Mortalidad atribuible al consumo de tabaco en la Provincia de Buenos Aires. Estimación a partir de las Encuestas Nacionales de Factores de Riesgo / Mortality Attributable to Tobacco Consumption in the Province of Buenos Aires. Estimation from the National Surveys of Risk Factors

RESUMEN Introducción : El consumo de tabaco es la principal causa de defunción por enfermedades no transmisibles como las cardiopatías, las neumopatías y el cáncer. Estimar la mortalidad atribuida al consumo de tabaco dependiente de su prevalencia se basa en el conocimiento previo del número de fumadores, exfumadores y no fumadores en la población. Estos datos provienen de las cuatro Encuestas Nacionales de Factores de Riesgo (ENFR). Objetivos : El presente trabajo pretende mostrar la carga de mortalidad por consumo de tabaco en la Provincia de Buenos Aires en los períodos de relevamiento de las cuatro ENFR (2005-2009-2013-2018). Material y métodos : La mortalidad atribuible fue calculada utilizando un método dependiente de la prevalencia, y asumiendo los riesgos asociados al consumo en las 19 causas clasificadas como asociadas al tabaquismo según el estudio Cancer Prevention Study II (CPSII). Las defunciones fueron agrupadas en períodos equivalentes a los relevamientos de cada ENFR. Las fracciones atribuibles del CSPII se aplicaron entonces calculando las defunciones absolutas y atribuibles de mortalidad por causa y sus agrupamientos: tumores, circulatorias y respiratorias. Resultados : Globalmente, para todas las edades de 18 años y más, se pasó de una prevalencia de tabaquismo del 29,5% en 2005 al 23,1% en 2018 (reducción absoluta de 6,4% y porcentual del 21,7%). De las 18 255 muertes producidas por enfermedades cardiovasculares coincidentes con los cuatro relevamientos, 6293 fueron atribuibles al tabaquismo (34,4%), frente al 68% de las muertes por tumores y el 40% de las muertes de causa respiratoria. Conclusión : Se hace necesario fortalecer aún medidas para reducir la exposición al tabaco.

ABSTRACT Background : Tobacco consumption is the leading cause of death from non-communicable diseases, such as heart disease, lung disease and cancer. Estimating prevalence-based mortality attributed to tobacco consumption is based on prior knowledge of the number of smokers, ex-smokers, and non-smokers in the population. These data derive from the four National Surveys of Risk Factors (Encuestas Nacionales de Factores de Riesgo, ENFR). Objectives : This study aims to show the burden of mortality due to tobacco consumption in the Province of Buenos Aires in the assessed periods of the four ENFRs (2005, 2009, 2013, 2018). Methods : Mortality attributable to tobacco consumption was estimated by using a prevalence-based method and assuming the risks associated with smoking in the 19 causes classified as associated with smoking, in accordance with the Cancer Prevention Study II (CPSII). The deaths were grouped into periods equivalent to those relevant to each ENFR. The CSPII attributable fractions were then applied by estimating the absolute deaths and attributable fractions of mortality by cause and groupings: tumours, circulatory diseases and respiratory diseases. Results : Overall, in persons aged 18 years or older, there was a decrease in smoking prevalence from 29.5% in 2005 to 23.1% in 2018 (an absolute reduction of 6.4% and a percentage reduction of 21.7%). A total of 6293 out of 18 255 deaths from cardiovascular diseases in the four surveys were attributed to smoking, that is, 34.4%, compared to 68% of deaths from tumours and 40.0% of deaths from respiratory diseases. Conclusion : It is necessary to further strengthen measures to reduce exposure to tobacco.

Mortalidad por suicidio en la provincia de Buenos Aires: epidemiología y contexto pandémico por COVID-19 en perspectiva histórica 2009-2020 / Mortality due to suicide in the province of Buenos Aires: epidemiology and COVID-19 pandemic context in historical perspective, 2009-2020

RESUMEN INTRODUCCIÓN: El suicidio constituye una de las principales causas de muerte consideradas como violentas y evitables. El objetivo fue estimar la incidencia y modalidad de suicidios en la serie histórica 2009-2020, considerando este último año como contexto pandémico por COVID-19. MÉTODOS: Se realizó un estudio transversal, observacional y retrospectivo de línea histórica. Los datos fueron obtenidos de la Dirección de Estadística e Información en Salud del Ministerio de Salud de la Provincia de Buenos Aires. Se clasificaron según tres modalidades de suicidio: intervención de un agente invasivo, un agente externo o sin agente. Para evaluar la posible variación de la densidad poblacional sobre las tasas de incidencia, se distribuyeron las defunciones sobre la base del tamaño poblacional de residencia. Finalmente, se obtuvieron dos índices: escore p y estimación de mortalidad observada (MO). RESULTADOS: Entre 2009 y 2020 se produjeron 13 221 muertes por lesiones autoinfligidas, con un promedio de 1110 suicidios al año. Al comparar 2020 (916 suicidios) con el quinquenio inmediato anterior (2015-2019, con una media de 1139 suicidios ±26 en su error estándar), el escore p mostró una reducción del 23,1% (275 muertes menos de lo esperado) y la MO, un descenso de 19,6% (223 muertes por debajo del intervalo superior esperado). DISCUSIÓN: En 2020 se redujo la incidencia absoluta y relativa de suicidios, aunque se mantuvo la diferencia según modalidad y género observada en la línea histórica.

