Revista
En Torno a la Prevención, 23, diciembre, 2019, pp. 22-28
ISSN
1659-3057 • E-ISSN 2215-3845
Url: www.relaciger.net/revista/
LOS
SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA EN LA REALIZACIÓN DE MAPAS EPIDEMIOLÓGICOS Y
SUS USOS
Susana Tenorio Ríos
Bachiller en Geología
Estudiante de la Maestría de Gestión del
Riesgo en
Desastres y Atención de Emergencias
Universidad de Costa Rica
Resumen
El
uso de Sistemas de Información Geográfica (SIG) para crear mapas
epidemiológicos ha demostrado ser una herramienta de gran utilidad en el manejo
de epidemias. Se hace una breve explicación de SIG y su importancia para la
epidemiología, se presentan diferentes SIG digitales que permiten la creación
de los diversos mapas epidemiológicos. Además, se explica brevemente el uso de
mapas epidemiológicos en los casos de: Cólera en Broad Street en Londres,
Malaria en Argentina, Carcinoma epidermoide bucal en Brasil y Dengue en México.
Se
concluye que crear mapas georreferenciados es importante para la epidemiología,
incluyendo la sección preventiva y la de atención a epidemias. Es muy útil para
predecir, entre otras cosas: la dirección en la que podría viajar el patógeno,
las zonas de cuarentena, evacuación y atención. Además, para establecer áreas
de atención al público y el área de la sala de situación, conocer el origen del
patógeno, identificar zonas de influencia, marcar las zonas de riesgo, crear
una vigilancia más efectiva con indicadores en tiempo real de la situación y
sus variaciones cada cierta cantidad de tiempo.
Palabras clave: Epidemias,
Gestión del riesgo, Manejo de epidemias, Mapa epidemiológico, Sistemas de
información geográfica.
Abstract
The use of
Geographic Information System (GIS) for creating epidemiological maps has shown to be a very useful
tool in management of epidemics. There
is a brief explanation of GIS and its importance for epidemiology, different digital GIS presented that allow the
creation of the various epidemiological
maps. In addition, the use of epidemiological
maps briefly explained in cases of: Cholera in
Broad Street in London, Malaria in Argentina, Oral epidermoid carcinoma in Brazil, and
Dengue in Mexico.
In
concluded that creating georeferenced maps is important
for epidemiology, including the preventive
section and the attention to epidemics.
Is very useful
to predict, among other things:
the direction in which the pathogen
could travel, quarantine areas, evacuation and attention. Also establish areas of attention
to the public
and the area of the situation
room, know the origin of
the pathogen, identify areas of influence, mark
the risk areas, create a more effective monitoring with indicators in real time of the situation
and its variations every certain amount
of time.
Keywords: Epidemics, Epidemiological maps, Geographic information system, Management of epidemics, Risk management.
Introducción
Los
SIG permiten acumular, guardar, revisar y separar información de diferentes
tipos y fuentes y plasmarla en un mapa con una o varias capas de datos. Se
pueden realizar todo tipo de mapas, en especial, porque la información queda
ubicada espacialmente siempre que se georreferencie.
Para
la toma de decisiones es necesario contar con mapas que le permitan al
encargado visualizar la situación que se está viviendo en el tiempo actual o se
vivió indistintamente del tiempo transcurrido. Esto es fácil de comprender si se
piensa en un mapa de amenazas de origen natural en el cual se visualicen fallas
tectónicas, deslizamientos e incluso zonas de inundación.
Es
por esta razón que se requiere el uso de mapas para el análisis de la amenaza
epidemiológica. Los mapas epidemiológicos no sólo sirven para la atención de
brotes de enfermedades sino también para tomar decisiones en la sección de
prevención en gestión de riesgo.
Breve resumen ¿Qué es SIG?
Los
Sistemas de Información Geográfica (SIG) manejan todo tipo de información
geográfica y se utilizan para la realización de mapas que pueden contener
diferentes tipos de información dependiendo del área para los cuales se
desarrollan, por ejemplo, los mapas de amenazas desarrollados por la Comisión
Nacional de Prevención de Riesgos y Atención de Emergencias (CNE). Comúnmente
se conocen los mapas ya mencionados de amenazas, también se conocen los
geológicos, demográficos, biológicos, hidrogeológicos, entre otros. Asimismo,
es usual que estos se utilicen como capas para crear otros tipos de mapas con
más información, por ejemplo, los de riesgos.
