dinÁmica espacio-temporal del dengue en...

DINÁMICA ESPACIO-TEMPORAL DEL DENGUE EN LA CIUDAD DE MEDELLÍN, COLOMBIA. 2008-2013

Investigador principal DAVID ALEJANDRO CALLE ECHEVERRI

Coinvestigadores

MABEL CARABALI, ENRIQUE HENAO, GABRIEL PARRA HENAO, WILLIAM SANABRIA GONZÁLEZ, BERTA NELLY RESTREPO

UNIVERSIDAD CES FACULTAD DE MEDICINA

POSGRADOS EN SALUD PÚBLICA

Grupo de investigación INSTITUTO COLOMBIANO DE MEDICINA TROPICAL

Línea

ARBOVIRUS

MEDELLÍN 2016

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DINÁMICA ESPACIO-TEMPORAL DEL DENGUE EN LA CIUDAD DE MEDELLÍN, COLOMBIA. 2008-2013

Investigador principal DAVID ALEJANDRO CALLE ECHEVERRI

Coinvestigadores

MABEL CARABALI, ENRIQUE HENAO, GABRIEL PARRA HENAO, WILLIAM SANABRIA GONZÁLEZ, BERTA NELLY RESTREPO

UNIVERSIDAD CES FACULTAD DE MEDICINA

POSGRADOS EN SALUD PÚBLICA

Proyecto de investigación para optar al título de MAGÍSTER EN MEDICINA TROPICAL

Asesora BERTA NELLY RESTREPO

Md. Msc. Epidemiología

MEDELLÍN 2016

3

NOTA DE ACEPTACIÓN

Director

Jurado

Jurado

Ciudad y Fecha

4

“La ciencia está hecha de datos, como una casa de piedras. Pero un montón de

datos no es ciencia más de lo que un montón de piedras es una casa”.

Henri Poincaré.

5

AGRADECIMIENTOS

A mi familia que ha tenido que padecer mis ausencias y mal carácter, ahora

espero que puedan ser partícipes de la alegría y la satisfacción que me embargan

tras cumplir esta meta.

A la doctora Berta Nelly Restrepo que con paciencia y dedicación me ha enseñado

el rigor del deber científico y ha sabido conducirme de su mano por la senda de la

academia. Ha sido un honor ser parte de su equipo de trabajo. Sigo siendo su

aprendiz.

A la doctora Mabel Carabalí quien amablemente puso a nuestra disposición sus

conocimientos y experiencia.

A la Secretaría de Salud de Municipio de Medellín cuyo trabajo minucioso y

continuo sirvió de insumo para este proyecto.

A todo el equipo del ICMT, a los evaluadores y a todas las personas que directa o

indirectamente se hicieron partícipes de este trabajo y aunaron esfuerzos para

hacerlo posible.

A vos que desde el borde de la cama cuidabas pacientemente mis desvelos.

Mil gracias.

6

ÍNDICE DE CONTENIDO

1. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA…………………………………………….13 1.1 Planteamiento del Problema………………………...………………...13 1.2 Justificación de la Propuesta…………………………………………..14 1.3 Pregunta de Investigación…………………………………...………...14 2. MARCO TEÓRICO…………………………………………………………........15

2.1 Características generales………………………………………………15 2.2 Transmisión……………………………………………………………...15 2.3 Fisiopatogénesis……………………………………………………...…15 2.4 Presentación clínica………………………………………………….....16 2.5 Factores predisponentes para dengue grave……………………......16 2.6 Diagnóstico……………………………………………………………....17 2.7 Epidemiología……………………………………………………….......17 2.8 Control vectorial…………………………………………………...........18 2.9 Estado del arte.……………………………………………………….…19

3. OBJETIVOS………………….........................................................................20 3.1 General……………………………………………………………….......20 3.2 Específicos…………………………………………………………….…20 4. METODOLOGÍA……………………………………………………………….….21 4.1 Enfoque metodológico………………………………………………..…21 4.2 Tipo de estudio……………………………………………………......…21 4.3 Área de estudio………………………………………………………..…21 4.4 Unidades de estudio……………………………....………………….…22 4.5 Descripción de las Variables………………………………………...…22 4.6 Técnicas de Recolección de Información………………………..……23 4.7 Técnicas de Procesamiento y Análisis de los datos…………………23 5. CONTROL DE ERRORES Y SESGOS………………………………………...25 6. CONSIDERACIONES ÉTICAS……………………………………………….…26 7. RESULTADOS………………………………………………………………….…27

7.1 Componente epidemiológico.…………………………………………..27 7.2 Componente entomológico.………………………………………….…43

8. DISCUSIÓN…………………………………………………….....................…..52 9. CONCLUSIONES………………………………………………………..............58 10. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS…………....………………....……….....59 11. ANEXOS………………………………………………………...……...….........66

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LISTADO DE FIGURAS

Figura 1. Mapa del Municipio de Medellín

Figura 2. Diagrama de variables

LISTADO DE GRÁFICAS

Gráfica 1. Incidencia de dengue por grupo de edad, Medellín 2008-2013.

Gráfica 2. Incidencia de dengue por grupo de edad, Medellín 2008-2013 sin 2010.

Gráfica 3. Incidencia de dengue por grupo de edad, años no epidémicos, Medellín.

Gráfica 4. Proporción de hospitalizados por grupo de edad, Medellín 2008-2013 sin

2010.

Gráfica 5. Proporción de casos de acuerdo a definición operativa.

Gráfica 6. Incidencia de dengue por comuna, Medellín, 2008-2013.

Gráfica 7. Incidencia de dengue por comuna, años no epidémicos.

Gráfica 8. Casos de dengue por semana epidemiológica consecutiva 2008-2013.

Gráfica 9. Casos de dengue por semana epidemiológica consecutiva y comuna,

Medellín, 2008-2013.

Gráfica 10. Casos de dengue por semana epidemiológica y año.

Gráfica 11. Índice de depósito por comuna, Medellín 2008-2013.

Gráfica 12. Índice de depósito por año.

Gráfica 13. Índice de vivienda por comuna, Medellín 2008-2013.

Gráfica 14. Índice de vivienda por año.

Gráfica 15. Índice de Breteau por comuna, Medellín 2008-2013.

Gráfica 16. Índice de Breteau por año.

Gráfica 17. Criaderos positivos y negativos encontrados en las visitas domiciliarias

para levantamiento de índices. Medellín, 2008-2013.

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LISTADO DE TABLAS

Tabla 1. Clasificación de riesgo de transmisión de dengue.

Tabla 2. Clasificación de riesgo entomológico de acuerdo a los índices de

infestación.

Tabla 3. Número de casos y tasa de incidencia de dengue por sexo y por año.

Medellín. Antioquia, Colombia, 2008-2013.

Tabla 4. Promedio de edad de los casos de dengue entre 2008 y 2013.

Tabla 5. Número de casos y tasa de incidencia de dengue por año y grupo de edad.


Tabla 6. Distribución de los casos de dengue según el grupo étnico. Medellín, 2008-

2013.

Tabla 7. Proporción de casos con desplazamiento. Medellín, 2008-2013.

Tabla 8. Proporción de casos de dengue hospitalizados según sexo, año y total.

Medellín, 2008 a 2013.

Tabla 9. Proporción de casos de dengue hospitalizados según edad y año. Medellín,

2008 a 2013.

Tabla 10. Frecuencia de casos de dengue según nivel de atención y año.

Tabla 11. Tipo de clasificación de acuerdo a la definición operativa del caso.

Medellín, 2008-2013. Medellín, 2008-2013.

Tabla 12. Personas con dengue según afiliación a la seguridad social. Medellín,

Antioquia, 2008-2013.

Tabla 13. Signos y síntomas de los pacientes con dengue. Medellín. 2008-2013.

Tabla 14. Número de casos y tasa de incidencia de dengue, por comunas y total.

Medellín, Colombia 2008-2013.

Tabla 15. Número de barrios por nivel de riesgo de transmisión.

Tabla 16. Número de comunas por nivel de riesgo de transmisión según tasa de

incidencia.

Tabla 17. Número de barrios con “Puntos Calientes” en la ciudad de Medellín, 2008-

2013.

Tabla 18. Índices entomológicos por comuna y año. Medellín, 2008-2013.

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LISTADO DE ANEXOS

Anexo 1. Tabla de Operacionalización de variables.

Anexo 2. Mapa de densidad de casos de dengue, Medellín. 2008.






Anexo 8. Análisis de “Puntos calientes” para casos de dengue, Medellín. 2008.






Anexo 14. Mapa de densidad de domicilios con presencia del vector, Medellín.

2008.


2009.


2010.


2011.


2012.


2013.

Anexo 20. “Puntos calientes” para domicilios con presencia del vector, Medellín.

2008.


2009.


2010.


2011.


2012.


2013.

Anexo 26. Población por comunas y total. 2008-2013. Medellín, Antioquia,

Colombia.

10

Anexo 27. Número de casos e incidencia de dengue en barrios, Medellín, 2008 a

2013.

GLOSARIO

Antropofílico: Biol. Organismo especialmente adaptado para parasitar o infectar al

hombre o con predilección por los seres humanos.

Arbovirus: Virus transmitido por artrópodos (arthropod-borne-virus).

Breteau: Índice de. Número de insectos en desarrollo que se encuentran en

criaderos en 100 viviendas.

Geocodificación: Proceso de ubicación geográfica de un punto (dirección) en un

mapa.

Heterólogo: Diferente del individuo de referencia.

Hiper-endemicidad: Incremento inusitado de casos por encima del número de

esperado y del límite máximo previsto.

Kernel: Densidad de. Método no paramétrico en el que los datos se analizan por la

interpolación de las superficies generadas para cada entidad, su interpretación es

subjetiva y da una idea de la distribución de un evento de interés en un área

geográfica concreta.

Multicéntrico: Que se realiza en diferentes lugares.

Puntos calientes: Herramienta de Sistemas de Información Geográfica (SIG) que

permite establecer diferencias significativas entre las entidades generadas de un

evento en particular en un área geográfica definida; su valor depende de la

puntuación Z y el valor de la probabilidad (p).

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RESUMEN

Medellín es una ciudad con transmisión endémica de dengue, con un promedio anual de 3.500 casos, sin embargo las zonas de riesgo no están bien caracterizadas, por tal motivo se realizó el presente estudio con el objetivo de analizar la dinámica espacio-temporal del dengue en Medellín entre 2008 y 2013. Materiales y Métodos Se determinó la incidencia de dengue de acuerdo a variables sociodemográficas y clínicas y se calcularon índices entomológicos. Se realizó un análisis espacial de los casos de dengue y las visitas entomológicas mediante dos métodos: densidad de Kernel y “Puntos calientes” con el programa ArcMap 10.3.1. El análisis temporal se hizo mediante series de tiempo en el programa R. Los datos fueron suministrados por la Secretaría de Salud de Medellín. Resultados En total fueron analizados 20.447 casos de dengue durante el período de estudio, con un rango de incidencia por 100.000 habitantes de 28,6 en el 2008 a 660,3 en el 2010. Se logró georreferenciar el 82% de las direcciones. Para el análisis entomológico se tuvieron en cuenta 16.383 viviendas visitadas por año, de las cuáles se georreferenciaron el 87%. Se identificaron “puntos calientes” en las comunas Aranjuez, Santa Cruz y Manrique (zona nororiental) durante todo el período; y en las comunas de San Javier y Laureles durante los años 2009 a 2012 (zona suroccidental). El año 2010 presentó “puntos calientes” en todas las comunas. La mayor concentración de domicilios con presencia del vector se dio en las comunas Aranjuez, Santa Cruz y Manrique durante todo el período, y en las comunas San Javier y Laureles del 2008 al 2012, y en contraste con la densidad de casos, durante el 2010 no se encontraron puntos calientes en las comunas Belén, Guayabal y Candelaria. Conclusiones Mediante sistemas de información geográfica se pudieron identificar las zonas de mayor riesgo de dengue en la ciudad de Medellín, lo cual es una herramienta que facilita la estratificación del riesgo para aplicar las medidas de intervención.

Palabras clave: Dengue, Sistemas de Información Geográfica, Epidemiología.

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ABSTRACT

Medellín is a city with dengue endemic transmission, with an annual average of 3,500 cases, however the risk areas are not well characterized, for this reason the present study was carried out with the aim of analyzing the spatial-temporal dynamics of dengue in Medellín between 2008 and 2013. Materials and methods The incidence of dengue was determined according to sociodemographic and clinical variables and also entomological indexes were calculated. A spatial analysis of dengue cases and entomological visits was performed using two methods: kernel density and “Hot spots” with the ArcMap software 10.3.1. The temporal analysis was done by time series in R software. The data were supplied by the Medellín Health Secretary. Results In total, 20,447 cases of dengue were analyzed during the study period, with an incidence rank per 100,000 inhabitants, from 28.6 in 2008 to 660.3 in 2010. Eighty-two percent of the addresses were georeferenced. For the entomological analysis, 16,383 homes visited per year were considered, of which 87% were georeferenced. "Hot spots" were identified in the Aranjuez, Santa Cruz and Manrique (northeastern zone) communes throughout the period; and in the communes of San Javier and Laureles during the years 2009 to 2012 (southwestern zone). The year 2010 presented “hot spots” in all communes. The highest concentration of domiciles with the presence of the vector occurred in the communes Aranjuez, Santa Cruz and Manrique during the whole period, and in the communes San Javier and Laureles from 2008 to 2012, and in contrast to the density of cases, during 2010 No hot spots were found in the Belén, Guayabal and Candelaria communes. Conclusions Through geographic information systems, it was possible to identify the areas at greatest risk for dengue in the city of Medellín, which is a tool that facilitates the risk stratification to apply the intervention measures. Key words: Dengue, Geographic Information Systems, Epidemiology.

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1. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA 1.1 Planteamiento del problema El dengue es una enfermedad febril aguda causada por el arbovirus de más amplia distribución a nivel global y más alta morbilidad, con 96 millones de infecciones sintomáticas al año, de un total aproximado de 390 millones de infecciones y 9.221 muertes relacionadas, lo que representa una carga epidemiológica significativa para las regiones tropicales y subtropicales donde las condiciones climáticas y socio-demográficas favorecen la dispersión del agente causal y el vector, permitiendo el establecimiento de ciclos endémicos y epidémicos que han dado lugar a un incremento paulatino y sostenido en el número de casos por año (1–4). El agente causal de la enfermedad es el virus del Dengue (DENV), transmitido entre humanos a través de la picadura de mosquitos del género Aedes (5,6). En individuos susceptibles, el virus produce una infección sistémica con un espectro clínico variable, actualmente clasificada como dengue con y sin signos de alarma de acuerdo a las manifestaciones clínicas que lo acompañen; por lo general comienza como un episodio abrupto de fiebre, evoluciona como enfermedad debilitante y auto-limitada seguida de una fase crítica y finalmente una fase de recuperación (1).

En gran parte del hemisferio occidental el dengue es uno de los principales problemas de salud pública, su transmisión autóctona ha sido detectada en la mayoría de países que conforman el continente americano, exceptuando Canadá y Chile (7). El comportamiento de la enfermedad se caracteriza por un patrón endemo-epidémico con brotes cada 3 a 5 años, aunque ha habido un incremento progresivo en el número de casos reportados en las últimas tres décadas (8,9). Colombia es un país endémico para dengue, con períodos epidémicos intermedios; el virus co-circula con el vector en más del 80% del territorio nacional (10). El país ha experimentado un incremento sostenido en el número de casos de dengue, pasando de una tasa de incidencia de 56 por 100.000 habitantes en 1999 a 537 casos por 100.000 habitantes en 2010 (11), año durante el cual tuvo lugar la epidemia más grande en el país, con un brote que comenzó en la primera semana del año y se prolongó por varios meses ocasionando en total 157.152 casos de los cuáles 9.482 correspondieron a dengue grave y 217 muertes, para una tasa de incidencia de 657 por 100.000 habitantes (12,13). El 74% de los casos en dicha epidemia, fue proporcionado por siete departamentos de las 32 entidades territoriales, habiendo sido Antioquia y Valle del Cauca los departamentos con mayor número de casos, con 25.527 y 19.511 respectivamente (10). En el departamento de Antioquia se presentan casos de dengue en 94 (75%) de los municipios que lo componen, la tasa de incidencia ha venido en aumento, pasando de 18,5 casos por 100.000 habitantes en 1980 a 183 en el año 2003 (14). La carga de la enfermedad en años recientes ha impactado significativamente el departamento por el incremento desmedido en el número de casos y el aumento en la letalidad por dengue que llegó hasta 3,68% en el año 2010 (15). La ciudad de Medellín, capital del departamento, alberga 2.5 millones de habitantes y presenta una situación de endemicidad para dengue con casos reportados en las 16 comunas urbanas y 5 rurales que conforman su territorio, marcadamente heterogéneo, con

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algunas zonas marginales que presentan problemas de urbanización acelerada y disposición de desechos.

En Colombia, el Ministerio de Salud y Protección Social, a través de la “Guía para la vigilancia entomológica y control de la transmisión del dengue” establece el marco legal para los “Programas de control y Prevención” que son ejecutados directa o indirectamente por las administraciones municipales y determinan las medidas que finalmente se ponen en práctica a nivel local, pero algunas condiciones locales en la ciudad de Medellín, como fenómenos naturales y factores intrínsecos del virus, el vector y el hospedero, han dificultado el control del dengue. La identificación de los “puntos calientes” de transmisión, además de la dinámica de la enfermedad a nivel de comuna y barrio desde el punto de vista epidemiológico y entomológico, por medio del uso de sistemas de información geográfica y análisis, pueden convertirse en una herramienta útil que permitan el re-direccionamiento de las acciones de control vectorial y permita un control más eficaz.

1.2 Justificación

Actualmente el dengue es una enfermedad tropical que por su elevada morbilidad y mortalidad demanda una atención prioritaria. Diversos factores han favorecido la dispersión e intensificación de la enfermedad; el crecimiento poblacional desmesurado produce una acelerada urbanización bajo condiciones no adecuadas, generando zonas marginales con deficientes servicios públicos y falencias en la disposición de desechos (16,17); los movimientos de población, facilitados por el transporte internacional y local permiten una rápida diseminación de los virus y la recombinación de los mismos (18), además ante la persistente demanda de servicios de salud, la cobertura es insuficiente y el ausentismo laboral y escolar generan pérdidas económicas considerables (17). El cambio climático a su vez ha favorecido la modificación de los intervalos entre temporada seca y lluviosa , permitiendo la existencia de criaderos de mosquitos por tiempos prolongados (19); en la ciudad de Medellín se han identificado los vectores Ae. aegypti y Ae. albopictus (20). El aumento en el número de casos de dengue y dengue grave obligan a la ejecución de proyectos de investigación que permitan ampliar los conocimientos de la dinámica de dicha enfermedad, específicamente las zonas urbanas con mayor riesgo de transmisión, en este sentido los Sistemas de Información Geográfica (SIG) pueden facilitar el monitoreo y la distribución espacial de los casos, y pueden aportar en gran medida al control de la enfermedad.

1.3 Pregunta de investigación

¿Cómo fue la dinámica espacio-temporal del dengue en la ciudad de Medellín en el período comprendido entre 2008 y 2013?

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2. MARCO TEÓRICO

El dengue es la enfermedad viral febril aguda transmitida por mosquitos más común a nivel global, con 96 millones de infecciones sintomáticas al año, de un total aproximado de 390 millones de infecciones y 9.221 muertes relacionadas, lo que representa una carga epidemiológica significativa para las regiones tropicales y subtropicales donde más de un tercio de la población humana vive y está a riesgo de contraer la enfermedad o sufrir sus consecuencias, puesto que habitan áreas donde las condiciones geográficas y socio-demográficas favorecen la dispersión del agente causal y el vector, permitiendo el establecimiento de ciclos endémicos y epidémicos que dan lugar a un incremento paulatino y sostenido en el número de casos por año (1–4).

