Epidemiologia enfermedades transmisibles abril 2015

Introducción a la Epidemiología de
las enfermedades transmisibles
Fernando de la Hoz Restrepo.
MD MSc PhD
Departamento de Salud Publica.
Orígenes y evolución
•
Unas pocas infecciones del
hombre podrían haber
evolucionado junto con la
especie humana desde la
escala de primates inferiores.
¿hepatitis B?
¿peste?
¿tifus epidémico?
¿malaria?
Orígenes y evolución
•
Otras seguramente han sido
recogidas por las
poblaciones humanas de
especies animales no
humanas desde tiempos
prehistóricos (ej: influenza,
sarampión, viruela, etc..).
Fine P. Infectious disease epidemiology
Course. LSHTM.
Wolfe N, Dunavan C, Diamond J. Origin of
Major human inf diseases.
Orígenes y evolución
•
La mayoría de las
infecciones probablemente
se originaron en el Viejo
Mundo.
–
–
–
¿Mas animales domesticados?
¿Mas densidad de población?
¿Mas cercanía genética con
primates?
Fine P. Infectious disease epidemiology
Course. LSHTM.
Wolfe N, Dunavan C, Diamond J. Origin of
Major human inf diseases.
Orígenes y evolución
•
Los agentes infecciosos son “organismos vivos” y
como tales también evolucionan junto con sus
“huéspedes”. Hay muchos ejemplos de variación y de
selección natural entre los agentes infecciosos:
–
El cambio antigénico de los virus de influenza.
–
Los organismos que desarrollan resistencia a drogas a través
de mutaciones.
–
La selección de cepas de baja virulencia de virus y bacterias
tales como la mixomatosis o la misma sífilis.
Orígenes y evolución
•
Las especies huéspedes también pueden
evolucionar, en respuesta a la presión
seleccionadora de las infecciones por ejemplo
la evolución del sistema HLA.
•
Las asociaciones huésped parásito tienden a
(evolucionar ) genéticamente hacia una
enfermedad menos severa a través de la
resistencia incrementada en el huésped y de
la patogenicidad disminuida del agente.
¿Que es especial acerca de las
infecciones?
• Importancia. Aun producen una cantidad significativa
de la carga de morbilidad en el mundo especialmente en
países subdesarrollados.
• Novedad. Cada año aparecen nuevas infecciones que
amenazan el género humano.
• Entendimiento. Muchos de los mecanismos de
producción de la enfermedad de los agentes infecciosos
son conocidos.
• Dinámicas de población. Los agentes infecciosos son
agentes vivos con su propia dinámica de población que
depende a su vez de la dinámica de población de los
huéspedes. Estas dinámicas combinadas permiten la
predicción de patrones temporales.
¿Que es especial acerca de las
infecciones?
• Dependencia. En las infecciones transmisibles,
la incidencia futura es una función de la
prevalencia actual.
• Inmunidad. El reconocimiento inmunológico de
la experiencia de infección puede proveer con
un registro histórico de exposiciones pasadas y
permite el desarrollo de medidas como la
inmunización.
• Eliminación y erradicación.
Distribución geográfica de algunas
enfermedades tropicales desatendidas
Table 1
Estimated number of disability-adjusted life years (DALYs) (in thousands) by IDoP
Infectious diseases of poverty
Neglected tropical diseases
Viral: Dengue
Rabies
Protozoan: Human African trypanosomiasis
Estimated DALYs (in thousands)
:
1, 243
2, 297
1, 346
Source
Chagas disease
499
Leishmaniasis
3, 754
Helminth: Cysticercosis/Taeniasis
503
Dracunculiasis
–
Echinococcosis
600
Food borne trematodiasis
665
Lymphatic filariasis
2, 740
Onchocerciasis
564
Schistosomiasis
3, 971
Ascariasis
1, 254
Trichuriasis
630
Hookworm disease
3, 159
Bacterial: Buruli ulcer
–
Leprosy
215
Trachoma
308
Yaws
–
Tuberculosis
42,240
HIV/AIDS
95,226
Malaria
55,414
Bhutta Z et al
20014. Infectious
diseases of poverty
Términos relacionados con la medición
del evento.
•
Tasas de reproducción de
casos.
–
–
–
–
Es el número promedio de casos
secundarios que son atribuibles a
un solo caso de infección.
En una situación endémica, la
“tasa neta de reproducción de
casos” debe ser en promedio de
1,
En una situación epidémica esta
“tasa” debe ser mayor de 1.
