Vigilancia epidemiológica

Añade una referencia estadística de lo que es "lo esperado" en cada momento, de modo que una desviación puede detectarse antes de que sea evidente a simple vista. Aplica cuando se monitorizan indicadores de salud de forma rutinaria y se quiere reaccionar antes, no cuando el repunte ya es innegable. Revisar un indicador a ojo o esperar al informe mensual detecta la anomalía tarde, porque el ojo solo distingue lo que ya destaca mucho. Un sistema de vigilancia define el comportamiento esperado de cada indicador a partir de su histórico, con su tendencia y su estacionalidad, y avisa cuando la observación se aparta de ese rango, distinguiendo una señal estadísticamente relevante de la fluctuación esperable de la serie. La diferencia es pasar de "este mes parece alto" a "este valor está fuera del rango esperado para esta época según el histórico", que es una base sobre la que decidir dónde mirar.

El valor esperado se modeliza a partir del histórico de cada indicador, incorporando su tendencia y su estacionalidad, de modo que la referencia tenga en cuenta que lo normal en una época del año no es lo normal en otra. Aplica a toda vigilancia sobre series temporales de salud. Sin un modelo de lo normal no se puede juzgar si un dato es anómalo: un valor que parece alto puede ser perfectamente esperable en su temporada, y uno que parece normal puede ser una desviación si tocaba estar bajo. A partir de ese comportamiento esperado se fijan los umbrales de alerta, ya sea mediante percentiles del histórico o mediante modelos que predicen el valor esperado para cada momento. Así la alerta se evalúa frente a una referencia estadística construida, no contra una corazonada. La calidad de esa referencia depende de tener un histórico suficiente y coherente: con series cortas o muy irregulares, el valor esperado se estima con más incertidumbre.

Se emplean algoritmos de detección de aberraciones establecidos y ampliamente utilizados en vigilancia, como EARS, el algoritmo de Farrington o CUSUM, en lugar de reglas improvisadas del tipo "si sube un 20% se avisa". Aplica a la detección estadística de desviaciones en series de vigilancia. Una regla fija ignora la estacionalidad y la variabilidad propia de cada serie, y genera o demasiadas falsas alarmas o demasiados avisos tardíos. Estos algoritmos comparan las observaciones con referencias esperadas o umbrales construidos a partir del histórico, según el algoritmo elegido, y están pensados para distintos perfiles: detección de cambios graduales, de saltos bruscos o de desviaciones respecto a un patrón estacional. La elección y calibración del algoritmo se hace según la serie y su periodicidad, ajustando el equilibrio entre sensibilidad y falsas alarmas al coste que cada una tiene para el sistema. No hay un algoritmo único óptimo: hay uno adecuado para cada tipo de indicador y de pregunta de vigilancia.

Ajustando el equilibrio entre sensibilidad y falsas alarmas, que es la decisión central de cualquier sistema de alerta: aumentar la sensibilidad ante posibles desviaciones implica tolerar más avisos en falso, y reducir las falsas alarmas implica arriesgarse a detectar más tarde. Aplica a todo sistema de vigilancia con umbrales de alerta. No existe un punto perfecto universal: el equilibrio adecuado depende del coste que cada error tiene para el sistema concreto. Una alerta que salta de más satura a quien la recibe y acaba ignorándose; una que salta de menos llega tarde para actuar. La calibración fija los umbrales y los parámetros del algoritmo teniendo en cuenta ese coste asimétrico, qué es peor en cada caso, una falsa alarma o un retraso, y la capacidad real de respuesta de quien recibe la alerta. El objetivo no es eliminar los dos errores, que es imposible, sino situarlos donde resulten manejables para el uso que se le va a dar al sistema.

