Epidemias de dengue en RD: una historia sin fin

En las últimas dos décadas, el país ha experimentado múltiples epidemias de dengue, documentadas por el Sistema Nacional de Vigilancia Epidemiológica (Sinave).

Sin embargo, el comportamiento local del dengue es poco conocido, debido en parte al uso limitado de los datos del Sinave.

Este artículo describe algunos aspectos epidemiológicos del dengue, con base en el análisis de datos del módulo de notificación obligatoria de enfermedades transmisibles en las primeras 24 horas de ser detectadas.

El Sinave hace análisis de estos datos cada semana para detectar epidemias en tiempo real. Nosotros hemos hecho análisis adicionales para detectar patrones y tendencias a mediano y largo plazo.
La siguiente gráfica muestra la tendencia del dengue entre 1997 y 2024.

La curva azul representa el número de casos observados, la verde la tendencia general y la roja las epidemias de dengue.

Los casos de dengue han aumentado progresivamente durante este periodo (curva verde). Aunque el incremento podría atribuirse al crecimiento de la población, el aumento sostenido en la magnitud de las epidemias (curva azul) sugiere el efecto de otros factores.

Por otro lado, los picos de la curva roja, por encima de la línea correspondiente a cero, representan epidemias de dengue. Entre el 2000 y el 2023 hubo 11 epidemias, aunque la última no aparece en esta gráfica. Aproximadamente una cada dos años.

Cada epidemia ha sido precedida por un período con un número de casos por debajo de lo esperado (cero). En estos períodos hay una falsa sensación de seguridad, ya que durante ellos el número de personas susceptibles y factores como la densidad de mosquitos aumentan lo suficiente para desencadenar la siguiente epidemia. Es en estos períodos cuando se deben fortalecer las acciones preventivas.

Tomando en cuenta que el producto interno bruto (PIB) se quintuplicó durante este período (de 18 a 86 mil millones de dólares anuales), el aumento continuo de casos de dengue sugiere que el crecimiento económico podría no haberse traducido en mejor salud para la población.

La complejidad en el diagnóstico del dengue dificulta la detección oportuna y certera de epidemias. La definición de caso probable usada en el Sinave (OMS 2009, actualizada en el 2019), identifica correctamente el 76.4 % de los casos verdaderos y clasifica erróneamente como dengue al 42.5 % de los pacientes sin dengue.

Esto ocasiona que solo cerca del 35 % de los casos detectados por el Sinave realmente sean dengue. Además, una vez se declara una epidemia, el número de casos falsos reportados aumenta, pues el dengue se sobrediagnostica. En cambio, en períodos no epidémicos, el dengue suele subdiagnosticarse, lo que refuerza la sensación falsa de seguridad.

Dada la dificultad en el diagnóstico clínico, el uso de pruebas diagnósticas es esencial para vigilancia y control del dengue.

Del 2000 al 2007 hubo un aumento sustancial en el porcentaje de casos confirmados por laboratorio. Desafortunadamente, a partir de ese año, el número de casos confirmados disminuyó hasta 5 % en el 2012 y apenas aumentó a un 20 % en el 2024.

De manera similar, entre el 2010 y el 2020, el porcentaje de casos a los que se les tomó una muestra de sangre o se les hizo una prueba de laboratorio disminuyó de cerca del 90 % al 20 %. En los últimos cuatro años, este porcentaje aumentó a casi un 80 %.

Sin embargo, no hubo un aumento correspondiente en el porcentaje de casos confirmados por laboratorio.

Estos cambios drásticos en el porcentaje de casos con prueba y casos confirmados, así como las discrepancias entre ambos, podrían deberse a fallas en la atención médica, en el Sinave o a decisiones administrativas.

La letalidad promedio del dengue entre 1997 y 2024 fue de 8.10 por mil, con un rango entre 2.14 y 21.24 por mil. La letalidad general se redujo un 38 % del 2013-2018 al 2019-2024 (de 11.20 a 6.96 por mil). En menores de 5 años, la reducción fue de un 56 % (de 21.24 a 9.45 por mil).

Sin embargo, en este grupo la letalidad por dengue es un 30 por ciento mayor en niñas que en niños. Esta disparidad no se debe al año, a la región de salud, o a las características clínicas del dengue.

Aunque su reducción constituye un logro importante, en los últimos seis años la letalidad por dengue en el país ha sido casi cuatro veces mayor que en el resto del Caribe latino (1.87 por mil). Por otra parte, como sólo 35 % de los casos clínicos son casos verdaderos y la fracción de casos confirmados por laboratorio es baja, la letalidad podría ser mucho mayor que lo estimado.

Las guías del Sinave indican a cuáles pacientes febriles se les deben realizar pruebas de laboratorio, pero, en la práctica, los médicos deciden según su juicio clínico. Esto hace que sea más probable que se les haga una prueba a los casos más severos o con más síntomas, lo que da lugar a que el Sinave no pueda estimar correctamente el número de casos verdaderos de dengue.

Para responder a esta limitación, el Sinave podría hacer pruebas de alta especificidad en un número limitado de pacientes con fiebre de causa desconocida, sin considerar sus características clínicas. Por ejemplo, en una institución por provincia podrían realizarse pruebas a los primeros cinco pacientes con esta condición, de lunes a viernes (25 por semana).

Si, por ejemplo, el 2 % de ellos tuviera dengue, al cabo de un año el Sinave podría estimar la prevalencia de la enfermedad con certeza suficiente para tomar acciones preventivas bien informadas a nivel provincial, regional y nacional.

Estos datos permitirían mejorar el diagnóstico clínico, estimar la incidencia y la prevalencia, reducir tanto el sobrediagnóstico como el subdiagnóstico, detectar más oportunamente el inicio de epidemias y ajustar la respuesta sanitaria al riesgo real.

Si no se modifican las estrategias actuales, las epidemias continuarán ocurriendo aproximadamente cada dos años. “Locura es hacer lo mismo una y otra vez y esperar resultados diferentes” (Einstein).

En síntesis, es recomendable aprovechar los datos del Sinave para conocer mejor el comportamiento local del dengue, generar datos más pertinentes y de mejor calidad e incorporar nuevos enfoques al análisis de estos datos.

*Por LEONELO BAUTISTA, MD, DrPH y ELIZABETH GÓMEZ, MD, MPH