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).