Epidemiología de la malaria en el área urbana de Buenaventura: análisis de la ocurrencia en el período 1987-1993 (página 2)

MATERIALES Y MÉTODOS

Se realizó un estudio descriptivo con base en los registros de morbilidad captados en el sistema de información de la Unidad Administrativa Especial de Campañas Directas [(UAECD) o antiguo Servicio de la Erradicación de la Malaria (SEM)] entre enero 1 de 1987 y diciembre 31 de 1993.

Area de estudio. Buenaventura tiene una precipitación entre 6,000 y 9,000 mm anuales, la temperatura promedio es de 26° C y la humedad relativa está alrededor de 90%. Tiene una población de 292,373 habitantes; 85% de ellos viven en el área urbana14. Se divide administrativamente en 12 comunas y cada una de ellas comprende varios barrios que tienen entre 15,000 y 30,000 habitantes (Figura 1).

Figura 1. Area urbana de Buenaventura. Distribución por comunas.

Procesamiento de datos. La zona IX de la UAECD facilitó los formularios de "relación de casos de paludismo" (Forma E-12) que sirven para consolidar la información de casos positivos a partir de los registros de consulta diaria (Forma E-3), y donde se informan las fechas de "toma", de "comienzo de fiebre" y "probable de infección" (esta última resulta de restar 2 semanas a la anterior).

Se construyó una base de datos en D-Base IV, donde 2 digitadoras registraron la información de los años 1987 a 1993. Luego, se revisó toda la base a fin de encontrar inconsistencias con los registros originales y asignar a cada uno de los barrios su ubicación dentro de la distribución por comunas. La información fue desagregada para el análisis univariado según su distribución por tiempo, lugar, persona y tipo de parásito, con el paquete EpiInfo 5. Se graficaron y se hicieron mapas de los resultados mediante los programas Harvard Graphics y Epimap.

Se calculó la razón estandarizada de morbilidad (REM = número de casos observados/número de casos esperados), y se asumió para ello que la ocurrencia esperada en las comunas o en los grupos tuviera una distribución proporcional al tamaño de cada uno15. En seguida, se realizaron los cálculos de X2 y del respectivo valor de p, y se calcularon los intervalos de confianza correspondientes al REM (alfa = 0.05). Además, se calculó el índice de positividad anual (IPA), como medida de ocurrencia de la enfermedad.

Por último, se hicieron cálculos para estimar la correlación (coeficiente de Pearson) entre el número de casos y de malaria y algunos índices meteorológicos: lluvias, temperatura máxima y temperatura mínima. Se hizo un análisis de correlación entre el número mensual de casos de malaria y los registros mensuales de los milímetros de precipitación y temperaturas máximas y mínimas. Se calcularon los coeficientes de correlación con diferencias de 1, 2 y 3 meses entre las variables meteorológicas y las "fechas de comienzo de fiebre" de los registros. También se hicieron cálculos donde se tuvo en cuenta la "fecha probable de infección" del Formulario E-12.

RESULTADOS

Distribución temporal. Entre 1978 y 1993 el número registrado de casos de malaria en el municipio de Buenaventura (áreas urbanas y rural) presentó picos epidémicos cada 4 años (Figura 2) el último de ellos, en 1991, superó los 8,000 casos, de los cuales 3,296 se registraron en el área urbana, lo que representa un aumento de unas 5 veces el número de casos usualmente registrados y un incremento porcentual en relación con el área rural, que alcanzó 40% del número total de casos de Buenaventura (Cuadro 1). Como es de esperar, esta tendencia se refleja en el índice de positividad anual (IPA) que de cifras usuales de 3 a 4 x 1.000 ascendió en 1991 a 15.61 x 1,000.

Figura 2. Casos registrados de malaria. Buenaventura, 1978-1993. 

La ocurrencia por períodos epidemiológicos (4 semanas) presentó una distribución bimodal, sobre todo marcada en 1991, con picos alrededor de los meses de abril-mayo y septiembre-octubre. Al revisar los datos meteorológicos locales16, se observó una tendencia estacional similar en el volumen de precipitación pluvial por mes y en la temperatura ambiental.