2.1 Características generales.

El agente causal de la enfermedad es el virus del Dengue (DENV), un arbovirus (arthropod-borne-virus) del cual se han identificados cuatro serotipos (DENV 1-4) circulantes en ciclos endemo-epidémicos alrededor del mundo (6), todos pertenecientes al género Flavivirus, dentro de la familia Flaviviridae. El virión es una partícula esférica de 40 a 50nm de diámetro que posee en su interior un genoma RNA de cadena sencilla y sentido positivo de 11 kB aproximadamente y posee un solo marco abierto de lectura que codifica tres proteínas estructurales (Cápside preMembrana y Envoltura) y siete proteínas no estructurales (NS1-NSn5) (5,21).

2.2 Transmisión.

En la transmisión de DENV se reconocen dos ciclos, un ciclo selvático, que tiene lugar en hábitats boscosos del oeste de África y Malasia entre primates no-humanos y diferentes especies de Aedes, y un ciclo epidémico entre humanos, que sirven como reservorios y hospederos amplificadores, y mosquitos, principalmente Ae. aegypti, una especie antropofílica adaptada al ambiente urbano; también se da transmisión por Ae.albopictus en menor proporción a nivel mundial con respecto a AE. aegypti aunque no se ha determinado el papel de esta especie en la transmisión del dengue en el hemisferio occidental (21). La hembra del mosquito puede alimentarse de sangre varias veces hasta completar su ingesta y ovoposita en contenedores de agua artificiales principalmente, como canecas, jarras, llantas en desuso, entre otros. Una vez el virus es ingerido por el mosquito, establece una infección activa en el intestino medio del insecto, de donde se distribuye y se replica en otros tejidos, hasta llegar a las glándulas salivares volviendo infectivo al mosquito (5).

2.3 Fisiopatogénesis.

Después de la inoculación, tiene lugar la replicación del virus, predominantemente en células del sistema retículo endotelial, ingresa a la célula por endocitosis mediada por receptor (receptores de lectinas y manosa) (21–23), es internalizado en un endosoma que se acidifica para permitir la salida de la nucleocápside al citoplasma, el genoma viral es expuesto y promueve su procesamiento por la maquinaria replicativa de la célula huésped. Una poliproteína de 3.411 aminoácidos

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es traducida inicialmente y fragmentada por proteasas virales y celulares para dar origen a tres proteínas estructurales (Cápside C, Precursor de membrana prM, y envoltura E) y siete proteínas no estructurales (NS1, NS2A, NS2B, NS3, NS4A, NS4B y NS5) que van a conformar los nuevos virus (24).

2.4 Presentación clínica.

Tras un período de incubación de 4 a 10 días el dengue se manifiesta con un episodio abrupto de fiebre que evoluciona como enfermedad debilitante y auto-limitada que incluye cefalea, dolor retro-ocular, mialgias, artralgias, y leucopenia, actualmente clasificado como dengue con y sin signos de alarma de acuerdo a las manifestaciones clínicas que lo acompañen. Es común un brote maculo-papular que afecta inicialmente el tronco antes de extenderse a la periferia. El aumento de la permeabilidad vascular, la trombocitopenia, las complicaciones multi-orgánicas y el compromiso hemodinámico conducen a dengue grave (1). El compromiso cardiovascular, por paso del plasma al espacio intersticial produce choque (Síndrome de Choque por Dengue, SCD) antecedido de signos de alarma como incremento abrupto del hematocrito, dolor abdominal intenso, vómito persistente e hipotensión (16). Los cuatro serotipos de DENV pueden producir el espectro sintomático completo de la enfermedad. La tasa de mortalidad por dengue ha sido estimada entre 1 y 5 %, pero puede aumentar con el compromiso cardiovascular hasta 26% (25).

2.5 Factores predisponentes para dengue grave.

La heterogeneidad de los síntomas hace difícil pronosticar el desenlace clínico, pero se han descrito algunos factores que intervienen en la severidad de la infección incluyendo características del virus como el serotipo y del huésped, entre ellas, raza, determinantes genéticos, infección secundaria, enfermedades crónicas y edad (26).

Con respecto al componente racial, se ha observado baja susceptibilidad a FHD en poblaciones Africanas y Negras del Caribe (27). Existe evidencia indirecta de riesgo reducido para FHD/SCD en individuos con ancestría africana en comparación a aquellos con ancestros europeos en poblaciones caribeñas (28,29).

Entre las variables génicas estudiadas en relación con la severidad del dengue, polimorfismos en los genes del Antígeno Leucocitario Humano (HLA) Clase I como factores de riesgo para FHD/SCD y variantes protectoras de los genes para el receptor de vitamina D y FcγR en infecciones secundarias (30).

Los anticuerpos serotipo-específicos generados durante una primera infección confieren inmunidad vitalicia al serotipo homólogo; durante una infección secundaria por un serotipo heterólogo, la reactividad cruzada de los anticuerpos incrementa la respuesta inmune, acentuando la sintomatología, por lo que se considera un factor de riesgo para dengue grave; además, a títulos sub-neutralizantes, los anticuerpos pueden facilitar la entrada del virus a las células del sistema inmune mediante un proceso denominado Amplificación Dependiente de Anticuerpos (ADA) (31).

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La severidad del dengue puede verse influenciada por preexistencia de enfermedades como asma bronquial, diabetes mellitus, úlcera péptica, anemia de células falciformes, y otras enfermedades crónicas que pueden llevar a manifestaciones hemorrágicas (32). Con relación a la edad, aunque la mayor incidencia de dengue ocurre en población infantil y adultos jóvenes, la probabilidad de dengue grave se incrementa con la edad (30).

2.6 Diagnóstico.

El diagnóstico de laboratorio se basa en detección de componentes virales en suero o mediciones de anticuerpos. La sensibilidad de cada prueba estará determinada por la fase y la duración de la enfermedad; durante la fase febril, la detección de ARN viral en suero por RT-PCR o detección de NS1 soluble por enzimo-inmunoensayos provee la mayor sensibilidad. El diagnóstico serológico se basa en la medición de los niveles de IgM que en una infección primaria comienzan a ser detectables a los 4 días después de iniciada la fiebre; la seroconversión de IgM en muestras pareadas se considera un hallazgo confirmatorio. En las infecciones secundarias es frecuente el incremento de IgG durante fases tempranas, incluso a niveles superiores a los de la IgM (1).

2.7 Epidemiología.

Complejas razones han llevado al incremento continuo de casos de dengue a nivel mundial, urbanización rápida y en condiciones desfavorables, deficiencias en el control vectorial y en la vigilancia epidemiológica, flujo internacional masivo, ausencia de vacuna y fármacos antivirales, y el cambio climático relacionado con la extensión del perímetro de acción del vector (hasta 500 mts) (33,34), temperatura, precipitaciones y humedad relativa (35).

El dengue es la enfermedad arboviral más importante a nivel global, es endémico en más de 100 países, los cuatro serotipos de DENV circulan en África, Sur y Sudeste de Asia, Región occidental del Pacífico, cuenca del Caribe y América Central y del Sur (36). Aproximadamente 3.6 billones de personas correspondientes a casi el 50% población mundial vive en áreas de riesgo; anualmente se estiman 96 millones de infecciones sintomáticas, 500.000 de las cuales corresponden a dengue grave (DHF/DSS) y 9.221 muertes (4,17,37).

Casi todos los países de las Américas actualmente se encuentran en situación de endemicidad para dengue, con transmisión autóctona en la mayoría a excepción de Canadá y Chile; en Latino-América las epidemias ocurren con una temporalidad cíclica aproximadamente cada tres a cinco años (7,38,39). Colombia es uno de los países más afectados por dengue en América latina, la amplia distribución de Ae. aegypti permite una dispersión de la enfermedad por casi la totalidad del territorio nacional, 23 millones de personas están en zonas riesgo para dengue, pero reportes de infecciones y presencia del vector en altitudes superiores a 1800 msnm, sugieren mayor número de personas a riesgo. El país ha experimentado un incremento sostenido en el número de casos de dengue, pasando de una tasa de incidencia de 56 por 100.000 habitantes en 1999 a 537 casos por 100.000 habitantes en 2010

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(11) año durante el cual tuvo lugar la epidemia más grande en el país, con un brote que comenzó en la primera semana del año y se prolongó por varios meses ocasionando en total 157.152 casos de los cuáles 9.482 correspondieron a dengue grave y 217 muertes (12), el 74% de los casos en dicha epidemia, fue proporcionado por siete departamentos de las 32 entidades territoriales, Antioquia y Valle del Cauca fueron los departamentos con mayor número de casos, con 25.527 y 19.511 respectivamente (10).

El número de muertes relacionadas ha aumentado y se ha modificado la distribución por edad: de ser más prevalente en individuos con edades entre 15 y 44 años, pasó a tener mayor incidencia reportada en menores de 4 años y de 5 a 14 años (2004-2010 ) (40); la mayoría de los casos notificados provienen de zonas urbanas con alta densidad de población, con deficiencias en el abastecimiento de agua y los sistemas de alcantarillado.

El departamento de Antioquia ha experimentado fluctuaciones en la epidemiología del dengue desde su introducción; la incidencia, estimada entre 1980 y 2003, ha oscilado entre 18,5 y 183 casos por 100.000 habitantes (14), el promedio anual de casos entre 1998 y 2002 fue de 3.357 (41), pero la carga de la enfermedad en años epidémicos recientes ha impactado significativamente en la región por el incremento desmedido en el número de casos durante las epidemias y el aumento en la incidencia de dengue grave. La capital del departamento, Medellín, alberga 2,5 millones de habitantes y presenta una situación de endemicidad para dengue con casos reportados en las 16 comunas y 5 corregimientos que conforman su territorio, marcadamente heterogéneo, con problemas de urbanización acelerada y descontrolada, además desabastecimiento de agua potable y disposición de desechos, principalmente en las zonas periféricas.

2.8 Control vectorial.

Dado que el dengue es enfermedad de transmisión vectorial, la erradicación del mosquito representa uno de los principales blancos de las estrategias de control. Ante la persistencia del dengue en zonas tropicales y su potencial dispersión, y teniendo en cuenta su severidad y letalidad, a partir de la década de 1950, se iniciaron programas de control vectorial promovidos por la Organización Panamericana de la Salud, que tenían como objetivo la erradicación del mosquito Ae. aegypti y por ende el control de enfermedades como la fiebre amarilla, pero el fracaso de dichos programas en algunos países, permitió la re-infestación de zonas donde previamente se había erradicado (42). En Colombia la Dirección General de Salud Pública del Ministerio de Salud y Protección social, en coordinación con el Instituto Nacional de Salud y la cooperación técnica de la Organización Panamericana de la Salud y la Organización Mundial de la Salud OPS/OMS, a través de “Guía para la vigilancia entomológica y control de la transmisión del dengue” establece el marco legal para los “Programas de control y Prevención” que determina las medidas a nivel local, en Medellín específicamente, este programa es contratado con una universidad y, es implementado con rigurosidad, siendo uno de los más estables y activos del país. Unos de los indicadores básicos recomendados para la vigilancia entomológica de los vectores de dengue son: el índice larval

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(incluye pupas) de vivienda (IV) que permite calcular la proporción de casas con larvas de Aedes en un conglomerado; el índice larval de depósito (ID) que permite calcular la proporción de depósitos de agua con larvas de Aedes en un conglomerado, y el índice larval de Breteau (IB) por medio del cual se calcula el número de depósitos con larvas por cada 100 casas, estableciendo una relación entre los recipientes positivos y las viviendas pero sin ajustarse a la productividad de los depósitos (43). Pese a la utilidad de la información obtenida a través de estas estimaciones, algunos autores describen la débil correlación entre estos índices con el incremento de casos con lo cual controvierten su utilidad para la predicción de brotes (34,44).

2.9 Estado del arte.

La dinámica de trasmisión del dengue ha sido explorada desde varias perspectivas, una de las más importantes es la utilización de Sistemas de Información Geográfica (SIG) que permite hacer un seguimiento de los patrones de distribución de la enfermedad y la identificación de áreas de riesgo. Morato et al exploró el patrón espacio-temporal del dengue en Jequié, una ciudad mediana (Brasil) empleando el método de densidad de Kernel y un método estadístico para determinar la interacción espacio-temporal e identificar patrones de diseminación concretos (45). Er et al también emplearon el método de densidad de Kernel, además de índice de Moran y el método de “vecino más cercano promedio”, para tener una aproximación a la distribución espacial del dengue en un distrito de Selangor (Malasia) (46).

En el municipio de Medellín, ante la intensidad de los brotes del dengue y las consecuencias causadas por la elevada morbilidad, varios esfuerzos, desde diferentes enfoques metodológicos, han sido llevados a cabo para tratar de esclarecer la dinámica de la enfermedad en diferentes contextos epidemiológicos; Londoño et al exploraron la distribución espacial del dengue en los años 2008, 2009 y 2011 por medio de SIG utilizando los métodos IWD (interpolación mediante distancia inversa ponderada) y Slope (Pendiente: tasa máxima de cambio del valor de esa celda a sus vecinas) (47). Otra aproximación al comportamiento del dengue en la ciudad fue realizada por Ortiz et al, quienes indagaron en la distribución espacial y un enfoque de categorización de riesgo, en los años 2007 a 2011 (20). Por su parte, Arboleda S y cols. aplicaron un método de categorización del riesgo de dengue para la ciudad de Medellín y dos municipios cercanos por medio del Algoritmo de Maxent (48).

La relación entre los índices entomológicos y los casos de dengue también ha sido explorada a través de métodos matemáticos que han permitido hacer estimaciones de la distribución del dengue y la identificación de mecanismos de transmisión (49).

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3. OBJETIVOS

3.1 Objetivo general.

Analizar la dinámica espacio-temporal del dengue en la ciudad de Medellín, Colombia, durante el período comprendido entre 2008 y 2013.

3.2 Objetivos específicos.

1. Determinar la incidencia de dengue entre 2008 y 2013 según variables socio-demográficas y escala geográfica.

2. Estimar la severidad del dengue en el período de estudio.

3. Determinar el comportamiento temporal del dengue durante el período de estudio y estimar el riesgo de transmisión.

4. Describir los índices de infestación del vector por barrio y comuna entre 2008 y 2013 y estimar el nivel de riesgo entomológico.

5. Representar mediante sistemas de información geográfica, la densidad de casos de dengue por comunas y los domicilios con presencia del vector.

6. Identificar los “puntos calientes” para la transmisión de dengue y para los domicilios con presencia del vector en la ciudad a nivel de comuna y barrio.

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4. METODOLOGÍA

4.1 Enfoque metodológico.

El presente estudio tiene un enfoque cuantitativo, en el que cada variable tiene una definición operacional concreta y es sometida a una valoración objetiva .Utiliza métodos estadísticos de corte cuantitativo para el análisis de la información, lo que permite la inferencia de resultados.

4.2 Tipo de estudio.

Se realizó un estudio descriptivo, en el que solo se representa el comportamiento de las variables sin establecer relación entre ellas. Es longitudinal porque analiza el comportamiento de las variables durante varios años. Con relación a la recolección de la información, es un estudio retrospectivo. Cabe anotar que este estudio está anidado en un proyecto denominado “Evaluación del impacto de intervenciones dirigidas a ¨puntos calientes¨ de transmisión de dengue. Un cambio de paradigma”, el cual es una iniciativa de la Red Latinoamericana de Dengue (Dentarget), convocada por el Instituto de Medicina Tropical de Amberes-Bélgica.

4.3 Área de estudio.

Figura 1. Mapa del Municipio de Medellín.

Medellín, es la capital del departamento de Antioquia y la segunda ciudad más grande de Colombia, está ubicada sobre la ribera del río Medellín, en la cordillera central de los Andes (6°14’41”N 75°34’29”O/6.2447472222222,-75.574827777778), sobre los 1480 m.s.n.m (entre 1.460 m.s.n.m. en la confluencia de las quebradas La Iguana, Santa Elena y el río Medellín, y 3.200 m.s.n.m. en los Altos del Romeral, Padre Amaya y Las Baldías), con una extensión total de 382 Km2, de los cuáles 37.621 hectáreas corresponden a territorio municipal que se dividen en 10.210 ha. de suelo urbano y 401 ha. de expansión urbana, y 27.010 ha. corresponden a suelo rural. La temperatura en la ciudad oscila entre 18 y 28°C, y precipitaciones anuales en un promedio de 1.571 mm; hace parte del Área Metropolitana del Valle de Aburrá, junto con 9 municipios más. Medellín alberga una población de 2.486.723 habitantes

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(DANE Proyección 2016 ), de los cuales el 1,2% reside en el área rural (50). La densidad poblacional en el municipio se estima en 5.820 habitantes por km² (51).

El área urbana está organizada en 6 zonas (nororiental, noroccidental, centro-occidental, suroccidental, sur-oriental y centro-oriental) en las que se distribuyen 16 comunas. Las comunas son las unidades administrativa en la cual se subdivide el área urbana de una ciudad media o principal del país y se dividen en barrios y en áreas institucionales (52). La ciudad tiene 249 barrios oficiales y 20 áreas institucionales. En el área rural se reconocen 5 corregimientos o comunas rurales que a su vez se dividen en veredas (53).

4.4 Unidades de estudio.

Las unidades espaciales fueron las comunas y barrios para para la estimación de la incidencia, también para el análisis de densidad y “Puntos calientes” aplicados al componente epidemiológico (casos de dengue) y el estudio entomológico. Por su parte las unidades de tiempo fueron las semanas epidemiológicas y los años de 2008 a 2013.

4.5 Descripción de variables. Diagrama de variables.

Figura 2. Diagrama de variables A. Variables del componente epidemiológico. B. Variables del componente entomológico.

Tabla de operacionalización de variables (Anexo 1).

23

4.6 Técnicas de recolección de la información. Fuentes de información y recolección de los datos. La fuente de la información fue secundaria. Los datos de los casos de dengue y de la información entomológica de los años 2008 a 2013, fueron suministrados por la Secretaría de Salud del municipio de Medellín. La información de los casos de dengue se obtuvo a través del sistema de vigilancia epidemiológica-SIVIGILA- (software nacional de notificación), proveniente de la notificación de casos por parte de las Unidades Primarias Generadoras de Datos (UPGD) siguiendo los protocolos establecidos por el Ministerio de Salud y Protección Social. La información entomológica fue obtenida por la Secretaría de Salud a través de las visitas domiciliarias para el levantamiento de índices de infestación del vector realizados por el programa de Enfermedades Transmitidas por Vectores (ETV). Estas visitas se realizan 4 veces por año. La información geográfica de Medellín se obtuvo del departamento administrativo de Planeación del municipio. La información demográfica por año fue obtenida de la proyección de población realizada por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE).

4.7 Técnicas de procesamiento y análisis de los datos.

Para facilitar el procesamiento y la interpretación de los datos, se dividió el estudio en dos componentes, un componente epidemiológico en el que se enmarca lo relacionado con los casos de dengue, y un componente entomológico que engloba todo lo correspondiente al análisis de las visitas entomológicas.

Componente epidemiológico.

El análisis de las variables epidemiológicas se procesó en el programa Microsoft Excel (Microsoft Office Professional Plus 2013) y R (v3.3.0). A las variables cualitativas se les calculó frecuencias absolutas y relativas. A las variables cuantitativas se les calculó medidas de tendencia central. La incidencia de dengue se calculó por 100.000 habitantes. La tasa de incidencia por comuna se hizo con base en 20.377 casos que tenían el dato correspondiente (comunas urbanas y rurales). La tasa de incidencia por barrio se calculó con base en 16.885 casos de dengue que tenían la información de barrio (área urbana). La tasa de incidencia de las variables sociodemográficas se calculó con base en 20.447 casos que tenían los correspondientes datos.

