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ARTÍCULO ORIGINAL https://doi.org/10.1590/1984-0462/2023/41/2021304 Análisis temporal-espacial de las hospitalizaciones por bronquiolitis en Brasil: predicción de regiones epidémicas y períodos de inmunización contra el Virus Respiratorio Sincitial Análisis temporal-espacial de las hospitalizaciones por bronquiolitis en Brasil: predicción de regiones y períodos epidémicos para la inmunización contra el virus respiratorio sincitial Edilenia Queiroz PereiraEl Taqueco Teruya UchimuraEl , Márcia Lorena Alves dos SantosEl , , Eniuce MenezesEl,* ABSTRACTO RESUMEN Objetivo:Debido al alto costo y el corto plazo de la inmunización pasiva contra el virus respiratorio sincitial, el principal virus que causa la bronquiolitis viral aguda, es extremadamente importante predecir las regiones epidémicas y los meses epidémicos. El objetivo de este estudio es identificar tanto el mes de inicio del pico estacional como las regiones y estados brasileños con mayor incidencia de hospitalizaciones mensuales por bronquiolitis viral aguda. Métodos:Con base en datos obtenidos de DATASUS, se calcularon las tasas mensuales de hospitalización por bronquiolitis viral aguda por cada 10.000 nacidos vivos de niños menores de 12 meses en todos los estados brasileños y en el Distrito Federal entre 2000 y 2019. Se estimaron modelos de media móvil integrada autorregresiva estacional. para pronosticar las tasas mensuales de hospitalización en 2020. Resultados:Se encontró una mayor incidencia de hospitalizaciones en los niños varones, especialmente menores de seis meses. En cuanto a las regiones brasileñas, entre 2000 y 2019, la región Sur registró la mayor incidencia de hospitalizaciones, seguida por las regiones Sudeste, Medio Oeste, Norte y Nordeste, en este orden. Teniendo en cuenta el pico estacional, el período comprendido entre marzo y julio de 2020 comprendió las tasas de hospitalización esperadas más altas. Conclusiones:Se sugiere iniciar palivizumab entre febrero/marzo y junio/julio para la mayoría de los estados brasileños, con excepción de Rio Grande do Sul, que, además de presentar las mayores tasas de hospitalizaciones por bronquiolitis viral aguda Meta:Debido al alto costo y el corto plazo de la inmunización pasiva contra el virus respiratorio sincitial, el principal virus que causa la bronquiolitis viral aguda, la predicción de las regiones epidémicas es extremadamente importante. El objetivo es identificar el mes en que comienza el pico estacional y las regiones y estados brasileños con mayor incidencia de hospitalizaciones mensuales por bronquiolitis viral aguda. Métodos:Con datos obtenidos del Departamento de Tecnología de la Información del Sistema Único de Salud de Brasil, se calcularon las tasas mensuales de hospitalizaciones por bronquiolitis viral aguda por cada 10.000 nacidos vivos de niños menores de 12 meses, en todos los estados brasileños y en el Distrito Federal, en el período entre 2000 y 2019. Se estimó que modelos integrados estacionales autorregresivos y de promedio móvil para predecir las tasas de hospitalización mensual en 2020. Resultados:Hubo una mayor incidencia de hospitalizaciones en los niños varones, especialmente en los menores de seis meses. En relación a las regiones brasileñas, entre 2000 y 2019, la Región Sur tuvo la mayor incidencia de hospitalizaciones, seguida por las Regiones Sudeste, Centro-Oeste, Norte y Nordeste, respectivamente. En cuanto al pico estacional, el período entre marzo y julio de 2020 comprende las tasas de hospitalización más altas previstas. Conclusiones:Se sugiere iniciar la administración de Palivizumab entre febrero/marzo y junio/julio para la mayoría de los estados. * Autor correspondiente. Correo electrónico: eniucemenezes@gmail.com (E. Menezes). ElUniversidad Estatal de Maringá, Maringá, PR, Brasil. Recibido el 30 de agosto de 2021; aprobado el 30 de enero de 2022. Traducido del portugués al español - www.onlinedoctranslator.com