Para
realizar un mapa mediante SIG se necesita georreferenciar, es decir, asignar
coordenadas reales al mapa digital de forma que se puedan ubicar espacialmente
las diferentes capas que pueden sobreponerse, con esta información geoespacial
se pueden también medir distancias, estudiar diferencias en el nivel del
terreno, entre otros.
Adicionalmente
es importante saber que existen tres tipos de mapas: Puntuales (con puntos, como
ubicaciones de lugares o cosas), Lineales (con líneas, como los de fallas
geológicas), Poligonales (con polígonos, como distritos, áreas verdes). Todos
estos son georreferenciables por lo que las capas se
sobrepondrán sin problemas siempre que tengan el mismo set de coordenadas.
SIG en Epidemiología
Un
tipo de mapa importante para gestión del riesgo es el epidemiológico, en él se
puede encontrar información tanto de enfermedades (virus, bacterias, etc.) como
de vectores y sus ambientes, vulnerabilidad de la población, facilidad de
expansión del área afectada, facilidad de contagio, entre otros. El mapeo
epidemiológico sirve tanto para prevención y mitigación de expansión epidémica
como para respuesta ante un desastre y una epidemia ligada al mismo; además se
pueden unificar tanto la prevención como la atención debido a que “Al equiparar
dónde están ocurriendo los eventos, cuál es la población afectada y qué tan
cercanos están, uno puede sugerir hipótesis para futuras investigaciones” (Pina
et. al., 2010, p. 53) creando así una herramienta de
gestión de riesgo importante para el desarrollo de comunidades, planificación
urbana e inclusive explotación de recursos hídricos, entre otros.
El
uso extensivo del mapeo de enfermedades inició a finales del siglo XVII, la
razón de esto es que se pensaba que vivir cerca del miasma aumentaba la
probabilidad de enfermarse (Pina et. al., 2010, p.
48). Estos mapas se utilizan para la ubicación de eventos y debe integrarse en
el análisis, además el análisis espacial es primordial en este tipo de mapas ya
que incluye los lugares de ocurrencia de eventos; también se usa mucho el
índice de dependencia espacial que puede ir de lo local a lo mundial (Pina et. al., 2010, p. 51-52). Un problema común en estos mapas son
los números pequeños ya que generan inestabilidad estadística. Ya que en
poblaciones pequeñas suele ser difícil demostrarlo estadísticamente (Pina et. al., 2010, p. 52)
Mapas para Epidemiología
Hay
diferentes tipos de mapas que se pueden realizar dentro del área
epidemiológica, entre los que pueden realizarse se encuentran: distribución actual,
analizar evolución espacial de un patógeno durante cierta cantidad de tiempo, riesgo
epidemiológico, escenarios posibles, correlación de patógeno con ambiente, área
de influencia, fluctuaciones y mejor lugar para puntos estratégicos (Pina et. al., 2010)
Ejemplos
mundiales realizados por la Organización Panamericana de la Salud (OPS)
incluyen: recomendaciones de vacunación contra la fiebre amarilla, poblaciones
de riesgo de arbovirus, países y territorios con
casos autóctonas confirmados de virus de zika, mapas de perfil de país de zika,
países y territorios con transmisión autóctona, casos de cólera, distribución geográfica
de chikungunya por semana epidemiológica, enfermedades
transmitidas por vectores, entre otros muchos (OPS, 2019).
Herramientas
Se
han creado diversas herramientas que permiten el uso de información
epidemiológica para crear los mapas, a continuación, se hace un breve resumen
de algunas herramientas que pueden ser utilizadas con este fin.
SIGEpi:
Desarrollado por el Área de Análisis de Salud y Sistemas de Información (AIS)
de la OPS como parte del proyecto de cooperación técnica denominado “Aplicación
de los Sistemas de Información Geográfica en Epidemiología y Salud Pública”. Es
una compilación de técnicas, procedimientos y métodos para el análisis de datos
epidemiológicos; simplificada, en un ambiente amigable y en múltiples idiomas. Incluye:
funciones genéricas de los SIG, Geoprocesamiento, funciones cuantitativas en Epidemiología,
para la detección de conglomerados (clusters),
útiles en la Práctica de la Salud Pública (OPS, 2018).
