Incorporación de la metodología geoestadística a la vigilancia de la gripe en una red centinela
(Incorporation of geostatistical methodology for influenza surveillance in a sentinel network)
J.J. Abellán, O. Zurriaga
, M.A. Martínez-Beneito, J. Peñalver, T. Molins
Autor para correspondencia
zurriaga_osc@gva.es
Correspondencia: Óscar Zurriaga Lloréns. Servicio de Epidemiología. Dirección General para la Salud Pública. Conselleria de Sanitat. Micer Mascó, 31-33. 46010 Valencia.
Correspondencia: Óscar Zurriaga Lloréns. Servicio de Epidemiología. Dirección General para la Salud Pública. Conselleria de Sanitat. Micer Mascó, 31-33. 46010 Valencia.
Servicio de Epidemiología. Dirección General para la Salud Pública. Conselleria de Sanitat. Generalitat Valenciana
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La distribución geográfica fue estudiada mediante la técnica geoestadística kriging, que permite estimar la incidencia de la enfermedad en cualquier punto del territorio, a partir de la incidencia observada en unos pocos puntos estratégicamente distribuidos. Se elaboraron mapas de curvas de isoincidencia de gripe para cada semana. La valoración de la técnica se realizó mediante validación cruzada.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">En la mayoría de las semanas, los valores tanto de la desviación estándar (DE) reducida, como de la media reducida estuvieron cercanos a los valores considerados óptimos (0 o 1, respectivamente), y sólo en la última temporada se obtuvieron valores de la DE reducida alejados de los considerados como de buen ajuste en 12 de las 20 semanas. La estimación de tasas en todas las temporadas demostró una coherencia en su distribución espacial. También se observó coherencia en la evolución temporal.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Conclusiones</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">En la mayoría de las situaciones los resultados pueden considerarse aceptables, no requiere recursos informáticos extraordinarios ni un empleo de tiempo excesivo, y necesita tan sólo una adaptación anual. Su facilidad de uso lo hace apto para su utilización como una técnica de rutina, pese a que puede mejorarse la precisión de las estimaciones, incrementando la complejidad del modelo.</p>" ] "en" => array:2 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span class="elsevierStyleSectionTitle">Objectives</span><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">To evaluate geostatistical description of influenza data from the Valencian Sentinel Network (VSN) in Spain using the kriging method and to assess the possibility of incorporating this method into routine surveillance.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Methods</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">We use influenza surveillance data on three influenza seasons (1997-1998, 1998-1999 and 1999-2000) from the VSN to construct a geocodified data matrix of the incidence of this disease. The geographic distribution was studied using the kriging method, which enables estimation of the incidence in a few strategically distributed points. Influenza isoincidence maps for each week were plotted. Cross validation was used to evaluate the method.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Results</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">In most of the weeks, the values of reduced standard deviation and reduced mean were close to the optimal values (0 and 1, respectively). Out of range reduced standard deviation values were found in 12 of 20 weeks in the last season only. The estimation of rates in all three seasons showed coherence in spatial distribution and temporal evolution.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Conclusions</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">In most situations the results were acceptable. The method does not requiere extra computer resources or an excessive amount of time and requires only annual adaptation. Becauseit is easy to use, the technique is appropriate for routine use but the accuracy of estimations could be improved by increasing the complexity of the model.</p>" ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliogrífia" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0005" "bibliografiaReferencia" => array:26 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib1" "etiqueta" => "1." "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "The impact of influenza on mortality in the USA" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:5 [ 0 => "L. Simonsen" 1 => "L.B. Schonberger" 2 => "D.F. Stroup" 3 => "N.H. Arden" 4 => "N.J. 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| 2024 Octubre | 51 | 31 | 82 |
| 2024 Septiembre | 41 | 28 | 69 |
| 2024 Agosto | 49 | 28 | 77 |
| 2024 Julio | 37 | 23 | 60 |
| 2024 Junio | 34 | 23 | 57 |
| 2024 Mayo | 40 | 33 | 73 |
| 2024 Abril | 35 | 18 | 53 |
| 2024 Marzo | 47 | 22 | 69 |
| 2024 Febrero | 34 | 33 | 67 |
| 2024 Enero | 30 | 17 | 47 |
| 2023 Diciembre | 43 | 15 | 58 |
| 2023 Noviembre | 38 | 25 | 63 |
| 2023 Octubre | 36 | 20 | 56 |
| 2023 Septiembre | 35 | 15 | 50 |
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| 2022 Diciembre | 38 | 29 | 67 |
| 2022 Noviembre | 43 | 46 | 89 |
| 2022 Octubre | 50 | 35 | 85 |
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| 2022 Agosto | 62 | 65 | 127 |
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| 2022 Enero | 52 | 49 | 101 |
| 2021 Diciembre | 40 | 44 | 84 |
| 2021 Noviembre | 29 | 50 | 79 |
| 2021 Octubre | 34 | 40 | 74 |
| 2021 Septiembre | 29 | 59 | 88 |
| 2021 Agosto | 14 | 39 | 53 |
| 2021 Julio | 21 | 33 | 54 |
| 2021 Junio | 18 | 27 | 45 |
| 2021 Mayo | 22 | 30 | 52 |
| 2021 Abril | 46 | 56 | 102 |
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| 2021 Febrero | 27 | 13 | 40 |
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| 2020 Noviembre | 8 | 14 | 22 |
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| 2020 Agosto | 8 | 24 | 32 |
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| 2020 Junio | 18 | 8 | 26 |
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| 2020 Marzo | 18 | 14 | 32 |
| 2020 Febrero | 38 | 68 | 106 |
| 2020 Enero | 15 | 15 | 30 |
| 2019 Diciembre | 13 | 16 | 29 |
| 2019 Noviembre | 12 | 5 | 17 |
| 2019 Octubre | 22 | 12 | 34 |
| 2019 Septiembre | 10 | 7 | 17 |
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| 2018 Noviembre | 36 | 16 | 52 |
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| 2017 Diciembre | 24 | 11 | 35 |
| 2017 Noviembre | 22 | 9 | 31 |
| 2017 Octubre | 9 | 11 | 20 |
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| 2014 Noviembre | 1 | 1 | 2 |
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| 2014 Septiembre | 2 | 2 | 4 |
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| 2014 Julio | 11 | 5 | 16 |
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| 2013 Julio | 22 | 3 | 25 |
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