mailto:eniucemenezes@gmail.com https://orcid.org/0000-0001-5806-2034 https://orcid.org/0000-0002-1098-1944 https://orcid.org/0000-0001-8040-7940 https://orcid.org/0000-0003-0265-7586 https://doi.org/10.1590/1984-0462/2023/41/2021304 https://www.onlinedoctranslator.com/es/?utm_source=onlinedoctranslator&utm_medium=pdf&utm_campaign=attribution Predicción de hospitalizaciones por bronquiolitis en Brasil por 10.000 nacidos vivos, tiene el pico estacional más largo entre mayo y septiembre. Palabras clave:Bronquiolitis viral; Infecciones por virus respiratorio sincitial; palivizumab; Series de tiempo. brasileños, con excepción de Rio Grande do Sul, que, además de tener las tasas más altas de hospitalizaciones por bronquiolitis viral aguda por cada 10.000 nacidos vivos, tiene el pico estacional más largo entre mayo y septiembre. Palabras clave:Bronquiolitis viral; Infecciones por virus respiratorio sincitial; palivizumab; Series de tiempo. INTRODUCCIÓN intensidad de la enfermedad y el estado inmunológico del niño.15 Además de las medidas preventivas para evitar el contagio, existe un fármaco para la prevención del BAV,dieciséisPalivizumab. No es una vacuna, sino una inmunoglobulina (un anticuerpo) que induce una inmunización pasiva específica contra el VRS. La inmunización con Palivizumab se realiza en dosis intramusculares mensuales de 15 mg/ kg/dosis durante los meses epidémicos.3Habitualmente, este medicamento se administra en cinco dosis durante los cinco meses de mayor incidencia del virus, pues tiene una duración de 30 días.5La eficacia de la inmunización pasiva es de 1/200, lo que reduce las tasas de hospitalización por BAV en un 55%.3 Debido a los altos costos, Palivizumab está restringido a casos de mayor riesgo.5.17Por lo tanto, es fundamental realizar estudios que identifiquen el período del año en que ocurre la mayor incidencia de casos de BAV en cada estado y/o región brasileña, con el objetivo de indicar el mejor mes para iniciar la medicación según las características locales. permitiendo una financiación eficiente en la lucha contra el BAV. Dicho esto, este estudio tiene como objetivo identificar el período estacional de BAV mediante el análisis de una serie temporal de tasas de hospitalización entre 2000 y 2019 en cada estado brasileño y en el Distrito Federal, con el fin de sugerir el mejor mes para iniciar la inmunización con Palivizumab. Se ajustaron y utilizaron modelos clásicos de series de tiempo para predecir las tasas mensuales de hospitalizaciones por BAV en 2020. La bronquiolitis viral aguda (BAV) es el resultado de la inflamación y obstrucción de los bronquiolos, provocada por virus respiratorios. Entre los virus que causan BAV, los más comunes son: el virus respiratorio sincitial (VSR), el adenovirus (ADV), el virus de la influenza tipos A y B y el virus de la parainfluenza (PIV) tipos 1, 2 y 3.1.2El BAV también puede ser causado por Mycoplasma pneumoniae, rinovirus, Chlamydia pneumoniae, metapneumovirus humano y virus coronavirus.3En Brasil, el VRS es considerado la principal causa de mortalidad de niños menores de 12 meses4, siendo responsable del 60 al 75% de todos los casos de BAV.5 El BAV tiene una tasa de mortalidad baja (<1%), aunque puede ser mayor (30%) en grupos de niños de alto riesgo como prematuros menores de 32 semanas y/o con displasia broncopulmonar, niños menores de dos años con cardiopatías congénitas enfermedad y/o inmunocomprometidos, desnutridos,3.6 considerando que estos grupos presentan enfermedad prolongada y mayor riesgo de muerte. Otros factores de riesgo incluyen el destete temprano, la exposición al humo del cigarrillo, la edad menor de seis meses, un hermano en edad escolar que viva en el mismo hogar, el nivel socioeconómico y ser negro y hombre.7 La incidencia de infecciones virales puede variar según las condiciones climáticas locales. La BAV, en particular, es una enfermedad estacionalque coincide con epidemias de infecciones secundarias y patógenos respiratorios