RESUMENFundamentos: La incidencia de tuberculosis (TB) se ha

asociado a factores, epidemiológicos y sociales. En España, laTB es una enfermedad de declaración obligatoria e individua-lizada. Las tasas de TB respiratoria experimentan un descensoconstante en los últimos años. El objetivo es valorar la asocia-ción entre la morbilidad por TB respiratoria y variables socioe-conómicas y epidemiológicas así como su distribución espa-cial mediante métodos geoestadísticos.

Método: Las tasas de incidencia se estandarizaron poredad y sexo con datos de la Red Nacional de Vigilancia (2006).Las variables socioeconómicas incluidas son: condiciónsocioeconómica, nivel de estudios, tasa de hacinamiento, den-sidad de población, tasa de inmigración estandarizada porsexo, tasa de analfabetismo, tasa de paro, gasto medio en eurospor persona. Las variables epidemiológicas incluidas han sidola tasa de SIDA y la tasa de incidencia de gripe. Se realizó unanálisis multivariable mediante un Modelo Lineal Generaliza-do poisson. Se aplicó la técnica geoestadística Cokringingajustada por las variables estadísticamente significativas paraver la distribución espacial de riesgo.

Resultados: Las variables estadísticamente significativasson la tasa de hacinamiento, tasa de inmigración, tasa de anal-fabetismo, tasa de paro, gasto medio euros por persona, tasa degripe y tasa de sida. La técnica geoestadística muestra unavariabilidad espacial del riesgo y una concentración del riesgoen el noroeste y sureste de la península.

Conclusiones: Los resultados permiten afirmar que elmétodo Cokriging es una herramienta útil para representar ladistribución espacial del riesgo. Existe asociación entre varia-bles socioeconómicas , epidemiológicas y TB en España.

Palabras clave: Tuberculosis. Análisis espacial. Análisismultivariable.

ABSTRACT

Space Distribution of Tuberculosisin Spain by Geostatistical MethodsBackground: Tuberculosis incidence has been associated

with many factors, both epidemiological and social. In Spain,tuberculosis is a statutorily notifiable disease requiringindividualised reporting. During the last few years rates ofrespiratory tuberculosis show a steady decline. This study soughtto assess respiratory tuberculosis morbidity and mortality inassociation to socio-economic and epidemiological covariatesand estimate its spatial distribution across the country, using geo-statistical methods.

Methods: Respiratory tuberculosis incidence rates werestandardised by age and sex with the data of the NationalEpidemiological Surveillance Network (RENAVE, RedNacional de Vigilancia Epidemiológica) for 2006. Thefollowing socio-economic variables were included in thestudy: socio-economic status, educational level, overcrowdingrate, population density, standardised immigration rate by sex,unemployment rate and average spending per person in euros.The epidemiological variables included were, such as, AIDSrate and the influenza incidence rate. To assess the associationof covariables a multivariate analysis was performed using aGeneralised Linear Model assuming Poisson distribution. Thegoestatistical method Co-kriging was adjusted with thesignificant variables to built the spatial distribution of risk.

Results: The statistically significant covariates wereovercrowding rate, standardised immigration rate by sex,educational level, unemployment rate, average spending perperson in euros, AIDS rate and the influenza incidence rate. Thegeostatistical method shows spatial variability of the risk withhigher risks in the northwest and southeast of the peninsula.

Conclusion: Results prove that the Co-kriging method is auseful tool to show the spatial distribution of risk. Alternatively,tuberculosis is associated with both social and epidemiologicalcovariates.

Key words: Tuberculosis. Spatial analysis. MultilevelAnalysis.

Rev Esp Salud Pública 2009; 83: 737-744 N.° 5 - Septiembre-Octubre 2009

ORIGINAL

Correspondencia:Diana Gómez-BarrosoInstituto de Salud Carlos IIIMonforte de Lemos n 5, pabellón 12. 28071 MadridCorreo electrónico: dgomez@isciii.es (*) En este trabajo no existen conflictos de intereses.

DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE LA TUBERCULOSISEN ESPAÑA MEDIANTE MÉTODOS GEOESTADÍSTICOS

Diana Gómez-Barroso (1,2), Elena Rodriguez Valín (2,1), Victor Flores Segovia (2), Rebeca RamisPrieto (2,1), Jose Luís del Barrio Fernández (3), Fernando Simón Soria (2,1).

(1) CIBER en Epidemiología y Salud Pública - CIBERESP.(2) Centro Nacional de Epidemiología, Instituto de Salud Carlos III.(3) Facultad de Ciencias de la Salud Universidad Rey Juan Carlos. Departamento de Medicina Preventiva, SaludPública, Inmunología y Microbiología Médica.

Diana Gómez-Baroso et al.

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INTRODUCCIÓN

La tuberculosis (TB) sigue representan-do un problema de Salud Pública a nivelmundial. Según la Organización Mundialde la Salud (OMS), el número estimado denuevos casos en 2006 fue de 9,2 millones,lo que supone un 0,6% de aumento respec-to al año 20051. Según el último informe dela Red Europea de Vigilancia de Tuberculo-sis (EuroTB)2, en la Región Europea de laOMS se notificaron 422.830 casos de tuber-culosis en 2006. Aunque la tendencia en elnúmero de casos para el total de la Regiónes descendente, existen grandes variacionessegún regiones. En Europa occidental y enlos Balcanes la tendencia en el periodo2002-2006 fue descendente, mientras queen el Este fue ascendente.

La incidencia de tuberculosis se ha aso-ciado a muchos factores, tanto epidemioló-gicos como sociales. Los datos disponiblesseñalan que mayoritariamente, la tuberculo-sis es una enfermedad de hombres, aunqueestas diferencias no pueden ser explicadassolamente por el hecho biológico, sino quetambién intervienen otros factores comoexposición a distintos factores de riesgo,entre los que se incluyen estilos de vida,tabaco, y ocupación3; 4. Se estima que másdel 75% del aumento global estimado de laincidencia de tuberculosis es el resultado defactores demográficos como el crecimientode la población1 y los cambios en la estruc-tura por edad. En los países industrializadosse señala que, aparte de la longevidad y elenvejecimiento de su población, hay otrosfactores como la privación socioeconómica,la inmigración de países de alta incidencia,el declive de los programas de tuberculosis,la fármaco resistencia y la epidemia delvirus de la inmunodeficiencia humana(VIH) y SIDA, han contribuido sustancial-mente a las tendencias actuales de la inci-dencia5-7.

En España, la tuberculosis es una enfer-medad de declaración obligatoria e indivi-

dualizada de acuerdo a características bási-cas como son la edad y sexo, además deotros datos de interés clínico y epidemioló-gico8-11. La epidemiología de la tuberculo-sis en los años 80 y 90 estuvo muy influen-ciada por la epidemia de VIH,especialmente por los usuarios de drogaspor vía parenteral12.

Desde que se dispone de datos indivi-dualizados a nivel nacional, las tasas detuberculosis respiratoria en España hanexperimentado un descenso constante en elperiodo 1999-2004 (22 casos/100.000 habi-tantes en 1999 hasta 16 en 2004, media dedescenso anual 5%), observándose desde2004 una estabilización en la notificación.Las causas de esta estabilización no estánclaras, aunque los datos de vigilancia mues-tran en los últimos años un aumento delnúmero de casos nacidos fuera de España,(en 2004 el número de casos de tuberculo-sis respiratoria nacidos fuera de España fuede 602, incrementándose en 2005 a 1.143 yen 2006 a 1.275)13. Esta tendencia secorresponde a la observada en algunos paí-ses de Europa occidental, como Irlanda, Ita-lia y Reino Unido2. La tasa bruta media denotificación de tuberculosis respiratoria enEspaña fue de 15 casos/100.000 habitantesen 2006, existiendo diferencias entre lasdistintas regiones13; 14. Estudios realizadosen diferentes lugares del territorio nacionalsugieren que hay una asociación entre fac-tores sociales (hacinamiento, desempleo,no tener hogar) y riesgo de tuberculosis6; 15.