ABSTRACT INTRODUCTION: Suicide is one of the main causes of death classified as violent and preventable. The objective was to estimate the incidence and mode of suicide in the 2009-2020 historical series, considering year 2020 as COVID-19 pandemic context. METHODS: A cross-sectional, retrospective, observational, historical timeline study was conducted. Data were obtained from the Department of Health Statistics and Information of the Ministry of Health of the Province of Buenos Aires. They were classified according to three modes of suicide: intervention of an invasive agent, an external agent or no agent. In order to evaluate the possible variation of population density on suicide incidence rates, deaths were distributed based on the population size of residence. Finally, two indices were obtained: the p-score and the estimate of observed mortality (OM). RESULTS: During 2009-2020 there were 13221 deaths due to self-inflicted injuries, with an average of 1110 suicides per year. When comparing the year 2020 (916 suicides) with the previous five-year period (2015-2019, with a mean of 1139 suicides ±26 in its standard error), the p-score showed a reduction of 23.1% (275 deaths less than expected) and OM, a decrease of 19.6% (223 deaths below the expected upper interval). DISCUSSION: During 2020 there was a reduction in the absolute and relative incidence of suicides, while maintaining the difference according to mode and gender observed through the historical timeline.

Dengue como fenómeno epidemiológico emergente: dinámica de los brotes en la provincia de Buenos Aires en 2016 Y 2020 / Dengue as an emergent epidemiological phenomenon: dynamics of the outbreaks of 2016 and 2020 in Buenos Aires province

RESUMEN INTRODUCCIÓN: El dengue constituye un problema emergente en Argentina. En la provincia de Buenos Aires se inició un primer brote en 2016, y el de 2020 registró un 82% más de casos y afectó municipios sin antecedentes previos. El objetivo de este estudio fue caracterizar la dinámica de los brotes bonaerenses de 2016 y 2020 . MÉTODOS: Se realizó un estudio descriptivo, retrospectivo y transversal. Los casos fueron registrados en el Sistema Nacional de Vigilancia de la Salud. Fueron calculadas las distribuciones de frecuencia de los casos notificados, considerando también el origen: importados o autóctonos. Las tasas de incidencia y las razones de tasas se calcularon por Región Sanitaria. La difusión de la onda epidémica para ambos brotes fue obtenida mediante el cálculo de métricas adimensionales . RESULTADOS: Ambos brotes manifestaron ondas de similar comportamiento, pero con diferente expansión temporal y velocidades de difusión que se distanciaron en el inicio y luego hacia el final, presentando el último brote una mayor incidencia pero con una tasa de propagación de menor variación . DISCUSIÓN: La investigación realizada permitió caracterizar los brotes ocurridos en 2016 y 2020, y focalizar regionalmente la incidencia del fenómeno reemergente de la infección por arbovirus dengue (principalmente DEN-1 circulante) en la provincia de Buenos Aires, con cifras de incidencia que superaron lo conocido en la historia de la enfermedad en Argentina.

ABSTRACT INTRODUCTION: Dengue is an emerging problem in Argentina. In the province of Buenos Aires, the first outbreak was in 2016, and the one occurred during 2020 caused 82% more cases and affected districts with no previous cases. The objective of this study was to characterize the outbreak dynamics in the province of Buenos Aires in 2016 and 2020 . METHODS: A descriptive, retrospective and crosssectional study was conducted. The cases were registered in the National Health Surveillance System. The frequency distributions of the reported cases were calculated, considering also the origin: imported or autochthonous. Incidence rates and rate ratios were calculated for each Health Region. The diffusion of the epidemic wave for both outbreaks was obtained by calculating dimensionless metrics . RESULTS: Both outbreaks showed waves with similar behavior, but with different temporal expansion and diffusion speeds that distanced from each other at the beginning and then towards the end. The last outbreak had a higher incidence, but a propagation rate with less variation . DISCUSSION: This research allowed to characterize the two outbreaks occurred in 2016 and 2020, and to focus regionally on the incidence of the re-emerging phenomenon of dengue arbovirus infection (mainly circulating DEN-1) in the province of Buenos Aires, with incidence figures that exceeded those known in the history of the disease in Argentina.