El comportamiento temporal de los casos de dengue se evaluó mediante series de tiempo en el programa estadístico R, en toda la ciudad y para cada una de las comunas, tomando como unidad de tiempo las semanas epidemiológicas de todo el período de estudio (312 semanas) y para cada año en particular (52 semanas).

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IV = VP x 100

NV

ID = DP x 100

ND

IB = DP x 100

NV

El riesgo de transmisión se estimó con base en la escala de la OPS (54), empleada por otros autores (55):

Tabla 1. Clasificación de riesgo de transmisión de dengue

Nivel de riesgo Incidencia

Bajo 0,0 – 100

Medio 101 - 200

Alto 201 -1000

Muy Alto >1000

Tasa de incidencia x 100.000 habitantes

Componente entomológico.

El análisis de las variables entomológicas se procesó en Microsoft Excel (Microsoft Office Professional Plus 2013) y R (v3.3.0). Se calcularon los índices entomológicos de acuerdo con los criterios establecidos por la Organización Mundial de la Salud (Índice de vivienda, índice de depósito, índice de Breteau) (43).

Índice de vivienda Índice de depósito Índice de Breteau

VP: Viviendas Positivas NV: Número de Viviendas DP: Domicilios Positivos ND: Número de Depósitos

El riesgo entomológico se estimó con base en la siguiente escala, establecida por la OMS (56):

Tabla 2. Clasificación de riesgo entomológico de acuerdo a los índices de infestación

Índice Bajo Medio Alto

Vivienda <4 4 a 35 >35

Depósito <3 3 a 20 >20

Breteau <5 5 a 50 >50

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Geoprocesamiento.

Los casos de dengue y los domicilios con presencia del vector fueron georreferenciados usando sistemas de posicionamiento global (GIS) en el programa ArcGIS 10.3.1 (Environmental Systems Research Institute-ESRI). La distribución de los casos fue analizada por comunas y barrios. Se tuvieron en cuenta solo las direcciones del área urbana para el componente epidemiológico, y las direcciones del área urbana y área rural para el componente entomológico.

Análisis de densidad.

Para determinar las comunas con mayor concentración de casos y aquellas con mayor concentración de domicilios con presencia del vector, se utilizó la herramienta de análisis de densidad de Kernel (KDE) del programa ArcGIS 10.3.1 (ESRI). Este análisis se realizó tomando las comunas como las unidades espaciales. Este es un método no paramétrico en el que se analizan datos puntuales a partir de la interpolación de las superficies que representan cada entidad, generando un mapa de calor cuya interpretación es subjetiva. Para este análisis se establecieron manualmente nueve categorías (clases) de acuerdo a la mayor o menor concentración de casos, las cuales se aplicaron a todos los años con excepción de los años 2010 y 2013 cuyos rangos excedían dichas categorías; no se delimitó el radio de salida. Se produjeron doce capas, seis para la determinación de la densidad de casos y seis para la densidad de domicilios positivos.

Análisis de “Puntos calientes”.

Para hallar las diferencias entre los barrios con mayor y menor número de casos se realizó por medio de la herramienta de “puntos calientes” del programa ArcGIS 10.3.1 (ESRI), utilizando como campo de entrada los casos de dengue reportados en la ciudad en cada año y como unidad espacial los barrios. Este método emplea un cálculo estadístico que a partir de los valores generados para cada entidad (puntuación Z) y el valor de p (probabilidad) genera una puntuación que se visualiza gráficamente con mayor o menor intensidad de color, dependiendo del intervalo de confianza. Se produjeron doce capas, seis para la determinación de “Puntos calientes” de casos y seis para “Puntos calientes” de domicilios positivos.

5. CONTROL DE ERRORES Y SESGOS Las bases de datos con la información de casos de dengue y las visitas entomológicas fueron revisadas y rectificadas antes de su procesamiento. Para el análisis con sistemas de información geográfica se re-escribieron las direcciones de acuerdo a las especificaciones del programa informático empleado y se eliminaron los casos con direcciones erróneas o mal digitadas para reducir el porcentaje de no concordancias, además el proceso de geocodificación se realizó con una puntuación mínima de concordancia de 95.

26

6. CONSIDERACIONES ÉTICAS El presente estudio cumple con los requerimientos establecidos en la Resolución 8430 del Ministerio de Salud, expedida en octubre de 1993, en la cual se establecen las directrices para la investigación con seres humanos. De acuerdo a lo estipulado en dicha resolución, el proyecto se considera sin riesgo puesto que solo se centra en la revisión de datos, específicamente de forma retrospectiva. Se conservó la confidencialidad de los pacientes porque las bases de datos no incluían ni el nombre ni la cédula que permitieran identificarlos.

27

7. RESULTADOS

7.1 Componente epidemiológico.

La incidencia de dengue durante el período de estudio osciló entre 28,6 por cien mil habitantes en 2008 y 659,4 en 2010, con un promedio anual de casos de 3.396 (rango= 655 en 2008 y 15.450 en 2010). Se consideran años endémicos 2008, 2009, 2011 y 2012 y años epidémicos 2010 y 2013.

Incidencia según sexo

La tasa de incidencia mayor se observó en el 2010 con 660,3 casos por cien mil

habitantes. Con relación al sexo se observó mayor riesgo en el masculino, con

excepción del 2010 en el que la razón mujer/hombre fue 1,2:1 y 2012 en el que la

tasa fue similar siendo ligeramente superior en mujeres. (Tabla 3).

Tabla 3. Número de casos y tasa de incidencia de dengue por sexo y por año.


Mujer

Hombre

Total

Valor de p

Año NC Población TI NC Población TI NC Población TI

2008 277 1.211.997 22,9 378 1.079.381 35,0 655 2.291.378 28,6 0,000

2009 322 1.226.084 26,3 413 1.091.252 37,8 735 2.317.336 31,7 0,000

2010 8016 1.103.159 726,6 7450 1.239.890 600,9 15470 2.343.049 660,3 0,000

2011 300 1.114.923 26,9 400 1.253.359 31,9 700 2.368.282 29,6 0,025

2012 325 1.126.595 28,8 356 1.266.416 28,1 681 2.393.011 28,5 0,730

2013 1056 1.279.388 82,5 1150 1.137.937 101,1 2206 2.417.325 91,3 0,000

NC: Número de casos TI: Tasa de incidencia x 100.000 hab. Fuente: SIVIGILA. Secretaría de Salud de Medellín

Incidencia según grupo de edad.

El promedio de edad estuvo alrededor de los 30 años durante todo el período de

estudio (Tabla 4). En todos los grupos de edad se observaron casos de dengue, y

según la tasa de incidencia, la población de mayor riesgo de infección se encuentra

desde el grupo de 0 a 4 años hasta el de 30 a 34 años. Se excluyeron cuatro casos

que no tenían el dato de esta variable. (Tabla 5, Gráfica 1-3).

Tabla 4. Promedio de edad de los casos de dengue entre 2008 y 2013.

Edad 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Total

Promedio 29 31 31 29 29 30 31

Máximo 88 89 99 95 93 95 99

Mínimo 1 1 1 1 1 1 1

DE 18 18 19 18 19 19 19

28

Fuente: SIVIGILA. Secretaría de Salud de Medellín DE: Desviación estándar.

Tabla 5. Número de casos y tasa de incidencia de dengue por año y grupo de

edad. Medellín. Antioquia, Colombia, 2008-2013.

Grupo de edad

2008 2009 2010 2011 2012 2013

NC TI NC TI NC TI NC TI NC TI NC TI

0 a 4 31 21,2 35 24,0 615 419,5 51 34,9 52 35,6 108 73,9

5 a 9 67 43,0 44 28,7 1156 765,8 60 40,0 69 46,3 175 117,5

10 a 14 69 39,6 65 38,0 1597 951,7 45 27,3 56 34,5 206 128,9

15 a 19 74 37,7 102 52,8 1700 893,6 56 29,9 54 29,4 219 121,6

20 a 24 62 31,3 80 39,7 1752 860,6 91 44,6 69 34,0 265 132,0

25 a 29 75 43,1 64 35,6 1564 844,4 83 43,5 87 44,3 234 116,2

30 a 34 49 33,0 61 39,5 1232 767,6 81 48,6 62 36,0 212 119,0

35 a 39 49 31,7 54 36,4 997 684,1 46 31,5 40 26,8 134 86,5

40 a 44 45 23,7 53 28,4 1042 571,8 42 23,8 35 20,7 113 70,0

45 a 49 39 20,6 55 28,5 990 506,8 45 22,9 36 18,3 138 70,9

50 a 54 29 18,4 32 19,5 767 448,6 43 24,3 27 14,7 145 77,0

55 a 59 26 21,1 38 29,6 656 490,7 17 12,2 37 25,3 92 60,0

60 a 64 13 14,2 19 19,4 514 494,7 9 8,2 22 19,3 72 61,0

65 a 69 15 23,3 14 21,2 336 487,5 7 9,6 12 15,3 29 34,1

70 a 74 5 9,5 10 18,5 225 404,6 12 21,4 11 19,6 22 38,9

75 a 79 3 7,8 6 15,2 165 406,3 3 7,3 6 14,0 23 52,2

80 y más 4 10,6 3 7,6 158 384,0 9 21,0 6 13,6 19 41,7

Total 655 28,6 735 31,7 15466 660,1 700 29,6 681 28,5 2206 91,3

NC: Número de casos TI: Tasa de incidencia x 100.000 habitantes

Fuente: SIVIGILA. Secretaría de Salud de Medellín

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Gráfica 1. Incidencia de dengue por grupo de edad, Medellín 2008-2013. Fuente: SIVIGILA. Secretaría de Salud de Medellín.

Gráfica 2. Incidencia de dengue por grupo de edad, Medellín 2008-2013 sin 2010. Fuente: SIVIGILA. Secretaría de Salud de Medellín.

30

Gráfica 3. Incidencia de dengue por grupo de edad, años no epidémicos, Medellín.

Fuente: SIVIGILA. Secretaría de Salud de Medellín.

Incidencia según grupo étnico.

La distribución de los casos sigue la distribución étnica de la ciudad, con mayor

porcentaje de casos en la población mestiza. Se excluyeron tres casos que no

tenían el dato de esta variable. (Tabla 6).

Tabla 6. Distribución de los casos de dengue según el grupo étnico. Medellín,

2008-2013.

Grupo étnico 2008 2009 2010 2011 2012 2013

NC % NC % NC % NC % NC % NC %

Otro (mestizo) 630 96,2 698 95,0 14527 93,9 675 96,4 663 97,4 2169 98,3

Afrodes/Mulato 17 2,6 34 4,6 906 5,9 22 3,1 17 2,5 32 1,5

Indígena 2 0,3 1 0,1 17 0,1 1 0,1 1 0,1 2 0,1

Raizal 5 0,8 1 0,1 11 0,1 1 0,1 0 0,0 2 0,1

Gitano 0 0,0 0 0,0 5 0,0 0 0,0 0 0,0 1 0,0

Palenquero 1 0,2 1 0,1 1 0,0 1 0,1 0 0,0 0 0,0

Total 655 735 15467 700 681 2206

NC: Número de casos Fuente: SIVIGILA. Secretaría de Salud de Medellín

31

Movilidad de los casos previo a la infección.

Entre el 2,1% y el 14,4% de los pacientes con dengue refirieron haberse desplazado

a otro sitio diferente a su vivienda. Solo 20.278 casos tenían datos para esta

variable. (Tabla 7).

Tabla 7. Proporción de casos con desplazamiento. Medellín, 2008-2013.

Desplazamiento 2008 2009 2010 2011 2012 2013

NC % NC % NC % NC % NC % NC %

Si 61 9,4 105 14,4 325 2,1 72 10,4 90 13,2 217 9,9

No 591 90,6 623 85,6 14997 97,9 622 89,6 590 86,8 1985 90,1

Total 652 728 15322 694 680 2202


Análisis de la severidad.

La base de datos disponible no contaba con la clasificación final de los pacientes

según los criterios clínicos de la OMS, por lo cual el análisis de severidad se hizo

con las variables de hospitalización, nivel de atención y letalidad.

Frecuencia de hospitalización según año, sexo y grupo de edad.

El año con menor proporción de pacientes hospitalizados fue 2010 y el de mayor

2009 con 13,8% y 25,3% respectivamente. Todos los años, con excepción del 2010,

los hombres tuvieron mayor proporción de hospitalización (Tabla 8).

Tabla 8. Proporción de casos de dengue hospitalizados según sexo, año y total.

Medellín, 2008 a 2013.

Año Mujer Hombre Total

NC % NC % NC %

2008 48 36,9 82 63,1 130 19,8

2009 76 40,9 110 59,1 186 25,3

2010 1107 51,9 1026 48,1 2133 13,8

2011 51 48,1 55 51,9 106 15,1

2012 64 47,4 71 52,6 135 19,8

2013 240 48,3 257 51,7 497 22,5


En todos los grupos de edad se hospitalizaron pacientes con dengue,

correspondiendo los grupos de edad infantil (0 a 14 años) y los jóvenes (15 a 19

años) a los de mayor frecuencia (Tabla 9, Gráfica 4).

32

Tabla 9. Proporción de casos de dengue hospitalizados según edad y año. Medellín,

2008 a 2013.

Grupo edad

2008 2009 2010 2011 2012 2013 Total

NC % NC % NC % NC % NC % NC % NC

0 a 4 10 7,7 8 4,3 115 5,4 12 11,3 10 7,4 21 4,2 176

5 a 9 16 12,3 13 7,0 192 9,0 14 13,2 13 9,6 47 9,5 295

10 a 14 13 10,0 19 10,2 220 10,3 5 4,7 13 9,6 62 12,5 332

15 a 19 14 10,8 28 15,1 240 11,3 3 2,8 8 5,9 42 8,5 335

20 a 24 3 2,3 15 8,1 213 10,0 9 8,5 12 8,9 44 8,9 296

25 a 29 15 11,5 7 3,8 158 7,4 8 7,5 13 9,6 50 10,1 251

30 a 34 7 5,4 17 9,1 128 6,0 8 7,5 13 9,6 34 6,8 207

35 a 39 7 5,4 11 5,9 111 5,2 6 5,7 5 3,7 33 6,6 173

40 a 44 11 8,5 13 7,0 107 5,0 8 7,5 10 7,4 13 2,6 162

45 a 49 9 6,9 15 8,1 111 5,2 9 8,5 9 6,7 29 5,8 182

50 a 54 8 6,2 5 2,7 91 4,3 11 10,4 7 5,2 30 6,0 152

55 a 59 5 3,8 13 7,0 90 4,2 3 2,8 7 5,2 28 5,6 146

60 a 64 1 0,8 9 4,8 94 4,4 2 1,9 6 4,4 25 5,0 137

65 a 69 6 4,6 8 4,3 72 3,4 1 0,9 3 2,2 7 1,4 97

70 a 74 2 1,5 2 1,1 63 3,0 4 3,8 3 2,2 10 2,0 84

75 a 79 2 1,5 3 1,6 63 3,0 1 0,9 0 0,0 9 1,8 78

80 y más 1 0,8 0 0,0 65 3,0 2 1,9 3 2,2 13 2,6 84

Total 130 186 2133 106 135 497 3187


Gráfica 4. Proporción de hospitalizados por grupo de edad, Medellín 2008-2013 sin

2010.


33

Frecuencia de casos de dengue según nivel de atención y año.

Se dispone de datos del 2010 a 2013. El nivel de atención con mayor porcentaje fue

el nivel I (desde 62,3% en el 2003 a 75,7% en el 2010), seguido, pero con mucha

diferencia, por el nivel III (8% en 2010 a 10,6% en el 2012) (Tabla 10).

Tabla 10. Frecuencia de casos de dengue según nivel de atención y año.

Nivel de atención

2010 2011 2012 2013

NC % NC % NC % NC %

1 5024 75,7 450 64,9 423 62,3 1379 64,1

2 528 8,0 66 9,5 72 10,6 224 10,4

3 968 14,6 156 22,5 170 25,0 421 19,6

4 114 1,7 21 3,0 14 2,1 128 5,9

Total 6634 693 679 2152


Letalidad.

En la base de datos hay información de 5 personas fallecidas por dengue, aunque

por comunicación personal dan cuenta de 17. A continuación se analizan los 5

disponibles en la base de datos. Fallecieron 5 pacientes en el 2010 para una

letalidad de 0,03% (5/15470) y uno en 2013 para una letalidad de 0,04 (1/2206). En

el 2010 falleció un hombre de 86 años y cuatro mujeres de 24, 68, 87 y 83 años de

edad, dos de ellos procedentes de la comuna 12. La América, y uno para cada una

de las siguientes Comunas: 13. San Javier, 11. Laureles Estadio. 02. Santa Cruz.

El paciente que falleció en el 2013 fue una mujer de 32 años de edad procedente

de la comuna 15. Guayabal. Todos eran mestizos.

Tipo de clasificación de los casos de dengue de acuerdo a la definición operativa

del caso.

Los casos fueron clasificados en su mayoría como probables, oscilando entre 63,1%

en el 2009 a 83,1% en el 2008, seguido de confirmación por laboratorio (15,9% en

2008 a 35,5% en el 2009). Solo 18.241 casos tenían el dato de esta variable. Este

comportamiento fue semejante en todo el período (Gráfica 5, Tabla 11).

Tabla 11. Tipo de clasificación de acuerdo a la definición operativa del caso.

Medellín, 2008-2013.

Tipo de clasificación

2008 2009 2010 2011 2012 2013

No. % No. % No. % No. % No. % No. %

34

Probable 544 83,1 464 63,1 10976 71,0 551 78,7 487 71,5 1619 73,4

Confirmado por laboratorio

104 15,9 261 35,5 3943 25,5 133 19,0 190 27,9 587 26,6

Confirmado por clínica

0 0,0 0 0,0 18 0,1 2 0,3 0 0,0 0 0,0

Confirmado por nexo epidemiológico

7 1,1 10 1,4 533 3,4 14 2,0 4 0,6 0 0,0

Total 655 735 15470 700 681 2206

Fuente: Secretaría de Salud de Medellín. SIVIGILA

Gráfica 5. Proporción de casos de acuerdo a definición operativa.

Tipo de afiliación a la seguridad social.

El porcentaje de pacientes que no tuvieron cobertura de la seguridad social fue bajo,

con frecuencias menores del 10% (Tabla 12).

Tabla 12. Personas con dengue según afiliación a la seguridad social. Medellín,

Antioquia, 2008-2013.

Tipo de seguridad

social

2008 2009 2010 2011 2012 2013

No. % No. % No. % No. % No. % No. %

Contributivo 494 75,4 516 70,2 11431 73,9 513 73,3 478 70,2 1382 62,6

Subsidiado 87 13,3 108 14,7 2742 17,7 112 16,0 123 18,1 567 25,7

No asegurado 48 7,3 43 5,9 945 6,1 46 6,6 41 6,0 200 9,1

Especial 20 3,1 65 8,8 315 2,0 10 1,4 19 2,8 25 1,1

Excepción 6 0,9 3 0,4 31 0,2 19 2,7 20 2,9 32 1,5

Total 655 735 15464 700 681 2206

Fuente: Secretaría de Salud de Medellín. SIVIGILA Excepción: las fuerzas armadas (militares y civiles), magisterio, universidades públicas que se acogieron a

otro régimen, ECOPETROL.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

2008 2009 2010 2011 2012 2013

Probable Confirmado por laboratorio

Confirmado por clínica Confirmado por nexo epidemiológico

35

Las características clínicas de los casos de dengue reportados entre 2008 y 2013

se muestran predominio de fiebre, mialgias y artralgias entre los casos reportados

en el período de estudio (Tabla 13).