Diversos estudios en diferentes paíseshan analizado la distribución espacial de laTB y la asociación con diferentes factoressocioeconómicos16-21.

El objetivo de este trabajo es valorar laasociación existente entre la morbilidad porTB respiratoria y variables socioeconómi-cas y epidemiológicas así como su distribu-ción espacial en el territorio mediante méto-dos geoestadísticos.

MATERIAL Y MÉTODOS

Este es un estudio analítico en el que seha realizado un análisis geoestadístico paraver la distribución de la morbilidad por TBrespiratoria ajustada por factores socioeco-nómicos y epidemiológicos con el métodoCokriging.

Las tasas de incidencia estandarizadaspor edad (se ha considerado 4 grupos deedad, de 0 a 14 años, de 15 a 44, de 45 a 65y mas de 65) y sexo de tuberculosis respira-toria han sido calculadas a partir de loscasos declarados a la Red Nacional de Vigi-lancia Epidemiológica (RENAVE) en elaño 2006 para cada provincia por 100.000habitantes. Se han excluido del análisisaquellos casos en los que las variables deaño o la provincia estaban incompletas oeran desconocidas. Se consideraron sólo loscasos de tuberculosis respiratoria, definién-dose como tuberculosis respiratoria la queafecta al parénquima pulmonar y al árboltraqueobronquial, la tuberculosis laríngea,así como la pleural y de los ganglios linfá-ticos intratorácicos. Se incluyeron todos loscasos declarados, estuvieran o no confirma-dos por laboratorio. Se han analizado lasprovincias peninsulares, excluyéndose delanálisis los territorios insulares, y las ciuda-des autónomas de Ceuta y Melilla por noexistir una correlación espacial con lapenínsula. Para la estandarización de lastasas se ha utilizado la población de refe-rencia del padrón de 2006 del InstitutoNacional de Estadística (INE).

Las variables socioeconómicas incluidasen el estudio provienen de diferentes fuen-tes de información así, del censo 2001publicado por el INE se ha extraído la con-dición socioeconómica media por hogar anivel provincial (variable proporcionadapor el INE que se obtiene combinando lainformación de las variables de ocupación,actividad y situación profesional), nivel deestudios y la tasa de hacinamiento (superfi-cie útil por numero de miembros de la

vivienda). Del Padrón 2006 publicado porel INE se han utilizado la densidad depoblación (habitantes por Km2), y la tasa deinmigración estandarizada por sexo. De laencuesta de Indicadores Sociales publicadapor el INE en 2006 se han considerado latasa de analfabetismo, tasa de paro y elgasto medio en euros por personas conside-rándolo como una variable de situacióneconómica. Las variables epidemiológicasincluidas han sido: tasa de SIDA (tasa por100.000 habitantes del Registro Nacionalde SIDA, datos actualizados a diciembredel 2007) y la tasa de incidencia de gripe(calculada a partir de los casos de declara-dos al Sistema de Vigilancia de la Gripe enEspaña en el año 2006).

Se calculó el centroide de cada provinciapara agregar los casos a nivel provincial yse realizó el análisis de correlación espacialentre las variables de estudio.

En el análisis de correlación se valoraronlas cuatro direcciones cardinales principa-les y las tendencias de distribución espacialde los datos.

Se realizo un análisis multivariablemediante un Modelo Lineal Generalizado(GLM) 22 para las tasas de incidencia. Entodos los casos, asumimos una distribuciónde Poisson. Aquellas variables no significa-tivas o que presentaron colinearidad fueronexcluidas del modelo para el posterior aná-lisis espacial.

Se realizó la estimación del riesgo de TBpara el resto del territorio peninsular espa-ñol para el año 2006 ajustado por las varia-bles significativas utilizando el métodomultivariable Cokriging ordinario mediantela función del semivariograma cruzado.

Para ajustar las variables del semivario-grama cruzado se valoraron tres modelos: elexponencial, el esférico y el gaussiano apli-cando el que mejor se ajustaba a las varia-bles estudiadas. Para ajustar los parámetros

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se utilizo un modelo lineal de corregionali-zación23; 24 que establece que los semivario-gramas individuales y el cruzado sean com-binaciones lineales de modelos desemivariogramas. Para la estimación delsemivariograma cruzado17; 25 se utilizó estaformula:

Y se ajusto mediante el modelo de corre-gionalización lineal con las variables inclui-das:

Donde h es la distancia entre los pares, zla variable independiente y s las variablesdependientes.