Infección por hantavirus en la Provincia de Buenos Aires-Argentina. Comportamiento de la serie temporal 1997-2021 / Hantavirus infection in the Province of Buenos Aires-Argentina. Characteristics of the time series 1997-2021

INTRODUCCIÓN: La infección por hantavirus es endémica en América del Sur, con un amplio espectro de gravedad y una letalidad que varía entre 17 y 40 por ciento. El presente estudio recoge información de 25 años de vigilancia epidemiológica en Buenos Aires, Argentina. OBJETIVO: Caracterizar el comportamiento de la serie temporal 1997-2021, observando tendencia y estacionalidad. MÉTODOS: La función de serie temporal utilizada empleó la media móvil centrada según periodos trimestrales, de forma que cada año se dividió en cuartiles. Se consideró un modelo multiplicativo. RESULTADOS: Con una tasa de mortalidad de la serie de 0,15 por 100 mil y de letalidad de 22,6, la razón varones : mujeres fue de 3,4:1. La distribución sindrómica mostró mayor compromiso renal, siendo la tasa de mortalidad prácticamente igual en ambos sexos. CONCLUSIÓN: Como enfermedad infecciosa, la infección por hantavirus reflejó en los últimos 25 años un comportamiento, recurrente y estacional, endémico y compartido en sus características clínicas con el resto de la región andina.

BACKGROUND: Hantavirus infection is endemic in South America, with a wide spectrum of severity and a fatality rate that varies between 17-40 percent. This study collects information from 25 years of epidemiological surveillance in Buenos Aires, Argentina. AIM: To characterize the behavior of the 1997-2021 time series, observing trends and seasonality. METHODS: The time series function used the moving average centered according to quarterly periods, so that each year was divided into quartiles. A multiplicative model is missed. RESULTS: With a mortality rate for the series of 0.15 per 100,000 and a fatality rate of 22.6, the male : female ratio was 3.4:1. The syndromic distribution showed greater renal involvement, with the mortality rate being practically the same in both sexes. CONCLUSION: As an infectious disease, hantavirus has reflected in the last 25 years a behavior, recurrent and seasonal, endemic and shared in its clinical characteristics with the rest of the Andean region.

Dinámica de la pandemia de SARS-COVID-19 en la provincia de Buenos Aires a partir del número reproductivo efectivo (Rt) / Dynamics of SARS-COVID-19 pandemic in the province of Buenos Aires based on the effective reproductive number (Rt)

INTRODUCCIÓN: Desde el comienzo de la pandemia de COVID-19 hasta el 31 de marzo de 2022, en la provincia de Buenos Aires se llegó a los 3 542 289 casos, de los cuales fallecieron 59 746. Una de las mediciones incorporadas a la vigilancia fue la estimación del número reproductivo efectivo (Rt), que proporciona información acerca de la velocidad con que una enfermedad puede propagarse. El objetivo de este estudio fue estimar la variación de Rt, del tiempo de duplicación y la tasa de contagio como expresión de la dinámica de la pandemia de COVID-19 desde marzo de 2020 hasta marzo de 2022 en la provincia de Buenos Aires. MÉTODOS: El Rt se estimó en ventanas semanales deslizantes, con una media de intervalo en serie paramétrica de 4,8 días y una desviación estándar de 2,3. El tiempo de duplicación aplicó la función logaritmo (ln), ya que se asumió que el crecimiento del número de casos seguía una distribución exponencial. La tasa de contagio (Tc) se calculó a partir de una regresión lineal de los ln de los casos acumulados en plazos de 7 días. RESULTADOS: Se estudiaron 3 495 338 casos confirmados. Se observaron tres momentos donde Rt>1. DISCUSIÓN: A medida que avanzó la pandemia, Rt pudo estimarse en tiempo real y mostró cómo fue evolucionando a lo largo de los dos años de pandemia en consonancia con las ondas u olas, que aparecieron en tres oportunidades durante la ventana histórica analizada.

Effects of the pandemic on non-COVID-19 deaths: analysis in the province of Buenos Aires, Argentina, 2020 / Efectos de la pandemia en muertes no covid-19: análisis en la provincia de buenos aires, argentina, 2020

RESUMEN INTRODUCCIÓN El impacto de la pandemia por COVID-19 sobre la mortalidad abarca tanto sus efectos directos, las defunciones atribuidas al virus SARS-CoV-2, como indirectos sobre otras causas de muerte. "El objetivo del estudio fue determinar la variación sobre causas de muerte no COVID-19 en la provincia de Buenos Aires durante 2020 MÉTODOS Se realizó un estudio descriptivo de base poblacional, utilizando fuentes secundarias. Se analizó la variación en la mortalidad por causas específicas codificadas según CIE-10, desagregadas a nivel de capítulo y grupos. Las variaciones entre las causas de muerte observadas y esperadas se compararon mediante el método de P-score respecto al quinquenio inmediato anterior (2015-2019) RESULTADOS Todos los capítulos CIE-10 estudiados se ubican por debajo del promedio de la serie histórica. La mayor variación se registra en causas externas (-20,0%), enfermedades del sistema respiratorio (-9,1%), tumores (-8,1%), enfermedades nutricionales, endocrinas y metabólicas (-5,7%) y finalmente enfermedades del sistema circulatorio (-2,2%) DISCUSIÓN Se observó la existencia de un reemplazo variable de otras causas de defunción por muertes COVID-19 durante 2020. El análisis de causas múltiples resultó de utilidad para reestimar, en el caso del grupo de influenza (gripe) y neumonías, la participación global de la COVID-19 en la cadena de eventos que contribuyeron al deceso.