Tabla 13. Signos y síntomas de los pacientes con dengue. Medellín. 2008-2013.

Signos y síntomas 2008

n=655 2009

n=735 2010

n=15470 2011

n=700 2012

n= 681 2013

n=2206

Generales

Fiebre 652 99,5 728 99,0 15317 99,0 694 99,1 680 99,9 2202 99,8

Mialgias 513 78,3 594 80,8 13807 89,3 584 83,4 567 83,3 1852 84,0

Artralgia 389 59,4 349 47,5 9923 64,1 445 63,6 405 59,5 1412 64,0

Cefalea 389 59,4 596 81,1 12821 82,9 515 73,6 489 71,8 1684 76,3

Dolor retroocular 0 0,0 0 0,0 3093 20,0 221 31,6 242 35,5 877 39,8

Erupción 1 0,2 0 0,0 1964 12,7 170 24,3 177 26,0 785 35,6

TGI

Vómito 123 18,8 184 25,0 3798 24,6 148 21,1 158 23,2 602 27,3

Ictericia 15 2,3 25 3,4 185 1,2 16 2,3 16 2,3 34 1,5

Hepatomegalia 0 0,0 0 0,0 23 0,1 11 1,6 3 0,4 17 0,8

Esplenomegalia 0 0,0 0 0,0 15 0,1 5 0,7 0,0 12 0,5

Dolor abdominal 136 20,8 221 30,1 4473 28,9 206 29,4 196 28,8 692 31,4

Diarrea 0 0,0 0 0,0 808 5,2 104 14,9 91 13,4 409 18,5

Hemorragias

Gingivorragia 0 0,0 0 0,0 140 0,9 16 2,3 15 2,2 66 3,0

Hemoptisis 7 1,1 13 1,8 148 1,0 8 1,1 8 1,2 30 1,4

Hematemesis 5 0,8 14 1,9 80 0,5 0,0 11 1,6 33 1,5

Petequias 84 12,8 154 21,0 1401 9,1 56 8,0 60 8,8 259 11,7

Metrorragias 8 1,2 14 1,9 131 0,8 4 0,6 6 0,9 21 1,0

Equimosis 17 2,6 18 2,4 137 0,9 13 1,9 11 1,6 29 1,3

Melenas 6 0,9 11 1,5 123 0,8 9 1,3 7 1,0 24 1,1

Epistaxis 51 7,8 70 9,5 902 5,8 43 6,1 49 7,2 173 7,8

Hematuria 17 2,6 16 2,2 109 0,7 15 2,1 6 0,9 26 1,2

P torniquete positiva 0 0,0 3 0,4 588 3,8 58 8,3 59 8,7 197 8,9

SNC

Alteración de la conciencia

0 0,0 0 0,0 24 0,2 4 0,6 1 0,1 14 0,6

Convulsión 0 0,0 0 0,0 21 0,1 4 0,6 2 0,3 10 0,5

Extravasación

Oliguria 11 1,7 12 1,6 139 0,9 9 1,3 11 1,6 27 1,2

Choque 2 0,3 6 0,8 50 0,3 0 0,0 3 0,4 8 0,4

Derrame `pleural 0 0,0 0 0,0 12 0,1 3 0,4 1 0,1 5 0,2

Ascitis 3 0,5 4 0,5 194 1,3 4 0,6 1 0,1 7 0,3

Hipotensión 0 0,0 0 0,0 64 0,4 8 1,1 6 0,9 17 0,8

Taquicardia 0 0,0 0 0,0 198 1,3 40 5,7 36 5,3 134 6,1

Edema agudo del pulmón

0 0,0 0 0,0 32 0,2 5 0,7 2 0,3 14 0,6

TGI: Tracto gastrointestinal SNC: Sistema Nervioso Central

36

Incidencia de dengue por comunas.

En el 2008 la comuna 7. Robledo presentó el mayor número de casos. La comuna 16. Belén presentó la mayor frecuencia de casos durante cuatro años consecutivos (2009 a 2012) y en el año 2013 la comuna 13. San Javier presentó el mayor número de casos (Gráfica 6, Tabla 14). Población por comunas (Anexo 26).

Tabla 14. Número de casos y tasa de incidencia de dengue, por comunas y total. Medellín, Colombia 2008-2013.

2008 2009 2010 2011 2012 2013

Comuna NC TI NC TI NC TI NC TI NC TI NC TI Total

01 Popular 22 17,6 17 13,5 696 548,5 23 18,0 37 28,8 80 62,0 875

02 Santa Cruz

37 34,9 41 38,3 856 793,6 36 33,1 41 37,5 153 138,

8 1164

03 Manrique 42 27,5 39 25,3 1283 827,5 27 17,3 33 21,0 69 43,7 1493

04 Aranjuez 54 34,0 64 40,1 1529 955,2 44 27,4 42 26,1 160 99,3 1893

05 Castilla 31 21,4 42 28,8 703 480,0 39 26,5 30 20,3 148 99,7 993

06 Doce de Octubre

29 15,4 32 16,9 651 342,4 50 26,2 48 25,0 153 79,5 963

07 Robledo 64 40,0 48 29,7 833 509,3 54 32,7 42 25,2 148 87,8 1189

08 Villa Hermosa

31 23,4 36 27,0 802 597,5 28 20,7 39 28,7 90 66,0 1026

09 Buenos Aires

60 44,7 53 39,4 1043 772,6 51 37,7 47 34,6 82 60,2 1336

10 La Candelaria

30 35,4 26 30,6 752 884,7 41 48,2 31 36,4 95 111,

3 975

11 Laureles Estadio

31 25,9 56 46,6 741 614,4 33 27,3 34 28,0 98 80,5 993

12 La América

24 25,8 51 54,5 991 1052,4 39 41,2 31 32,6 70 73,3 1206

13 San Javier

35 26,6 56 42,2 1069 798,3 59 43,7 46 33,9 247 180,

7 1512

14 El Poblado

56 47,9 40 33,7 645 534,4 44 35,9 61 49,1 95 75,5 941

15 Guayabal 23 25,7 31 34,3 525 576,0 25 27,2 22 23,7 113 121,

1 739

16 Belén 58 30,3 81 42,1 1961 1014,3 76 39,1 63 32,3 206 105,

3 2445

17 Palmitas 0 0,0 0 0,0 10 228,8 3 63,4 0 0,0 0 0,0 13

18 San Cristóbal

16 34,4 10 18,7 135 224,9 15 23,5 23 34,0 42 58,7 241

19 Altavista 0 0,0 0 0,0 9 31,1 0 0,0 2 6,3 28 83,7 39

20 San Antonio de Prado

10 14,0 9 12,1 193 250,6 10 12,1 7 7,9 74 77,6 303

21 Santa Elena

2 16,0 3 22,3 23 158,6 3 19,7 2 12,6 5 30,1 38

Total 655 28,6 735 31,7 1545

0 659,4 700 29,6 681 28,5

2156

89,2 20377

Promedio de casos

31,2 35 736 33,3 32,4 103 970,3

NC: Número de casos. TI: Tasa de incidencia. Fuente: Secretaría de Salud de Medellín. SIVIGILA

37

Gráfica 6. Incidencia de dengue por comuna, Medellín, 2008-2013.


Dada la magnitud de la epidemia de 2010, para mejor visualización de los datos, se procedió a graficar los años no epidémicos. (Gráfica 7)

Gráfica 7. Incidencia de dengue por comuna, años no epidémicos.


0

200

400

600

800

1000

1200

1400

2008 2009 2010 2011 2012 2013

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

2008 2009 2011 2012

38

Incidencia de dengue por barrio.

La información de los barrios se obtuvo de 82,4% de los casos, correspondientes a la zona urbana ya que este dato no estaba diligenciado de forma sistemática en las comunas rurales. De los 249 barrios, 109 (43,7%) reportaron casos en todos los años del período de estudio y 11 (4,41%) no reportaron ningún caso (María Cano-Carambolas, Oriente, San José La Cima No.1, Versalles No.2, Aures No.1, Batallón Girardot, Asomadera No.2, Asomadera No.3, Juan Pablo II, San Javier No.2 y La Florida (Anexo 27).Riesgo de transmisión según incidencia.

Los barrios en riesgo alto en años no epidémicos fueron Barrio Colombia, Barrio Caicedo, Guayabal, Robledo, San Javier No.1 y El Poblado en 2008. Guayabal, Robledo, San Javier Nro. 1, El Poblado, Naranjal y Belén en 2009; en 2011 todos los barrios estuvieron en riesgo bajo y en 2012 solo los barrios San Javier Nro. 1, El Poblado y Manila presentaron riesgo alto. En el nivel de riesgo Muy alto en años no epidémicos sólo se encontraron Tenche en 2009 y Guayaquil en 2012. En años epidémicos las tasas de incidencia más elevada corresponden al barrio Perpetuo Socorro que presenta riesgo Muy Alto tanto en 2010 como en 2013 (Tabla 15).

Tabla 15. Número de barrios por nivel de riesgo de transmisión.

Nivel de riesgo

Año

2008 2009 2010 2011 2012 2013

Bajo 237 234 30 249 240 198

Medio 6 8 35 0 5 31

Alto 6 6 139 0 3 16

Muy alto 0 1 45 0 1 4

Cuando se aplican las mismas categorías a nivel de comuna, se observa que en años endémicos todas se ubican en el nivel bajo, mientras que en años epidémicos se encontraron las comunas 12. La América y 16. Belén en el nivel Muy Alto en 2010, y cinco comunas en nivel medio en el año 2013 de las cuáles, la comuna 2. Santa Cruz presenta la mayor tasa de incidencia (Tabla 16, Anexo 26).

Tabla 16. Número de comunas por nivel de riesgo de transmisión según tasa de incidencia.

Nivel de riesgo 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Bajo 21 21 1 21 21 16

Medio 0 0 1 0 0 5

Alto 0 0 17 0 0 0

Muy Alto 0 0 2 0 0 0

39

Análisis temporal.

La representación del comportamiento total del evento de interés por semana epidemiológica (312 en total) evidencia un pico que comienza después de la semana 100 y declina en la semana 150, lo que corresponde a la epidemia de 2010. También se observa al final de la serie un incremento menos pronunciado correspondiente al año 2013. En la escala representada, no se observa estacionalidad o tendencia (Gráfica 8).

Gráfica 8. Casos de dengue por semana epidemiológica consecutiva 2008-2013. Fuente: SIVIGILA. Secretaría de Salud de Medellín.

El comportamiento del dengue por comunas permite evidenciar los principales aportes al incremento de casos correspondiente al año 2010, provenientes de las comunas 4. Aranjuez, 12. La América y 16. Belén. Para las semanas epidemiológicas correspondientes al año 2013, resaltan con un importante número de casos, las comunas 2. Santa Cruz, 5. Castilla, 6. Doce de Octubre, 13. San Javier y 16. Belén (Gráfica 9).

40

Gráfica 9. Casos de dengue por semana epidemiológica consecutiva y comuna, Medellín, 2008-2013. Fuente: SIVIGILA. Secretaría de Salud de Medellín.

Para evaluar el comportamiento del dengue en cada año, se realizaron gráficas individuales que facilitaran la comprensión de los datos. Se observa en el período analizado, la presencia de epidemias cada tres años. En los años 2008 y 2011 se observa un elevado número de casos al inicio del año (semanas epidemiológicas 1 a 3) con descenso paulatino para el final del año que continúa con la misma tendencia en los años siguientes 2009 y 2012 respectivamente. En estos dos años

41

se observa un incremento del número de casos de forma progresiva hacia el final del año para continuar su ascenso en los años epidémicos 2010 y 2013, en los cuales las semanas epidemiológicas con mayor carga de casos fueron de la 14 a la 39 en el 2010 y de la semana 21 a la 38 en 2013 a diferencia de los años endémicos (2008, 2009, 2011 y 2012). (Gráfica 10)

Gráfica 10. Casos de dengue por semana epidemiológica y año.


Análisis espacial de los casos de dengue.

Geocodificación

Las direcciones de los domicilios de los casos de dengue fueron ubicadas espacialmente por medio de la herramienta de geocodificación del programa ArcGIS 10.3.1 en una malla vial de la ciudad de Medellín provista por Procalculo Prosis S.A.S. Se lograron georreferenciar en promedio el 82% de la direcciones de los casos por año.

Densidad de casos

De acuerdo al análisis de densidad de casos de dengue, mediante la estimación de Kernel (KDE) la enfermedad estuvo espacialmente distribuida en todas las comunas de la zona urbana de Medellín en todos los años analizados, con diferencias por zonas y por año.

En el año 2008 la zona nororiental fue la más comprometida, con mayor intensidad en las comunas 1. Popular, 2. Santa Cruz, 3.Manrique y 4. Aranjuez. Le sigue en intensidad la zona noroccidental, con alta densidad de casos en las comunas 5.

42

Castilla, 6. Doce de Octubre y 7. Robledo. En contraste fueron las comunas 13. San Javier, 12. La América, 11. Laureles-Estadio y 15. Guayabal donde se evidenció menos densidad (Anexo 2).

En el año 2009 la zona Centro occidental fue la más comprometida con mayor intensidad en la comuna 13. San Javier y 12. La América. Continúa como en el 2008 una elevada densidad de casos en las comunas 2. Santa Cruz, 4. Aranjuez de la zona Nororiental y la comuna 6. Doce de Octubre de la zona nororiental. Las de menor intensidad fueron la comuna 14. El Poblado de la zona Suroriental y 10. La Candelaria de la zona Centro oriental (Anexo 3).

El año 2010 presentó un patrón disperso dada la situación de hiper-endemicidad que tuvo lugar en el país y afectó en gran medida la ciudad. Gráficamente se evidenció mayor densidad de casos en las comunas 1, 2, 3 y 4 de la zona Nororiental, las comunas 8. Villa Hermosa y 9. Buenos Aires de la zona Centro oriental, también en las comunas 6. Doce de Octubre y 5. Castilla de la zona Noroccidental y en las comunas 12. La América y 13. San Javier de la zona Centro occidental. De las anteriores, la mayor área de dispersión se observó en la zona Nororiental (Anexo 4).

Para el año 2011 una de las zonas con mayor densidad se observaron en la comuna 6. Doce de Octubre de la zona Noroccidental y en las comuna 2. Santa Cruz, 3 y 4 de la zona Nororiental y la comuna 9. Buenos Aires de la zona Centro oriental. Todas ella con baja dispersión (Anexo 5).

La zona con mayor densidad de casos en el 2012 se situó en la comuna 2. Santa Cruz. Finalmente en el año 2013, la zona con mayor densidad se identificó en las comunas 5. Castilla y 6. Doce de Octubre de la zona Noroccidental (Anexo 6).

En todos los años, a excepción de 2013 se observó una acentuada concentración de casos en la comuna 2 (Santa Cruz) y 6. Doce de Octubre, en contraste con la menor densidad de casos que se obtuvo en las comunas 15 (Guayabal), 14 (Poblado) y 10 (Candelaria) (Anexo 7).

Análisis de “Puntos calientes”

El análisis de puntos calientes evidenció diferencias significativas entre las entidades generadas (Tabla 17). En el año 2008 se encontraron puntos calientes para dengue estadísticamente significativos en cinco comunas del noroccidente de la ciudad. Un acercamiento por barrios permitió detectar puntos calientes en los 11 barrios que conforman la comuna 2. Santa Cruz, en 8 de 12 barrios que conforman la comuna 1. Popular, en 10 de 17 barrios de la comuna 4. Aranjuez y en 4 de 16 barrios de la comuna 3. Manrique (Anexo 8).

Tabla 17. Número de barrios con “Puntos Calientes” en la ciudad de Medellín, 2008-2013.

2008 2009 2010 2011 2012 2013

No significativo 209 242 174 0 202 234

43

Hot-Spot (90% confianza) 6 4 3 0 9 0



En 2009 solo se encontraron puntos calientes en 4 de 13 barrios de la comunas 12. La América y en 3 de 21 barrios de la comuna 13. San Javier de la zona Centro occidental (Anexo 9).

El año 2010 presentó puntos calientes en 58 barrios de 5 comunas de la zona noroccidental de Medellín, a saber, comunas 1, 2, 3, 4 y 5; en el occidente, en las comunas 11. Laureles-Estadio y 12. La América; en el oriente, en la comuna 8. Villa Hermosa y en el sur de la ciudad se identificaron puntos calientes para dengue en 12 de 23 barrios de la comuna 16 (Belén) (Anexo 10).

En el año 2011 particularmente, se observó un patrón de distribución homogéneo de casos de dengue en la ciudad, por lo que no se encontraron diferencias significativas ente las entidades generadas y por ende no se observaron puntos calientes (Anexo 11).

Por su parte, en 2012 se presentaron puntos calientes en seis comunas del norte de la ciudad. En la comuna 6. 12 de Octubre a excepción del barrio Mirador del 12, todos los barrios presentaron puntos calientes, de la misma manera, 10 de 19 barrios que conforman la comuna 5. Castilla, y todos los barrios de la comuna 2. Santa Cruz; en 10 barrios de 12 que conforman la comuna 1. Popular, 9 de la comuna 4. Aranjuez, y en los barrios La Salle, Las Granjas, Campo Valdés 2 y Santa Inés, de la Comuna 3. Manrique. (Anexo 12). El año 2013 se presentaron puntos calientes en cuatro comunas del noroccidente de la ciudad y una del sur, específicamente en los barrios: 12 de Octubre 1 y 2, Santander, Pedregal y La Esperanza de la comuna 6. 12 de Octubre; Boyacá, Girardot, Belalcazar, Castilla, Héctor Abad Gómez y Francisco Antonio Zea de la comuna 5. Castilla; los barrios Santa Cruz, Andalucía y La Rosa de la comuna 2. Santa Cruz y Palermo, San Isidro y Moravia de la comuna 4. Aranjuez. En el sur de la ciudad, se encontraron puntos calientes en el barrio La Colina de la comuna 15. Guayabal (Anexo 13).

7.2 Componente entomológico.

El comportamiento del índice de depósito permaneció estable con excepción de la comuna 2. Santa Cruz, 4. Aranjuez, 6. Doce de Octubre y 7. Robledo, donde estuvieron por encima del 10%. Se destaca la comuna Robledo que mantuvo durante tres años, índices de depósito por encima del 10% llegando al valor más elevado de todas las comunas en el año 2013 con 17,6%. Índice de depósito por debajo de 1% fueron observados en las comunas 4. Manrique, 12. La América, 11. Laureles y 13. San Javier. La comuna 12. La América persistió durante 3 años (2011 a 2013) con índice de depósito menor a 1% (Tabla 18) (Gráfica 11).

44

Tabla 18. Índices entomológicos por comuna y año. Medellín, 2008-2013.