En 1991, se presentó una asociación negativa entre el volumen de lluvias 2 meses antes y la ocurrencia de malaria en el área urbana (r = -0.63; LC 95%: -0.88 – 0.09). Al establecer la correlación entre temperatura un mes antes del registro de casos se encontró una asociación estadísticamente significante (r = 0.69; LC 95%: 0.19, 0.90). No obstante se midió para el período 1990-1992, aunque conservó el sentido de la asociación, perdió su significancia estadística, tanto con la variable lluvia mes-2 (r = -0.29; LC 95%: -0.57, 0.04) como con la temperatura máxima mes-1 (r = 0.30, LC 95%: -0.04, 0.57).

Cuando se incluyeron las 2 variables (lluvia mes-2 y temperatura máxima mes-1) en un modelo de regresión lineal que explicara la ocurrencia de malaria para 1991, el coeficiente de determinación (r2) fue 0.49, lo que indica que el modelo adicionando la variable lluvias al que ya tiene temperatura (r = 0.69) no aumenta la explicación de la ocurrencia de casos de malaria, o, en otras palabras, que la temperatura explica por sí sola la presencia de la enfermedad.

Distribución por lugar. La distribución de la ocurrencia de la malaria por lugar muestra la agregación de la malaria en algunas comunas del área urbana. La zona más antigua de la ciudad, la isla, donde vive 30% de la población (comunas 1 a 4, Figura 1), aportó sólo 4% de los casos registrados. En contraposición, las comunas 12, 10 y 9, con 23% de la población, representan en conjunto dos terceras partes del total de casos. En particular la Comuna 12, que tiene 8% de la población, aportó 41% del total acumulado de casos. En términos de la razón estandarizada de morbilidad (REM), estimada anualmente para los 6 años del período, esta comuna tuvo entre 5 y 6 veces más malaria registrada que el promedio de Buenaventura. El Cuadro 2 muestra los datos para el año 1991.

Los mapas de los casos por comuna sirven para observar la distribución espacial de la onda epidémica y el fenómeno de agregación descrito (Figura 3). La nube de puntos se concentra en el área continental, sobre todo en las comunas 9, 10 y 12. Este hallazgo se refleja también en el IPA por comuna, del que se hizo mapa para el período en estudio, y ayuda a definir las áreas donde se presenta el mayor número de registros de malaria.

Figura 3. Mapas anuales de malaria por comunas. Buenaventura, 1987-1992

Por otra parte, resulta de especial interés observar la distribución espacial según el tipo de Plasmodium. Hasta 1991 hubo una mayor proporción de P. falciparum en el municipio. Después del pico epidémico, el número de casos de P. falciparum disminuyó más rápidamente que el de P. vivax, y en 1992 hubo una mayor proporción de este último. Para 1993, las proporciones fueron semejantes (Figura 4).

Figura 4. Malaria según tipo de Plasmodium. Buenaventura, área urbana 1987-1993.

La desagregación de los registros según su distribución por lugar muestra que, a excepción de la Comuna 12, en todas las demás predominó P. falciparum. En ellas, 72% de los casos del pico epidémico fueron de esta especie del Plasmodium. La comuna 12 es la única que presenta una distribución por especie diferente, con una proporción superior de P. vivax desde 1988 que predomina antes, durante y después de la epidemia. Al contrario del resto del área urbana, en ella 61% de los casos de 1991 fueron por P. vivax (Cuadro 3). La proporción de casos registrados de P. malarie fue siempre inferior a 2%.

Distribución por persona. La distribución por género es estable a lo largo del período con una mayor proporción de casos en el sexo masculino, 52% a 62% del total anual de casos. El cálculo de los REM específicos por género muestra diferencias estadísticamente significantes en todos los años (Figura 5).

Figura 5. REM según género. Buenaventura área urbana, 1987-1993

El grupo con mayor volumen de registros es de 10 a 14 años. La distribución es idéntica en cada uno de los años del período (Figura 6). El cálculo de los REM por grupos étareos quinquenales permite comparar las diferencias en el número de registros por grupo de edad. Los valores de REM son inferiores a 0.75 en los individuos menores de 5 años y en los mayores de 55, y superiores a 1.25 en la segunda década de vida. El resto de la población tiene valores de REM entre estas 2 cifras. Esto es, la ocurrencia registrada es mayor en los adolescentes y disminuye hacia las edades extremas de la vida.