ABSTRACT INTRODUCTION The impact of the COVID-19 pandemic on mortality encompasses both its direct effects, deaths attributed to the SARS-CoV-2 virus, as well as indirect on other causes of death. The objective of the study was to determine the variation in non- COVID-19 causes of death in the province of Buenos Aires during 2020 METHODS A population-based descriptive study was carried out using secondary sources. Specific causes of death coded according to ICD-10, disaggregated by chapter and group, were analyzed. To determine whether there were variations between the observed and expected causes of death, the values of the study period were compared with the immediately preceding five-year period (2015-2019) using the P-score method RESULTS All the ICD-10 chapters studied are below the average of the historical series. The greatest variation appears in the chapter External Causes (-20.0%), Diseases of the Respiratory System (-9.1%), Neoplasms (-8.1%), Endocrine, Nutritional and Metabolic Diseases (-5.7%) and, finally, Diseases of the Circulatory System (-2.2%) DISCUSSION There is a variable change of other causes of death by COVID-19 deaths during 2020. The analysis of multiple causes was useful to re-estimate, in the case of the group of influenza (flu) and pneumonia, the global participation of COVID-19 in the chain of events that contributed to the death.

Survival in patients admitted to intensive care units due to COVID-19 in the province of Buenos Aires, Argentina / Sobrevida en pacientes internados en unidades de cuidados intensivos por covid-19 en la provincia de buenos aires, argentina

RESUMEN INTRODUCCIÓN Uno de los problemas que ha enfrentado el sistema de salud de los diferentes países debido a la pandemia de COVID-19 es la disponibilidad de servicios y atención médica en unidades de cuidados intensivos (UCI). El objetivo fue evaluar la sobrevida en pacientes internados por COVID-19 en UCI entre enero y abril de 2021 en la provincia de Buenos Aires, Argentina MÉTODOS Se consideró a los pacientes que, incluidos en el sistema de vigilancia, tuvieran su correlato de información del porcentaje ocupacional de camas de la UCI desde el sistema general. Con esta información se realizó un análisis de sobrevida, considerando tablas de vida, Kaplan-Meier y regresión de Cox. El evento fue el óbito, el tiempo de seguimiento a 96 días y las fechas de internación, defunción y egreso dentro de la UCI como períodos individuales de cada paciente. La capacidad operativa de las UCI fue medida a través del porcentaje de ocupación de camas al momento del ingreso RESULTADOS Las UCI con un porcentaje ocupacional mayor al 80% mostraron pacientes con menor curva de sobrevida que sus pares por debajo de esas cifras al momento de ingresar a la internación DISCUSIÓN Las diferencias en promedios de sobrevida son estadísticamente diferentes, y muestran dos curvas distintas de supervivencia en el momento en que la segunda ola de COVID-19 afectaba a la Argentina. ^s+

ABSTRACT INTRODUCTION One of the problems faced by the health system in different countries due to COVID-19 pandemic is the availability of medical care services in intensive care units (ICU). The objective was to evaluate survival in patients hospitalized for COVID-19 in the ICUs during the period January-April 2021 in the province of Buenos Aires METHODS Patients included in the surveillance system who had their correlate of information on percentage of bed occupancy in the ICUs from the general system were considered. With this information, a survival analysis was performed, considering life tables, Kaplan-Meier and Cox regression. The event was death, the 96-day follow-up and the dates of admission, death and discharge within the ICUs as individual periods for each patient. Inpatient capacity of the ICUs was measured through the percentage of bed occupancy at the time of admission RESULTS The ICUs with a bed occupancy greater than 80% showed patients with a lower survival curve than those below that figure at the time of admission DISCUSSION The differences in average survival were statistically significant, and show two different survival curves at the time the second wave of COVID-19 affected the country.

Sobrevida en pacientes internados en unidades de cuidados intensivos por COVID-19 en la provincia de Buenos Aires, Argentina / Survival in patients admitted to intensive care units due to COVID-19 in the province of Buenos Aires, Argentina

INTRODUCCIÓN: Uno de los problemas que ha enfrentado el sistema de salud de los diferentes países debido a la pandemia de COVID-19 es la disponibilidad de servicios y atención médica en unidades de cuidados intensivos (UCI). El objetivo fue evaluar la sobrevida en pacientes internados por COVID-19 en UCI entre enero y abril de 2021 en la provincia de Buenos Aires, Argentina. MÉTODOS: Se consideró a los pacientes que, incluidos en el sistema de vigilancia, tuvieran su correlato de información del porcentaje ocupacional de camas de la UCI desde el sistema general. Con esta información se realizó un análisis de sobrevida, considerando tablas de vida, Kaplan-Meier y regresión de Cox. El evento fue el óbito, el tiempo de seguimiento a 96 días y las fechas de internación, defunción y egreso dentro de la UCI como períodos individuales de cada paciente. La capacidad operativa de las UCI fue medida a través del porcentaje de ocupación de camas al momento del ingreso. RESULTADOS: Las UCI con un porcentaje ocupacional mayor al 80% mostraron pacientes con menor curva de sobrevida que sus pares por debajo de esas cifras al momento de ingresar a la internación. DISCUSIÓN: Las diferencias en promedios de sobrevida son estadísticamente diferentes, y muestran dos curvas distintas de supervivencia en el momento en que la segunda ola de COVID-19 afectaba a la Argentina.