El objetivo de un programa de
control es reducir la tasa neta de
reproducción por debajo de 1.
Términos relacionados con la medición
del evento.
•
Dinámica de las
infecciones.
–
El riesgo de infección en una
comunidad es una función de
la prevalencia de casos
infecciosos y la cantidad y el
patrón de mezcla dentro de la
población.
–
“Principio de acción de
masas”, la incidencia es una
función del producto del
numero de casos infecciosos
por el número de
susceptibles.
Tiempo de generación de la
infección
Point of infection
Incubation
Latent
Symptoms
Infectious
Recovered/immune
Generation time
0
7
Time Units
14
Tiempo que transcurre entre la infección y el momento en que el paciente se vuelve infeccioso. Es importante
para estudiar los tiempos en la cadena de transmisión.
Términos relacionados con la medición
del evento.
•
Micro parasitos versus macro parasitos.
–
–
–
–
“micro parásitos” (virus, bacterias y protozoos)
“macro parásitos” (helmintos y artrópodos).
Los micro parásitos no solo no se pueden ver con el ojo
desnudo sino que están presentes en tales cantidades que es
imposible contarlos y por lo tanto la enumeración focaliza
sobre el conteo de las personas infectadas.
Los macro parásitos, pueden ser contados. La distribución de
macro parásitos dentro del huésped está típicamente
altamente desviada, unos pocos huéspedes portan muchos
parásitos o muchos huéspedes tienen unos pocos parásitos.
Microparasitos
•
Son aquellos con una forma de reproducción directa
dentro del huésped.
•
Tasas de reproducción altas, pequeño tamaño y vida
muy corta.
•
El numero de parásitos dentro del huésped no tiene
importancia
•
Infecciones de naturaleza transitoria en general
Microparasitos
•
Virus, bacterias y algunos protozoos caen
dentro de esta categoría
•
El comportamiento de la dinámica de
transmisión para los microparásitos puede
estudiarse dividiendo a la población huésped
en un
MODELO COMPARTIMENTAL
Modelo
compartimental
a= tasa de reproducción del huésped
b= tasa a la cual muere el huésped
α= tasa adicional de muerte inducida por el
microparasito
1/v= Duración promedio en el estado de infectado
1/γ= Duración promedio en el estado de inmune
Birth
a
Suscept
X(t)
a
β
Infected
Y(t)
b
Death
α +b
Death
γ
a
v
Immune
Z(t)
b
Death
Macroparásitos
•
•
•
Aquellos que no tienen una reproducción
directa dentro del huésped.
Mayoría de helmintos y artrópodos.
Mayor tamaño y mayor período de generación
de la infección.
Macroparásitos
•
Los macroparasitos nunca se distribuyen
aleatoriamente.
•
Generalmente una pequeña parte de la
población acarrea la mayor parte de los
macroparasitos
Macroparásitos
•
•
•
La respuesta inmune es de corta duración y tiende a
desaparecer cuando los parásitos son removidos del
huésped.
Esto lleva a que los huéspedes se puedan reinfectar
continuamente.
La cantidad de parásitos que acarrea el huésped se
vuelve importante porque determina la cantidad de
huevos que pone una hembra, el efecto patógeno en
el huésped, la respuesta inmune, la tasa de muerte del
parasito, etc..
Modelo compartimental
Birth of
hosts
as a
function
of i
Infection
or birth of
parasites
n(0)
Infection
or birth of
parasites
n (1)
Death of
parasites
n (x)
n(i)
Death of
parasites
Deaths of
hosts as
a function
γof i
n(0,1,i,x)=No huéspedes con 0,1,i,x No parásitos
Infection or
Birth of
parasites
Death of
parasites
Numero reproductivo básico (Ro)
•
Micro parásitos: Numero promedio de infecciones
secundarias producidas cuando se introduce un
individuo infectado en una población huésped. Se
asume que toda la población es susceptible.
Numero reproductivo básico (Ro)
•
El numero de infecciones secundarias será
proporcional:
•
A la probabilidad de que los contactos dentro de la
población sean con un individuo susceptible.
A la duración del periodo de infección
Al numero de contactos que tenga la persona
contagiada
A la probabilidad de que el individuo sea contagioso.
•
•
•
Numero reproductivo básico (Ro)
•
Ro> 1. Condición para que un parasito se establezca
dentro de una población.