2008 2009 2010 2011 2012 2013

Comunas ID IV IB ID IV IB ID IV IB ID IV IB ID IV IB ID IV IB

01 Popular 2,8 5,1 7,3 5,5 3,8 4,8 6,9 6,2 7,4 4,1 7,2 8,5 4,6 2,8 3,8 3,7 5,9 7,2

02 Santa Cruz

2,9 4,3 7,8 5,2 3,9 4,8 4,8 5,2 6,5 3,4 2,3 2,6 10,9

8,0 12,3

4,6 5,6 7,0

03 Manrique

0,9 2,1 2,7 3,9 3,3 4,4 5,5 4,7 6,3 2,8 2,8 3,3 3,2 4,3 5,0 5,2 3,7 4,3

04 Aranjuez

2,9 5,2 8,7 2,7 2,1 3,3 11,5

9,8 16,1

5,8 3,0 5,3 7,1 3,2 7,3 6,6 3,5 4,8

05 Castilla 3,2 6,1 10,4

3,9 3,9 5,7 7,5 6,0 7,5 2,4 1,6 1,7 4,1 2,4 3,4 6,0 4,0 5,2

06 Doce de Octubre

1,9 5,7 7,0 5,2 4,1 6,6 11,1

8,1 10,6

3,0 4,0 4,1 5,4 4,2 5,1 6,6 5,3 6,4

07 Robledo 1,4 5,7 5,9 4,2 3,5 5,0 11,2

6,5 11,2

12,4

1,4 9,5 3,6 2,0 3,0 17,6

4,7 24,9

08 Villa Hermosa

2,9 4,9 6,6 6,2 5,8 8,7 5,0 4,2 5,6 4,3 4,2 5,7 4,5 4,3 5,1 6,9 5,1 6,6

09 Buenos Aires

1,9 5,2 9,3 5,3 4,0 5,6 9,0 6,9 10,3

5,0 3,3 6,6 4,3 2,9 3,4 4,7 3,2 3,8

10 La Candelaria

1,8 2,3 6,7 1,1 1,0 1,4 4,7 2,2 2,8 1,0 0,9 1,2 3,8 1,9 2,5 6,1 4,2 6,6

11 Laureles Estadio

1,0 4,3 7,1 4,2 2,6 4,9 7,0 4,2 7,3 3,0 2,4 4,3 0,8 0,8 1,3 2,1 1,3 2,41<

12 La América

1,1 3,6 5,1 2,6 2,7 4,7 7,3 5,8 9,6 0,8 1,9 1,9 0,4 0,6 0,8 0,3 0,3 0,4

13 San Javier

3,6 9,3 14,8

5,2 3,0 4,0 4,0 3,3 4,7 2,3 3,4 4,7 0,5 0,7 0,9 2,0 2,4 2,9

14 El Poblado

3,5 6,1 13,5

3,2 2,9 4,2 9,3 9,7 16,4

2,3 2,2 3,1 6,2 4,8 5,7 6,5 5,1 8,0

15 Guayabal

2,5 5,1 11,0

2,3 2,3 3,3 5,8 2,9 3,9 2,1 1,1 1,8 5,2 2,8 7,4 8,1 5,2 7,5

16 Belén 1,3 4,6 8,3 4,5 2,1 2,7 5,1 3,5 5,6 3,4 3,5 4,3 2,2 3,2 4,6 2,8 4,2 6,6

IV: Índice de vivienda, ID: Índice de depósito, IB: Índice de Breteau. Fuente: Secretaría de Salud de Medellín.

45

Gráfica 11. Índice de depósito por comuna, Medellín 2008-2013.


La representación de la mediana de los índices de depósito para las 16 comunas urbanas del municipio evidencia los índices más altos en los años 2010 con una mediana de 6.9 y 2013 con una mediana de 5.6 (Gráfica 12).

Gráfica 12. Índice de depósito por año.


De acuerdo a la clasificación de riesgo entomológico basado en el índice de Vivienda para cada comuna, ninguna fue de riesgo alto. El comportamiento de este índice presenta elevaciones en las comunas 4. Aranjuez y 14. El Poblado en 2010 y en las comunas 2. Santa Cruz y 13. San Javier en el 2012, las otras comunas presentan un comportamiento estable. Las comunas 4. Aranjuez y 13. San Javier, presentaron el valor más elevado, 9,8% y 9,3% respectivamente. Índice de vivienda menor a 1% se observó en la comuna 10. La Candelaria en el 2011, en la comuna 11. Laureles-Estadio, 12. La América y 13. San Javier (Tabla 18) (Gráfica 13).

46

Gráfica 11. Índice de vivienda por comuna, Medellín 2008-2013.


La representación de la mediana de los índices de vivienda para las 16 comunas urbanas del municipio evidencia los índices más altos en los años 2010 y 2008 con medianas de 5.5 y 5.1 respectivamente (Gráfica 14).

Gráfica 12. Índice de vivienda por año.


47

De acuerdo a la clasificación de riesgo entomológico basado en el índice de Breteau para cada comuna, ninguna fue de riesgo alto. Por encima de 10% están las comunas 5. Castilla, 13. San Javier, 11. Poblado y 15. Guayabal en el año 2008. Comuna 4. Aranjuez, 6. Doce de Octubre, 7. Robledo, 9 Buenos aires y 14 Poblado en 2010; Comuna 2 Santa Cruz en 2012 y 7. Robledo en 2013 con 24,9%, el más alto durante todo el período. Por debajo del 1% la comuna 12. La América durante 2012 y13 (Tabla 18) (Gráfica 15).

Gráfica 11. Índice de Breteau por comuna, Medellín 2008-2013.


La representación de la mediana de los índices de Breteau para las 16 comunas urbanas del municipio evidencia los índices más altos en los años 2008 y 2010 con medianas de 7.5 y 7.3 respectivamente (Gráfica 16).

48

Gráfica 12. Índice de Breteau por año.


Aunque en algunos barrios (María Cano-Carambolas, Oriente, San José La Cima No.1, Versalles No.2, Aures No.1, Batallón Girardot, Asomadera No.2, Asomadera No.3, Juan Pablo II, San Javier No.2 y La Florida) no hubo reporte de casos en el período de estudio, si hubo presencia del vector en varios de los años del período de estudio con excepción de Batallón Girardot donde los índices entomológicos permanecieron en 0.0 con excepción de 2012. No hay datos disponibles de estos índices en Asomadera No.2 y Asomadera No.3.

Tipo de criaderos (Gráfica 17)

Los criaderos potenciales más frecuentes fueron botellas al inicio del período con disminución progresiva, le siguen en frecuencia los floreros con escasa disminución a lo largo del período de estudio. Las canecas se encontraron elevadas al inicio del período con una disminución franca durante dos años para luego elevarse en los tres últimos años. Las llantas, fueron menos frecuentes que los anteriores, con disminución de su número durante el período de observación. Los tanques elevados aumentaron y los tanques bajos disminuyeron. Otros tipos de criaderos permanecieron estables durante el período de estudio. Los depósitos con mayor frecuencia fueron los floreros, las llantas, las canecas y otros tipos de criaderos.

49

Gráfica 17. Criaderos positivos y negativos encontrados en las visitas domiciliarias para levantamiento de índices. Medellín, 2008-2013. Fuente: SIVIGILA. Secretaría de Salud de Medellín.

50

Análisis espacial del componente entomológico.

Geocodificación

Las direcciones de los domicilios con presencia del vector fueron ubicadas espacialmente por medio de la herramienta de geocodificación del programa ArcGIS 10.3.1 en una malla vial de la ciudad de Medellín provista por Procalculo Prosis S.A.S. Se lograron geocodificar en promedio el 87% de los domicilios con presencia del vector.

Densidad de domicilios con presencia del vector

De acuerdo al análisis de densidad de domicilios positivos, mediante la estimación de Kernel (KDE) se identificaron zonas concretas con alta densidad principalmente en la zona nororiental.

En el año 2008 la mayor densidad de domicilios con presencia del vector se ubicó en las comunas 1. Popular, 2. Santa Cruz y 4. Aranjuez. En la zona noroccidental se observa elevada densidad en las comunas 5 .Castilla, 6. Doce de Octubre; en la zona centro occidental en las comunas 13. San Javier, 12. La América y en la zona centro oriental en las comunas 8. Villa Hermosa y 9. Buenos Aires (Anexo 14).

En el año 2009 la zona Centro oriental presenta el área más extensa con alta concentración de domicilios positivos principalmente en la comuna 8. Villa Hermosa. En la zona nororiental se observa también alta concentración en la comuna 2. Santa Cruz (Anexo 15).

El año 2010 las áreas más extensas con elevada concentración de casos se ubican en las comunas 2. Santa Cruz y 4. Aranjuez de la zona nororiental, seguidas de áreas más reducidas en las comunas 6. Doce de Octubre de la zona noroccidental y 8. Villa Hermosa de la zona centro oriental (Anexo 16).

Para el año 2011 una de las zonas con mayor densidad se observó en las comunas 1. Popular y 2. Santa Cruz de la zona nororiental, seguidas de las comunas 8. Villa Hermosa de la zona centro oriental, 12. La América de la zona centro occidental y 6. Doce de Octubre de la zona noroccidental (Anexo 17).

La zona con mayor densidad de domicilios positivos en el 2012 se situó en la comuna 2. Santa Cruz. Igualmente en el año 2013, la zona con mayor densidad se identificó en la comuna 2. Santa Cruz (Anexos 18 y 19).

“Puntos Calientes”

Mediante la herramienta de “puntos calientes” se identificaron significativamente barrios con domicilios positivos en 8 barrios de las comunas 1. Popular, 2. Santa Cruz y 3. Manrique de la zona nororiental; lo mismo que en la comuna 5. Castilla de la zona noroccidental y en la comuna 15. Guayabal, específicamente en el barrio La Colina (Anexo 20).

51

En el año 2009 se identificaron “puntos calientes” de domicilios positivos en 8 barrios de la comuna 2. Aranjuez y en la comuna 3. Manrique de la zona nororiental; también se identificaron en la zona centro oriental, en las comunas 10. La Candelaria y 9. Buenos Aires; y en los barrios Picachito y Mirador del Doce de la comuna 6. Doce de Octubre en el noroccidente de la ciudad (Anexo 21).

En el año 2010 numerosas comunas presentaron puntos calientes con domicilios positivos, entre estas, la comuna 2. Santa Cruz y 4. Manrique de la zona nororiental; 5. Castilla y 6. Doce de Octubre de la zona noroccidental, lo mismo que 7. Villa Hermosa y 10. La Candelaria de la zona centro oriental y 12. La América de la zona centro occidental (Anexo 22).

Durante el 2011 se identificaron “puntos calientes” en dos barrios de la comuna 2. Santa Cruz(Playón de los comuneros y La Isla) y dos de la comuna 3. Manrique (Campo Valdés 2 y Santa Ines), en la zona nororiental; de igual modo en la zona suroccidental, en los barrios Alejandría y Los Balsos de la comuna 14. El Poblado; lo mismo que en la zona centro occidental, en el barrio La Castellana de la comuna 11. Laureles-Estadio, en 8 barrios de la comuna 12. La América y en cinco barrios de la comuna 13. San Javier (Anexo 23).

En el año 2012 se visualizan “puntos calientes” en un barrio de la comuna 1. Popular (Moscú) y dos de la comuna 2. Santa Cruz (Moscú 1 y Villa del Socorro) en la zona nororiental; en la zona noroccidental en el barrio el Triunfo de la comuna 6. Doce de Octubre; en la zona centro oriental, en cinco barrios de la comuna 12. La América y en seis barrios de la comuna 13. San Javier. En el suroccidente de la ciudad, en la comuna 15. Guayabal se identificaron “puntos calientes” para domicilios con presencia del vector en los barrios La Colina, Cristo Rey, Campo Amor, Trinidad y Santa Fe (Anexo 24).

Finalmente se identificaron “puntos calientes” para domicilios con presencia del vector para el año 2013 en cinco barrios de la comuna 2. Santa Cruz y los barrios Sevilla y U de A de la comuna 4. Aranjuez en la zona nororiental, lo mismo que en la zona centro occidental en un barrio de la comuna 11. La América y en el barrio Los Naranjos de la comuna 14. El Poblado en la zona sur-oriental de la ciudad de Medellín (Anexo 25).

52

8. DISCUSIÓN

Se realizó este estudio con el objetivo de analizar la dinámica espacio-temporal del dengue en la ciudad de Medellín, entre 2008 y 2013 por medio de SIG aplicado al componente epidemiológico: casos de dengue, y entomológico: índices de infestación del vector, con el propósito de identificar las áreas y períodos de mayor riesgo de transmisión de la infección por el virus del dengue para direccionar las medidas de control y prevención de esta enfermedad.

Son varios los factores que se han visto relacionados con el aumento de la incidencia de dengue, entre estos, cambios acelerados en características socio-demográficas como el crecimiento poblacional, la urbanización acelerada y el transporte moderno (16,17), puesto que una mayor densidad de habitantes y los movimientos internacionales y locales que facilitan la diseminación del agente infeccioso (18). Como se observa en nuestro estudio, comunas con alta densidad poblacional coinciden con las que presentaron mayor incidencia de dengue o concentración de casos en el análisis espacial. A nivel ambiental, el cambio climático global se ha visto relacionado con el incremento en la incidencia de dengue (19) y la ciudad no es ajena a dicho fenómeno, hecho corroborado por algunos autores que encontraron relación entre la incidencia del dengue en la ciudad y el fenómeno climático El Niño (57). La falta de medidas eficaces es también un factor importante en el aumento de la transmisión (58). De manera intrínseca, el virus también ha contribuido con factores como el surgimiento de nuevas cepas virales y su rápida diseminación hasta el establecimiento de ciclos endémicos (16).

La proporción de casos por sexo, fue mayor en hombres que en mujeres, a excepción de los años 2010 y 2012, lo cual es controversial, puesto que se considera generalmente que la población femenina es más afectada por el dengue o consulta más. En un estudio de seroprevalencia de dengue en nueve municipios de la región del Urabá, se encontró, que el 64,6% de los que presentaron anticuerpos IgG, eran mujeres (59). Otro estudio para identificar factores asociados a la extravasación plasmática, en una muestra de 350 pacientes con dengue procedentes de los departamentos de Antioquia y Chocó, encontró que el 59,1% correspondía a mujeres (60). En la India, un estudio de 280 casos de dengue, de un una muestra de 700, encontró una proporción mayor de mujeres, para una razón hombre:mujer de 1:1.1, con una diferencia estadísticamente significativa (61). Por el contrario, los hallazgos del presente estudio concuerdan con lo encontrado por otros autores: un análisis de los reportes de seis países asiáticos (República Democrática Popular de Laos, Filipinas, Singapur, Sri Lanka, Malasia y Camboya) en un período acumulado de 6 a 10 años, mostró que los hombres con dengue estuvieron en porcentajes por encima del 50% (62).

El predominio de casos de dengue en población infantil, juvenil y adultos hasta los

34 años, es similar a lo observado en otros estudios en el país, como el de Garzón

et al. en Villavicencio (63), y Rodríguez et al. en el Valle del Cauca (64), además

de estudios en otros lugares donde adolescentes y jóvenes adultos presentan las

mayores tasas de incidencia (65), tanto en años epidémicos como endémicos, el

53

comportamiento de esta variable es semejante al de todo el país (13). Este aspecto

es importante por involucrar población económicamente activa y la niñez. De la

misma manera que Restrepo et al (29), con respecto al componente racial, la

mayoría de los casos eran población mestiza, lo que sostienen otros autores

(13,27).

La movilidad de los casos previo a la infección es indicativo del lugar donde ocurre el evento o su forma de dispersión, en este sentido, los datos obtenidos sugieren que el sitio de contacto pudo haber sido el lugar de residencia o sus cercanías, dado que la mayor proporción de casos manifestó baja movilidad (entre el 2,1% y el 14,4%), de manera similar a lo encontrado por otros autores (66), quienes describen que el tiempo de permanencia de las personas en las casas o la cercanía de los conglomerados positivos, puede ser un factor de riesgo para dengue (66–68).

Como se mencionó en los resultados, la base de datos disponible no contaba con la clasificación final de los pacientes según los criterios clínicos de la OMS, por lo cual el análisis de severidad se hizo con las variables de hospitalización, nivel de atención y letalidad. En este sentido, cabe anotar que la proporción de hospitalizados en el presente estudio (2010: 13,8% y 2009: 25,3%) no fue tan elevada como la descrita por otros autores, a pesar de no estar directamente relacionado con la severidad del dengue, puede ser un indicativo de la magnitud de la epidemia. Un estudio multicéntrico de características clínicas del dengue en adultos, halló entre una muestra de 250 casos confirmados, una proporción de hospitalizados de 46,4% (69). Vale resaltar que en todos los años, con excepción del 2010, los hombres tuvieron mayor proporción de hospitalización, comportamiento diferente a lo observado en otras poblaciones de estudio, donde la mayor proporción de hospitalizados corresponde a mujeres; de todos modos, como se mencionó anteriormente, se debe considerar que la mayor proporción de casos reportados durante el período de estudio correspondió a hombres.

En relación con el acceso a los servicios de salud, la mayor por proporción de casos proviene del nivel de atención I, lo cual refleja un adecuado uso de este nivel de complejidad y su importancia para la clasificación de los casos y la prestación oportuna de servicios de salud de baja complejidad. Según definición operativa del dengue, la mayor proporción corresponde a casos probables, lo cual refleja, de un lado la sospecha diagnóstica del cuadro clínico y la notificación como tal, pero de otro lado, una falla en sistema de vigilancia epidemiológica dada la limitación con el diagnóstico de laboratorio, sea por la falta de ajuste de los casos del SIVIGILA con los resultados de laboratorio, o la no solicitud de esta prueba por parte del personal de salud que brinda la atención a estos pacientes.

Estimar la letalidad por la metodología presentada resulta muy impreciso; pese a la relevancia del evento, la información suministrada carece de algunos datos importantes para el cálculo de esta variable, pues se tiene cuenta de 5 casos fatales durante el período de estudio (pertenecientes al año 2010), pero otros reportes oficiales hablan de 13 casos solo en el año 2010 (70). El análisis de la letalidad del dengue en la ciudad requiere otra metodología para su valoración.

54

Los resultados mostraron un comportamiento endemo-epidémico con presencia de brotes cada tres años, siendo los años epidémicos 2010 y 2013, semejante a lo descrito por otros autores, que relatan epidemias en el 2007 y 2010 (55,70). Este comportamiento se corrobora por la epidemia del año en curso 2016 (71). En los períodos post-epidémicos, 2008 y 2011, se observa disminución de casos, explicable probablemente por protección heteróloga descrita en dengue de 1 a 3 años, más que por las medidas de intervención (72).

Con relación al comportamiento por semana epidemiológica durante el período de estudio se observó una tendencia sistemática al aumento de casos en el segundo año post-epidémico a partir del segundo semestre. Esto puede ocurrir por pérdida de la inmunidad temporal que se produjo en el período epidémico anterior, deficiencia en las medidas de control o factores climáticos o socio-demográficos que facilitan la dispersión del virus o la proliferación del vector, pero independiente de las posibles causas, este comportamiento temporal señala la necesidad de adecuar las estrategias de control vectorial, de acuerdo con la situación epidemiológica del año y fortalecer las medidas desde inicios del año pre-epidémico para mitigar la intensidad de la epidemia subsiguiente.

La epidemia del 2010 tuvo un comportamiento diferente a las epidemias de otros

años, con la apariencia de una infección de fuente común y no de una enfermedad

de transmisión vectorial, esto puede ser el reflejo de una epidemia que superó la

capacidad institucional para su control, pese a los esfuerzos de la administración

municipal, que cabe mencionar, intensificó los programas de vigilancia y control del

dengue desde inicios de la epidemia, las estrategias de control integrado de

vectores que incluían eliminación de criaderos y fumigación de zonas alrededor de

casos índices, análisis espacial y temporal de los casos, educación comunitaria y la

respectiva evaluación del impacto de dichos programas (70). Teniendo en cuenta

los resultados del presente estudio es necesario no solo darle continuidad a los

programas que se han venido implementando sino intensificar las medidas en los

períodos pre-epidémicos, independiente de variables climáticas o socio-

demográficas difíciles de controlar.

Los resultados de la incidencia permitieron la estratificación del riesgo de

transmisión de dengue en la ciudad. Cuando se compara el número de casos y la

incidencia de dengue, se observa que no todas las comunas con elevado número

de casos concuerdan con las mayores tasas de incidencia. En el año 2010 la mayor

tasa de incidencia fue encontrada en la comuna 12. La América pero el mayor

número de casos fue reportado en la comuna 16. Belén, pero en el año 2013 la

comuna con mayor tasa de incidencia, comuna 13. San Javier, también fue la que

reportó mayor número de casos.

