Factores asociados con la incidencia de dengue en Costa Rica

Abstract

Objetivo. Determinar el grado de influencia de diferentes variables socioeconómicas, demográficas, geográficas y climáticas con respecto a la incidencia de dengue y dengue hemorrágico (D/DH) en Costa Rica durante el período 1999–2007. Métodos. Se realizó un estudio epidemiológico de tipo correlacional, analizando la incidencia acumulada de D/DH desde 1999 a 2007 y su asociación con diferentes variables en los 81 cantones del país. La información se obtuvo de fuentes secundarias y las variables independientes usadas para el análisis se seleccionaron considerando su representatividad en cuanto a aspectos sociodemográficos, ambientales y de cobertura sanitaria que afectan a la epidemiología de D/DH. Estas variables se organizaron en cuatro grupos de indicadores: demográficos, socioeconómicos, de vivienda y climáticos y geográficos. Los datos se analizaron por medio de regresiones de Poisson simples y múltiples. Resultados. Los cantones de Costa Rica con mayor incidencia de D/DH se localizaron principalmente cerca de las costas, coincidiendo con algunas de las variables estudiadas. La temperatura, la altitud y el índice de pobreza humana (IPH) fueron las variables más relevantes para explicar la incidencia de D/DH, en tanto que la temperatura fue la más significativa en los aná- lisis múltiples. Conclusiones. Los análisis permitieron relacionar una mayor incidencia de D/DH con cantones de menor altitud, mayor temperatura y un IPH elevado. Esta información es relevante como un primer paso para estratificar prioridades y optimizar acciones de prevención y control de esta enfermedad.

Objective: Determine the extent to which socioeconomic, demographic, geographic, and climate variables affected the incidence of dengue and dengue hemorrhagic fever (D/DH) in Costa Rica during the period 1999-2007. Methods: A correlational epidemiologic study was conducted that analyzed the cumulative incidence of D/DH from 1999 to 2007 and its association with different variables in the country's 81 cantons. Information was obtained from secondary sources, and the independent variables used for the analysis were selected on the basis of their representativeness in terms of sociodemographic, environmental, and health coverage factors that affect the epidemiology of D/DH. These variables were divided into four groups of indicators: demographic, socioeconomic, housing, and climate and geographical. The data were analyzed by means of simple and multiple Poisson regressions. Results: The Costa Rican cantons with a higher incidence of D/DH were located primarily near the coast, coinciding with some of the variables studied. Temperature, altitude, and the human poverty index were the most relevant variables in explaining the incidence of D/DH, while temperature was the most significant variable in the multiple analyses. Conclusions: The analyses made it possible to correlate a higher incidence of D/DH with lower-altitude cantons, higher temperature, and a high human poverty index ranking. This information is relevant as a first step toward prioritizing and optimizing actions for the prevention and control of this disease.