Efectos de la pandemia en muertes no COVID-19: Análisis en la provincia de Buenos Aires, Argentina, 2020 / Effects of the pandemic on non-COVID-19 deaths: analysis in the province of Buenos Aires, Argentina, 2020

INTRODUCCIÓN: El impacto de la pandemia por COVID-19 sobre la mortalidad abarca tanto sus efectos directos, las defunciones atribuidas al virus SARS-CoV-2, como indirectos sobre otras causas de muerte. "El objetivo del estudio fue determinar la variación sobre causas de muerte no COVID-19 en la provincia de Buenos Aires durante 2020. MÉTODOS: Se realizó un estudio descriptivo de base poblacional, utilizando fuentes secundarias. Se analizó la variación en la mortalidad por causas específicas codificadas según CIE-10, desagregadas a nivel de capítulo y grupos. Las variaciones entre las causas de muerte observadas y esperadas se compararon mediante el método de P-score respecto al quinquenio inmediato anterior (2015-2019). RESULTADOS: Todos los capítulos CIE-10 estudiados se ubican por debajo del promedio de la serie histórica. La mayor variación se registra en causas externas (-20,0%), enfermedades del sistema respiratorio (-9,1%), tumores (-8,1%), enfermedades nutricionales, endocrinas y metabólicas (-5,7%) y finalmente enfermedades del sistema circulatorio (-2,2%). DISCUSIÓN: Se observó la existencia de un reemplazo variable de otras causas de defunción por muertes COVID-19 durante 2020. El análisis de causas múltiples resultó de utilidad para reestimar, en el caso del grupo de influenza (gripe) y neumonías, la participación global de la COVID-19 en la cadena de eventos que contribuyeron al deceso.

Índice de masa corporal preconcepcional en 1 079 171 mujeres atendidas en hospitales públicos de las 24 provincias argentinas / Pre-pregnancy body mass index in 1 079 171 women attended in public hospitals of the 24 provinces of Argentina

INTRODUCCIÓN: El estado nutricional materno medido como IMC (índice de masa corporal) se asocia al crecimiento fetal, al peso del recién nacido y a la morbimortalidad feto-neonatal. El sobrepeso y la obesidad son un problema de salud pública, que involucra a más de 650 millones de adultos en el mundo. Cuando llega el embarazo, este problema se encuentra instalado y hace necesaria la atención durante el cuidado prenatal. En Argentina, el Sistema Informático Perinatal (SIP) del Centro Latinoamericano de Perinatología (CLAP) de la Organización Panamericana de la Salud (OPS)/Organización Mundial de la Salud (OMS) es el mayor registro de historias clínicas perinatales y provee información para la toma de decisiones político-sanitarias. El objetivo de este estudio fue evaluar, mediante el IMC al inicio del embarazo, el estado nutricional en mujeres embarazadas que asisten a hospitales públicos de las 24 jurisdicciones del país. MÉTODOS: Se procesaron datos antropométricos registrados en el SIP de la serie histórica 2012-2017. RESULTADOS: El 4,3% de las mujeres evidenciaron bajo IMC, hubo 56,5% de normopeso, y el sobrepeso y obesidad presentaron prevalencias de 24,4% y 14,7%, respectivamente, con variaciones regionales. Se encontró un aumento sostenido de la obesidad, del 12,2% en 2012 al 17,5% en 2017. DISCUSIÓN: La serie histórica 2012-2017 muestra claramente un aumento sostenido y estadísticamente significativo de la obesidad en mujeres que inician su embarazo. (AU)

INTRODUCTION: Pre-pregnancy nutritional status measured through BMI (body mass index) is related to fetal growth, birth weight and neonatal mortality rate. Overweight and obesity are public health problems involving more than 650 million adults worldwide. When women become pregnant, this problem needs to be addressed during prenatal controls. In Argentina, the Perinatal Information System (SIP) published by the Latin American Center for Perinatology (CLAP) of the Pan American Health Organization (PAHO)/World Health Organization (WHO) is the largest perinatal database for medical records and provides information for public policy decision-making. The purpose of this study was to evaluate, using BMI, the nutritional status at the beginning of pregnancy in women attending public hospitals in the 24 provinces of Argentina. METHODS: Anthropometric measurements from the SIP for 2012-2017were processed. RESULTS: A total of 4.3% of women had low BMI, 56.5% had a normal weight, and 24.4% and 14.7% were overweight or obese, respectively, and regional variations were observed. A sustained increase in obesity was observed, going from 12.2% in 2012 to 17.5% in 2017. DISCUSSION: The time series 2012-2017 shows a sustained and statistically significant increase in obesity among women starting pregnancy.

[Epidemiology of suicide in Buenos Aires province, Argentina, 2001-2017]. / Epidemiología de la mortalidad por suicidio en la provincia de Buenos Aires, Argentina, 2001-2017.