virales.8En este sentido, los periodos con bajas temperaturas contribuyen a la mayor incidencia de casos de BAV relacionados con infecciones por VRS.2.9Estudios reportan la ocurrencia de un pico estacional de infección por VRS en la ciudad de Río de Janeiro de marzo a mayo,10en la ciudad de São Paulo de abril/mayo a julio/agosto11.12y, en Salvador, entre mayo y julio.13El pico estacional de infecciones por VRS en Porto Alegre ocurre de junio a septiembre.2.14 A pesar de conocer el comportamiento estacional del BVA en algunas capitales brasileñas, carecemos de un mapeo que abarque todo el territorio nacional, con el objetivo de indicar los períodos de pico estacional del AVB en cada estado. La transmisión del VRS se produce por contacto ocular o nasal con secreciones contaminadas, y el virus puede recuperarse después de más de una hora en superficies infectadas.3El período de incubación puede durar cinco días y la infección viral varía según MÉTODO Esta serie temporal está compuesta por niños menores de 12 meses, nacidos entre enero de 2000 y diciembre de 2019 y diagnosticados con BAV, distribuidos en 26 estados brasileños y el Distrito Federal. El número de hospitalizaciones por BAV y el número de nacidos vivos entre 2000 y 2019 fueron obtenidos del sitio web del Departamento de Informática del Sistema Único de Salud de Brasil (DATASUS). Luego, las tasas mensuales de hospitalizaciones por BAV por cada 10.000 niños se calcularon con base en la relación entre las hospitalizaciones mensuales por BAV y los nacidos vivos anuales. Las tasas se multiplicaron por 10.000 para facilitar la interpretación de los resultados. Se accedió a los datos sobre hospitalización por BAV con la Clasificación Internacional de Enfermedades, décima revisión: CIE J21.0, J21.8 y J21.9, que dos Rev Paul Pediatr. 2023;41:e2021304 Pereira EQ et al. comprende BAV causado por RSV, otros microorganismos especificados y casos no especificados. Para evaluar la importancia de la tendencia lineal monótona de las hospitalizaciones por BAV de 2000 a 2019 en diferentes regiones brasileñas, se aplicó la prueba de tendencia de Cox- Stuart. Además, la incidencia (en %) de hospitalizaciones por BAV entre 2000 y 2019 se calculó para cada región brasileña a partir de la relación entre el total de hospitalizaciones por BAV y el total de nacidos vivos en la región. El resultado se multiplicó por 100 para obtener el porcentaje de incidencia. Así, considerando las incidencias (en %), se utilizaron pruebas de comparación de dos proporciones para verificar la posible influencia del sexo biológico de los niños en las tasas de hospitalizaciones por BAV en cada región. Además, la prueba de comparación de proporciones múltiples por el método de Benjamini y Yekutieli24 se realizó para comparar la incidencia de hospitalizaciones por BAV en diferentes regiones brasileñas. Luego, se realizó el proceso de modelación de series de tiempo basado en los modelos de clase Autoregresivo y de Media Móvil (ARMA) y sus extensiones sobre las series de tasas de hospitalización de la AVB en los 26 estados brasileños y en el Distrito Federal, para predecir el comportamiento de la serie. para los meses de 2020. Los modelos de clases ARMA, propuestos por Box y Jenkins (1970), son capaces de modelar series temporales estacionarias, es decir, series que no muestran patrones de comportamiento en el tiempo y se desarrollan aleatoriamente alrededor de un promedio constante.19Los modelos ARMA son una alternativa cautelosa para describir series temporales que involucran un número mínimo de parámetros. En general, las series de tiempo real se presentan en forma no estacionaria, como una tendencia. Para modelar una serie temporal de tendencia, se utiliza una extensión de la clase de modelo ARMA, los modelos de media móvil integrada autorregresiva (ARIMA).19La diferencia de los modelos ARIMA es la “integración” de un paso en el que se producen diferencias sucesivas en la serie de interés, transformándola