En años no epidémicos, no se observó coincidencia entre el número de casos y las

tasas de incidencia por comuna. Estas diferencias pueden deberse al bajo número

55

de habitantes con respecto a los casos reportados en algunas comunas, lo que

determina el cálculo de la incidencia. Teniendo en cuenta la clasificación de riesgo

de la Organización Panamericana de la Salud, la mayoría de comunas en años no

epidémicos se ubicaron en el nivel de riesgo bajo. Con respecto a los años

epidémicos solo cinco comunas en el 2013 se ubicaron en riesgo medio y en el año

2010, la comuna 19. Altavista fue la única en presentar riesgo bajo, la comuna 21.

Santa Elena presentó riesgo medio y el resto presentaron riesgo alto o muy alto.

Con respecto a los barrios, en el 2010 139 estuvieron en riesgo alto y 45 en muy

alto,estos hallazgos son similares a los descritos por Ortiz et al. para la ciudad de

Medellín, específicamente el año epidémico 2010 donde reporta 12 barrios en riesgo

bajo, 22 en riesgo medio, 166 en riesgo alto y 49 en el nivel de riesgo Muy alto (20).

Con base en esta clasificación, se puede decir que ameritan atención prioritaria en años epidémicos, las comunas 12. La América y 13. San Javier, y en años endémicos las comunas 12. La América y 14. El Poblado, pero como ya se mencionó, las tasas de incidencia están fuertemente afectadas por la densidad de población. A pesar de que 2011 es un año post-epidémico la comuna 2. Santa Cruz continuó presentando elevada densidad de casos, igual que la 6. 12 de octubre.

El análisis por SIG de los casos de dengue evidencia un patrón heterogéneo entre

comunas en una ciudad mediana, lo que concuerda con lo hallado por Ortiz C et al

(20). De acuerdo a un estudio realizado por Londoño et al. en los años 2008, 2009

y 2011, se evidenciaron patrones espaciales en la zona sur-occidental de la ciudad,

específicamente en el corregimiento de Altavista y las comunas 16. Belén y 15

Guayabal (48), pero en el presente estudio, el año 2008 presentó zonas con alta

concentración de casos en las zonas nororiental y noroccidental principalmente.

Ésta diferencia puede tener origen en el tipo de análisis y en la selección de las

capas que finalmente se tuvieron en cuenta para los resultados, pues en el estudio

de Londoño et al., se seleccionaron los meses que tenían un comportamiento

similar, correspondientes en su mayoría al segundo semestre, período en el cuál se

dan las menores tasas de incidencia.

Cuando se contrastan los resultados de la incidencia por comunas y barrios con los

resultados de la geocodificación de casos en el análisis espacial solo concuerda en

años epidémicos la comuna 12. La América con alta concentración de casos (2010)

pues las mayores densidades se observaron en las comunas 2. Santa Cruz, 3.

Manrique, 4. Aranjuez, 5. Castilla y 6. 12 de Octubre, en la zona nororiental y

noroccidental de la ciudad; en años endémicos también se observa elevada

concentración de casos en estas zonas, a excepción de 2009 donde se observó

gran densidad de casos en la comuna 13. San Javier. Cabe anotar que en este

análisis solo le incluyeron los casos del área urbana. El análisis de “puntos calientes”

concuerda con barrios significativamente más afectados en dichas zonas. Por su

parte en el componente entomológico las zonas con mayor densidad de domicilios

56

positivos en años epidémicos, se observaron en comunas de la zona nororiental y

en años epidémicos, aparte de estas, también se observó concentración de

domicilios positivos en la zona centro-occidental principalmente en los años 2008 y

2013. Estos hallazgos pueden facilitar la focalización de medidas de intervención en

momentos álgidos.

La baja densidad de casos en las comunas 10. La Candelaria o 15. Guayabal, observada en el análisis espacial, puede explicarse porque las actividades en dichas comunas son predominantemente comerciales e industriales. En la zona rural, el corregimiento de Altavista con una altitud sobre el nivel del mar entre 1.600 y 2.400 m.s.n.m y Palmitas con 1.400 a 3.100 m.s.n.m probablemente presentaron transmisión por desplazamiento de sus habitantes a la zona urbana de la ciudad donde hay mayor densidad poblacional y circulación viral, aunque en el análisis espacial del componente entomológico, que sí incluye información de áreas rurales, el corregimiento de Altavista presenta una importante densidad de domicilios positivos en 2008, 2010 y 2013. El componente entomológico presenta una serie de hallazgos relevantes que pueden relacionarse con lo encontrado en el componente epidemiológico. Las visitas entomológicas para el levantamiento de los índices por parte de la Secretaría de Salud, aunque hacen parte de un programa riguroso y consecutivo que es ejemplo a nivel regional, atraviesa coyunturas administrativas en las que el personal puede verse afectado, específicamente en la contratación lo cual se ha corregido mediante la implementación de vigencias futuras. Cabe anotar además que las visitas no se realizan paralelamente a la ocurrencia de los casos y no permite visualizar a lo largo del año el comportamiento de los índices de infestación del vector, lo que puede explicar algunas diferencias encontradas entre los índices entomológicos y la incidencia de dengue en la ciudad de Medellín, lo cual sería importante para conocer los momentos epidemiológicos de mayor infestación y estudiar los posibles factores que pudieran influir en este comportamiento. Sin embargo, en el análisis entomológico de este estudio, se observó una tendencia del índice de infestación de Depósito similar a la tendencia del número de casos, con los mayores índices en los años epidémicos, por lo que fue el índice que refleja con mayor fidelidad el comportamiento de este evento de interés en salud pública. El índice de Breteau, establece una relación entre los recipientes positivos y las viviendas pero no se ajusta a la productividad del depósito. Los tipos de criaderos en la ciudad de Medellín en el período analizado, permiten observar una elevada proporción de floreros, llantas y “otros tipos de depósitos” positivos, lo que reafirma la importancia de los criaderos ornamentales y los inservibles para la trasmisión de dengue, como fue descrito para la epidemia de 2010 en la ciudad (70) y es importante para el direccionamiento de las acciones de control vectorial.

57

Limitaciones del estudio. El instrumento para la recolección de la información epidemiológica no es precisa en determinadas variables como la ocupación, la información que se puede extraer de dichos datos en ocasiones no es precisa y esto da lugar a pérdida de la información o riesgo de sesgo epidemiológico. Cabe anotar que los reportes oficiales corresponden a una proporción de los casos pues es bien sabido que en momentos de epidemias no se logran confirmar todos los casos y no todas las personas consultan dado el espectro clínico del dengue. En el área rural no se dispone de una nomenclatura clara y no se pudieron incluir muchos datos de veredas en los análisis, además en la ciudad existen múltiples propiedades horizontales, y las direcciones de los domicilios de los casos de dengue pueden concordar si provienen del mismo predio. Un punto relevante es el levantamiento de índices en zonas verdes y peri domicilio, este estudio sólo se centró en los domicilios, de acuerdo con lo que se tenía estipulado desde el programa de control vectorial de la Secretaría de Salud, actualmente se incluyen en los programas de monitoreo, larvitrampas para la detección de circulación vectorial en zonas no residenciales.

La mayor proporción de la enfermedad en hombres amerita profundización con el fin de evaluar el motivo dado que como se mencionó anteriormente la mayor severidad clínica se ha descrito en el sexo femenino. La información de la variable movilidad no es muy precisa y por su importancia, requiere ser abordada con mayor énfasis para mejorar el sistema de información.

Aunque pueda considerarse la metodología aquí expuesta como modelo para la identificación de zonas de riesgo, es claro que algunos factores como la recolección de la información y la complejidad de los análisis, dificultan su aplicación rutinaria como parte del programa de control del dengue.

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9. CONCLUSIONES

La aplicación de un modelo por SIG permitió evidenciar las zonas de más alto riesgo de transmisión de dengue en la ciudad de Medellín, tanto a nivel de comuna como barrio, por lo que demuestra ser una herramienta que permite la estratificación del riesgo de transmisión de dengue en zonas puntuales que requieren intervención oportuna. Algunos barrios que presentan alta incidencia pero hacen parte de comunas con baja densidad de casos deben ser objeto de vigilancia para aplicación oportuna de las medidas de control. Igualmente los barrios sin presencia de casos durante el período de estudio deben ser objeto de estudios de campo para observar la circulación del virus o los motivos por los cuales la gente no consulta, porque como se pudo evidenciar en la mayoría de estos barrios hay presencia del vector. La temporalidad de la frecuencia de casos también orienta los momentos en los cuales es menester hacer las medidas de intervención.

El análisis de “Puntos calientes” es más preciso y permite una mayor focalización de los puntos a intervenir, pero dicha precisión puede disminuir la sensibilidad del modelo, con lo que se pierde información valiosa de distribución de casos y domicilios con presencia del vector.

En una apreciación subjetiva, se observa concordancia entre comunas con mayor concentración de casos y aquellas con mayor número de domicilios positivos principalmente en años endémicos, pues en los años epidémicos 2010 y 2013, no son concordantes, lo cual puede ser un efecto de la diferencia temporal entre la ocurrencia de los casos y la recolección de la información entomológica que no son necesariamente simultáneas. El comportamiento de los índices de infestación puede reflejar la eficacia de los programas de control en momentos post-epidémicos por su rápido descenso, pero persisten y su continuidad durante el período de estudio alerta sobre cuál sería el impacto a largo plazo de las medidas que se implementan.

El modelo de estratificación de riesgo basado en SIG y análisis epidemiológico de los casos aunque no parezca práctico, dado el tiempo entre la recolección de los datos y su análisis, puede servir de gran apoyo o complementar el trabajo que realizan cotidianamente las instituciones gubernamentales. Se sugiere la búsqueda e implementación de sistemas de estratificación de riesgo adicionales que faciliten acciones de control oportunas y duraderas, para optimizar el impacto de los programas para el control del dengue en la ciudad.

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10. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

1. World Health Organization, Special Programme for Research, Training in Tropical Diseases, World Health Organization. Department of Control of Neglected Tropical Diseases, World Health Organization. Epidemic, Pandemic Alert. Dengue: guidelines for diagnosis, treatment, prevention and control. World Health Organization; 2009.

2. Stanaway JD, Shepard DS, Undurraga EA, Halasa YA, Coffeng LE, Brady OJ, et al. The global burden of dengue: an analysis from the Global Burden of Disease Study 2013. Lancet Infect Dis. junio de 2016;16(6):712-23.

3. Guzman MG, Halstead SB, Artsob H, Buchy P, Farrar J, Gubler DJ, et al. Dengue: a continuing global threat. Nat Rev Microbiol. diciembre de 2010;8(12):S7-16.

4. Bhatt S, Gething PW, Brady OJ, Messina JP, Farlow AW, Moyes CL, et al. The global distribution and burden of dengue. Nature. 7 de abril de 2013;496(7446):504-7.

5. Wang E, Ni H, Xu R, Barrett ADT, Watowich SJ, Gubler DJ, et al. Evolutionary Relationships of Endemic/Epidemic and Sylvatic Dengue Viruses. J Virol. abril de 2000;74(7):3227-34.

6. Simmons CP, Farrar JJ, van Vinh Chau N, Wills B. Dengue. N Engl J Med. 12 de abril de 2012;366(15):1423-32.

7. Zambrano B, San Martin JL. Epidemiology of Dengue in Latin America. J Pediatr Infect Dis Soc. 1 de septiembre de 2014;3(3):181-2.

8. Gustavo K. El dengue, un problema creciente de salud en las Américas. Rev Panam Salud Pública. marzo de 2006;19(3):143-5.

9. Martinez Torres E. Dengue. E STUDOS VANÇADOS. 2008;22(64).

10. Castrillón JC, Castaño JC, Urcuqui S. Dengue en Colombia: diez años de evolución. Rev Chil Infectol. abril de 2015;32(2):142-9.

11. Rojas-Álvarez D, Padilla J. Dengue outbreak in Colombia, 2010. Poster presented at: American Society of Tropical Medicine and Hygiene 59th Annual Meeting, November 3–7 Atlanta, GA. Abstract No. LB-2293. [Internet]. Disponible en: http://www.abstractsonline.com/Plan/ViewAbstract.aspx?sKey=dc9355dd-ca78-4768-8787-2cbff926439d&cKey=b7f25d2a-0002-473b-ab9f-9c631bbdf313&mKey=8ccce7ea-36cd-4b75-8b34-e799dc76f535.

60

12. Brathwaite Dick O, San Martin JL, Montoya RH, del Diego J, Zambrano B, Dayan GH. The History of Dengue Outbreaks in the Americas. Am J Trop Med Hyg. 3 de octubre de 2012;87(4):584-93.

13. Padilla JC, Rojas DP, Sáenz-Gómez R. Dengue en Colombia: epidemiología de la reemergencia a la hiperendemia. Primera. Ministerio de Salud y Portección social.; 2012.

14. Ospina M. Vigilancia epidemiológica del dengue en Antioquia. IATREIA Rev Médica Univ Antioquia. 17(3-S).

15. Instituto Nacional de Salud. Boletín epidemiológico semanal. Semana epidemiológica número 52 de 2010. [Internet]. 2010. Disponible en: http://www.ins.gov.co/boletin-epidemiologico/Boletn%20Epidemiolgico/2010%20Boletin%20epidemiologico_Semana%2052_.pdf

16. Gubler DJ. Epidemic dengue/dengue hemorrhagic fever as a public health, social and economic problem in the 21st century. Trends Microbiol. febrero de 2002;10(2):100-3.

17. Gubler DJ. Dengue, Urbanization and Globalization: The Unholy Trinity of the 21st Century. Trop Med Health. 2011;39(4SUPPLEMENT):S3-11.

18. Chaparro PE, de la Hoz F, Lozano Becerra JC, Repetto SA, Alba Soto CD. Internal travel and risk of dengue transmission in Colombia. Rev Panam Salud Publica Pan Am J Public Health. septiembre de 2014;36(3):197-200.

19. Banu S, Hu W, Hurst C, Tong S. Dengue transmission in the Asia-Pacific region: impact of climate change and socio-environmental factors: Dengue transmission in the Asia-Pacific region. Trop Med Int Health. mayo de 2011;16(5):598-607.

20. Ortiz R C, Rúa-Uribe G, Suárez A C. Distribución espacial de casos e incidencia de dengue: análisis de la situación para Medellín-Colombia. Rev Fac Nac Salud Pública. 2013;31(3):329-37.

21. Weaver SC, Vasilakis N. Molecular evolution of dengue viruses: Contributions of phylogenetics to understanding the history and epidemiology of the preeminent arboviral disease. Infect Genet Evol. julio de 2009;9(4):523-40.

22. Tassaneetrithep B, Burgess TH, Granelli-Piperno A, Trumpfheller C, Finke J, Sun W, et al. DC-SIGN (CD209) Mediates Dengue Virus Infection of Human Dendritic Cells. J Exp Med. 7 de abril de 2003;197(7):823-9.

23. Miller JL, deWet BJM, Martinez-Pomares L, Radcliffe CM, Dwek RA, Rudd PM, et al. The Mannose Receptor Mediates Dengue Virus Infection of Macrophages. PLoS Pathog. 2008;4(2):e17.

61

24. Alvarez DE, Lodeiro MF, Filomatori CV, Fucito S, Mondotte JA, Gamarnik AV. Structural and functional analysis of dengue virus RNA. Novartis Found Symp. 2006;277:120-132-135, 251-3.

25. Ranjit S, Kissoon N. Dengue hemorrhagic fever and shock syndromes*: Pediatr Crit Care Med. enero de 2011;12(1):90-100.

26. Clyde K, Kyle JL, Harris E. Recent advances in deciphering viral and host determinants of dengue virus replication and pathogenesis. J Virol. 2006;80(23):11418-31.

27. Sierra B de la C, Kourí G, Guzmán MG. Race: a risk factor for dengue hemorrhagic fever. Arch Virol. 6 de marzo de 2007;152(3):533-42.

28. Bravo JR, Guzmán MG, Kouri GP. Why dengue haemorrhagic fever in Cuba? 1. Individual risk factors for dengue haemorrhagic fever/dengue shock syndrome (DHF/DSS). Trans R Soc Trop Med Hyg. 1987;81(5):816-20.

29. Restrepo BN, Ramírez R, Agudelo-Florez P, Avendaño E, Chacón JC, Rojas W, et al. Características clínicas y niveles de citocinas en pacientes con dengue y su relación con la raza. Colombia. Rev Bioméd. 2010;21:137-47.

30. Guzman MG, Halstead SB, Artsob H, Buchy P, Farrar J, Gubler DJ, et al. Dengue: a continuing global threat. Nat Rev Microbiol. diciembre de 2010;8(12):S7-16.

31. Guzman MG, Harris E. Dengue. The Lancet. 2014;

32. Bäck AT, Lundkvist Å. Dengue viruses – an overview. Infect Ecol Epidemiol. 2013;3:10.3402/iee.v3i0.19839.

33. Thomas SJ, Strickman D, Vaughn DW. Dengue epidemiology: virus epidemiology, ecology, and emergence. Adv Virus Res. 2003;61:235-89.

34. Ocampo CB, González C, Morales CA, Pérez M, Wesson D, Apperson CS. Evaluation of community-based strategies for Aedes aegypti control inside houses. Biomed Rev Inst Nac Salud. junio de 2009;29(2):282-97.

35. Naish S, Dale P, Mackenzie JS, McBride J, Mengersen K, Tong S. Climate change and dengue: a critical and systematic review of quantitative modelling approaches. BMC Infect Dis. 2014;14(1):167.

36. Wilder-Smith A, Gubler DJ. Geographic expansion of dengue: the impact of international travel. Med Clin North Am. noviembre de 2008;92(6):1377-1390, x.

37. Hotez PJ, Fenwick A, Savioli L, Molyneux DH. Rescuing the bottom billion through control of neglected tropical diseases. Lancet. 2009;373:1570-5.

62

38. Guzman MG, Kouri G. Dengue and dengue hemorrhagic fever in the Americas: lessons and challenges. J Clin Virol Off Publ Pan Am Soc Clin Virol. mayo de 2003;27(1):1-13.

39. Wilder-Smith A, Murray, Quam M. Epidemiology of dengue: past, present and future prospects. Clin Epidemiol. agosto de 2013;299.

40. Villar LA, Rojas DP, Besada-Lombana S, Sarti E. Epidemiological Trends of Dengue Disease in Colombia (2000-2011): A Systematic Review. Horstick O, editor. PLoS Negl Trop Dis. 19 de marzo de 2015;9(3):e0003499.

41. Sierra M, Vélez L, Castañeda A, Galeano L, Molina A, Tabarez Z. Análisis de la morbimortalidad. Diagnóstico de la situación de salud en Antioquia. Rev Epidemiológica Antioquia. 2000;25:83-205.

42. Weaver SC, Vasilakis N. Molecular evolution of dengue viruses: Contributions of phylogenetics to understanding the history and epidemiology of the preeminent arboviral disease. Infect Genet Evol. julio de 2009;9(4):523-40.

43. Ministerio de la Protección Social, Instituto Nacional de Salud. Guía para la vigilancia entomológica y control de la transmisión del dengue [Internet]. Disponible en: http://www.ins.gov.co/temas-de-interes/dengue/03%20vigilancia%20entomo%20dengue.pdf

44. Bowman LR, Runge-Ranzinger S, McCall PJ. Assessing the Relationship between Vector Indices and Dengue Transmission: A Systematic Review of the Evidence. Morrison AC, editor. PLoS Negl Trop Dis. 8 de mayo de 2014;8(5):e2848.