•
Tasa reproductiva efectiva (R)= Rox.
•
x= fracción de la población huésped que es
susceptible
Numero reproductivo básico (Ro)
•
Tasa reproductiva efectiva (R)=1. Lleva a
condiciones de equilibrio (endemia).
•
Cuando la población esta en equilibrio (R=1),
la relación entre Ro y x se vuelve util para
estimar Ro:
–
Rox=1
–
Ro=1/x
Numero reproductivo básico (Ro)
La expresion Ro= 1/x facilita el calculo de Ro a
partir de estudios serologicos en diferentes
poblaciones.
Para ser usada apropiadamente, la presunción
subyacente es que la población se mezcla de
manera homogénea.
Numero reproductivo básico (Ro)
• Para macroparasitos Ro= Numero
promedio de hijas que una hembra
madura produce a traves de su vida.
• ¿Porque los parásitos no crecen
indefinidamente?
Numero reproductivo básico (Ro)
• Mecanismos de control de la población
parasitaria dependientes de la densidad:
– Disminución del numero de huevos.
– Aumento en la tasa de muerte de los
parásitos.
– Saturación de la tasa de transmisión.
– Muerte del huésped.
Numero reproductivo básico (Ro)
• Situaciones especiales:
– Crecimiento exponencial de las poblaciones
de parásitos o de la tasa de enfermedad:
• Sarampión en poblaciones no inmunes.
• Reparasitacion en poblaciones sometidas a
terapia con antiparasitarios.
• HIV en etapas iniciales.
Numero reproductivo básico (Ro)
Expresión del Crecimiento exponencial de los casos en los inicios de la
epidemia.
P(t)=P(0)exp(Λt).
P(t)=numero de casos en el tiempo t
P(0)= numero de casos en el tiempo 0
Λt= tasa de crecimiento de la epidemia.
Numero reproductivo básico (Ro)
Para microparasitos y macroparasitos
Λt depende de Ro y del tiempo de vida del parásito.
(D).
Λt= (Ro -1)/D
En Microparasitos
D=Duración de la infecciosidad.
En Macroparasitos:
D= duración promedio de la vida de un adulto
Numero reproductivo básico (Ro)
Umbral de huéspedes susceptibles:
Es el numero de huéspedes necesario para
desencadenar una epidemia en una población.
En algunas circunstancias Ro es linealmente proporcional a:
Ro=N/Nt
N= total de la población
Nt= valor del umbral.
Cuando N>Nt hay riesgo de que se desencadene una onda
epidemica
Numero reproductivo básico (Ro)
Umbral de huéspedes susceptibles:
Para las infecciones de transmisión sexual el concepto
de umbral es diferente, dependiendo de la tasa de
adquisición de nuevos compañeros sexuales mas
que de N.
Persisten en poblaciones con bajas densidades de
huéspedes con alta promiscuidad. El umbral de
huéspedes es reemplazado por un umbral del
numero promedio de compañeros sexuales.
Numero reproductivo básico (Ro)
Umbral de huéspedes susceptibles:
En general:
Micro parásitos necesitan de grandes poblaciones para
persistir. (Sarampión 300.000 susceptibles).
Esto es debido a que los microparasitos tienen vida
corta, mecanismos de transmisión de baja eficiencia
(necesitan contacto directo).
Numero reproductivo básico (Ro)
Umbral de huéspedes susceptibles:
En cambio:
Los Macro parásitos necesitan poblaciones de poca
densidad.
Debido a que: viven mas tiempo, sus formas de
transmisión son muy eficientes (usan vectores o
estadios intermedios de desarrollo que duran
bastante tiempo)
Numero reproductivo básico (Ro)
Transmisión directa e indirecta
a) Transmisión directa. Ro depende solo de un factor de transmisión T1
Numero reproductivo básico (Ro)
Transmisión directa e indirecta
b) Transmisión indirecta. Ro depende de dos factores de transmisión T1 y T2. T1
es el factor de transmisión del huésped definitivo al intermediario. T2 es el factor
de transmision del huesped intermediario al definitivo
Numero reproductivo básico (Ro)
Transmisión directa e indirecta
c) Transmisión indirecta complicada con estadios sexuales. Se necesita
que el huésped tenga una pareja de parásitos (hembra y macho). Si T2 es
pequeño, baja probabilidad de transmisión del intermediario al definitivo,
Ro = T1(T2)2
“Protección de rebaño”
• Es el efecto que tiene una vacuna en
comunidades. Se refiere al efecto
protector que tiene no solo sobre los
vacunados sino también sobre los que no
lo están.