en una serie estacionaria. Además de un análisis gráfico de la serie de tiempo, permite identificar el comportamiento de una tendencia lineal creciente o decreciente mediante pruebas de hipótesis como la prueba de Cox-Stuart (prueba de señal).18 Otra forma de no estacionariedad recurrente en series reales es la estacionalidad. Para modelar series temporales con estacionalidad, se utiliza otra extensión de la clase de modelo ARMA: los modelos de media móvil integrada autorregresiva estacional (SARIMA).19Además de simples diferencias sucesivas destinadas a eliminar una tendencia, éstas también crean diferencias estacionales para eliminar la estacionalidad y obtener estacionariedad. El proceso de modelado de series temporales con modelos de la clase ARMA y sus extensiones se produce en primer lugar identificando un modelo SARIMA para cada localización, siguiendo el procedimiento habitual de Box y Jenkins (1970). El número de diferenciaciones simples D y diferenciaciones estacionales D (s=12) se selecciona para obtener una serie estacionaria. Una vez que la serie se vuelve estacionaria, las funciones de autocorrelación de muestra (SAC) y autocorrelación de muestra parcial (PSAC) se utilizan para especificar el orden p del polinomio de términos autorregresivos y el orden q del polinomio de términos de promedios móviles, necesarios para la representación adecuada de la serie temporal que se está modelando.17.18El siguiente paso es estimar los parámetros por el método de máxima verosimilitud, ya que el se distribuyen normalmente.20La selección del modelo contó con la ayuda de información como el Criterio de información de Akaike (AIC) y el Criterio de información bayesiano (BIC), prueba de razón de verosimilitud, menor varianza de error y parsimonia. Para verificar la adecuación del modelo se utilizaron las pruebas de Ljung-Box para detectar autocorrelación y las pruebas de Jarque-Bera para verificar la normalidad de los residuos. Finalmente, se hizo una predicción.18.19Este estudio se realizó según lo recomendado por la Resolución 466/2012 del Consejo Nacional de Salud. El proyecto fue aprobado por el Comité de Ética en Investigación de la Universidad Estadual de Maringá (Dictamen 739.422/2014), y no se utilizó el Término de Consentimiento Libre e Informado, ya que los datos fueron obtenidos de fuentes secundarias. El análisis se realizó utilizando lenguaje R.21. En la preparación de datos se utilizaron los paquetes read.dbc, dplyr, data.table, Hmisc y tidyr; Para el ajuste y pronóstico de la serie se utilizó el paquete de pronóstico; Los mapas se diseñaron a través de paquetes XML, RCurl, maptools, RColorBrewer, maptools y Maps. RESULTADOS La cohorte del estudio estuvo compuesta por 615.657 niños menores de 12 meses diagnosticados de BAV. De ellos, 367.580 (60%) eran hombres y 248.077 (40%) eran mujeres. Además, 449.395 (73%) niños eran menores de seis meses, 98.442 (16%) eran niños y 67.820 (11%) eran niñas. Por otro lado, 166.262 (27%) niños tenían más de seis meses, de los cuales 269.138 (44%) eran niños y 180.257 (29%) eran niñas. Los niños diagnosticados con BAV fueron distribuidos según las cinco regiones de Brasil. Del total, 51.524 (8%) vivían en la Región Norte, 107.237 (18%) en la Región Nordeste, 288.715 (47%) en la Región Sudeste, 125.331 (20%) en la Región Sur y 41.954 (7%) en la Región Medio Oeste. Después de categorizar el intervalo entre 2000 y 2019 en cuatro períodos (2000 a 2004, 2005 a 2009, 2010 a 2014 y 2015 a 2019), pudimos ver el aumento de las hospitalizaciones por BAV a lo largo de los períodos, tanto en términos porcentuales como de estimaciones. tendencias anuales, que fueron estadísticamente significativas (p<0,0001) en todas las regiones brasileñas, como se muestraen la Tabla 1. En la Región Sur, hubo un aumento de aproximadamente un caso cada tres años por 10.000 nacidos vivos. 3 Rev Paul Pediatr. 