Incorporación de patrones de notificación de pacientes para evaluar intervenciones de tuberculosis dirigidas espacialmente
Incorporación de patrones de notificación de pacientes para evaluar intervenciones de tuberculosis dirigidas espacialmente
Resumen
Propósito
La tuberculosis (TB) es geográficamente heterogénea y la focalización geográfica puede mejorar el impacto de las intervenciones contra la TB. Sin embargo, es posible que los datos de notificación de TB estándar no capturen suficientemente esta heterogeneidad. Una mejor comprensión de los patrones de notificación de los pacientes (discrepancias entre la residencia y el lugar de presentación) puede mejorar nuestra capacidad de utilizar notificaciones para orientar las intervenciones de manera adecuada.
Métodos
Utilizando datos demográficos e informes de TB de Dhaka North City Corporation y Dhaka South City Corporation, identificamos las salas de alta incidencia de TB y desarrollamos un modelo de transmisión de TB. Calibramos el modelo a los datos a nivel de paciente de salas seleccionadas bajo cuatro supuestos de patrones de informes diferentes y estimamos el impacto relativo de la búsqueda de casos activa dirigida versus no dirigida.
Resultados
El impacto de las intervenciones con objetivos geográficos varió sustancialmente según los supuestos del patrón de presentación de informes. La reducción relativa en la incidencia de TB, en comparación con la detección activa de casos dirigida y no dirigida en Dhaka North City Corporation, fue de 1.20, suponiendo una correlación débil entre la notificación y la residencia, frente a 2.45, suponiendo una correlación perfecta. Se observaron patrones similares en Dhaka South City Corporation (1.03 frente a 2.08).
Conclusiones
El movimiento de personas que buscan un diagnóstico de TB puede afectar sustancialmente la transmisión de TB a nivel de sala. Una mejor comprensión de los patrones de notificación de los pacientes puede mejorar las estimaciones del impacto de las intervenciones específicas en la reducción de la incidencia de la tuberculosis. La incorporación de datos a nivel de paciente de alta calidad es fundamental para optimizar las intervenciones contra la tuberculosis.