• Se produce al disminuir la probabilidad de
contacto entre contagiosos y susceptibles.
“Protección de rebaño”
• Al vacunar, la tasa efectiva de
reproducción de la infección (R) se
reduce:
de R = Rox.
a
R=Ro(1-p)
Donde (1-p) es la proporcion de personas que
no se vacunan o permanecen susceptibles.
Si Ro es igual a 4, cada nuevo infectado dará origen a cuatro mas
en cada periodo de (t).
Si una fracción de la población es inmune, 75%, solo 25% de los contactos
llevará a una nueva infección. Rn=Ro(s)=4(0,25)=1,0
“Protección de rebaño”
• Si Ro (1-p) es menor de 1 la infeccion no
sera capaz de mantenerse en la poblacion
y la infeccion podra controlarse, eliminarse
o erradicarse.
Aproximación al valor de la inmunidad de
rebaño. Microparásitos
• L= Average life expectancy
• A= Average age of infection
• D= Duration of maternal antibody
• Ro= Basic Reproductive Number= L/A-D
• po= Proportion to be vaccinated = 1-1/Ro
R values for hepatitis B in Colombia and
proportion of people to be vaccinated to reach
eradication
L
A
D
R
po
65
40
0.8
1.65
30%
55
25
0.8
2.3
50%
45
15
0.8
3.16
70%
Valores de Ro para algunas
infecciones comunes.
• Sarampión: 5 a 17.
• Tosferina: 10-18.
• Varicela: 7-12.
• Difteria: 4-5.
Valores de Ro para algunas
infecciones comunes.
• Fiebre escarlatina: 5-8.
• Paperas: 7-14.
• Rubéola: 6-16
• VIH: 2-12
Valores de Ro para países desarrollados
y en desarrollo. Caso VIH
• VIH:
– Inglaterra: 2-5 (HSH)
– Kenya: 11-12 (mujeres TS)
– Uganda: 10-11 (Hombres heterosexuales)
Ro y medidas de control
• Ro= p*c*d
– p= probabilidad de transmisión por contacto.
– c= contactos por unidad de tiempo.
– d= duración de la infecciosidad.
Ro y medidas de control
• Ro= p*c*d
– p= condones, acyclovir, zidovudina
– c= educación, habilidades de negociación.
– d= búsqueda de contactos (tamizaje,
consejeria), tratamiento, adherencia al tto,
accesibilidad a los servicios.
Términos relacionados con la medición
del evento.
•
•
Estabilidad e inestabilidad.
Los sistemas epidemiologicamente estables
tienen mecanismos de transmisión que son
muy eficientes y pueden mantener los niveles
del agente muy por encima de los niveles
básicos de subsistencia. Estos sistemas se
manifiestan básicamente por patrones
constantes de incidencia ( que también
pueden ser cíclicos) y son relativamente
resistentes a los esfuerzos de control y de
erradicación.
Términos relacionados con la medición
del evento.
•
Los sistemas epidemiológicos inestables
tienen mecanismos de transmisión que
son apenas suficientes para mantener al
agente infeccioso. Estos sistemas se
manifiestan típicamente por patrones de
incidencia irregular y son relativamente
fáciles de controlar y de erradicar.
Tipos de transmisión
•
Reservorio en tierra-- humano
– Ejemplos: Histoplasmosis, tetanos
•
Reservorio animal---- humano
– Zoonosis: rabia, brucelosis.
Tipos de transmisión
•
Animales --humanos
– Ejemplos: Ciclozoonosis: teniasis
– Virus: Influenza
•
Humano--humano
– (indirecta mediada por vectores)
– Malaria, dengue.
Tipos de transmisión
•
Humano-- humano
– (Indirecta mediada por fomites)
– Ejemplos: cólera, tifoidea
•
Humano----humano
– (Directa. Contacto o transmitida por el aire)
– Influenza, ITS
Modelo compartimental
Historia de la epidemiología matemática
en enfermedades infecciosas
•
Daniel Bernouilli. 1760. Método matemático
para evaluar la efectividad de las técnicas de
variolización.
•
Aplico el modelo de la tabla de vida para
calcular cual seria el numero de años salvados
si se introducía la vacuna de la viruela.