Suicide is one of the main causes of death among teenagers and young people around the world. The purpose of this work is to describe the historical evolution in the province of Buenos Aires over the period 2001-2017. The design was a retrospective observational description about mortality due to self-inflicted injuries. Mortality data was obtained from the Direction of Statistics and Information in Health (DEIS) of the Ministry of Health of the province of Buenos Aires. Mortality data analyzed was related to intentional self-inflicted injuries. Over the period studied, 19,287 suicide bombings were produced in the province of Buenos Aires, with an accumulated sum of 7.36 per 100 thousand. The type of mode most often used an external agent. Relating suicide cases to the population size of the different health regions, it is observed that there is an inverse relationship between the population size and mortality rates. There were global variations: rate reduction from 2001 to 2009 (with a peak in 2003); growth from 2010 to 2012 and again reduction from 2013 until 2017.

Fatality due to COVID-19 associated with risk factors in the province of Buenos Aires, Argentina, 2020 / Letalidad por covid-19 asociada a factores de riesgo en la provincia de buenos aires, argentina, 2020

RESUMEN INTRODUCCIÓN : El objetivo principal fue evaluar el riesgo de defunción en pacientes con diagnóstico confirmado de COVID-19 según la presencia de uno o más factores de riesgo. MÉTODOS : Estudio transversal, descriptivo y correlacional de personas mayores de 18 años, residentes de la provincia de Buenos Aires, con diagnóstico de COVID-19 confirmado por laboratorio o criterio clínico-epidemiológico que hayan iniciado síntomas entre marzo y diciembre de 2020 (n = 622 084). Se utilizó información de fuente secundaria. Se consideraron cuatro escenarios de análisis con base en la calidad del dato y la condición del paciente. RESULTADOS : Se notificaron 21 706 casos fallecidos (letalidad 3,5%). La mayoría de los fallecidos tenía edad avanzada (72,8 ± 13,8 años en los fallecidos versus 41,2 ± 15,2 años en los no fallecidos) y eran de sexo masculino (56% versus 44%, p<0,05). Según el modelo multivariado, la edad de 60 años o más resultó ser el factor de mayor riesgo (razón de momios OR, por su sigla en inglés: 8,1), seguida por la hepatopatía crónica (OR: 2,3). DISCUSIÓN : Los resultados muestran que la mayoría de los casos sintomáticos tuvieron una evolución favorable. La tasa de letalidad provincial es similar a la tasa nacional. Los factores de riesgo que resultaron relevantes se condicen con estudios realizados tanto en Argentina como en otros países. Si bien tener 60 años o más fue el mayor factor de riesgo, la presencia concomitante de enfermedades crónicas no transmisibles también contribuyó al agravamiento de la infección por COVID-19. Esta información es relevante para pensar políticas de salud en dicha población.

ABSTRACT INTRODUCTION . The main objective was to evalúate the risk of death in patients according to the presence of one or more risk factors in confirmed cases of COVID-19. METHODS : Cross-sectional, descriptive, correlational study of COVID-19 cases in people over 18 years of age, residents of the Province of Buenos Aires, confirmed by laboratory or clinical-epidemiological criteria that have started symptoms from March to December 2020 (n = 622,084). Secondary source information. Four analysis scenarios were considered taking into account the quality of the data and the patient's condition. RESULTS : 21,706 deceased cases were reported (3.5% fatality rate). Age (72.8 ± 13.8 vs 41.2 ± 15.2) and male patients (56% vs 44%; p <0.05) were higher in the deceased. According to the multivariate model, being 60 years or older was the highest risk factor (OR: 8.1) followed by chronic liver disease (OR: 2.3). DISCUSSION : The results show that most of the symptomatic cases had a favorable evolution. The provincial fatality rate is similar to the national rate. The risk factors that were relevant are consistent with studies carried out both in our country and in other countries. Although being 60 years or older was the greatest risk factor, most of the CNCDs analyzed also contributed to the COVID-19 infection becoming worse. This information is relevant to think about health policies for this population.

Letalidad por COVID-19 asociada a factores de riesgo en la provincia de Buenos Aires, Argentina, 2020 / Fatality due to COVID-19 associated with risk factors in the province of Buenos Aires, Argentina, 2020

INTRODUCCIÓN: El objetivo principal fue evaluar el riesgo de defunción en pacientes con diagnóstico confirmado de COVID-19 según la presencia de uno o más factores de riesgo. MÉTODOS: Estudio transversal, descriptivo y correlacional de personas mayores de 18 años, residentes de la provincia de Buenos Aires, con diagnóstico de COVID-19 confirmado por laboratorio o criterio clínico-epidemiológico que hayan iniciado síntomas entre marzo y diciembre de 2020 (n = 622 084). Se utilizó información de fuente secundaria. Se consideraron cuatro escenarios de análisis con base en la calidad del dato y la condición del paciente. RESULTADOS: Se notificaron 21 706 casos fallecidos (letalidad 3,5%). La mayoría de los fallecidos tenía edad avanzada (72,8 ± 13,8 años en los fallecidos versus 41,2 ± 15,2 años en los no fallecidos) y eran de sexo masculino (56% versus 44%, p<0,05). Según el modelo multivariado, la edad de 60 años o más resultó ser el factor de mayor riesgo (razón de momios [OR, por su sigla en inglés]: 8,1), seguida por la hepatopatía crónica (OR: 2,3). DISCUSIÓN: Los resultados muestran que la mayoría de los casos sintomáticos tuvieron una evolución favorable. La tasa de letalidad provincial es similar a la tasa nacional. Los factores de riesgo que resultaron relevantes se condicen con estudios realizados tanto en Argentina como en otros países. Si bien tener 60 años o más fue el mayor factor de riesgo, la presencia concomitante de enfermedades crónicas no transmisibles también contribuyó al agravamiento de la infección por COVID-19. Esta información es relevante para pensar políticas de salud en dicha población.

