Vigilancia de la salud pública - Public health surveillance
La vigilancia de la salud pública (también vigilancia epidemiológica , vigilancia clínica o vigilancia sindrómica ) es, según la Organización Mundial de la Salud (OMS), "la recopilación, el análisis y la interpretación continuos y sistemáticos de datos relacionados con la salud necesarios para la planificación, implementación y evaluación de la práctica de la salud pública ". La vigilancia de la salud pública se puede utilizar para rastrear problemas emergentes relacionados con la salud en una etapa temprana y encontrar soluciones activas de manera oportuna. Los sistemas de vigilancia generalmente se utilizan para proporcionar información sobre cuándo y dónde se producen los problemas de salud y quiénes se ven afectados.
Los sistemas de vigilancia de la salud pública pueden ser pasivos o activos. Un sistema de vigilancia pasiva consiste en la notificación regular y continua de enfermedades y afecciones por parte de todos los establecimientos de salud en un territorio determinado. Un sistema de vigilancia activa es aquel en el que se visitan los establecimientos de salud y se revisan los proveedores de atención médica y los registros médicos para identificar una enfermedad o afección específica. Los sistemas de vigilancia pasiva consumen menos tiempo y son menos costosos de ejecutar, pero corren el riesgo de que algunas enfermedades no se notifiquen correctamente. Los sistemas de vigilancia activa son los más apropiados para las epidemias o cuando se ha seleccionado como objetivo la eliminación de una enfermedad.
Las técnicas de vigilancia de la salud pública se han utilizado en particular para estudiar las enfermedades infecciosas . Muchas instituciones grandes, como la OMS y los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC), han creado bases de datos y sistemas informáticos modernos (informática de salud pública ) que pueden rastrear y monitorear brotes emergentes de enfermedades como influenza , SARS , VIH y incluso el bioterrorismo , como los ataques con ántrax de 2001 en los Estados Unidos.
Muchas regiones y países tienen su propio registro de cáncer , que monitorea la incidencia de cánceres para determinar la prevalencia y las posibles causas de estas enfermedades.
Otras enfermedades, como los episodios únicos como los accidentes cerebrovasculares y las enfermedades crónicas como la diabetes , así como los problemas sociales como la violencia doméstica, se integran cada vez más en las bases de datos epidemiológicas denominadas registros de enfermedades. Se realiza un análisis de costo-beneficio en estos registros para determinar la financiación gubernamental para la investigación y la prevención.
Actualmente se utilizan sistemas que pueden automatizar el proceso de identificación de eventos adversos de medicamentos y se están comparando con los informes escritos tradicionales de dichos eventos. Estos sistemas se cruzan con el campo de la informática médica y los hospitales los adoptan rápidamente y los respaldan las instituciones que supervisan a los proveedores de atención médica (como JCAHO en los Estados Unidos). Los problemas relacionados con la mejora de la atención médica están evolucionando en torno a la vigilancia de los errores de medicación dentro de las instituciones.
Vigilancia sindrómica
La vigilancia sindrómica es el análisis de datos médicos para detectar o anticipar brotes de enfermedades . Según una definición de los CDC, "el término 'vigilancia sindrómica' se aplica a la vigilancia que utiliza datos relacionados con la salud que preceden al diagnóstico y señalan una probabilidad suficiente de un caso o un brote para justificar una mayor respuesta de salud pública. Aunque históricamente la vigilancia sindrómica se ha utilizado para para la investigación de casos potenciales, los funcionarios de salud pública están explorando cada vez más su utilidad para detectar brotes asociados con el bioterrorismo ".
Los primeros indicios de un brote de enfermedad o un ataque bioterrorista pueden no ser el diagnóstico definitivo de un médico o un laboratorio.
Usando un brote normal de influenza como ejemplo, una vez que el brote comienza a afectar a la población, algunas personas pueden llamar para reportarse enfermas para ir al trabajo o la escuela, otras pueden visitar su farmacia y comprar medicamentos sin receta, otras visitarán el consultorio de su médico y otras puede tener síntomas lo suficientemente graves como para llamar al número de teléfono de emergencia o acudir a un departamento de emergencias .
Los sistemas de vigilancia sindrómica monitorean los datos de los registros de absentismo escolar, los sistemas de llamadas de emergencia, los registros de venta de medicamentos sin receta de los hospitales, las búsquedas en Internet y otras fuentes de datos para detectar patrones inusuales. Cuando se observa un aumento en la actividad en cualquiera de los sistemas monitoreados, los epidemiólogos de enfermedades y los profesionales de la salud pública son alertados de que puede haber un problema.
