los recursos existentes.
Al ajustar el percentil 75 al percentil 85, no se observó ninguna diferencia estadísticamente significativa en el número de semanas de brote para las áreas de transmisión baja y media. Otros estudios han propuesto ajustar el percentil 75 al percentil 90 en lugar del 85 para adaptarse mejor a los picos estacionales de malaria y mejorar la detección de brotes. [4, 17,18,19]. Sin embargo, las pequeñas diferencias en las semanas de brote detectadas entre el percentil 75 y el percentil 85 podrían no ser suficientes para recomendar este ajuste para adaptarse mejor a los picos estacionales. Puede resultar útil considerar otros enfoques modificados, como modificar el percentil 75 al percentil 90 para adaptarse mejor a los picos estacionales en algunas situaciones.
Al ajustar el método C-SUM al método C-SUM + 2SD, hubo una disminución significativa en el número de semanas de brote detectadas, pero no hubo diferencias con respecto al número de semanas de brote detectadas por el método medio + 2SD. Esta similitud se puede atribuir a que ambos métodos utilizan promedios, y la principal diferencia radica en sus respectivas metodologías (el método de media + 2SD toma el número medio de casos para esa semana durante los últimos cinco años y agrega 2SD para establecer el umbral. La C -El método SUM + 2SD toma el promedio móvil de casos de la semana epi actual, la semana anterior y la semana siguiente durante los últimos 5 años y agrega 2SD para establecer un umbral). Se observaron hallazgos similares en Madagascar en un estudio que analiza las tendencias y pronostica las epidemias de malaria utilizando una red de vigilancia centinela que indicó una mayor especificidad cuando se agrega el 2SD al C-SUM. [17]. Una consideración de C-SUM + 2SD para la detección de epidemias en distritos de transmisión de malaria media a alta podría proporcionar un método alternativo para la detección de epidemias de malaria al método de media + 2SD.
En Uganda, los niveles de transmisión, en los que deben basarse los enfoques de umbral, se evalúan utilizando datos regionales (más grandes; n = 15 en Uganda) en lugar de datos de distrito (más pequeños; n = 146 en Uganda). Se identificó granularidad en los niveles reales de transmisión de malaria, diferentes de los niveles de transmisión regional para los distritos evaluados. El estudio reveló diferencias notables en la transmisión de malaria de los distritos evaluados y sus niveles regionales de transmisión de malaria asignados a nivel nacional. Se encontró que los distritos en regiones de alta transmisión tenían niveles de transmisión medios o bajos, mientras que algunos distritos en regiones de transmisión baja o muy baja tenían niveles de transmisión medios. Estos hallazgos resaltan la necesidad de estratificar la carga de malaria a nivel de distrito en lugar de a nivel regional. La estratificación a nivel de distrito podría ser útil en los casos en que se requiere priorizar la respuesta epidémica, ya que solo se aplica a áreas de transmisión media y alta. Esto también podría respaldar la asignación adecuada de recursos para mejorar la vigilancia y la respuesta a la epidemia de malaria a nivel de distrito.
Limitaciones
Las limitaciones del estudio incluyen la ausencia de un enfoque estándar de oro definitivo para identificar brotes; sin embargo, esto es inherente a un entorno altamente endémico para cualquier enfermedad. Además, los métodos se evaluaron sólo en 16 de 146 distritos de Uganda debido a que la mayoría de los distritos no informaban lo suficiente. Sin embargo, los distritos seleccionados se distribuyeron por todo el país y en todos los niveles de transmisión, lo que puede mejorar la generalización de los hallazgos del estudio.
2024-01-13 13:45:04
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