Además
forma parte del Proyecto de Cooperación entre SIG en Salud Pública y la Unidad de
Análisis y Estadísticas en Salud (HDM/HA) de OPS para las Américas cuyos
propósitos básicos se enfocan en fortalecer: las capacidades epidemiológicas
nacionales incluyendo análisis de situación, vigilancia en salud, monitoreo y
evaluación de actividades de prevención y promoción de la salud; la capacidad
analítica y epidemiológica de tomadores de decisión de salud en el Secretariado
de OPS para orientar la cooperación técnica; los abordajes metodológicos para
el monitoreo de desigualdades e inequidades en salud y para la evaluación de
impacto de intervenciones poblacionales (OPS, 2019)
Epidat 4.2: Es un
software distribución libre desarrollado por instituciones públicas y dirigido a
epidemiólogos y otros profesionales de la salud para el análisis de datos.
Diseñado por el Servizo de Epidemioloxía
de la Dirección Xeral de Innovación e Xestión da Saúde Pública de la Consellería de Sanidade (Xunta de
Galicia) con el apoyo de la Organización Mundial de la Salud y la Universidad
CES de Colombia. Dentro de sus características incluye: análisis descriptivo, muestreo,
inferencia sobre parámetros, concordancia y consistencia, ajuste de tasas,
demografía, estimación de la mortalidad atribuida, regresión logística,
distribuciones de probabilidad, análisis bayesiano, índices de desarrollo o privación,
medición de desigualdades en salud (Servizio Galego de Saúde, 2019)
Epi
Info: Es un conjunto de
herramientas de software, interoperables y de dominio público, creados por el
Centers for Disease Control
and Prevention (CDC, Centros para el Control y
Prevención de Enfermedades), diseñadas para la comunidad global de
profesionales e investigadores dedicados a la salud pública. Se elaboran
formularios para el ingreso de datos y la construcción de bases de datos de un modo
sencillo, además el análisis de datos se realiza con estadísticas, mapas y
gráficos epidemiológicos. Se utiliza para investigar brotes; desarrollar
sistemas pequeños o medianos de vigilancia de enfermedades; como componentes de
análisis, visualización e informe de sistemas más grandes; y en la educación
continua de la ciencia de la epidemiología y de los métodos analíticos en salud
pública. Se puede utilizar en Windows, dispositivos móviles, y web/nube (CDC,
2019).
Qgis plugins: Qgis
es un “sistema de información geográfica libre y de código abierto” (Qgis, 2019), además se puede utilizar con diferentes sistemas
operativos, tales como Windows, Linux, Mac y BSD, también se está desarrollando
para Android (Qgis, 2019). Por ser un software libre
cualquier desarrollador puede contribuir con plugins
que se le añaden al software para mejorar o agregar funciones. Actualmente hay
dos que sirven para crear mapas epidemiológicos.
El
primero se llama GeoHealth, tiene una interface simplificada para trabajadores de salud pública en
donde se pueden ingresar datos, crear mapas de incidencia o densidad, revisar estadísticas
y resultados, entre otros (Qgis, 2019). El segundo es
denominado VetEpiGIStool y se desarrolló para
veterinarios, maneja datos relacionados a enfermedades animales y permite
manejar datos sencillamente (Qgis, 2019)
Kobo Toolbox: Dentro de sus características
incluye: Diseño rápido de cuestionarios, Reutilización de preguntas y bloques
de preguntas, Construye cuestionarios complejos con saltos lógicos, 20
diferentes tipos de preguntas, Comparte fácilmente con colegas, importa y
exporta xls forms, recolección de datos online y
offline, en teléfonos, tablets o cualquier browser,
sincroniza vía ssl, protege contra pérdida de datos, datos
accesibles inmediatamente después de recolectados, crea reportes y gráficos,
visualiza datos en mapa, exporta datos en cualquier momento (KoboToolbox, 2018). Este software es gratis y de código
abierto, se puede utilizar en teléfonos celulares, tablets
y cualquier buscador (KoboToolbox, 2018).
HealthMap
Project: Es “un sistema basado en Internet y diseñado para
recopilar y mostrar información sobre brotes epidémicos» (Clinic
Cloud, 2019). Recopila datos de la localización geográfica, la fecha y el
agente infeccioso responsable del brote, además de que agrega datos de
«diferentes fuentes electrónicas como sitios de noticias, RSS, listas de mailing, informes de vigilancia epidemiológica y alertas
oficiales.» (Clinic Cloud, 2019). Funciona de forma
automatizada recogiendo datos cada hora y «utiliza text
mining para determinar la categoría de la enfermedad
y la localización del brote» (Clinic Cloud, 2019). Finalmente los datos se separan de acuerdo a procedencia, enfermedad
y ubicación geográfica, se publican en el sitio web https://healthmap. org/es/ (Clinic Cloud, 2019), de
este modo es accesible por cualquier persona en cualquier parte del mundo.