Mortalidad por COVID-19 en la provincia de Buenos Aires / Mortalidad por COVID-19 en la provincia de Buenos Aires

La pandemia por COVID-19 iniciada en 2020 continúa ejerciendo presión sobre los sistemas de salud de los países y, en conjunto con las políticas impulsadas por los gobiernos para morigerar su impacto, ha alterado los hábitos en la población. De este modo, además de los efectos conocidos de la enfermedad sobre los contagios y defunciones directamente atribuidos a la misma, se espera que la pandemia haya intervenido sobre el proceso de salud-enfermedad-atención impactando indirectamente en otras causas de muerte. Atendiendo a este fenómeno, el objetivo de la presente investigación es indagar cómo la pandemia por COVID-19 afectó la mortalidad por causas específicas tratables, y su relación con las intervenciones y consultas en efectores de salud, durante el período 2020-2021 en la provincia de Buenos Aires. Para ello, se efectuó un estudio descriptivo retrospectivo de base poblacional a partir de fuentes de datos secundarias; incluyendo en el universo del estudio a la totalidad de eventos de atención registrados en el sistema de salud público y la totalidad de defunciones con ocurrencia en la Provincia desde el 01/01/2020 al 31/12/2021.

Exceso de mortalidad por la pandemia de COVID-19 durante 2020 en la provincia de Buenos Aires, Argentina / Excess mortality associated with the COVID-19 pandemic during 2020 in the Buenos Aires province, Argentina

INTRODUCCIÓN: El exceso de mortalidad (EM) provee una métrica robusta del impacto en este indicador durante un evento pandémico o fuera de lo habitual. Se realizó el presente estudio con el objetivo de determinar el impacto de la pandemia por la enfermedad por el nuevo coronavirus (COVID-19) sobre el exceso de muertes ocurrido en la provincia de Buenos Aires (PBA). MÉTODOS: Estudio descriptivo retrospectivo de base poblacional. Para el análisis del EM se utilizó el método P-score, con base en la comparación de la mortalidad entre un período basal -histórico 2015-2019, respecto a las defunciones con ocurrencia en la Provincia durante 2020. RESULTADOS: La PBA tiene un registro provisorio de un EM promedio de 7,59%, considerando como línea de base el límite superior de confianza del 95% de la serie histórica 2015-2019, o del 12,15% si se considera el promedio histórico. Se observa un impacto diferencial del EM según el sexo y el grupo etario. DISCUSIÓN: Las muertes por COVID-19 en la PBA superan el EM, lo que podría indicar la existencia de reemplazo de otras causas de defunción. Este resultado, que distingue a la PBA de los países de América Latina relevados y otros países europeos y de Oceanía, no permitiría estimar un subregistro en la contabilización de defunciones por COVID-19.

[Dynamics and epidemiological characterization of the dengue outbreak in Argentina 2016: the case of the Province of Buenos Aires]. / Dinámica y caracterización epidemiológica del brote de dengue en Argentina año 2016: el caso de la Provincia de Buenos Aires.

BACKGROUND: Dengue fever, widely distributed throughout the world, has reemerged in Argentina after more than 70 years of absence, with an endemic behaviour in the northern provinces of the country. During the year 2016 an epidemic spread to the Province of Buenos Aires was experienced. OBJECTIVE: To characterize the outbreak of dengue fever occurred in the Province of Buenos Aires, Argentina, during the period of beginning and expansion between January and May of the year 2016. METHODS: The National Health Surveillance system provided weekly data, also using ArcGis for spatial localization. Knox test was used to establish spatial-temporal coordinates and the epidemiological curve was designed calculating the diffusion coefficient. RESULTS: The relative risk and rates confirmed the epidemiological outbreak characterized by a rapid increase in propagation, with defined conglomerates. Towards week 17 the outbreak falls having the lowest diffusion values. DISCUSSION: The information evaluated through different systems of information and analysis allowed to identify weaknesses of the same ones as well as to visualize "hot spots" of circulation of the virus in order to determine actions aimed at concentrating the efforts of control of potential breeding grounds for immature mosquitoes in winter times.

