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Revista Cubana de Medicina
versión On-line ISSN 1561-302X
Resumen
PALU OROZCO, Adrian et al. Identificación de clústeres de casos de COVID-19 en la provincia Santiago de Cuba. Rev cubana med [online]. 2021, vol.60, n.1 Epub 25-Feb-2021. ISSN 1561-302X.
Introducción:
A partir de la aparición de la epidemia COVID-19 se conforma un equipo multidisciplinario en Santiago de Cuba con participación de varias instituciones y activado por el Consejo de defensa provincial. El análisis integrado epidemiológico, la gestión gubernamental y la respuesta social resultarían determinantes en el control de la enfermedad.
Objetivos:
Identificar posibles grupos de casos con COVID-19 en la provincia Santiago de Cuba y caracterizar su transmisión según variables epidemiológicas.
Métodos:
Se desarrolló un estudio ecológico, comparándose los clústeres de transmisión de COVID-19. Se resumieron variables de interés y se realizó análisis de redes sociales desde el punto de vista de las relaciones entre casos y contactos, así como análisis espacial.
Resultados:
Se identificaron cinco grupos espaciales de transmisión en los municipios, uno en Palma Soriano, uno en Contramaestre y tres en Santiago de Cuba. Los antecedentes patológicos personales (hipertensión y procesos respiratorios), el sexo femenino, los casos sintomáticos y el promedio de 22 a 27 contactos por cada confirmado fueron las variables más relevantes. Se identificó fuente de infección introducida en 51 % (25/49). Además, se identificaron redes sociales complejas en la transmisión de la enfermedad.
Conclusiones:
La transmisión de COVID-19 en la provincia Santiago de Cuba mostró grupos de casos y contactos con redes sociales epidemiológicas características para cada municipio, así como el modo de transmisión de acuerdo a la fuente de infección, relaciones de familiaridad o cercanía social y la relación de distancia espacial entre contactos, aspectos que influyeron en las bajas tasas de incidencia de la enfermedad, con predominio en su forma sintomática, edades jóvenes y en mujeres.
Palabras clave : epidemia COVID-19; análisis espacial de clúster; análisis de redes sociales; método epidemiológico.