Estrategias y metodologías innovadoras para el control y vigilancia de la enfermedad de Chagas en el Perú

• Autor: Arevalo Nieto, Claudia Rebeca
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Peruana Cayetano Heredia
• Repositorio: UPCH-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upch.edu.pe:20.500.12866/17961
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12866/17961
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Incentivos; Aplicativos; Enfermedad de Chagas; Vigilancia Vectorial; Índice de Infestación; Métodos Innovadores; Factores Asociados; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.08; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.09

La enfermedad de Chagas aún presenta desafíos importantes en contextos urbanos y rurales. En nuestro estudio hipotetizamos que el uso de estrategias y metodologías innovadoras pueden mejorar la vigilancia y control vectorial de la enfermedad en dos regiones del Perú. En el primer estudio en la ciudad de Arequipa, la pregunta de investigación principal fue si existiría asociación entre dos esquemas de incentivos y el “uso óptimo de mapas de riesgo” por los especialistas de control vectorial, expresado en dos componentes: i) el uso de información de riesgo, expresado en la inspección preferencial de viviendas de alto riesgo; y ii) cobertura espacial, usando la métrica de viviendas no inspeccionadas en el triángulo más grande al final de una semana de trabajo. Los esquemas de incentivo fueron denominados Póker y Pago por Detección, nombres que expresaron la estructura de los objetivos que perseguían. El incentivo Póker estableció niveles excluyentes que perseguían los dos componentes de la variable “uso óptimo de mapas de riesgo” y ofrecía puntajes desde 1 a 500 puntos, según el alcance del objetivo. El incentivo Pago por detección premiaba un único objetivo que era el encuentro de infestaciones por las cuales ofrecía 500 puntos. Se utilizó una regresión de “odds” proporcionales para el “uso de información de riesgo” (POLR por sus siglas en inglés) y un t-test pareado, para la evaluación de la cobertura espacial, respetando la naturaleza de ambos “outcomes”. Encontramos una asociación positiva entre el incentivo Póker y el “uso óptimo de mapas de riesgo”, expresado en la inspección preferencial de viviendas de alto riesgo (POLR, OR=2.11, 95% CI [1.52–2.93], p < 0.001) y diferencias significativas en la medida de cobertura espacial (t-test pareado p<0.05), en comparación con el incentivo Pago por detección. En el segundo estudio, llevado a cabo en el Norte del Perú, en la ciudad de Cutervo-Cajamarca, pusimos a prueba dos hipótesis, una principal para la zona urbana en del distrito urbano de Cutervo y una secundaria para la zona rural, en el Centro Poblado Rural (CPR) Aullan. La hipótesis principal fue que los índices de infestación serían diferentes en el nivel de ingreso económico bajo en comparación con el nivel de ingreso económico alto, según el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Para evaluar esta hipótesis, usamos un método innovador de muestreo denominado “adaptativo”. Este se caracteriza por mejorar la eficacia del muestreo en zonas de baja prevalencia del desenlace de interés. Aquí, ante la alta probabilidad de no encontrar infestaciones, se puso una condición de stop a las 200 visitas. Sin embargo, debido a que la mayoría de las viviendas estuvieron cerradas, se decidió visitar todas las manzanas, es así que se visitaron 304 viviendas en 306 las manzanas, no se encontraron infestaciones, lo cual, si bien no nos permite afirmar que no existen infestaciones en la ciudad, sí nos permitió descartar grandes tasas de infestación en la zona urbana de Cutervo. Para hacer una aproximación del índice de infestación encontrado con estas visitas, ejecutamos un cálculo de intervalo de confianza binomial para cero encuentros de infestación o éxitos de un de 304 intentos o visitas. El límite superior de ese intervalo (1.84%), fue el índice de infestación, que con una confianza del 95%, estuvimos seguros de haber detectado. La hipótesis secundaria para el área rural, si los factores como la presencia y el tipo de animales, la presencia de cultivos en el peri-domicilio (platanales), los materiales presentes en la vivienda, la pertenencia a algún programa social, el número de personas que viven en la vivienda y el índice de hacinamiento, estarían asociados a la presencia de triatominos y al número de triatominos en la vivienda. Para esta investigación, se usaron aplicativos móviles y geolocalización para integrar la información en tiempo real, en áreas de difícil acceso. Para el análisis de los resultados, tuvimos dos “outcomes”, presencia de T. carrioni, y número de individuos de T. carrioni. Además, se calculó el índice de infestación y el índice tripano-triatomino. Se realizó una regresión logística, y una regresión binomial negativa, respectivamente para cada “outcome”, y un análisis espacial usando la función K de Ripley. Aquí encontramos que la especie presente fue Triatoma carrioni, y el índice de infestación fue de 26%. Adicionalmente, 6.2% viviendas presentaron algún insecto infectado con Trypanosoma cruzi. Se encontró que los factores asociados con la presencia y el número de T. carrioni, fueron la presencia de aves de corral [OR 3.19, CI 95% (1.38-8.04) p=0.017], esto podría deberse a las estructuras usadas como nidos, las cuales se construyen usando las paredes de los dormitorios como base, y no se mueven, ni se limpian, debido al rol que cumplen en la crianza de las aves y la producción de alimento. Así también, encontramos asociación entre la presencia de materiales como la madera [OR 2.94, CI 95% (1.19-8.17), p=0.026] y las tejas [OR 3.04, CI 95% (1.07-8.73), p=0.035] con la presencia de triatominos y con su aumento en número, esto probablemente causado por el uso destinado a estos materiales y por las características físicas de los mismos para conservar calor, que favorece el refugio y el mantenimiento de las colonias de triatominos. Triatoma carrioni es poco conocida, por lo que nuestro estudio marca un hito importante para dilucidar comportamiento y dinámicas de dicho vector, relacionados con el tipo de hospedero y con ciertas características de los materiales de las viviendas de este centro poblado. En ambas investigaciones hemos probado que con el uso de estrategias innovadoras (uso de aplicativos móviles con georreferenciación, mapas de riesgo a nivel de viviendas, medidas innovadoras de cobertura espacial, y muestreos adaptativos), podemos llegar a promover el uso óptimo de mapas de riesgo, así como mejorar la detección de infestaciones, usando los recursos adecuadamente y registrar en tiempo real la información de factores asociados a los mismos, lo cual mejora definitivamente la vigilancia y el control vectorial de la enfermedad de Chagas en el Perú.