2023;41:e2021304 Predicción de hospitalizaciones por bronquiolitis en Brasil Tabla 1.Número de casos y proporción por período, grupo de edad y sexo respecto al total de casos por región brasileña. Casos totales, tendencia anual e incidencia por región de 2000 a 2019. norte Noreste Medio Oeste Sureste Sur Periodo de tiempo Vie Edad norte % norte % norte % norte % norte % <6 2002 3,89 4,913 4.58 2,614 6.23 16.083 5.57 7,114 5.68 1,99 8.45 2.66 6.53 2.29 9,72 3.30 7.73 3.34 11.69 4.75 8.83 3.85 13.43 5.76 125.331 0,37* 1,60† F ≥6 1.125 2.18 2.000 1,87 1.070 2.55 4.073 1.41 2,491 2000-2004 <6 2,948 5.72 7.767 7.24 4.096 9.76 24.473 8.48 10.590 METRO ≥6 1.593 3.09 2.806 2.62 1.549 3.69 5.819 2.02 3.336 <6 3.066 5.95 7.201 6.72 2,697 6.43 19,798 6.86 8.186 F ≥6 1.800 3.49 2,594 2.42 988 2.35 5.606 1,94 2.865 2005-2009 <6 4.875 9.46 10.726 10.00 3.812 9.09 29.355 10.17 12,187 METRO ≥6 2.608 5.06 3.765 3.51 1.482 3.53 8.239 2,85 4,137 <6 3.751 7.28 8.369 7.80 2.879 6.86 23.696 8.21 9.693 F ≥6 2.655 5.15 3.239 3.02 1.476 3.52 7.779 2.69 4,190 2010-2014 <6 5.694 11.05 12,971 12.10 4.388 10.46 36.012 12.47 14.652 METRO ≥6 3.956 7,68 4.776 4.45 2,021 4.82 11.492 3,98 5.947 <6 3.782 7.34 10.052 9.37 3.480 8.29 29,304 10.15 11.066 F ≥6 2.608 5.06 4,101 3,82 1.706 4.07 10.465 3.62 4.824 2015-2019 <6 5.484 10.64 15.654 14.60 5,114 12.19 41.502 14.37 16.838 METRO ≥6 3.577 6,94 6.303 5,88 2.582 6.15 15.019 5.20 7.215 2000-2019 totales tendencias anuales Incidencia 51.524 107,237 41.954 288,715 0,24* 0,22* 0,06* 0,30* 0,83† 0,62† 0,91† 1.24† * Significancia estadística obtenida mediante prueba de Cox-Stuart y tendencia lineal estimada de 2000 a 2019; †Incidencia (%) de 2000 a 2019, obtenida por ((100*Región_Casos_Total))⁄(Región_Nacimientos_Vivos), estadísticamente diferente mediante la prueba de comparaciones de proporciones múltiples utilizando el método de Benjamini y Yekutieli.24 Utilizando la prueba de comparación de dos proporciones para examinar la incidencia de hospitalizaciones por BAV según sexo, se encontró diferencia estadísticamente significativa para todas las regiones (p<0,0001), con mayor incidencia entre enfermedades. Según el Cuadro 1, esto ocurre principalmente en niños menores de seis meses y, a lo largo de los períodos, este porcentaje mostró una tendencia creciente. En cuanto a la incidencia de hospitalizaciones por BAV entre 2000 y 2019 en diferentes regiones brasileñas, también se encontró significación estadística mediante la prueba de comparación de proporciones múltiples con Benjamini y Yekutieli.24método (p<0,0001), observándose que la región Sur tiene la mayor incidencia, seguida por las regiones Sudeste, Medio Oeste, Norte y Noreste. En la identificación del modelo a ajustar, dada la presencia general del efecto estacional, se adoptó la diferenciación estacional para las 27 series de tasas mensuales de internaciones por BAV, transformándolas en series estacionarias y brindando acceso a su autocorrelación en el SAC y PSAC. Luego de identificar un modelo para cada serie, se estimaron los parámetros, el Se verificó la idoneidad del modelo y se predijo el comportamiento de la serie temporal para los meses de 2020. El ajuste y pronóstico de los modelos SARIMA en la serie de los 26 estados brasileños y el Distrito Federal se muestran en la Figura 1. La línea discontinua vertical separa los períodos de ajuste (rojo) y pronóstico (azul), compuestos por 12 pasos hacia adelante. Además, la numeración del lado izquierdo de cada gráfico corresponde a la identificación de los Estados del Cuadro 1. El número que sigue a la línea de puntos horizontal, en color azul y también ubicado al lado izquierdo de cada gráfico, se refiere a las tasas mensuales promedio de hospitalizaciones por BAV entre enero de 2000 y diciembre de 2019. Las tasas mensuales de hospitalizaciones por BAV por 10.000 nacidos vivos en Brasil para 2020 se muestran en la Tabla 2. Para resaltar los meses con las tasas más altas y facilitar la identificación de la mejor época del año para la inmunización con Palivizumab, la región sombreada en La Tabla 2 indica las cinco tasas de hospitalización esperadas más altas para cada estado y el Distrito Federal. En general, el período comprendido entre marzo y 4 Rev Paul Pediatr. 