Por último, la comparación de las medias y medianas de la edad para cada género no mostró diferencias significantes (por ANOVA y prueba de Kruskal Wallis, respectivamente); sin embargo, la comparación de la distribución de la edad por género mostró diferencias de significancia estadística, con edad de ocurrencia mayor en los hombres (prueba de Kolmogorov-Smirnov, p < 0.001).

DISCUSIÓN

Para efectos de conocer la epidemiología de la malaria en el área urbana de Buenaventura durante los últimos años, se abordaron los registros existentes en la UAECD que captan básicamente los casos que consultan a los servicios de salud o la red de microscopía y, en menor proporción, los individuos sintomáticos encontrados en las visitas de los funcionarios en el área rural. No obstante las limitaciones que tienen las estadísticas de morbilidad para el desarrollo de estudios epidemiológicos, cuando un sistema de registro permanente de la enfermedad se planifica y se maneja bien, puede suministrar una gran cantidad de información sobre la frecuencia de ella y servir como base para estudios epidemiológicos17.

Al reconocer entonces las limitaciones que puede tener el uso de los registros de malaria de la UAECD, y como aproximación inicial a la epidemiología de esta enfermedad en el área urbana de Buenaventura, se abordó el análisis según su distribución en tiempo, lugar y persona.

Distribución temporal. Se ha informado una periodicidad de largo plazo con picos de malaria cada 4 años durante el período estudiado. Esta periodicidad también ha sido descrita por Gabaldón, quien llamó periodicidad paraquinquenal a la tendencia de la malaria en Suramérica y las islas del Caribe, a recurrir en períodos de aproximadamente 5 años18. Hay informes de ciclos epidémicos, entre otros, en el noroccidente de la India19, en Pakistán con una periodicidad de 8 años20 y en Sri Lanka, donde se describen epidemias severas de P. falciparum cada 7 a 10 años21.

Las regiones de malaria inestable, como el área del presente estudio, se caracteriza por una endemicidad baja a moderada con variaciones en el nivel de transmisión, una inmunidad colectiva baja en la población y, por tanto, una alta probabilidad de epidemias22.

La epidemia de 1991 en Buenaventura ha sido la mayor registrada de las últimas 2 décadas. Una mejoría en el sistema de información podría explicar parcialmente este hallazgo, como ocurrió con el total de casos de Colombia entre 1990 y 1991, cuando se duplicó el número informado, pues se empezaron a incluir los datos de Antioquia en el informe nacional. Sin embargo, no se pueden certificar cambios importantes en la capacidad de diagnóstico o en el sistema de información dentro del área urbana en los últimos años. En la explicación de este brote es posible que concurran varios factores como cambios climáticos o ambientales que crean condiciones para la transmisión malárica23.

A nivel local, en 1991 se observó una correlación negativa estadísticamente significante entre los milímetros de lluvia de 2 meses atrás y el número mensual de casos. Igualmente, se describió una correlación positiva con la temperatura máxima de un mes atrás. Es necesario considerar, en primer lugar, que el aumento en el volumen de lluvias al elevar el número de criaderos y la humedad relativa (que prolonga la sobrevida del mosquito), se ha asociado tradicionalmente en forma positiva con la ocurrencia de la malaria24. Sin embargo, se sabe también que el exceso de lluvias puede causar rebosamiento de los criaderos y barrer las larvas, y adicionalmente, el aumento en la población de Anopheles adultos puede diluir los mosquitos con infecciones dentro del conglomerado y determinar una menor transmisión malárica25.

En Rwanda, un aumento marcado en el volumen de casos durante 1987 se correlacionó positivamente con los aumentos en el volumen de lluvias26. Sin embargo, el volumen anual de lluvias, que es bimodal durante el año, en ese país es de sólo 800 a 1,600 mm. Si se tiene en cuenta que el volumen de lluvias en la región pacífica es tan alto que puede asegurar durante todo el año la existencia de criaderos (entre 7,000 y 8,000 mm durante el período estudiado), los "excesos" estacionales de lluvias, a través de los mecanismos explicados, producirían una reducción en la ocurrencia, y, por el contrario, la reducción de lluvias a los niveles basales, favorecerían la transmisión.

