Estudio de conglomerados de intentos suicidas en Cifuentes, Cuba

Introducción

En la actualidad la medicina moderna ha obtenido importantes avances en la cura de múltiples enfermedades, muchas de ellas pueden curarse e incluso evitarse mediante la utilización de vacunas. La mayoría de las muertes en el primer mundo y en Cuba se deben a enfermedades no transmisibles como los cánceres, las enfermedades cardiovasculares y las cerebrovasculares. Actualmente también se consideran enfermedades de este tipo a los intentos de suicidio u homicidios, los trastornos como la obesidad, la hipertensión arterial e incluso cualquier tipo de accidentes.

La epidemiología es una importante rama de la medicina que se ocupa de estudiar todo lo relacionado con las epidemias, en Cuba se estudian tanto las enfermedades infecciosas como las no infecciosas. La epidemiología por sí sola no puede dar todas las respuestas que se espera de ella, por tanto se ve en la necesidad de auxiliarse de otras ciencias entre las que juegan un papel fundamental la matemática y la computación. Dentro de la matemática es la estadística la que desempeña esta labor con una frecuencia mayor. Una de las tareas más importantes de los epidemiólogos es detectar en poco tiempo pequeños focos epidémicos para evitar su propagación.

Este trabajo tiene como objetivo el estudio de la variación temporal, espacial y espacio-temporal de uno de los trastornos de la conducta más importantes: los intentos suicidas. El período en estudio abarcó los años 1997-2008 y la región fue el municipio de Cifuentes, provincia de Villa Clara, ubicada en el centro de Cuba.

Detección de clusters (conglomerados)

Una de las tareas más importantes de la Vigilancia Epidemiológica es el análisis del comportamiento y tendencias de las enfermedades y/o daños sujetos a vigilancia y, dentro de ello, el análisis de los patrones epidémicos observados, que permitan la estimación numérica de parámetros de importancia médica, e incluso el tamaño de la población afectada, (Casas Cardoso, 2003).

Es una necesidad el perfeccionamiento de los sistemas de vigilancia, de manera que puedan identificar cuando una agregación de casos de enfermos observada en un área geográfica determinada, en un período de tiempo limitado, o teniendo en cuenta ambos escenarios a la vez, es superior a lo esperado, y si ello representa un brote que puede evolucionar hacia situaciones difícilmente controlables. Las técnicas estadísticas pueden ayudar a los epidemiólogos a reconocer si la agrupación de casos fuera de lo usual es estadísticamente significativa, y puede corresponder al inicio de una epidemia.

La aplicación de estos métodos a la epidemiología se debe a la capacidad de detección de casos especialmente próximos, por encima de lo esperado, que se denominan clusters o conglomerados. De esta forma, es posible la investigación de ciertos eventos.

La definición de conglomerados o cluster es necesario dividirla en tres: se denomina conglomerado espacial o geográfico a un exceso de casos diagnosticados en un área geográfica que puede ir desde un pequeño poblado hasta todo un continente; un conglomerado temporal es un exceso de enfermos muy cercanos en el tiempo y un conglomerado espacio-temporal es un exceso de casos en ambos escenarios: espacio y tiempo. Este último difiere de las aglomeraciones simples en espacio y tiempo por separado, pues puede ocurrir que ellas sean independientes. La interacción describe el proceso en el cual los pares de casos cercanos en tiempo lo están también desde el punto de vista espacial, por ejemplo en una enfermedad contagiosa, el proceso de infección requiere el contacto entre un individuo enfermo y uno o varios susceptibles, (Borracci, 2005).

Numerosas pruebas estadísticas para la detección de conglomerados se han reportado en la literatura en los últimos años. El pionero de toda esta teoría fue Knox, quien introdujo por primera vez la noción de interacción espacio-temporal. Los tests de Mantel y de Jacquez entre otros se utilizan también con el mismo fin aunque tienen una formulación matemática diferente. Entre las técnicas que detectan aglomeraciones inusitadas de enfermos en zonas geográficas se encuentran los tests de Cuzick y Edwards, y el test de Moran ajustado. Para detectar clusters en series de tiempo cortas se usan las pruebas de Larsen y la de Scan, por mencionar algunas. Existen también técnicas más generales que pueden emplearse en la detección de conglomerados en espacio, tiempo y en ambos: el método de Grimson constituye el mejor ejemplo en estos casos, (Casas Cardoso, 2002).

En todas estas técnicas, la hipótesis nula o fundamental H0 es la distribución aleatoria de los casos diagnosticados o lo que es lo mismo, la no existencia de conglomerados. Pequeños valores de la probabilidad traen consigo el rechazo de H0 y muestran evidencia de formación de aglomeraciones, (Casas Cardoso, 2003).