45. Morato DG, Barreto FR, Braga JU, Natividade MS, Costa M da CN, Morato V, et al. The spatiotemporal trajectory of a dengue epidemic in a medium-sized city. Mem Inst Oswaldo Cruz. junio de 2015;110(4):528-33.

46. Er AC, Rosli MH, Asmahani A, Mohamad Naim MR, Harsuzilawati M. Spatial mapping of dengue incidence: A case study in Hulu Langat District, Selangor, Malaysia. Int J Hum Soc Sci. 2010;5(6):410-4.

47. Libardo A, Londoño C, Marulanda O E, Restrepo C. Distribución espacial del dengue basado en herramientas del Sistema de Información Geográfica, Valle de Aburrá, Colombia. Evista Fac Nac Salud Pública En Linea. 2014;32(1):7-15.

48. Arboleda S, Peterson AT. Mapping environmental dimensions of dengue fever transmission risk in the Aburrá Valley, Colombia. Int J Environ Res Public Health. 2009;6(12):3040-55.

49. Zhu G, Liu J, Tan Q, Shi B. Inferring the Spatio-temporal Patterns of Dengue Transmission from Surveillance Data in Guangzhou, China. Scarpino SV, editor. PLoS Negl Trop Dis. 22 de abril de 2016;10(4):e0004633.

63

50. Departamento Administrativo Nacional de Estadísticas-DANE. Perfil Sociodemográfico 2005 - 2015. Total Medellín [Internet]. Disponible en: https://www.medellin.gov.co/irj/go/km/docs/wpccontent/Sites/Subportal%20del%20Ciudadano/Planeaci%C3%B3n%20Municipal/Secciones/Indicadores%20y%20Estad%C3%ADsticas/Documentos/Proyecciones%20de%20poblaci%C3%B3n%202005%20-%202015/Perfil%20Demografico%202005-2015%20Total%20Medellin.pdf

51. Departamento Administrativo Nacional de Estadísticas-DANE. Colombia. Proyecciones de población municipales por área. 2005-2020 [Internet]. Disponible en: www.dane.gov.co/files/.../poblacion/...20/ProyeccionMunicipios2005_2020.xls

52. Medellín JA, Fajardo Rivera D. Diccionario de Colombia. Colombia: Grupo Editorial Norma; 2005. 1074 p.

53. Datos generales de la ciudad. Alcaldía de Medellín. Archivado desde el original el 27 de noviembre de 2015 [Internet]. Disponible en: https://www.medellin.gov.co/irj/portal/medellin?NavigationTarget=navurl://6488ef50a6787e1fdbc4e42e62a46a67

54. Organización Panamericana de la Salud. Epidemiological Alert: update on Dengue Outbreaks in the Americas. [Internet]. 2010. Disponible en: http://www2.paho.org/HQ/dmdocuments/2010/epi_alerts_2010_08_september_dengue_corrected.pdf.

55. Ortiz R C, Rúa-Uribe G, Suarez C, Mafia M, Almanza R. Distribución espacial de casos e incidencia de dengue: análisis de la situación para Medellín- Colombia. Rev Fac Nac Salud Pública. 2013;31(3).

56. Alarcón EP, Segura ÁM, Rua-Uribe G, Parra-Henao G. Evaluación de ovitrampas para vigilancia y control de Aedes aegypti en dos centros urbanos del Urabá antioqueño. Biomédica [Internet]. 7 de mayo de 2014 [citado 9 de octubre de 2016];34(3). Disponible en: http://www.revistabiomedica.org/index.php/biomedica/article/view/2134

57. Rúa-Uribe G, Calle-Londoño D, Rojo R, Henao-Correa E, Sanabria W, Del Rosario C. Influencia del evento climático El Niño sobre la dinámica de transmisión de dengue en Medellín, Antioquia, Colombia. IATREIA Rev Médica Univ Antioquia. 2012;25(4).

58. Morrison AC, Zielinski-Gutierrez E, Scott TW, Rosenberg R. Defining Challenges and Proposing Solutions for Control of the Virus Vector Aedes aegypti. PLoS Med. 18 de marzo de 2008;5(3):e68.

59. Restrepo BN, Lopera T. Estudio seroepidemiologíco de dengue en la región del Urabá Antioqueño-Colombia. Infectio. 2004;8(4).

64

60. Agudelo-Salas I, Piedrahita L, Álvarez LG, Avendaño E, Bedoya G, Restrepo BN. Factores asociados a extravasación plasmática en pacientes con dengue de Antioquia y Chocó entre el 2000 y 2013. Colombia. CES Med. 2015;30(1).

61. Chakravarti A, Roy P, Malik S, Siddiqui O, Thakur P. A study on gender-related differences in laboratory characteristics of dengue fever. Indian J Med Microbiol. 2016;34(1):82.

62. Anker M, Arima Y. Male-female differences in the number of reported incident dengue fever cases in six Asian countries. West Pac Surveill Response. 5 de julio de 2011;2(2):e1-e1.

63. APONTE GARZÓN LH. Caracterización de casos de dengue y dengue hemorrágico, Villavicencio, Meta 2002. Orinoquia. 2006;10(1):15.

64. Rodríguez JM, Ortiz Y, Rodríguez R. Epidemiología del dengue en Palmira Valle, Colombia 2001-2004. Rev Fac Med. 2006;54(2):88-95.

65. San Martin JL, Brathwaite O, Zambrano B, Solorzano JO, Bouckenooghe A, Dayan GH, et al. The Epidemiology of Dengue in the Americas Over the Last Three Decades: A Worrisome Reality. Am J Trop Med Hyg. 1 de enero de 2010;82(1):128-35.

66. Velasco-Salas ZI, Sierra GM, Guzman DM, Zambrano J, Vivas D, Comach G, et al. Dengue Seroprevalence and Risk Factors for Past and Recent Viral Transmission in Venezuela: A Comprehensive Community-Based Study. Am J Trop Med Hyg. 5 de noviembre de 2014;91(5):1039-48.

67. Anders KL, Nga LH, Thuy NTV, Ngoc TV, Tam CT, Tai LTH, et al. Households as Foci for Dengue Transmission in Highly Urban Vietnam. Halstead SB, editor. PLoS Negl Trop Dis. 13 de febrero de 2015;9(2):e0003528.

68. Liebman KA, Stoddard ST, Morrison AC, Rocha C, Minnick S, Sihuincha M, et al. Spatial Dimensions of Dengue Virus Transmission across Interepidemic and Epidemic Periods in Iquitos, Peru (1999–2003). Kent Crockett RJ, editor. PLoS Negl Trop Dis. 21 de febrero de 2012;6(2):e1472.

69. Low JGH, Ong A, Tan LK, Chaterji S, Chow A, Lim WY, et al. The Early Clinical Features of Dengue in Adults: Challenges for Early Clinical Diagnosis. Harris E, editor. PLoS Negl Trop Dis. 31 de mayo de 2011;5(5):e1191.

70. Calle L DA, Henao C H, Rojo O R, Almanza R, Rúa-Uribe G. Experiencias en el control integrado de la epidemia de dengue del año 2010 en Medellín. Rev Salud Pública Medellín. 2011;5:77-88.

71. Instituto Nacional de Salud. Boletín Epidemiológico Semanal número 44 de 2016. [Internet]. 2016. Disponible en: http://www.ins.gov.co/boletin-

65

epidemiologico/Boletn%20Epidemiolgico/2016%20Bolet%C3%ADn%20epidemiol%C3%B3gico%20semana%2044.pdf

72. Reich NG, Shrestha S, King AA, Rohani P, Lessler J, Kalayanarooj S, et al. Interactions between serotypes of dengue highlight epidemiological impact of cross-immunity. J R Soc Interface. 3 de julio de 2013;10(86):20130414-20130414.

66

ANEXOS

Anexo 1. Tabla de Operacionalización de variables.

Nombre Definición Dimensión Naturaleza Escala de Medición

Sexo Característica natural o biológica. 1. Hombre 2. Mujer

Cualitativa Nominal

Edad Tiempo transcurrido desde el nacimiento

Años Cuantitativa Ordinal

Grupo étnico (raza)

Clasificación de acuerdo a características físicas y etno-culturales.

1. Afrodes/Mulato, 2. Indígena. 3. Raizal. 4. Gitano 5. Palenquero 6. Otro (mestizo)

Cualitativa Nominal

Movilidad previa

Desplazamiento del individuo a otras zonas diferentes a su lugar de residencia antes de la infección.

1. Si 2. No

Cualitativa Nominal

Seguridad social

Régimen de afiliación a entidad prestadora de servicios de salud.

1. Contributivo 2. Subsidiado 3. No asegurado 4. Especial 5. Excepción

Cualitativa Nominal

Clasificación de caso

Tipo de caso de acuerdo a protocolo de vigilancia epidemiológica (INS).

1. Probable 2. Confirmado por laboratorio 3. Confirmado por clínica 4. Confirmado por nexo epidemiológico.

Cualitativa Nominal

Nivel de atención

Categoría de la IPS donde consulta el caso de acuerdo a su nivel de complejidad.

1. Nivel I 2. Nivel II 3. Nivel III 4. Nivel IV

Cualitativa Nominal

Hospitalización Internación en de un enfermo a una IPS hasta el alta médica.

1. Si 2. No

Cualitativa Nominal

Semana epidemiológica

Período de tiempo en el que se agrupan los eventos epidemiológicos.

1 a 52 Cuantitativa Nominal

Comuna Unidades administrativa en la cual se subdivide el área urbana de una ciudad media o principal del país

Nombre Cualitativa Nominal

Barrio Cada una de las subunidades en que se divide la comuna

Nombre Cualitativa Nominal

Botellas Recipientes cilíndricos para contener líquidos en pequeña cantidad.

Número Cuantitativa Razón

Botellas positivas

Proporción de botellas con larvas de Aedes.

1. Si 2. No

Cualitativa Nominal

67

Floreros Recipiente ornamental para poner flores.


Floreros positivos

Proporción de floreros con larvas de Aedes.

1. Si 2. No

Cualitativa Nominal

Canecas Recipientes cilíndricos para contener líquidos en gran cantidad.


Canecas positivas

Proporción de canecas con larvas de Aedes.

1. Si 2. No

Cualitativa Nominal

Llantas

Neumático o cubierta exterior de caucho que se apoya sobre el rin para formar la rueda de un vehículo de transporte.


Llantas positivas

Proporción de llantas con larvas de Aedes.

1. Si 2. No

Cualitativa Nominal

Tanques elevados

Contenedor de agua de gran capacidad ubicado en el exterior de las casas sobre un pedestal o columna.


Tanques elevados positivos

Proporción de Tanques elevados con larvas de Aedes.

1. Si 2. No

Cualitativa Nominal

Tanques bajos

Contenedor de agua de gran capacidad ubicado en el exterior de las casas a nivel del suelo o subterráneos.


Tanques bajos positivos

Proporción de Tanques bajos con larvas de Aedes.

1. Si 2. No

Cualitativa Nominal

Otros tipos de contenedores

Otros tipos de contenedores según grupo de vigilancia entomológica, Secretaría de Salud-Medellín.


Otros tipos de contenedores positivos

Proporción de “otros tipos de contenedores” con larvas de Aedes.

1. Si 2. No

Cualitativa Nominal

68

Anexo 2

69

Anexo 3

70

Anexo 4

71

Anexo 5

72

Anexo 6

73

Anexo 7

74

Anexo 8

75

Anexo 9

76

Anexo 10

77

Anexo 11

78

Anexo 12

79

Anexo 13

80

Anexo 14

81

Anexo 15

82

Anexo 16

83

Anexo 17

84

Anexo 18

85

Anexo 19

86

Anexo 20

87

Anexo 21

“Puntos calientes” para domicilios con presencia del vector,

Medellín, 2009

88

Anexo 22

“Puntos calientes” para domicilios con presencia del vector,

Medellín, 2009

89

Anexo 23

90

Anexo 24

91

Anexo 25

92

Anexo 26

Población por comunas y total. 2008-2013. Medellín, Antioquia, Colombia.

Comuna 2008 2009 2010 2011 2012 2013

01 Popular 125.110 126.024 126.887 127.696 128.447 129.144

02 Santa Cruz 106.070 106.989 107.869 108.703 109.481 110.202

03 Manrique 152.715 153.912 155.049 156.112 157.106 158.028

04 Aranjuez 158.911 159.511 160.068 160.581 161.057 161.057

05 Castilla 145.049 145.764 146.471 147.159 147.832 148.490

06 Doce de Octubre 188.475 189.335 190.155 190.940 191.677 192.381

07 Robledo 159.895 161.750 163.559 165.311 167.003 168.624

08 Villa Hermosa 132.526 133.407 134.235 135.003 135.713 136.375

09 Buenos Aires 134.101 134.574 135.005 135.422 135.804 136.154

10 La Candelaria 84.736 84.872 85.000 85.117 85.221 85.323

11 Laureles Estadio 119.715 120.180 120.607 120.996 121.358 121.678

12 La América 93.108 93.648 94.165 94.649 95.104 95.523

13 San Javier 131.647 132.799 133.918 134.933 135.885 136.689

14 El Poblado 116.864 118.811 120.695 122.489 124.210 125.841

15 Guayabal 89.382 90.295 91.147 91.937 92.661 93.326

16 Belén 191.401 192.418 193.343 194.174 194.921 195.588 50 Palmitas 3.914 4.137 4.370 4.729 5.086 5.476

60 San Cristóbal 46.512 53.354 60.025 63.774 67.603 71.518 70 Altavista 27.020 27.857 28.973 30.458 31.948 33.466 80 San Antonio de Prado 71.701 74.243 77.007 82.901 88.998 95.392 90 Santa Elena 12.526 13.456 14.501 15.198 15.896 16.616

Total 2.291.378 2.317.336 2.343.049 2.368.282 2.393.011 2.416.891

Fuente: DANE, proyección de población del censo de 2005

93

Anexo 27

Número de casos e incidencia de dengue en barrios, Medellín, 2008 a 2013.

Barrio 2008 2009 2010 2011 2012 2013

NC TI NC TI NC TI NC TI NC TI NC TI

Aldea Pablo VI 0 0,0

0 0,0

1 54,9

0 0,0

0 0,0

0 0,0

Carpinelo 1 11,3

0 0,0

14 155,4

0 0,0

0 0,0

1 10,8

El Compromiso 0 0,0

0 0,0

3 69,3

1 22,9

0 0,0

1 22,7

Granizal 1 7,9

1 7,9

92 724,7

1 7,8

0 0,0

3 23,4

La Avanzada 0 0,0

0 0,0

3 55,6

0 0,0

0 0,0

0 0,0 La Esperanza No.2 0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

1 34,6

0 0,0

Moscú No.2 2 11,9

0 0,0

79 470,5

1 6,0

4 23,9

22 131,7

Popular 6 27,1

10 44,8

156 695,1

10 44,5

11 48,6

21 92,5

San Pablo 1 9,9

1 9,7

36 343,5

3 28,2

2 18,5

7 64,2 Santo Domingo Savio No.1 6 27,8

1 4,6

150 695,1

3 13,9

2 9,3

10 46,5

Santo Domingo Savio No.2 0 0,0

0 0,0

1 12,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

Villa Guadalupe 4 37,7

2 18,4

82 739,1

3 26,5

4 34,6

2 17,1

Andalucía 3 34,6

0 0,0

77 881,8

5 57,0

6 68,3

7 79,6

La Francia 2 15,8

1 7,8

91 706,8

2 15,4

5 38,4

12 91,4

La Frontera 1 20,2

4 79,3

17 330,6

3 57,3

3 56,4

5 92,9

La Isla 1 7,0

4 28,0

82 569,3

1 6,9

1 6,8

9 60,2

La Rosa 1 14,5

2 28,8

54 774,4

5 71,4

0 0,0

9 127,2

Moscú No.1 5 53,2

3 31,7

59 617,6

0 0,0

4 41,3

8 82,3

Pablo VI 2 36,0

2 35,6

35 618,4

2 35,1

5 86,9

7 120,8 Playón de Los Comuneros 3 26,7

3 26,4

47 410,4

2 17,4

1 8,6

9 77,4

Santa Cruz 11 90,5

15 122,2

217 1750,7

10 80,1

3 23,9

53 420,4

Villa del Socorro 6 42,3

2 14,0

102 708,7

5 34,6

2 13,7

14 95,5

Villa Niza 0 0,0

2 32,1

33 524,5

1 15,7

0 0,0

12 185,9 Campo Valdés No.2 6 37,2

5 31,8

142 933,3

3 20,4

1 7,0

5 35,8

El Pomar 0 0,0

0 0,0

39 1067,0

0 0,0

0 0,0

3 78,5

El Raizal 0 0,0

4 38,4

44 416,0

3 27,9

0 0,0

3 27,3

La Cruz 1 13,4

0 0,0

6 79,0

0 0,0

1 13,0

0 0,0

La Salle 9 47,5

3 15,2

75 365,4

3 14,1

0 0,0

10 44,4

Las Granjas 5 15,9

4 12,9

156 507,2

5 16,4

3 10,0

11 36,8 Manrique Central No.2 4 80,2

5 98,4

129 2492,8

4 75,9

1 18,7

3 55,3

Manrique Oriental 1 7,7

5 39,6

184 1504,3

0 0,0

7 60,7

3 26,7

María Cano-Carambolas 0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

Oriente 0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0 San José La Cima No.1 0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