Ejemplos mediante casos de estudio
Cólera
en Broad Street, Londres: El uso de los mapas epidemiológicos se inicia en la
época contemporánea de la humanidad, iniciando concretamente en 1854 con el
doctor John Snow[1]
en Londres, quien estaba convencido de que el brote de cólera que en ese
momento se generaba en Broad Street se había esparcido mediante una de las
fuentes de agua en particular. Para determinar esta fuente se trazó un mapa
(figura 1) en el cual los puntos indican los casos de cólera y su relación con
el ambiente y la proximidad de acuerdo a posibles
fuentes de contaminación, de esta forma se implementa la epidemiología espacial
(Pina et. al., 2010, p. 49).
En
aquel momento el cólera era una de las enfermedades con más muertes y junto con
otras se pensaba que se originaba por un miasma, esto era ampliamente aceptado
por los doctores de la época y su relación con el cólera se debía al mal olor;
esta hipótesis era tan aceptada que a pesar de que Filippo Pacini[2] descubrió el patógeno de
la enfermedad, fue totalmente descartado (Mellville et.
al., 2007, p. 42).
Figura
1.
Mapa de John Snow (Snow J., 1855 en Pina et. al.,
2010, p. 49)
A
pesar de esto, el concepto de que vivir cerca del miasma era lo que ocasionaba
la enfermedad no estaba del todo incorrecto, lo necesario era comprender que en
vez de ser el miasma el que ocasionaba la enfermedad, esta podía generarse por contaminación
de patógenos en distintas fuentes, en el caso concreto de Broad Street,
contaminación de aguas subterráneas.
Es
por esto que el Dr. John Snow se dedicó a buscar la
fuente del cólera, manteniendo en su mente la hipótesis de que la contaminación
provenía de una fuente de agua y consiguió identificar el origen, que efectivamente,
fue en un pozo de agua subterránea de una compañía en particular (Pina et. al., 2010, p. 48).
Malaria
en Argentina: Se realiza un estudio en el que “las localidades positivas se
tabularon por año calendario (enero- diciembre) desde 1894 hasta 1950 y por
periodo de trasmisión (julio-junio) la serie 1970-2001” (Curto, et. al., 2003, p. 2), tanto los lugares como los vectores
fueron georreferenciados (Curto, et. al., 2003, p.
2), de esta forma se pudieron mapear.
Dentro
de los resultados se obtuvo que hay afectación al centro y norte del país y se
localizan áreas endémicas en toda la zona norte y parte del norte-certral de Argentina (Curto, et. al.,
2003, p. 2). En cuanto a la distribución de los vectores, se describe que a lo
largo de la cordillera de los Andes hay una distribución definida, el vector
más peligroso, Anopheles (N) darlingi
se comporta de forma irregular y aún no se ha explicado, su distribución se
amplía al norte de Argentina y se asocia a las epidemias del noreste y centro
del país (Curto, et. al., 2003, p. 3).
La
relación área y vector en un solo mapa demuestra y explica el comportamiento
endémico al noroeste por presencia permanente del vector y el epidémico al
noreste. Se comparan las zonas de los años 1970, 1980 y 1990 determinando que
hay casos en los años 1980 debido a la expansión de la frontera agropecuaria
siendo la mayoría de casos autóctonos, mientras que en
los años 1990 se amplían las áreas endémicas (Curto, et. al.,
2003, p. 4).
Carcinoma
epidermoide bucal en Brasil: Se realizó un estudio comparativo y descriptivo
con documentos y geoprocesamiento, en la localidad de Mato Grosso en Brasil y
demuestra la distribución de casos de carcinoma bucal en un periodo 2005- 2011 de acuerdo al año de diagnóstico (figura 2) diagnosticados
en un laboratorio público (Castro, 2016, p. 125). Parte de los resultados
muestra que el mayor número de diagnósticos se dio en el 2007 (Castro, 2016, p.
126).
Figura
2.