Una conciencia y una respuesta tempranas a un ataque bioterrorista podrían salvar muchas vidas y potencialmente detener o ralentizar la propagación del brote. Los sistemas de vigilancia sindrómica más efectivos monitorean automáticamente estos sistemas en tiempo real, no requieren que las personas ingresen información separada (ingreso de datos secundarios), incluyen herramientas analíticas avanzadas, agregan datos de múltiples sistemas, a través de fronteras geopolíticas e incluyen alertas automáticas proceso.
Gunther Eysenbach , quien comenzó a trabajar en un sistema de este tipo en 2004, propuso por primera vez un sistema de vigilancia sindrómico basado en consultas de búsqueda . Inspirado por estas experiencias tempranas y alentadoras, Google lanzó Google Flu Trends en 2008. Se toman más búsquedas relacionadas con la gripe para indicar mayor actividad de la gripe. Los resultados, que se publicaron en Nature , coincidieron estrechamente con los datos de los CDC y los llevaron por 1 a 2 semanas. Sin embargo, se ha demostrado que el enfoque original detrás de Tendencias de la gripe de Google tenía varias deficiencias de modelado que conducían a errores significativos en sus estimaciones. Más recientemente, se ha propuesto una serie de enfoques lineales y no lineales más avanzados para el modelado de influenza a partir de consultas de búsqueda de Google. Ampliando el trabajo de Google, los investigadores del Laboratorio de Sistemas Inteligentes ( Universidad de Bristol , Reino Unido) crearon Flu Detector; una herramienta en línea que, basada en métodos de recuperación de información y análisis estadístico , utiliza el contenido de Twitter para informar sobre las tasas de gripe en el Reino Unido.
Métodos digitales
La vigilancia digital de la salud pública se basa en gran medida en tres métodos: tendencias basadas en búsquedas en sitios como Google y Wikipedia, publicaciones en redes sociales en plataformas como Facebook y Twitter, y sitios web de vigilancia participativa como Flu Near You e Influenzanet. Las tendencias de búsqueda proporcionan datos indirectos sobre la salud pública, mientras que los dos últimos métodos proporcionan datos directos.
Agregados de búsqueda
Los agregados de búsqueda se han utilizado con mayor frecuencia para rastrear y modelar la influenza. Un ejemplo popular es Google Flu Trends , que se lanzó por primera vez en 2008. También se ha utilizado Wikipedia, aunque es potencialmente propenso al "ruido", ya que es una fuente popular de información de salud tanto si un usuario está enfermo como si no. Durante la pandemia de COVID-19, se desarrolló una nueva metodología para modelar la prevalencia de COVID-19 en función de la actividad de búsqueda en la web. Esta metodología también ha sido utilizada por Public Health England en el Reino Unido como uno de sus criterios de valoración de la vigilancia sindrómica.
Medios de comunicación social
Ejemplos de vigilancia de la salud pública en las redes sociales incluyen HealthTweets, que recopila datos de Twitter. Los datos de Twitter se consideran muy útiles para la investigación de salud pública, ya que sus políticas de datos permiten el acceso público al 1% de muestras de tweets sin procesar. Los tweets también se pueden geolocalizar, lo que se puede utilizar para modelar la propagación de enfermedades contagiosas. Es la plataforma de redes sociales más utilizada para la vigilancia de la salud pública. Durante la pandemia de COVID-19 , Facebook utilizó datos agregados y anónimos recopilados de sus plataformas para proporcionar información sobre el movimiento humano a los modelos de enfermedades. También ofreció a los usuarios la oportunidad de participar en una encuesta de síntomas de enfermedades a través de la Universidad Carnegie Mellon .
Sitios de vigilancia
Flu Near You e Influenzanet son dos ejemplos de sistemas de vigilancia digital de fuentes múltiples. Ambos sitios reclutan usuarios para participar en encuestas sobre los síntomas de la influenza. Influenzanet se estableció en 2009 y opera en diez países de Europa. Su predecesor fue Grote Griepmeting, que fue una plataforma holandesa / belga lanzada en 2003 y 2004. Flu Near You se utiliza en los EE. UU. Otro ejemplo de un sitio de vigilancia es Dengue na Web, que se utiliza para realizar encuestas para detectar la fiebre del dengue en Bahía , Brasil.