94

San José La Cima No.2 0 0,0

1 57,8

11 611,8

0 0,0

0 0,0

0 0,0

Santa Inés 2 14,7

4 29,6

74 552,7

1 7,5

1 7,6

5 38,1

Versalles No.1 1 5,7

1 5,6

84 474,1

0 0,0

0 0,0

3 16,9

Versalles No.2 0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

Aranjuez 16 153,3

10 96,1

267 2551,1

8 76,1

5 47,4

23 217,9

Berlin 3 24,6

1 8,2

142 1169,7

0 0,0

1 8,3

12 99,7 Bermejal-Los Alamos 1 16,7

2 31,8

37 560,9

0 0,0

1 13,9

11 149,0

Brasilia 3 23,3

4 31,2

120 938,6

0 0,0

3 23,8

4 31,9 Campo Valdés No.1 9 63,9

10 72,0

197 1431,5

7 51,5

8 59,7

7 52,8

La piñuela 0 0,0

1 11,6

113 1320,9

3 35,1

1 11,7

7 82,5

Las Esmeraldas 0 0,0

1 18,6

41 741,5

3 52,8

1 17,2

5 84,2 Manrique Central No.1 2 19,7

2 20,0

67 671,7

4 40,3

2 20,3

5 51,2

Miranda 3 40,3

1 13,4

55 742,0

1 13,4

2 26,7

6 79,8

Moravia 2 5,2

14 35,9

138 352,0

3 7,6

5 12,6

13 32,5

Palermo 2 27,1

2 26,9

44 590,8

3 39,9

0 0,0

13 169,6

San Isidro 4 22,1

4 21,6

74 398,3

3 16,1

2 10,7

14 74,2

San Pedro 2 40,6

4 82,0

50 1039,1

0 0,0

1 21,8

2 44,2

Sevilla 3 109,7

1 36,1

43 1531,3

1 35,1

1 34,8

6 206,7

Alfonso López 2 12,7

3 19,6

81 546,6

3 20,8

3 21,4

6 43,6

Belalcázar 1 13,6

1 13,7

43 600,4

1 14,2

2 28,7

1 14,4

Boyacá 0 0,0

2 21,6

10 109,7

1 11,2

1 11,3

7 79,7

Caribe 0 0,0

0 0,0

2 202,8

0 0,0

0 0,0

2 214,6

Castilla 12 58,0

15 71,4

267 1250,6

4 18,5

7 31,9

27 122,0

El Progreso 1 16,2

1 16,5

17 284,7

0 0,0

0 0,0

8 138,3

Florencia 0 0,0

3 21,9

26 185,4

3 21,0

1 6,9

16 108,5 Francisco Antonio Zea 1 7,7

1 7,6

39 292,1

1 7,4

0 0,0

1 7,2

Girardot 1 6,3

1 6,4

32 207,8

1 6,6

2 13,4

27 183,2 Héctor Abad Gómez 1 21,6

0 0,0

17 334,0

1 18,8

1 18,0

3 52,4

Las Brisas 3 34,0

2 22,1

12 129,7

2 21,1

0 0,0

4 40,8

Tejelo 2 14,3

4 28,2

24 165,8

1 6,8

1 6,7

16 105,7

Toscana 3 34,9

0 0,0

20 220,1

4 42,9

1 10,5

3 31,0

Tricentenario 3 47,6

3 47,3

44 688,3

2 31,1

2 30,9

3 46,1 Doce de Octubre No.1 3 12,8

6 25,9

147 638,5

11 48,2

7 30,8

25 110,2

Doce de Octubre No.2 0 0,0

1 5,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

El Triunfo 0 0,0

0 0,0

2 41,5

0 0,0

0 0,0

0 0,0

Kennedy 9 31,0

6 21,1

155 558,7

7 25,9

7 26,3

7 26,9

La Esperanza 2 10,5

2 10,4

94 481,5

4 20,2

3 15,0

18 89,3 Mirador del Doce 0 0,0

0 0,0

1 24,3

0 0,0

1 24,5

1 24,3

Pedregal 2 7,9

2 7,8

77 294,5

10 37,7

3 11,2

42 154,9

Picachito 1 18,5

0 0,0

9 146,7

1 15,4

0 0,0

1 14,1

Picacho 4 22,6

1 5,7

24 137,5

3 17,3

3 17,4

5 29,0

95

Progreso No.2 0 0,0

0 0,0

3 50,6

1 16,3

1 15,8

0 0,0 San Martín de Porres 0 0,0

6 41,3

44 296,8

7 46,4

2 13,0

4 25,8

Santander 4 20,2

4 19,7

33 159,4

1 4,7

5 23,3

31 142,7

Altamira 4 58,8

2 28,8

20 281,7

0 0,0

0 0,0

3 40,0

Aures No.1 0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

Aures No.2 8 33,8

3 12,7

61 259,4

6 25,7

4 17,1

13 55,6 B. Cerro El Volador 1 74,2

0 0,0

11 797,1

0 0,0

1 70,8

1 70,3

Bello Horizonte 2 23,2

1 11,6

21 245,7

0 0,0

1 11,8

3 35,5 Bosques de San Pablo 3 125,0

0 0,0

4 178,2

0 0,0

0 0,0

3 145,8

Córdoba 2 27,9

1 14,2

25 364,3

4 59,6

1 15,2

7 108,1

Cucaracho 3 32,0

0 0,0

24 257,5

3 32,3

1 10,8

8 86,2

El Diamante 3 21,9

7 52,6

52 401,8

4 31,9

4 32,8

6 50,4 Facultad de Minas U. Nacional 1 176,4

0 0,0

1 168,1

0 0,0

0 0,0

0 0,0

Fuente Clara 0 0,0

0 0,0

15 418,5

1 26,9

0 0,0

5 126,7

La Pilarica 2 52,7

0 0,0

16 351,0

1 20,2

2 37,7

5 89,4

Lopez de Mesa 3 53,7

2 35,1

23 396,1

0 0,0

1 16,6

4 65,7

Monteclaro 1 69,4

0 0,0

0 0,0

0 0,0

2 129,4

1 63,9 Nueva Villa de La Iguaná 2 52,2

0 0,0

14 347,2

3 72,5

2 47,3

4 93,0

Olaya Herrera 3 62,1

1 18,2

42 672,8

4 57,1

2 26,0

4 48,6

Pajarito 1 25,8

0 0,0

3 75,3

0 0,0

2 49,2

1 24,4

Palenque 0 0,0

5 71,4

15 191,3

3 34,6

0 0,0

8 80,4

Robledo 18 264,8

14 206,8

267 3959,7

11 163,7

6 89,6

38 569,9

San Germán 3 48,5

2 31,9

34 535,4

1 15,5

1 15,4

4 60,9

Santa Margarita 2 19,0

2 18,6

19 173,5

1 9,0

0 0,0

1 8,7

Villa Flora 0 0,0

4 66,6

18 305,9

0 0,0

0 0,0

1 18,0 Batallón Girardot 0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

El Pinal 1 7,5

0 0,0

56 437,2

3 24,0

3 24,3

12 98,6

Enciso 4 36,9

9 86,0

221 2185,5

3 30,8

5 52,9

14 153,2

La Ladera 0 0,0

0 0,0

3 197,6

0 0,0

0 0,0

1 61,2

La Libertad 0 0,0

1 15,0

9 137,7

0 0,0

1 15,8

1 16,1

La Mansión 2 29,7

1 14,6

43 616,0

2 28,1

1 13,9

1 13,7

La Sierra 0 0,0

1 24,9

2 46,3

0 0,0

0 0,0

0 0,0

Las Estancias 3 31,8

1 10,3

16 159,7

1 9,7

0 0,0

1 9,3

LLanaditas 1 14,3

0 0,0

11 162,3

2 30,1

2 30,4

2 30,8

Los Mangos 1 6,6

3 19,9

19 128,9

1 6,9

0 0,0

0 0,0

San Antonio 0 0,0

0 0,0

10 261,8

1 25,5

0 0,0

2 49,1

San Miguel 3 36,9

3 35,9

44 514,1

3 34,2

4 44,7

9 99,1

Sucre 0 0,0

2 39,1

57 1099,1

1 19,0

2 37,6

2 37,2 Trece de Noviembre 0 0,0

0 0,0

29 421,0

0 0,0

2 29,9

0 0,0

Villa Hermosa 9 89,6

4 39,2

63 606,8

2 19,0

3 28,1

3 27,8

Villa Lilliam 0 0,0

0 0,0

10 158,7

0 0,0

2 30,0

7 102,8

96

Villa Turbay 1 23,9

0 0,0

1 20,9

0 0,0

0 0,0

0 0,0

Villatina 4 29,5

1 7,2

48 337,7

1 6,9

2 13,8

12 80,1 Alejandro Echavarría 1 12,6

1 11,9

19 214,4

2 21,5

1 10,3

3 30,0

Asomadera No.1 3 36,6

1 11,5

29 313,6

1 10,2

0 0,0

3 28,5


0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0


0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

Barrio Caycedo 17 355,0

6 131,5

131 3022,6

5 121,4

7 177,7

8 211,8 Barrios de Jesús 1 12,3

0 0,0

6 79,5

0 0,0

0 0,0

1 14,6

Bomboná No.2 4 31,3

2 14,9

34 240,2

0 0,0

3 19,5

4 25,2

Buenos Aires 8 95,5

9 111,2

216 2782,8

6 80,5

5 69,5

12 171,2

Cataluña 3 29,3

0 0,0

27 255,1

1 9,3

1 9,2

5 45,5

El Salvador 7 57,0

4 34,2

152 1372,6

4 38,1

2 20,1

9 94,0

Gerona 4 43,7

5 57,1

84 1006,0

3 37,7

2 26,2

1 13,6

Juan Pablo II 0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

La Milagrosa 9 131,6

1 15,2

63 1001,9

8 132,9

3 51,8

3 53,4

Loreto 2 9,5

6 27,0

102 436,0

8 32,7

4 15,8

9 34,6 Los Cerros El Vergel 1 9,8

3 30,4

27 284,8

2 22,0

2 22,7

3 34,9

Miraflores 0 0,0

3 40,1

26 362,5

2 29,0

2 30,1

6 92,8

Ocho de Marzo 0 0,0

0 0,0

2 85,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

Barrio Colón 1 13,1

2 26,0

15 193,8

3 38,5

0 0,0

2 25,4

Bomboná No.1 0 0,0

3 48,2

36 539,4

4 56,3

1 13,4

8 102,9

Boston 5 33,1

2 12,5

120 705,9

7 39,0

5 26,7

6 31,0

Calle Nueva 0 0,0

0 0,0

1 2272,7

0 0,0

0 0,0

0 0,0 Corazón de Jesús 0 0,0

1 148,8

3 461,5

0 0,0

0 0,0

0 0,0

El Chagualo 2 40,6

2 38,4

11 199,8

2 34,5

2 33,1

1 16,0

Estación Villa 1 97,5

0 0,0

7 666,7

0 0,0

0 0,0

1 92,5

Guayaquil 0 0,0

0 0,0

5 8928,6

0 0,0

2 4000,0

2 4255,3

Jesús Nazareno 0 0,0

1 37,7

15 560,7

0 0,0

0 0,0

0 0,0

La Candelaria 3 56,5

3 60,1

33 708,2

1 23,1

3 74,2

5 130,2

Las Palmas 1 12,5

0 0,0

28 413,8

0 0,0

1 17,5

3 56,4

Los Ángeles 2 28,1

1 14,9

34 540,7

1 17,1

2 36,3

3 57,2 Perpetuo Socorro 0 0,0

0 0,0

7 15555,6

0 0,0

0 0,0

3 6521,7

Prado 6 55,1

3 29,5

145 1548,8

5 58,4

1 12,6

11 148,3

San Benito 0 0,0

0 0,0

8 453,0

1 56,5

0 0,0

0 0,0

San Diego 4 47,0

2 22,7

41 448,8

3 31,8

3 31,0

6 60,7

Villa Nueva 3 58,0

2 37,2

14 250,7

0 0,0

1 16,8

2 32,9

Bolivariana 0 0,0

1 15,1

13 208,5

0 0,0

0 0,0

3 55,9 Carlos E. Restrepo 1 21,6

2 42,2

19 392,6

0 0,0

2 39,8

4 78,4

Cuarta Brigada 1 23,2

0 0,0

6 111,2

0 0,0

6 92,9

4 58,4

El Velódromo 0 0,0

1 13,0

81 1127,7

0 0,0

0 0,0

1 16,9

Estadio 3 41,1

3 43,5

44 684,4

4 66,6

1 17,8

4 75,0

97

Florida Nueva 1 16,7

1 16,5

21 341,3

0 0,0

3 47,5

1 15,7

La Castellana 2 22,8

11 117,9

21 212,0

1 9,6

1 9,2

6 53,2

Las Acacias 0 0,0

0 0,0

23 287,0

1 13,3

0 0,0

0 0,0

Laureles 1 6,5

5 31,5

75 456,6

2 11,8

7 40,3

8 45,3

Lorena 2 23,4

4 45,1

53 574,5

4 41,8

0 0,0

5 49,7

Los Colores 4 42,6

4 40,0

62 582,7

4 35,5

6 50,9

12 98,3 Los Conquistadores 4 27,3

7 50,3

91 691,9

3 24,4

1 8,6

10 89,8

Naranjal 2 68,7

9 310,2

50 1729,5

3 104,1

1 34,8

10 348,9

San Joaquín 3 40,8

2 26,6

57 738,2

3 37,9

0 0,0

7 85,1

Suramericana 3 47,3

0 0,0

11 172,0

2 31,2

3 46,6

5 77,4

Barrio Cristóbal 0 0,0

0 0,0

49 1025,5

2 41,9

3 63,0

2 42,0

Calasanz 4 77,9

2 38,7

60 1157,0

4 77,0

3 57,7

12 229,9 Calasanz Parte Alta 4 29,4

1 7,3

34 247,1

5 36,1

5 35,9

8 57,2

Campo Alegre 2 36,1

2 35,5

42 731,7

3 51,4

2 33,7

2 33,3

El Danubio 0 0,0

2 40,5

40 809,1

1 20,1

1 20,1

1 20,1

Ferrini 0 0,0

0 0,0

17 405,9

1 23,7

0 0,0

6 141,2

La América 3 38,3

8 101,6

128 1618,6

4 50,4

1 12,6

7 87,7

La Floresta 3 31,5

19 198,0

197 2047,0

7 72,5

2 20,6

4 40,9

Los Pinos 2 45,0

1 22,0

12 258,4

0 0,0

0 0,0

0 0,0

Santa Lucía 1 9,6

1 9,5

64 605,5

3 28,1

1 9,3

6 55,4

Santa Mónica 3 34,5

2 22,9

85 970,0

0 0,0

4 45,3

6 67,6

Santa Teresita 0 0,0

3 35,8

34 403,5

1 11,8

1 11,8

1 11,7

Simón Bolívar 2 34,8

4 70,3

139 2465,9

3 53,9

1 18,1

4 73,3

Antonio Nariño 1 8,5

1 8,9

30 282,2

3 29,9

5 52,4

2 21,8

Belencito 1 25,9

2 54,0

86 2433,5

5 149,3

2 62,6

20 651,3

Betania 1 16,6

0 0,0

4 62,6

0 0,0

1 14,9

0 0,0

Blanquizal 1 20,8

3 64,5

60 1344,1

1 23,3

3 72,2

16 392,0

Eduardo Santos 0 0,0

0 0,0

3 102,1

1 32,8

0 0,0

5 155,8

El Corazón 0 0,0

1 16,5

10 146,1

1 13,1

0 0,0

5 56,3

El Pesebre 3 44,5

0 0,0

31 495,9

0 0,0

2 34,6

26 462,4

El Salado 2 20,3

0 0,0

30 277,6

4 35,5

1 8,6

6 50,3

El Socorro 1 20,1

3 56,6

24 425,4

1 16,8

1 16,0

2 31,0 Juan XXIII La Quiebra 1 10,4

3 27,7

91 746,0

5 36,9

2 13,6

11 70,3

La Pradera 0 0,0

2 19,9

36 377,0

1 11,1

1 11,6

2 24,1 Las Independencias 0 0,0

0 0,0

18 109,7

0 0,0

0 0,0

3 20,3

Los Alcázares 0 0,0

1 15,9

42 704,1

3 53,2

3 55,9

3 58,3

Metropolitano 1 40,0

0 0,0

14 489,2

1 32,9

0 0,0

0 0,0 Nuevos Conquistadores 2 20,7

1 10,7

38 424,0

2 23,3

0 0,0

23 283,8

San Javier No.1 18 438,6

27 642,9

296 6886,9

16 364,6

10 224,1

56 1239,5

San Javier No.2 0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0 Santa Rosa de Lima 0 0,0

0 0,0

34 1234,6

0 0,0

1 29,8

5 139,7

98

Veinte de Julio 2 20,7

9 91,2

102 1009,6

4 38,8

3 28,6

10 94,1

Alejandría 2 39,7

1 19,2

19 354,8

1 18,2

1 17,8

2 35,0 Altos del Poblado 0 0,0

0 0,0

2 54,9

0 0,0

0 0,0

0 0,0

Astorga 0 0,0

0 0,0

4 147,2

2 73,0

0 0,0

2 71,6

Barrio Colombia 1 251,3

1 190,8

21 3047,9

0 0,0

0 0,0

0 0,0

Castropol 3 30,7

2 19,9

17 163,4

2 18,7

3 27,5

3 27,1

El Castillo 1 54,2

0 0,0

6 372,0

1 67,3

0 0,0

3 225,7 El Diamante No.2 0 0,0

4 53,4

19 257,8

1 13,8

4 55,7

3 41,9

El Poblado 27 1352,7

10 572,1

214 13275,4

13 908,5

11 823,4

24 1913,9

El Tesoro 3 33,0

2 21,4

21 220,5

2 20,6

3 30,3

3 29,9

La Aguacatala 5 98,0

3 56,1

112 2005,4

2 34,5

3 50,2

15 245,7

La Florida 0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

Lalinde 0 0,0

0 0,0

6 222,3

0 0,0

3 117,4

1 39,6

Las Lomas No.1 2 44,3

1 23,2

11 268,7

1 25,8

2 53,6

1 27,8

Las Lomas No.2 0 0,0

3 96,1

6 185,8

0 0,0

0 0,0

0 0,0

Los Balsos No.1 2 30,0

0 0,0

11 149,6

1 13,1

1 12,6

4 49,3

Los Balsos No.2 2 34,5

3 49,3

11 173,3

2 30,4

5 73,8

2 28,9

Los Naranjos 1 11,2

3 33,0

12 131,5

0 0,0

4 43,1

5 53,4

Manila 0 0,0

0 0,0

5 225,6

0 0,0

6 290,8

0 0,0

Patio Bonito 1 12,8

0 0,0

28 359,5

3 38,7

2 25,9

2 25,9

San Lucas 0 0,0

1 12,7

12 149,4

1 12,1

1 11,9

3 35,2 Santa María de Los Ángeles 0 0,0

0 0,0

18 197,2

0 0,0

0 0,0

5 55,8

Villa Carlota 0 0,0

0 0,0

6 172,8

1 24,5

4 85,7

0 0,0

Campo Amor 2 16,7

2 16,6

22 181,3

2 16,4

2 16,3

7 56,6

Cristo Rey 3 15,1

2 10,1

97 487,2

4 20,1

1 5,0

6 30,1

Guayabal 8 295,9

11 399,0

110 3911,8

3 104,6

5 171,5

15 507,8

La Colina 3 12,0

10 39,7

89 350,4

7 27,3

2 7,7

24 92,2

Santa Fé 2 12,8

0 0,0

40 251,9

1 6,2

2 12,4

4 24,6

Tenche 0 0,0

2 6666,7

0,0

0 0,0

0 0,0

0 0,0

Trinidad 1 7,0

1 6,8

89 593,7

1 6,5

6 38,6

31 197,0

Altavista 3 23,4

5 39,9

226 1857,0

6 50,7

0 0,0

16 141,1

Belén 16 160,8

24 247,3

398 4226,8

24 262,5

8 89,9

47 539,4

Cerro Nutibara 0 0,0

1 93,9

3 259,5

0 0,0

1 74,7

1 71,0 Diego Echavarría 0 0,0

2 41,2

65 1254,6

0 0,0

1 17,4

2 33,5

El Nogal-Los Almendros 0 0,0

1 29,4

10 306,7

0 0,0

0 0,0

4 135,5

El Rincón 6 26,9

2 8,5

92 370,9

3 11,5

2 7,4

17 61,3

Fátima 1 11,4

2 23,4

32 385,5

2 24,8

1 12,8

4 52,1

Granada 2 45,3

0 0,0

22 522,8

2 48,9

1 25,0

3 76,5

La Gloria 3 20,7

2 14,1

145 1055,6

1 7,5

3 23,1

13 102,2

La Hondonada 0 0,0

1 40,3

9 374,8

0 0,0

1 43,7

1 44,6 La Loma de Los Bernal 2 18,3

6 47,7

33 227,6

0 0,0

4 22,1

7 35,9

99

La Mota 4 35,3

0 0,0

60 518,9

2 17,1

4 34,0

8 67,6

La Palma 0 0,0

4 68,7

125 2212,8

1 18,3

4 74,9

5 95,2

Las Mercedes 1 10,5

3 30,4

52 511,9

1 9,6

2 18,8

3 27,7

Las Playas 3 29,2

5 49,9

86 882,2

3 31,7

3 32,6

5 55,4

Las Violetas 1 8,6

6 53,0

144 1319,3

2 19,0

2 19,6

9 90,5

Los Alpes 1 15,4

2 31,6

49 796,9

1 16,8

3 51,7

5 87,6

Miravalle 0 0,0

0 0,0

14 310,4

1 21,7

5 106,5

6 126,0 Nueva Villa del Aburrá 1 26,8

1 27,6

12 343,5

0 0,0

0 0,0

1 31,4

Rosales 4 38,6

1 9,5

51 475,4

4 36,7

1 9,1

8 71,8

San Bernardo 5 22,3

4 18,3

190 892,1

7 33,9

2 9,9

10 50,7

Total 576 621 13057 533 473 1625


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