2023;41:e2021304 Pereira EQ et al. Julio de 2020 tuvo las tasas más altas previstas de hospitalizaciones por BAV, lo que indica la ubicación temporal del pico estacional. Las tasas de hospitalización por BAV esperadas para 2020 se clasificaron en siete intervalos jerárquicos: hasta 5, >5 y≤10, > 10 y≤20, >20 y≤30, >30 y≤40, >40 y≤50 y finalmente >50. Los intervalos están representados en la Figura 2 por escalas azules que se oscurecen a medida que aumentan las tasas de hospitalizaciones por BAV. La Figura 2 es una representación espacial de las tasas de hospitalizaciones. Figura 1.Serie original (negro), modelos ajustados (rojo) y pronóstico (azul) con 12 pasos por delante para cada estado brasileño y el Distrito Federal. Los números del lado izquierdo de cada gráfico corresponden a la identificación de Estados (negro) y las tasas mensuales promedio de hospitalizaciones por BAV entre enero de 2000 y diciembre de 2019 (azul). 5 Rev Paul Pediatr. 2023;41:e2021304 Predicción de hospitalizaciones por bronquiolitis en Brasil Cuadro 1.Identificación de los 26 estados brasileños y el Distrito Federal. Estados 1. Rondonia 8. Marañón 15. Sergipe 22. Santa Catarina 2. acres 9. Piauí 16. Bahía 23. Río Grande del Sur 3. Amazonas 10. Ceará 17. Minas Gerais 24. Mato Grosso del Sur 4. Roraima 11. Río Grande del Norte 18. Espíritu Santo 25. Mato Grosso 5. Párr. 12. Paraiba 19. Río de Janeiro 26. Goiás 6. Amapá 13.Pernambuco 20. São Paulo 27. Distrito Federal 7. Tocantins 14. Alagoas 21. Paraná Tabla 2.Previsión de tasas mensuales de hospitalizaciones por bronquiolitis viral aguda para 2020 en los 26 estados brasileños y el Distrito Federal. Las cinco tasas más altas previstas para cada estado y el Distrito Federal están resaltadas en gris. Estado Ene Feb Mar Abr Puede Junio Jul Ago Sep Oct Nov Dic RO ANTES DE CRISTO SOY RR PALA AP A MALO Pi CE enfermera registrada PB PIE Alabama SI licenciado en Letras mg ES RJ SP relaciones públicas CAROLINA DEL SUR JAJAJA EM MONTE IR FD 5.47 6.05 13.66 12.4 13.08 13.62 10.71 6,96 5.31 6,99 6.20 6.22 3.84 5.30 12,92 4.59 3.56 6.81 4.11 3.17 7.27 2,85 4.57 6.24 1.10 5,98 4.51 5.85 13,98 5.49 9,75 3.58 4.54 9,93 5.69 2.74 3.67 20.21 2.18 2,87 7.44 6.19 6.57 6.43 4.85 3.95 3.43 4.20 3.26 5.29 6.55 10.32 12.40 13.51 11.17 8.48 6,89 5.72 6.27 5.76 9,77 9,83 10.25 11.31 18.48 30.21 33,91 21,82 15.53 12.58 12.36 4.53 4.73 7,76 9,82 13.21 9.71 5.49 4.30 5.56 5,97 5.78 4.35 4.73 6.19 7,75 9.69 11.37 9.25 6.00 5.38 5.11 5.05 6.35 7.9 10.23 10.35 7,93 7,97 6.55 5.67 5.50 5.63 5.56 4.09 3.67 3.54 3.94 5.14 6.53 6.71 5.17 4.74 5.04 4.21 2.16 2.55 5.64 5.23 5.14 4.04 4.68 2.58 3.11 2.51 2.04 8.20 10.04 13.39 14.38 14,94 12.28 9.7 7,68 8.18 8.56 7,76 2,88 2.84 4.33 5.95 7.17 5.81 4.36 3.49 3.27 3.27 3.48 2.90 3.27 5.36 6.63 9.67 9.09 7.13 5.81 5.17 5.02 4,89 6,94 5.24 7,92 13.14 20,85 19,87 13.02 9.21 7,83 8.12 7.08 0,90 0,49 1,64 1,89 3.65 3.74 3.04 1,69 1,89 1.81 1.00 4.75 5.41 8.77 15.54 19.22 18.27 12,87 9.16 8.95 8.02 6,92 3.70 2.74 5.80 11.91 20.6 17.57 11.23 8.42 6.1 6.14 4.62 4.79 4.21 11.31 21.43 26.06 20,71 14.02 8.52 6.72 6.59 5,96 11.2 12,87 23,52 33,48 33.33 24.43 20,81 19.33 19.36 18,86 15,95 3.92 3.90 6.64 16.66 26.04 20.64 14.61 8.76 7,86 7.15 6,88 8.68 7.54 20,77 41,61 35.33 25.43 16.51 12.03 12.26 15.25 11,95 2.09 2.20 5.33 12,75 19,62 20,68 14.11 8.48 7.13 7.10 5.22 2.29 2,87 5.60 13.10 26.00 25.18 18,78 11.35 8.74 11.47 7,92 6.07 4.67 10.7718,99 46,64 68,82 66,5 45,57 35,46 30.03 17,87 4.84 4.31 8.72 13.05 13,98 14.09 11.61 8.51 8.62 7,88 6.51 2,96 3.33 7.12 10.08 7.00 5.63 4.41 3.19 3.50 3.56 3.25 2.25 5.04 10.23 9,75 7.71 6.21 4.87 3,88 3.41 3.66 3.45 17,87 19.34 46,83 61,59 41.3 29.44 22,77 17.07 16.61 17.39 17.06 6 Rev Paul Pediatr. 