Vigilancia basada en laboratorio
Se supone que algunas afecciones, especialmente las enfermedades crónicas como la diabetes mellitus , deben tratarse de manera rutinaria con mediciones de laboratorio frecuentes. Dado que muchos resultados de laboratorio, al menos en Europa y EE. UU., Se procesan automáticamente mediante sistemas de información de laboratorio computarizados, los resultados son relativamente fáciles de recopilar de manera económica en bases de datos de propósito especial o registros de enfermedades. A diferencia de la mayoría de los sistemas de vigilancia sindrómica, en los que se supone que cada registro es independiente de los demás, los datos de laboratorio en condiciones crónicas se pueden vincular teóricamente a nivel de paciente individual. Si se pueden comparar los identificadores de los pacientes, se puede analizar un registro cronológico de los resultados de laboratorio de cada paciente y agregarlos al nivel de la población.
Los registros de laboratorio permiten el análisis de la incidencia y la prevalencia de la afección objetivo, así como las tendencias en el nivel de control. Por ejemplo, un programa financiado por los NIH llamado Vermedx Diabetes Information System mantuvo un registro de valores de laboratorio de adultos diabéticos en Vermont y el norte del estado de Nueva York en los EE. UU. Con varios años de resultados de laboratorio en miles de pacientes. Los datos incluyeron medidas de control del azúcar en sangre ( hemoglobina glicosilada A1C ), colesterol y función renal ( creatinina sérica y proteína urinaria ), y se utilizaron para monitorear la calidad de la atención en los niveles de paciente, práctica y población. Dado que los datos contenían el nombre y la dirección de cada paciente, el sistema también se utilizó para comunicarse directamente con los pacientes cuando los datos de laboratorio indicaban la necesidad de atención. Los resultados de las pruebas fuera de control generaron una carta para el paciente sugiriendo que tomaran medidas con su proveedor médico. Las pruebas que estaban vencidas generaban recordatorios para que se realizaran las pruebas. El sistema también generó recordatorios y alertas con consejos basados en pautas para la práctica, así como una lista periódica de los pacientes de cada proveedor y una tarjeta de informe que resume el estado de salud de la población. Las evaluaciones clínicas y económicas del sistema, incluido un gran ensayo clínico aleatorizado , demostraron mejoras en el cumplimiento de las pautas de práctica y reducciones en la necesidad de servicios hospitalarios y de urgencias, así como los costos totales por paciente. El sistema se ha comercializado y distribuido a médicos, aseguradoras, empleadores y otros responsables de la atención de pacientes con enfermedades crónicas. Ahora se está expandiendo a otras afecciones, como la enfermedad renal crónica .
Un sistema similar, el Registro A1C de la Ciudad de Nueva York, se utiliza para monitorear a los 600,000 pacientes diabéticos estimados en la ciudad de Nueva York , aunque a diferencia del Sistema de Información de Diabetes de Vermont, no existen disposiciones para que los pacientes excluyan sus datos de la base de datos de la ciudad de Nueva York. El Departamento de Salud e Higiene Mental de la Ciudad de Nueva York ha vinculado servicios adicionales para pacientes al registro, como información médica y un mejor acceso a los servicios de atención médica. A principios de 2012, el registro contiene más de 10 millones de resultados de pruebas en 3,6 millones de personas. Aunque su objetivo es mejorar los resultados de salud y reducir la incidencia de las complicaciones de la diabetes, aún no se ha realizado una evaluación formal.
En mayo de 2008, el Ayuntamiento de San Antonio, Texas, aprobó el despliegue de un registro A1C para el condado de Bexar . Autorizado por la legislatura de Texas y el Departamento de Salud del estado, el Distrito de Salud Metropolitano de San Antonio implementó el registro que extrajo los resultados de todos los principales laboratorios clínicos de San Antonio. El programa se suspendió en 2010 debido a la falta de fondos.
La vigilancia de laboratorio difiere de la vigilancia de toda la población porque solo puede monitorear a los pacientes que ya están recibiendo tratamiento médico y, por lo tanto, se les realizan pruebas de laboratorio. Por esta razón, no identifica a los pacientes que nunca se han sometido a la prueba. Por tanto, es más adecuado para la gestión de la calidad y la mejora de la atención que para el seguimiento epidemiológico de toda una población o zona de captación.