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Identificaci n de reas de mayor riesgo de tuberculosis en la Ciudad de Santa Fe. Primer Autor: Luque Mar a G. Coautores: Bossio JC, Arias SJ, Fern ndez HR ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Identificaci


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  • Identificación de áreas de mayor riesgo de
    tuberculosis en la Ciudad de Santa Fe.
  • Primer Autor Luque María G.
  • Coautores Bossio JC, Arias SJ, Fernández HR,
    Landra FO, Garcilazo DA, Veronesi IM, López RE.

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Introducción
  • El control de la tuberculosis requiere realizar
    las acciones de
  • detección de los casos,
  • tratamiento completo de los mismos e
  • implementación de medidas de control del foco de
    infección que representa cada caso.
  • Es considerado importante para la vigilancia
    epidemiológica y operativa del control de la
    tuberculosis
  • el análisis de ocurrencia de casos,
  • su relación con variables que definan situaciones
    de riesgo colectivo y
  • el fortalecimiento de los sistemas de
    información.
  • La identificación de áreas con mayor riesgo de
    aparición de casos de tuberculosis, tendría un
    importante impacto para
  • aumentar la detección precoz de casos,
  • evaluar el tratamiento,
  • reducir el riesgo de infección al que se está
    expuesto.
  • Todo en beneficio de las personas enfermas y la
    población sana.

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Métodos empleados
Objetivo
Identificar áreas de mayor riesgo de transmisión
de la tuberculosis.
  • Tipo de estudio descriptivo, de corte
    transversal.
  • Unidad de análisis casos de tuberculosis
    notificados en la Ciudad de Santa Fe durante el
    período 2006 2010 por fracción censal.
  • Fuente de información datos obtenidos del
    Programa Provincial de Control de Tuberculosis de
    la Provincia de Santa Fe, Hospitales y Centros de
    la Ciudad de Santa Fe.
  • Método de recolección se confeccionó una
    planilla que incluyó domicilio (calle y número) y
    barrio a fin de poder localizar posteriormente
    los casos.
  • Geo referencia Se geo referenciaron los casos
    y se analizó su distribución espacial por
    fracción censal.
  • Nota Cada Fracción censal(22) incluye 25 radios
    censales y cada radio censal 400 viviendas. Cada
    fracción tiene en promedio 10.000 viviendas. El
    total de las viviendas analizadas fueron 220.000
    viviendas.

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Métodos empleados
  • Se calculó el índice de Moran para conocer si
    existía una autocorrelación espacial, es decir,
    para evaluar si los casos se encontraban
    agrupados, dispersos o aleatorios. Es un índice
    global que no indica la estructura de
    agrupamientos locales.
  • Se efectuó el índice del vecino más cercano para
    el k-ésimo lugar y el gráfico de las estadísticas
    k de Ripley para poder conocer si tenía sentido
    la construcción de clúster.
  • Se construyeron clúster que se representaron con
    elipses y se determinaron por el agrupamiento de
    casos.
  • Se obtuvo el riesgo local de los casos de
    tuberculosis con cálculos que se realizaron entre
    los casos de tuberculosis y la población del 2001
    por fracción censal.
  • Con estos datos se construyeron los mapas de
  • Cantidad de casos de tuberculosis,
  • Agrupamiento de casos de tuberculosis (clúster) y
  • Riesgo de tuberculosis en la población.
  • Los resultados clúster, zonas de riesgo y
    frecuencia fueron obtenidos utilizando el
    software estadístico Crime Stat III y para
    construir los mapas se utilizó el software GvSig.

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Resultados
  • En el período 2006 2010 se notificaron 256
    casos de tuberculosis residentes en la Ciudad de
    Santa Fe (14,7 por 100.000 habitantes).
  • El índice de Moran para los casos de tuberculosis
    en la Ciudad de Santa Fe fue -0,017790, es decir,
    los casos de tuberculosis se encuentran levemente
    dispersos en el territorio considerado.
  • El índice del vecino más cercano para el késimo
    lugar determinó que existen agrupamientos.
  • El gráfico de las estadísticas k de Ripley indicó
    que existe agrupamiento no aleatorios hasta los
    2800 metros, por lo que tenía sentido la
    construcción de cluster.
  • Se encontraron 8 cluster no aleatorios, variando
    la cantidad de casos entre 7 y 12.
  • El riesgo local de los casos de tuberculosis
    muestra que hay zonas en la Ciudad que presentan
    un muy alto riesgo y otras con un alto o medio
    riesgo, así como zonas sin riesgo.
  • Mediante la cantidad de casos y su localización
    única se visualizó en símbolos graduados la
    frecuencia de los mismos.

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(No Transcript)
7
(No Transcript)
8
(No Transcript)
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Conclusión
  • El análisis geo referenciado de los casos de
    tuberculosis permitió identificar
  • zonas de muy alto, alto y mediano riesgo de
    tuberculosis en la Ciudad de Santa Fe así como
    áreas sin riesgo.
  • A partir de estos datos pueden orientarse las
    acciones de
  • control de la tuberculosis,
  • promover la búsqueda de casos,
  • seguimiento de contactos y
  • tratamiento de los casos para prevenir el
    abandono.
  • Con la distribución geográfica de los casos, se
    podrían identificar las zonas a fin de
  • reducir el tiempo durante el cual actúan como
    fuente de infección de la población sana.

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Conclusión
  • El presente estudio mostró, con el uso de un
    Sistema de Información Geográfica
  • la identificación de áreas donde se ubican hechos
    relevantes para el proceso de transmisión de la
    tuberculosis (familias con más de un caso durante
    el período),
  • áreas con mayor incidencia de la enfermedad
    (agrupamiento de casos o frecuencia de casos).
  • Es un instrumento útil para
  • la estructuración de un sistema de vigilancia
    basada en el territorio.
  • limitar el problema sobre la base de las
    fracciones, permitiendo una vista de la
    distribución heterogénea de la enfermedad en el
    espacio urbano.
  • Contribuir a la planificación de intervenciones
    dirigidas a grupos específicos.
  • La georeferenciación de los domicilios de
    residencia de tuberculosis puede vincularse a
    cualquier otro análisis.

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  • MUCHAS GRACIAS
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