Cokriging es un método multivariable deestimación espacial restringido a una zonade interés, en función de la correlaciónespacial entre los valores observados a dife-rentes distancias y direcciones que permiteinterpolar un valor para los puntos donde nose dispone de información. El método per-mite explicar una variable en función deotras variables auxiliares correlacionadasespacialmente con ella mediante un semiva-riograma cruzado17; 25. Este es el estimadorCokriging ordinario propuesto:

Se calculó el error estándar de todas lasestimaciones.

Para la presentación de los resultados seutilizan mapas de distribución de riesgoestimado de TB respiratoria.

Todos los análisis, los gráficos y losmapas han sido realizados con el softwarelibre R v 2.5.1.

RESULTADOS

En el análisis de los datos se incluyeron 46de las 47 provincias del territorio peninsularespañol que disponían de información com-pleta en la RENAVE de casos de TB respira-toria durante el año 2006. Se excluyo unaprovincia por no estar los datos completos.Los casos totales de TB respiratoria incluidosen el análisis fueron 5.876, siendo el 65%hombres y el 35% mujeres. El 65% tanto enhombres como en mujeres estaban en elrango de edad de 15 a 45 años. Las tasas deincidencia estandarizadas por edad y sexooscilan entre 10 y 260 por cien mil habitantesexistiendo una gran variabilidad espacial.

Siete de las 10 variables incluidas en elmodelo GLM resultaron estadísticamentesignificativas: tasa de hacinamiento, tasa deinmigración, tasa de analfabetismo, tasa deparo, gasto medio en euros por persona/año,tasa de SIDA y tasa de gripe. (Tabla 1).

Para estimar el riesgo de incidencia deTB ajustado por las variables que resultaronestadísticamente significativas se utilizo latécnica de interpolación Cokrigring,mediante un modelo exponencial para ajus-tar los parámetros de las variables; se utili-zó un modelo lineal de corregionalizaciónpara obtener las mínimas varianzas delsemivariograma cruzado y se calculo elerror estándar de las estimaciones.

El patrón de distribución de riesgo deincidencia ajustado por las variables dichasanteriormente, presenta las tasas más altasen la parte noroeste y noreste de la penínsu-la, así como en el sureste. Los valores mas

K Nj

E (Z*cok (u)) = m ∑ λα + ∑ mj ∑ ßαj

j=1 αj=1

γZ(h) γZS(h) u1 w1 γ1(h) 0[ ]=[ ][ ] +Λ+γZS(h) γS(h) w1 v1 0 γ1(h)

um wm γm(h) 0+[ ][ ]wm vm 0 γm(h)

1γ*ZS(h) = ——— ∑ (z(xi) - z(xj)) (s(xi) - s(xj))2N(h) |xi - xj| = |h|

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bajos se concentran en el centro, destacan-do el centro peninsular con un ligero des-censo. El error estándar indica menor error

en las zonas donde se dispone de informa-ción y es más alto a medida que aumenta ladistancia. (Figura 2).

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Tabla 1

Asociación de la Tuberculosis con variables socioeconómicas y epidemiológicas.(Modelo GLM)

Tasa TB IRR Error Estándar Intervalo confianza 95%

Hacinamiento 0,945064 0,004877 0,9355536 0,954673

Tasa gripe 1,000137 0,000019 1,000098 1,000176

Tasa inmigración 1,000019 2,92E-06 1,000014 1,000025

Tasa SIDA 1,039066 0,010445 1,018793 1,059743

Analfabetos 1,014293 0,003375 1,007698 1,02093

Tasa paro 0,963386 0,006158 0,9513905 0,975533

Gasto euros 0,999954 5,34E-06 0,9999437 0,9999646

Figura 1

Riesgo de incidencia de TB ajustado por tasa de hacinamiento, tasa de inmigración, tasa de analfabetismo,tasa de paro, gastos medio en euros por persona/año, tasa de SIDA y tasa de gripe. 2006 y error estándar