2023;41:e2021304 Pereira EQ et al. Ene Feb Mar Abr Puede Junio Jul Ago Sep Oct Nov Dic Hasta 5 > 5 y ≤ 10 > 10 y ≤ 20 > 20 y ≤ 30 > 30 y ≤ 40 > 40 y ≤ 50 >50 Figura 2.Mapa de tasas mensuales de hospitalizaciones por bronquiolitis viral aguda previstas para 2020 en cada estado brasileño. por la AVB prevista para 2020, de la Tabla 2. La representación espacial ayuda a ver e identificar los estados brasileños que serán más o menos afectados por la AVB en 2020. Las escalas más oscuras se concentran entre marzo y julio de 2020, como en la Tabla 2, ubicando temporalmente el pico de tasas de hospitalización por BAV en Brasil en 2020. Además, la Región Sur tuvo las mayores tasas de hospitalización por BAV previstas para 2020, mientras que la Los estados de la Región Nordeste tuvieron las tasas más bajas. En la Región Sur, el Estado de Rio Grande do Sul se destacó con las mayores tasas de hospitalizaciones por BAV previstas para 2020. Su pico estacional tuvo la mayor duración entre todos los estados, con tasas elevadas de mayo a octubre de 2020, durante el otoño, el invierno y parte de la primavera. Sus tarifas varían de 35,46 a 68,82 hospitalizaciones por BAV por 10.000 nacidos vivos. En la Región Nordeste, el Estado de Alagoas tuvo las tasas más bajas previstas para 2020, alcanzando un máximo de 3,74 hospitalizaciones por 10.000 nacidos vivos. Además, los estados de Amazonas y Pernambuco mostraron tasas previstas de hospitalizaciones por BAV inferiores a 22 hospitalizaciones por 10.000 nacidos vivos. DISCUSIÓN Este estudio verificó el aumento de la incidencia de hospitalizaciones por BAV entre 2000 y 2019 en todas las regiones brasileñas. La Región Sur tuvo las tasas más altas de hospitalizaciones por BAV previstas para 2020. El pico estacional de 7 Rev Paul Pediatr. 2023;41:e2021304 Predicción de hospitalizaciones por bronquiolitis en Brasil las hospitalizaciones esperadas para 2020 en el Estado de Rio Grande do Sul comprendieron el otoño, el invierno y parte de la primavera, con tasas que oscilaron entre 35,46 y 68,82 hospitalizaciones por 10.000 nacidos vivos. En todas las regiones brasileñas, los niños varones menores de seis meses tuvieron mayor incidencia de hospitalizaciones por BAV. Los estudios muestran que los niños desarrollan infecciones del tracto respiratorio con más frecuencia que las niñas, con excepción de sinusitis, otitis externa y probablemente amigdalitis. La anatomía y las características conductuales/socioeconómicas pueden explicar esta diferencia entre géneros. Hay evidencia de que las vías respiratorias periféricas se estrechan desproporcionadamente durante los primeros años de vida en los niños, lo que puede predisponerlos a infecciones del tracto respiratorio inferior. Cabe mencionar que esta investigación naturalmente está sujeta a algunas limitaciones, ya que trabaja con datos secundarios. Uno de ellos es la actualización no inmediata y posible incompletitud de los datos disponibles en la plataforma DATASUS.22También existe una falta de cobertura de todas las hospitalizaciones en el país, ya que los datos almacenados en el Sistema de Información Hospitalaria se refieren a hospitalizaciones financiadas por el Sistema Único de Salud en hospitales públicos o privados. Otro surge de la posible limitación del subregistro de ingresos hospitalarios, que depende de cada unidad federativa.23 En Francia, se analizaron registros hospitalarios del año 2009 en busca de casos de hospitalizaciones por BAV de niños menores de un año y factores asociados a la muerte. Los casos se describieron en función de las variables: edad, sexo, afecciones subyacentes (incluidas displasia broncopulmonar, fibrosis quística y cardiopatía congénita), duración de la estancia hospitalaria, hospitalizaciones recurrentes, ingreso a la unidad de cuidados intensivos (UCI) y uso de ventilación asistida. La tasa de hospitalización fue de 35,8 por 1.000 niños menores de un año en 2009. Aproximadamente el 10% de los niños hospitalizados requirieron tratamiento en la UCI.24 En Brasil, un análisis de la estacionalidad de las