Mapa muestra casos en un periodo de 2011-2015 en Mato Grosso, Brasil (Castro,
2016, p. 127)
Con
este estudio se pretendía buscar la relación entre los casos de carcinoma con
los municipios en donde las plantaciones de algodón, maíz y soja se concentran,
específicamente en donde se encontraron niveles elevados de pesticidas con
efectos cancerígenos en aguas, ríos y leche materna. Sin embargo, los mayores
casos se dieron en localidades con características distintas y grandes ciudades
en donde los factores de exposición son alcoholismo y tabaquismo. Es por esto que se enfatiza en el análisis profundo de factores
ambientales, además del uso de mapas para analizar eventos sanitarios (Castro,
2016, p. 129).
Dengue
en México: Para este caso en particular lo que se propone es crear un sistema
de vigilancia y posible vacuna contra el dengue en México. Para esto se
realizaron tres mapas para el periodo 2013- 2015, en estos se puede observar
cómo evolucionan los casos en los diferentes lugares del país, más concretamente
en las zonas costeras cerca de ambos océanos y al sur del país (González, 2015,
p. 14-16). Se toman en cuenta factores como el cambio climático, participación
de autoridades municipales, crear material de divulgación, entre otros. También,
se toman en consideración casos de Chikungunya en
América Latina para mostrar la importancia de implementar el sistema de
vigilancia.
Conclusiones
La
georreferenciación permite que se acomoden capas con los mismos pares de
coordenadas de forma que se puede observar detalladamente un área y sus
características particulares. Esto es relevante al momento de realizar mapas
tan exactos como sea posible sobre riesgos y los diferentes tipos de amenazas.
Existen
muchos tipos de mapas epidemiológicos y muchas formas de realizar el análisis
de los datos dependiendo de la información que se desee mostrar en cada mapa.
La importancia de los mapas epidemiológicos se recalca para evitar brotes
nuevos o extensión de brotes conocidos.
Crear
mapas georreferenciados es importante para el estudio de diferentes áreas de la
epidemiología, incluyendo la sección preventiva y la de atención a epidemias,
es muy útil para predecir la dirección en la que podría viajar el patógeno
(independientemente de si es por el ambiente en el que sobrevive o en el que se
moviliza), indicar las zonas de cuarentena, evacuación y atención, establecer
las áreas de atención al público y el área de la sala de situación, conocer el
lugar de origen del patógeno, identificar las zonas de influencia
(independientemente de si es el patógeno o el vector), marcar las zonas de
riesgo a modo semáforo, entre otros. Además, se puede crear una vigilancia más
efectiva con indicadores en tiempo real de la situación y sus variaciones cada cierta
cantidad de tiempo.
Actualmente
se han creado muchas herramientas informáticas que permiten recolectar,
almacenar y mostrar información y datos de diferentes fuentes, ya sea mediante
minería de datos como el caso de HealthMap Project o
mediante entrevistas en tiempo real durante una emergencia o brote epidémico como
en el caso de Kobo Toolbox.
Además, se encuentran las herramientas oficiales de la OPS y el CDC que
permiten enfocarse en brotes comunes y constantes alrededor del mundo.
Cabe
resaltar la importancia del Dr. John Snow en la creación e implementación de
los mapas epidemiológicos y la georrerenciación de
los casos de afectación permitiendo así localizar en dónde se encontraba el foco
de infección. Es debido a esto que actualmente se tienen las herramientas ya
mencionadas y es más sencillo durante una epidemia determinar el origen del
brote y posibles patrones de movimiento.
En
el caso de Argentina se demuestra la importancia del análisis histórico de las
epidemias en la determinación de cambios ambientales que pueden afectar la
etnicidad de un vector y su zona de afectación. Además, de implementar el SIG
para proporcionar datos visuales de movimiento anual.
Para
el caso de Brasil, la utilización de SIG junto con la afectación del carcinoma
y la mezcla con la capa de los municipios que tienen las zonas agrícolas con los
trazos de pesticidas contaminantes permiten encontrar la relación del cáncer
con respecto a su ambiente de afectación. Para este estudio se comprobó que la
hipótesis original de trabajo fue refutada al encontrar más casos en zonas
urbanas que en zonas agrícolas.
Finalmente,
el caso de México permite comprender la importancia de utilizar mapas para
conocer zonas de afectación y mediante este conocimiento realizar campañas de
vacunación y conciencia sobre un vector, asimismo considerar utilizarlo como
una herramienta más en el sistema de vigilancia para evitar más brotes o el
aumento del área de algún brote.
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