Sí, y de hecho una vigilancia sólida rara vez se sostiene sobre una sola fuente: notificación, laboratorios, urgencias y atención primaria pueden aportar señales complementarias sobre un mismo fenómeno o sobre fenómenos relacionados, y combinarlos permite contrastar una señal en lugar de depender de una única vía. Aplica cuando existen varias fuentes que registran indicadores relacionados con periodicidades y definiciones diferentes. El trabajo consiste en armonizar esas definiciones y periodicidades para construir una serie o conjunto de indicadores de vigilancia coherente, de modo que las fuentes sean comparables y se puedan cruzar. Esto importa porque una señal que aparece en una sola fuente puede ser un artefacto de esa fuente, por ejemplo un cambio en cómo se registra, mientras que valorar si aparece de forma consistente en varias fuentes la hace más creíble. El cliente aporta las fuentes y conoce cómo se generan; el servicio las integra, armoniza y construye la serie o el conjunto de indicadores sobre el que se vigila.

Este servicio detecta señales estadísticas de desviación de los indicadores respecto a su comportamiento esperado y avisa de ellas; aporta el sistema de vigilancia y alerta, no la respuesta epidemiológica de campo. Aplica como aclaración de alcance importante. Lo que el servicio entrega es la capa estadística: modeliza el valor esperado, detecta cuándo un indicador se sale de su rango, integra las fuentes y deja el sistema funcionando con sus alertas. Lo que no hace es la investigación epidemiológica que sigue a una señal —el rastreo de contactos, la investigación de la fuente o del modo de transmisión, la intervención sobre el terreno—, que corresponde al equipo de salud pública del cliente, que conoce el contexto y tiene la competencia y el mandato para actuar. La distinción protege al cliente: una alerta estadística indica dónde y cuándo conviene mirar con prioridad, pero la decisión epidemiológica y la respuesta son suyas. El servicio señala una desviación estadística que conviene revisar; la interpretación de salud pública y la actuación las hace el cliente.

Comparten métodos de series temporales, pero se diferencian en el dato que vigilan. La vigilancia epidemiológica trabaja sobre indicadores sanitarios registrados por el sistema, como incidencia, urgencias, laboratorios o primaria, es decir, casos y eventos de salud notificados. La infodemiología de búsqueda poblacional trabaja sobre el volumen de búsqueda web, una señal indirecta del interés o la preocupación de quienes buscan online, no un registro de casos. No responden a la misma pregunta: la vigilancia detecta desviaciones en los indicadores de salud registrados; la infodemiología de búsqueda capta la dimensión de percepción a partir de lo que la gente busca. Pueden complementarse, ya que la señal de búsqueda puede anticiparse a la asistencial en algunos contextos, pero una vigila el dato sanitario notificado y la otra una señal sindrómica indirecta. Si la pregunta es sobre la evolución de los casos o eventos de salud registrados, es vigilancia epidemiológica; si es sobre el interés de búsqueda de quienes buscan online, es la infodemiología de búsqueda.

Se entrega un sistema estadístico de vigilancia configurado para operar con las fuentes y periodicidad acordadas: el modelo del comportamiento esperado de cada indicador, los algoritmos de detección de aberraciones calibrados, la serie o conjunto de indicadores integrado a partir de las distintas fuentes y un cuadro de mando interactivo con alertas automatizadas ante la superación de los umbrales. Aplica a quien necesita una lectura actualizada y continua de la situación epidemiológica, no un análisis puntual que caduca al entregarse. El entregable está pensado para funcionar de forma continua: puede monitorizar los indicadores en tiempo cuasi real si las fuentes se actualizan con esa periodicidad, y avisa cuando una observación se aparta del rango esperado, de modo que quien decide pueda leer el estado del sistema sin reanalizar los datos cada vez. Se documentan los supuestos, con el comportamiento esperado, los umbrales y la calibración de sensibilidad, para que el sistema sea trazable y se puedan recalibrar los umbrales cuando cambien las series. El reparto se mantiene: el servicio construye y deja configurado el sistema estadístico de vigilancia; la interpretación epidemiológica y la respuesta corresponden al cliente.