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El 31 de diciembre de 2019, la Organización Mundial de la Salud (OMS) fue informada de casos de neumonía de etiología desconocida detectada en la ciudad de Wuhan, provincia de Hubei en China.1 La enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) se ha extendido rápidamente por todo el mundo, y el 12 de marzo de 2020, la OMS caracterizó el brote como una pandemia. Se necesita urgentemente una sólida comunicación de riesgos, particularmente en las zonas afectadas, por tanto, en esta comunicación nos proponemos describir el uso de Google Trends (GT) para medir las búsquedas en internet en distintas regiones de Perú y su potencial para realizar investigaciones en salud. GT puede proporcionar información sobre el comportamiento de la población y de los fenómenos relacionados con la salud, utiliza una fracción de las búsquedas de un término específico ("palabra clave" o "término de búsqueda"), y luego analiza el resultado de acuerdo con una ubicación geográfica dada y un período definido. Se asigna un volumen de búsqueda relativo (RSV o índice de tendencias de Google) a la palabra clave, que se estandariza de 0 a 100, donde 100 representa la mayor cantidad del término en una serie de tiempo. Las tendencias eliminan las búsquedas repetidas de la misma persona durante un período corto para darle una mejor imagen. Es importante tener en cuenta que Trends solo muestra datos de términos populares (volumen bajo aparece como 0). Se calcula la popularidad relativa como una proporción del volumen de búsqueda de la consulta con respecto al número total de búsquedas. Se escalan estos valores proporcionalmente para que el valor máximo sea 100.
Se utilizó Google Trends para medir las búsquedas en internet de los términos “covid”, “lavado de manos”, “mascarillas”, “distanciamiento” y “sars-cov-2” (cuya búsqueda fue sin comillas y en letras minúsculas), que se obtuvieron del 27 de febrero al 27 de mayo de 2020 en GT (trends.google.es/trends). Estos términos representaban la búsqueda de información sobre COVID-19, la práctica de higiene personal y medidas de prevención frente a dicha enfermedad. Los datos relativos al volumen crudo de búsqueda, se tomaron de acuerdo con el nivel de interés de cada región geográfica en Perú, así GT permitió conocer el nivel de interés de cada término relacionado con la COVID-19 en distintas regiones de Perú. Para el término “covid” las regiones con mayor nivel de interés fueron Huancavelica (100 búsquedas), Apurímac (95), Pasco (92), Amazonas (92) y Cusco (89); en el caso del término “lavado de manos” fueron Huancavelica (100), Pasco (96), Apurímac (90), Tumbes (78) e Ica (78); asimismo, para término “mascarillas” fueron Amazonas (100), Lambayeque (93), Callao (92), La Libertad (87) y San Martín (84); en cuanto al término “distanciamiento” fueron Moquegua (100), Lambayeque (74), Piura (63), Apurímac (56) y San Martín (56) y para el término “sars-cov-2” fueron Puno (100), Lima (62), Lambayeque (53), Cajamarca (50) y Callao (44). Dichos términos se compararon con los casos por COVID-19 que se registraban a diario en Perú a nivel nacional, se encontró que la búsqueda de los términos “covid”, “mascarillas” y “distanciamiento” fue directamente proporcional a la evolución del número de casos de dicha enfermedad. El término “sars-cov-2” tuvo niveles de búsqueda altos y bajos a lo largo de la pandemia en Perú y los niveles de interés para el término “lavado de manos” fueron menores en comparación con los otros y llegó a 100 solo a la mitad del periodo de pandemia, el resto de los días no superó 80 (Fig. 1). Como los datos no se distribuyen normalmente, elegimos la correlación de Spearman en lugar de la correlación de Pearson para investigar nuestros datos (Fig. 2). Se encontró fuerte correlación entre COVID, mascarillas, distanciamiento y ligeramente positiva SARS-COV-2, lavado de manos con el número de casos COVID-19 en Perú. Estos resultados son muy similares a los de Hu,2Husnayain3) y otros.1
Una de las limitaciones es la documentación deficiente de los métodos que impide la reproducibilidad de los resultados, además de que una mayor transparencia puede mejorar la fiabilidad de Google Trends como herramienta de investigación.4 Otra de las limitaciones es que no se pueden usar los datos generados para predecir la aparición de enfermedades,5 aunque si se puede usar para medir el impacto de las campañas de salud y el nivel de interés en un tiempo determinado.6Google Trends podría, además, definir potencialmente el momento y la ubicación adecuados para practicar estrategias apropiadas de comunicación de riesgos para las poblaciones afectadas. GT puede detectar brotes regionales de influenza entre 7 y 10 días antes que los sistemas convencionales de vigilancia.7 Es importante considerar que GT puede estar más influenciado por los medios que por la verdadera carga epidemiológica.8
Fuente: Google Trends.Fig. 1 Nivel de interés de los términos buscados en GT y el número de casos en Perú
Fuente: Google Trends.Fig. 2 Correlación de Spearman entre los términos buscados y la evolución del número de casos en Perú (IC 95%).
Se necesita con urgencia proporcionar información adecuada durante la pandemia a las poblaciones afectadas a través de la comunicación de riesgos. Una comunicación adecuada del riesgo puede ayudar a prevenir la cantidad excesiva de información circulante, que suele provocar inquietud o pánico en estas poblaciones.