Historia de la epidemiología matemática
en enfermedades infecciosas
Historia de la epidemiología matemática
en enfermedades infecciosas
• William Farr. 1840.
– Ajustó una curva normal a los datos de mortalidad por viruela de
Inglaterra y Gales.
– Propuso la “Ley de las Epidemias” que establecía que las
epidemias se diseminaban exponencialmente. Es decir
empezaban lentamente, se incrementaban rápidamente y caían
a medida que disminuían los susceptibles.
Historia de la epidemiología matemática
en enfermedades infecciosas
• John Brownlee. 1906. “Estudios estadísticos en
inmunidad: La teoría de una epidemia”. Ajustó
series de Pearson a una larga serie de
epidemias con el fin de estudiar los factores que
explicaban la recurrencia de epidemias de
sarampión y de peste.
Historia de la epidemiología matemática
en enfermedades infecciosas
Historia de la epidemiología matemática en
enfermedades infecciosas
•
Hamer W. 1906. Estudió las causas de que las
epidemias de viruela recurran. Postuló que el curso de
una epidemia depende de la tasa de contactos entre
susceptibles e infecciosos.
“Principio de acción de masa” La tasa neta de
diseminación de una infección es proporcional al
producto de la densidad de susceptibles por la
densidad de individuos infecciosos.
Categorias en el modelo de Hamer
Susceptibles
Infectados
Las asunciones hechas en el modelo de Hamer son las
siguientes:
“Los susceptibles se renuevan permanentemente a traves de los
nacimientos.” La tasa de renovacion se representa por a.
a
Susceptible
X
Infected
Y
“La tasa de nuevos casos es proporcional al numero de susceptibles y al
numero de enfermos”
a
Susceptible
X
bXY
Infected
Y
“El numero de personas que se recobran
de la enfermedad es proporcional al
numero de enfermos”
a tasa de incremento de
susceptibles
b es la tasa de transmision
c es la tasa de remocion de
recuperados
a, b, y c son mayores de 0.
a
Susceptible
X
bXY
Infected
Y
Modelo de sarampion de Hamer
dX/dt = a - bXY
dY/dt = bXY - cY
cY
“Se asume que la contagiosidad de los no recuperados en un
periodo determinado, es similar para todo el periodo. ”
“Las personas que se recuperan de la enfermedad son inmunes y
no contribuyen mas a la diseminacion de la enfermedad.”
Values for Constants
a = 2200
b = 1 / 300000
c=1/2
Modelo de sarampion de Hamer
dX/dt = 2200 - (1 / 300000)XY
dY/dt = (1 / 300000)XY - (1 /2)Y
Solutions to Hamer’s Model
250000
200000
150000
100000
50000
200
400
600
800
1000
1200
Number of Suceptibles
165000
160000
155000
150000
145000
140000
200
400
600
800
1000
1200
Number of Infected
10000
8000
6000
4000
2000
200
400
600
800
1000
1200
Historia de la epidemiología matemática
en enfermedades infecciosas
•
•
Ronald Ross. 1908. Trasladó ese principio a
un modelo de tiempo continuo para explicar
los principios dinámicos de transmisión de
malaria.
Historia de la epidemiología matemática
en enfermedades infecciosas
•
Kermack and McKendrick. 1927.
•
Desarrollaron el modelo compartimental para
microparasitos y a partir de ahí la teoria del
umbral.
El modelo Kermack and
McKendrick
X= numero de susceptibles
Y= numero de enfermos
Z= numero de personas que se recuperan
(removidos de la población)
β= Parámetro de transmisión
λ= Tasa de remocion de inmunes
Historia de la epidemiología matemática
en enfermedades infecciosas
•
•
“Teoría del umbral”.
“Unos pocos individuos infecciosos que se
introduzcan en una comunidad solo darán lugar a
una epidemia si el número de individuos
susceptibles está por encima de un cierto valor
crítico”
Umbral (threshold)=


Tasa de remoción
Tasa de transmisión
Historia de la epidemiología matemática en
enfermedades infecciosas
•
En años mas recientes se ha variado el foco
de estudio desde el uso de modelos
probabilísticas y estocásticos hacia modelos
deterministicos.
•
Tópicos de estudio:
–
–
–
–
La diseminación espacial de las enfermedades,
la investigación de los mecanismos que explican la
recurrencia de las epidemias,
la importancia de la heterogeneidad en la
transmisión de algunas ITS,
extensiones de la teoría del umbral.