En segundo lugar, la temperatura puede influir en la duración de la esporogonia, acortar el ciclo de alimentación del mosquito24 y de esta manera explicar su correlación positiva con la ocurrencia. Una asociación estadística con la temperatura también se describió en Rwanda26, donde los patrones de calentamiento climático de la tierra son planteados como factores críticos en la ocurrencia de malaria de los últimos años.

El análisis estadístico ampliado a un período de 3 años (1990-1992), conservó el sentido de la correlación descrita para 1991, pero perdió su significancia estadística. Es factible que durante ese año, la conjunción de factores inmunológicos y ambientales crearon un área de transmisión favorable sobre la cual los factores meteorológicos descritos se pudieron asociar fuertemente con la estacionalidad vista.

Distribución espacial. La población de la Comuna 12 presentó entre 5 y 6 veces más malaria que el promedio de los habitantes de Buenaventura. Esta comuna constituye un asentamiento peri-urbano, no planteado, donde se encuentra una población con alta proporción de necesidades básicas insatisfechas14, que habita en viviendas inadecuadas, entre vegetación abundante y con una pobre infraestructura de servicios de salud. Adicionalmente, un estudio entomológico12, adelantado como parte del Proyecto de Control de Malaria en Buenaventura, mostró que los criaderos de Anopheles se agregan en los barrios de mayor ocurrencia de malaria pues se encontraron en la Comuna 12 15 de 17 criaderos positivos.

La relación entre urbanización e intensidad de transmisión de la malaria se estudió en Brazzaville, Congo. En esta ciudad de más de 500,000 habitantes, se demostró una asociación negativa entre la intensidad de transmisión y la densidad de población de cada sector: el aumento en la densidad poblacional disminuye espacios abiertos y trae contaminación doméstica, factores que afectan los criaderos de Anopheles y tienden a disminuir el grado de exposición individual27.

Adicionalmente, la densidad poblacional reduce el rango de vuelo de los vectores adultos. En Brazzaville se observó una reducción de 30 veces la densidad de los Anopheles a pocos centenares de metros de los criaderos27. Igualmente, en Dakar se pudo demostrar la existencia de un gradiente de densidad de los mosquitos que se relacionaba con la vecindad a los criaderos. Este gradiente se constituyó en un factor que tenía influencia en el riesgo de infección por malaria28.

Con el conocimiento local disponible, es posible afirmar que la densidad poblacional puede ser determinante en la focalización observada en la Comuna 12 y que el crecimiento de la ciudad hacia esas áreas originará más espacios de transmisión urbanos.

Otro factor que se debe considerar en la explicación de la focalización de la malaria es el del tipo de construcción de la vivienda. Las condiciones de pobreza de la población estudiada en la Comuna 12, se reflejan también en una vivienda incompleta y en mal estado, que en estudios realizados en Sri Lanka29 se constituyeron en factores de riesgo, al menos en parte explicados por un mayor contacto hombre-mosquito.

Finalmente, el análisis de la distribución espacial por tipo de Plasmodium mostró diferencias significantes. Durante el pico epidémico la proporción de P. vivax en la Comuna 12 fue 69%; en contraposición, en el resto del área urbana la proporción fue 29%.

La influencia de la raza en la distribución por especie fue descrita para Centro y Suramérica. En los países y zonas del caribe con población negra existe un predominio de P. falciparum (Haití, 84%), y en la medida que se desciende en Suramérica y la población negra disminuye, la proporción de P. vivax aumenta18. No se dispone de información local de la distribución de razas por comunas, y es necesario medir además la influencia de otros posibles factores: entomológicos, inmunológicos y/o sociales (malaria importada), en la distribución por especie.

Distribución por persona. Durante el período se registró una mayor proporción de la enfermedad en los hombres (REM = 1.2. LC 95%: 1.1-1.3). Este hecho se ha asociado usualmente con factores de tipo ocupacional y/o biológicos24.