Tasa de incidencia/100.000

Riesgo tuberculosis en la Península, 2006

Error Estándar

Tasa de incidencia/100.000

3050

7090

110

130

150

170

190

210

230

010

2030

4050

6070

8090

110

DISCUSIÓN

Los resultados de nuestro estudio permi-ten afirmar que el método Cokriging es unaherramienta útil para representar la distribu-ción espacial del riesgo de tuberculosis(incidencia) en la península. Mediante elempleo de este método se ha podido estu-diar la asociación de la incidencia de tuber-culosis con diferentes variables epidemioló-gicas y socioeconómicas en su distribucióngeográfica. Los resultados sugieren unaasociación entre el riesgo de tuberculosis yla tasa de hacinamiento, tasa de inmigra-ción, tasa de analfabetismo, tasa de paro,gasto medio en euros por persona/año, tasade SIDA y tasa de gripe.

En España existen estudios que relacionanfactores sociales y su distribución por barriosdentro de una ciudad6 y otros que relacionanfactores epidemiológicos y TB sin tener encuenta la distribución geográfica15.

Este es el primer estudio que analiza laincidencia ajustada por factores socioeco-nómicos y epidemiológicos y la distribu-ción espacial del riesgo a nivel peninsular,siendo los resultados similares a los obteni-dos en otros países y que analizan la asocia-ción de la incidencia de la TB respiratoriacon factores socioeconómicos así como sudistribución geográfica16; 19-21.

El patrón de distribución espacial para elriesgo de incidencia de TB es coherentecon los datos de la Red Nacional de Vigi-lancia, siendo las áreas con mayor inciden-cia las que presentan el riesgo mayor detuberculosis. Esta distribución no varía sus-tancialmente al ajustar por las distintasvariables del modelo, aunque se suaviza, loque indica que hay otras variables queinfluyen en esta distribución y que no sehan tenido en cuenta. La tuberculosis se haasociado tradicionalmente a la deprivaciónsocioeconómica y al hacinamiento, asícomo a la inmigración de personas proce-dentes de países de alta endemia5; 6; 15; 26; 27.

En nuestro estudio se ha encontrado aso-ciación estadísticamente significativa entreel riesgo de tuberculosis respiratoria y latasa de inmigración, y distintos estudiosrealizados en España muestran un aumentodel porcentaje de inmigrantes respecto altotal de casos de tuberculosis en los últi-mos años5; 26; 28.

Finalmente señalar entre las limitacionesde nuestro estudio que la forma de estimarlos riesgos de incidencia no valora el núme-ro bruto de casos asociados a la TB respira-toria. La información utilizada tiene carác-ter poblacional y por lo tanto lasasociaciones sugeridas podrían no ser apli-cables a nivel individual. La TB respiratoriase trasmite persona a persona lo que influyedirectamente en la distribución de la enfer-medad. Nuestro trabajo no tiene en cuentalos movimientos poblacionales ni los con-tactos persona a persona. Tampoco se hantenido en cuenta otras variables ambientaleso socioeconómicas que podrían influir en laincidencia de tuberculosis.

Nuestro estudio se restringe a las capita-les de provincia por no disponer de datoscompletos en la Red Nacional de Vigilanciadesagregados a nivel municipal. La preci-sión de la distribución de riesgo de TB pre-sentada en los mapas es buena y se corres-ponde con los datos de la Red Nacional deVigilancia, sin embargo el número limitadode datos y la distancia entre los centroidesde cada provincia conlleva a que en algunaszonas la confianza que se le puede dar a laestimación sea menor como muestran losdiferentes mapas de error estándar.

Podemos concluir que la técnica multi-variable Cokriging propuesta permite estu-diar la asociación de la tuberculosis condiferentes variables controlando por aque-llas significativas. Estos métodos geoesta-dísticos proporcionan un valor añadido a lavigilancia epidemiológica de enfermedadesinfecciosas y podrían incorporarse de formarutinaria a la misma.

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