Rev. chil. infectol; 38 (3), 2021
Publication year: 2021
INTRODUCCIÓN:
En Chile, la equinococosis quística o hidatidosis es endémica a lo largo de todo el país e hiperendémica en algunas regiones como La Araucanía y Aysén y sigue siendo un problema de salud pública desatendido. OBJETIVO:
Estimar el riesgo de hidatidosis humana en Aysén, estudiando la relación de las notificaciones y egresos con factores sociales y ambientales, tales como población, índice de pobreza multidimensional, urbanización, temperatura media, precipitación media y población ganadera ovina. METODOLOGÍA:
Se utilizaron regresiones de Poisson para estudiar los factores asociados a enfermedades de notificación obligatoria y egresos y el modelo Besag-York-Mollie para el riesgo relativo. RESULTADOS Y CONCLUSIONES:
Aysén tiene un alto riesgo de hidatidosis humana, entre 2 y 19 veces el esperado para la región. Se encontró una importante sub-notificación de casos. El modelo de los egresos hospitalarios tuvo un buen ajuste mostrando la influencia positiva de la población humana y ovina y el efecto positivo de la temperatura. También se detectó un efecto del índice de pobreza multidimensional sobre los casos y egresos hospitalarios, que es principalmente afectado por la educación y de condiciones de trabajo. Exceptuando la comuna de O'Higgins, las zonas de mayor riesgo corresponden al cordón oriental de la Región de Aysén.
BACKGROUND:
In Chile, cystic echinococcosis is endemic throughout the country and hyperendemic in some regions such as La Araucanía and Aysén and continues to be a neglected public health problem. AIM:
To estímate the risk of human hydatidosis in Aysén, studying the relationship of notifications and hospital discharge rates with social and environmental factors, such as population, multidimensional poverty index, urbanization, average temperature, average rainfall and sheep population. METHODS:
Poisson regressions were used to study the factors associated with notifiable diseases and hospital discharge rates and the Besag-York-Mollie model for relative risk. RESULTS AND CONCLUSIONS:
Aysén has a high risk, between 2 and 19 times that expected for the region. A significant underreporting of cases was found. The model of hospital discharges had a good fit showing the positive influence of the human and bovine population and the positive effect of temperature. An effect of the multidimensional poverty index was also detected, which is mainly affected by education and working conditions. Excepting one locality, the areas of greatest risk correspond to the eastern cordon of the Aysén region.