En un estudio de cohortes en el Bajo Calima, 83% de los casos de malaria fueron explicados por exposición al bosque debido al trabajo9. De otra parte, en Garki se observó que las mujeres tenían parasitemias más bajas y respuesta humoral inmune más fuerte que los hombres30. No obstante, con la información disponible en los registros no es posible asociar las diferencias con alguno de estos factores.

La distribución por edad mostró una REM significantemente baja en los grupos de edad extremos (menores de 5 y mayores de 55). Este es un hecho que se puede explicar también por una menor exposición a áreas de mayor transmisión en estos grupos.

En áreas de alta endemicidad las tasas más altas de parasitemia se ven en los niños menores. Este hallazgo es clásicamente interpretado en términos del desarrollo de inmunidad adquirida con el incremento de la edad31. En situaciones de baja endemia, como en Buenaventura, estos principios no se pueden aplicar igualmente, y además se debe considerar el mayor uso del toldillo en los menores, como factor protector en ese grupo32. Cabe, también la posibilidad, más probable en el grupo de mayores de 55 años, que estos individuos tengan un menor acceso a los servicios de salud, y por tanto, sean los menos registrados.

La definición de estrategias de intervención se debe alimentar de este y otros estudios hechos en el área, pero sobre todo considerar los fundamentos de la atención primaria, y procurar estrategias aceptables y sostenibles por la comunidad y los servicios de salud.

El proyecto de control de malaria en el área urbana de Buenaventura, ha contemplado su trabajo desde estos principios. El desarrollo de un sistema de vigilancia epidemiológica local es una de las tareas que, a nivel de información, se proyecta a mediano plazo, con el fin de obtener indicadores periódicos que sirvan para monitorear la situación y tomar decisiones oportunas.

AGRADECIMIENTOS

Este proyecto se realizó con el apoyo del Programa Especial de Entrenamiento e Investigación en Enfermedades Tropicales de la Organización Mundial de la Salud (OMS/TDR) y la Fundación FES. Los autores desean expresar su reconocimiento a los funcionarios de la UAECD de Buenaventura, a los investigadores de INSALPA y a la Secretaría departamental de Salud del Valle por el apoyo recibido.

REFERENCIAS

1. WHO. World malaria situation in 1992, part I. Weekly Epidemiol Rec 1994; 42: 309-14.

2. WHO. World malaria situation in 1992, part II. Weekly Epidemiol Rec 1994; 43: 319-21.

3. OPS. XXIV Conferencia Sanitaria Panamericana. Situación de los Programas de Malaria en las Américas. Informe XLII, Washington CSP24/INF/2, 1994.

4. OMS. Conferencia ministerial sobre paludismo. Informe de la Reunión Interregional sobre Paludismo en las Américas, Brasilia. Doc OMS CTD/MCM/IM/92.3, 1992.

5. Ministerio de Salud-UAECD. Plan nacional de prevención y control de la malaria. Documento interno, MinSalud, Bogotá, 1995.

6. Instituto Nacional de Salud. Número de casos de las enfermedades de notificación inmediata. Colombia, 1993. Bol Epidemiol INAS 1994; 2: 6.

7. WHO: malaria control as part of primary health care. WHO technical report series N° 712, Geneva,1984.

8. WHO. WHO Expert Committee on Malaria. Eigteenth report. WHO technical report series N° 735, Geneva, 1986, pp. 41-3.

9. Balderrama F, Santander AG. Riesgo de infección extradomiciliaria de mlaria en diferentes ámbitos ecológicos ocupacionales en el bajo Calima, Buenaventura, Colombia. Tesis, Cali, Universidad del Valle, 1985.

10. Carrasquilla JG. Epidemiology of malaria in low endemic areas. Thesis, Boston, Harvard School of Public Health, 1993.

11. Méndez F. Epidemiología de la malaria en el área urbana de Buenaventura: análisis de la ocurrencia en el período 1987-1993 y factores de riesgo asociados con la prevalencia de la infección en la Comuna 12. Tesis, Cali, Universidad del Valle, 1994.