tasas de hospitalización por bronquiolitis y neumonía por VRS entre 2005 y 2012 sugiere el inicio de la profilaxis con Palivizumab en enero para las regiones Norte, Medio Oeste y Sudeste, en febrero para la región Nordeste y en marzo para la Región Sur.5 Estudios que abordan la prevalencia y circulación del VRS en niños con enfermedades respiratorias agudas en diferentes estados apuntan a una mayor circulación del virus de abril a mayo en las regiones Sudeste, Norte, Noreste y Medio Oeste.5,24,25 En la Región Sur, el pico de contagios por VRS se produce más tarde, entre junio y julio,5concomitante a la temporada de influenza. En este estudio, coincidentemente, la previsión para el pico de las tasas de hospitalización por BAV en Brasil en 2020 fue entre marzo y julio, comenzando con el otoño, en marzo, y cubriendo parte del invierno en los meses de junio y julio. Es importante considerar que los datos públicos disponibles en DATASUS tienen un retraso de hasta dos años. Por lo tanto, el uso de datos de 2020 no es adecuado porque son parciales y aún se están ingresando al sistema. Incluso si estuvieran disponibles, sería necesario desarrollar un análisis de series intermitentes o análisis de intervención, ya que un evento externo (pandemia) influyó en las ocurrencias y registros del desenlace. Después de dos años de pandemia, con las guarderías y escuelas abiertas de nuevo y la relajación del aislamiento social, el patrón anterior del VRS tiende a restablecerse con el tiempo. Anticipar los acontecimientos es de gran importancia, especialmente para la gestión pública. El presente estudio no se limita a una previsión para 2020, sino que indica el patrón histórico de las regiones y períodos/meses del año con mayor riesgo. Si se identificó un período/mes, significa que el patrón se ha vuelto evidente a lo largo de los años. Los meses más críticos son diferentes en cada región, otro motivo de atención y toma de decisiones más acertadas, que permiten optimizar y reducir costos con la administración del anticuerpo monoclonal y con las hospitalizaciones. Un sistema de vigilancia epidemiológica para monitorear la actividad del VRS es de suma importancia para la implementación y mantenimiento de programas de inmunización pasiva con anticuerpos monoclonales en grupos de riesgo. Dado que existe un patrón bien definido de circulación viral, conocer los datos epidemiológicos locales, considerar las características climáticas regionales y prestar atención a eventuales cambios a lo largo de los años y la aparición de nuevos patógenos, conduce a una mejor gestión de los programas de prevención del VRS. Fondos Coordinación de Perfeccionamiento del Personal de Educación Superior – CAPES, Brasil, número de expediente: 1605187. Conflicto de intereses Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses. Contribución del autor diseño del estudio: Menezes E, Uchimura TT.Recopilación de datos: Pereira EQ, Santos MLA.Análisis de los datos: Pereira EQ, Santos MLA, Menezes E.Redacción de manuscrito: Menezes E, Uchimura TT. Revisión del manuscrito: Pereira EQ, Santos MLA, Uchimura TT, Menezes E.Supervisión del estudio: Uchimura TT, Menezes E, Pereira EQ, Santos MLA. declaración La base de datos que originó el artículo está disponible en un repositorio abierto. 8 Rev Paul Pediatr. 2023;41:e2021304 Pereira EQ et al. REFERENCIAS 1.Monteiro AI, Bellei NC, Sousa AR, Santos AM, Weckx LY. períodos. Tratamientocontra la gripe. 2013;2013:696274. https:// doi.org/10.1155/2013/696274Infecciones respiratorias en niños de hasta dos años de edad en profilaxis con palivizumab. RevPaul Pediatr. 2014;32:152-8. https://doi.org/10.1590/0103-0582201432214813 13.Moura FE, Borges LC, Souza LS, Ribeiro DH, Siqueira MM, Ramos EA. Estudio hospitalario de infecciones respiratorias agudas en niños del Nordeste de Brasil. J Bras Patol Med Lab. 2003;39:275-82. https://doi.org/ 10.1590/S1676-24442003000400003 dos.Freitas AR. 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