12. Olano V, Carrasquilla JG, Méndez, F. Transmisión de la malaria en el área urbana de Buenaventura: estudio entomológico. Aceptado para publicación al boletín de OPS, 1995.

13. Grigoriu C, Claros LM. Evaluación de las condiciones de gestión para la atención primaria en 10 municipios de Colombia. Tesis, Cali, Universidad del Valle, 1994.

14. DANE. Buenaventura estadístico. Bogotá, 1985.

15. Kelsey JL, Thompson WD, Evans AS. Methods in observational epidemiology. New York, Oxford University Press, 1986, pp.142-43.

16. Ministerio de obras Públicas, Empresa Puertos de Colombia. Promedio mensual sobre condiciones meteorológicas 1986-1992. Buenaventura, 1993.

17. Lilienfield AM, Lilienfield DE. Fundamentos de Epidemiología. Reading, Addison-Wesley Iberoamericana, 1987, pp.119-21.

18. Gabaldón A. Malaria incidence in the west Indies and South America. En Malariology. Body M (ed.). Philadelphia, WB Saunders Co., 1949, pp.764-87.

19. Clyde DF. Recent trends in the epidemiology and control of malaria. Epidemiol Rev 1987; 9: 219-43.

20. Zulueta JDe, Mujtaba SM, Shah IH. Malaria control and long-term periodicity of the disease in Pakistan. Trans R Soc Trop Med Hyg 1980; 74: 624-32.

21. Mendis Ch, Gamage-Mendis A, De Sousa APK, et al. Characteristics of malaria transmission in Kataragama, Sri Lanka: a focus for inmmunoepidemiological studies. Am J Trop Med Hyg 1990; 42: 298-302.

22. Onori E, Grab B. Indicators for ther forecasting of malaria epidemics. Bull WHO 1980; 58: 91-8.

23. Bruce-Chwatt LJ. Essential malariology. London. William Heinemann Books Ltd., 1980

24. Spencer HC. Epidemiology of malaria. En clinics in tropical medice and communicable disease malaria. Strickland GT (ed). Philadelphia, WB Saunders Co., 1986; 1: 1-28.

25. Astaíza R, Murillo C, Fajardo P. Biología de Anopheles (Kerteszia) neivai H & K, 1913 (Dipteria: Culicidae) en la costa pacífica de Colombia. II. Fluctuación de la población adulta. Rev Saude Publica 1988; 22: 101-08.

26. Loevinsohn ME. Climatic warming and increase malaria incidence in Rwanda. Lancet 1994; 34: 714-18.

27. Trappe JF, Zoulani A. Malaria and urbanization in Central Africa: the example of Brazzaville (people Republics of Congo), part II-III. Trans R Soc Trop Med Hyg 1987; 81 (supp 2 ): 10-25.

28. Trappe JF, Lefebvre-Zante, Legros F et al. Vector density gradients and the epidemiology if urban malaria in Dakar, Senegal. Am J Trop Med Hyg 1992; 47: 181-89.

29. Gamage-Mendis A, Carter R, Mendis C, et al. Clustering of malaria infections within and endemic population: risk of malaria associated with the type of housing construction. Am J Trop Med Hyg 1991; 45: 77-83.

30. Molineaux L, Gramiccia G. The Garki Project. Geneva. WHO; 1980, pp.191.

31. Terranato L, Shresta S, Dixit KA, et al. Decrease malaria morbidity in the Tharu people compared to synpatric populations in Nepal. Ann Trop Med Parasitol 1988; 82:1-11.

32. Cattani JA, Tulloch JL, Vrbova H, et al. The epidemiology of malaria in a population surrounding Madang, Papua, New Guinea. Am J Trop Med Hyg 1986; 35: 3-15.

Fabián Méndez, M.D.1, Gabriel Carrasquilla, M.D.21. Epidemiólogo, Secretaría de Salud Departamental del Valle y Coordinador técnico, Instituto de Salud del Pacífico (INSALPA) 2. Profesor Asociado, Departamento de Microbiología, Facultad de Salud, Universidad del Valle. Director, División de Salud, Fundación FES, Cali.