Dinámica y caracterización epidemiológica del brote de dengue en Argentina año 2016: el caso de la Provincia de Buenos Aires / Dynamics and epidemiological characterization of the dengue outbreak in Argentina 2016: the case of the Province of Buenos Aires

Resumen Introducción: El dengue, de amplia distribución mundial, ha resurgido en Argentina tras más de 70 años de ausencia, con un comportamiento endémico en las provincias norteñas del país; durante el año 2016 se experimentó una diseminación epidémica a la Provincia de Buenos Aires. Objetivos: Caracterizar el brote de fiebre de dengue ocurrido en la Provincia de Buenos Aires, Argentina, durante el período de inicio y expansión del mismo entre enero y mayo del año 2016. Métodos: El Sistema Nacional de Vigilancia de la Salud proveyó los datos semanales, utilizándose, además, ArcGis para la localización espacial. Se empleó test de Knox para establecer relaciones de coordenadas temporo-espaciales y se diseñó la curva epidemiológica calculando el coeficiente de difusión. Resultados: El riesgo relativo y razones de tasas para casos confirmados y la razón infección fue caracterizada por un aumento rápido en su propagación, con conglomerados definidos acompañado de la modificación sostenida entre las razones de tasas de casos infectados provenientes de zonas endémicas y aquellos autóctonos. Hacia la semana 17, el brote cae teniendo los valores más bajos de difusión. Discusión: La información evaluada mediante diferentes sistemas de información y análisis permitió identificar debilidades de los mismos, así como visualizar "zonas calientes" de circulación del virus para determinar acciones tendientes a concentrar los esfuerzos de control de potenciales criaderos de estados inmaduros del mosquito en épocas invernales.

Background: Dengue fever, widely distributed throughout the world, has reemerged in Argentina after more than 70 years of absence, with an endemic behaviour in the northern provinces of the country. During the year 2016 an epidemic spread to the Province of Buenos Aires was experienced. Objective: To characterize the outbreak of dengue fever occurred in the Province of Buenos Aires, Argentina, during the period of beginning and expansion between January and May of the year 2016. Methods: The National Health Surveillance system provided weekly data, also using ArcGis for spatial localization. Knox test was used to establish spatial-temporal coordinates and the epidemiological curve was designed calculating the diffusion coefficient. Results: The relative risk and rates confirmed the epidemiological outbreak characterized by a rapid increase in propagation, with defined conglomerates. Towards week 17 the outbreak falls having the lowest diffusion values. Discussion: The information evaluated through different systems of information and analysis allowed to identify weaknesses of the same ones as well as to visualize "hot spots" of circulation of the virus in order to determine actions aimed at concentrating the efforts of control of potential breeding grounds for immature mosquitoes in winter times.

Bases para el desarrollo e implementación de un modelo de información en salud de la mujer y perinatal orientado a la gestión en Latinoamérica

[RESUMEN]. Objetivo. El Sistema Informático Perinatal (SIP) ha marcado un hito en el uso de información sistematizada en la Región de las Américas. Lo que se ha aprendido ha contribuido al desarrollo de un modelo basado en un conjunto mínimo de indicadores (CMI). El objetivo del estudio fue describir el proceso histórico y metodológico de desarrollo, implementación y escalamiento territorial de un CMI para monitorizar y evaluar políticas, programas y servicios de salud de la mujer y perinatal orientado a la gestión (SIP-GESTIÓN). Métodos. El estudio se llevó a cabo en dos etapas: 1) validación en cuatro fases de un CMI en una red de hospitales: a) construcción del modelo teórico de indicadores, b) implementación de la investigación operativa, c) selección final de indicadores, y d) definición de patrones de referencia, y 2) escalamiento territorial. Resultados. Se identificaron 17 modelos de indicadores. El modelo inicial incluyó 177 indicadores agrupados en siete dimensiones (contexto, hábitos, accesibilidad, uso de servicios, calidad de cuidados, impacto materno-fetal, e impacto materno-neonatal) que se redujeron a 21 tras tres rondas Delphi. El modelo final (SIP-GESTIÓN) incluyó 40 indicadores. Se analizaron 240 021 partos (79,1%) de un total de 303 559 atendidos en las 122 maternidades seleccionadas en 24 Jurisdicciones (100%) de Argentina. La información se presenta a nivel nacional y desagregada por región sanitaria, provincia y hospital. Conclusiones. Este modelo permitió alcanzar altos niveles de cobertura y calidad de la información y escalamiento territorial y es útil para la gestión, la investigación y la reorientación de programas y políticas.

[ABSTRACT]. Objective. The Perinatal Information System (SIP) represents a milestone in the use of systematized information in the Region of the Americas. What has been learned from the system has contributed to the development of a model based on a set of core indicators (SCI). The objective of the study was to describe the historical and methodological process involved in the development, implementation, and territorial scaling-up of an SCI to monitor and evaluate women’s and perinatal health policies, programs, and services geared to management (SIP-GESTIÓN). Methods. The study was conducted in two stages: 1) a four-phase validation of an SCI in a hospital network: a) construction of the theoretical indicator model, b) operations research, c) final selection of the indicators, and d) the definition of reference standards; and 2) territorial scaling-up. Results. A total of 17 indicator models were identified. The initial model included 177 indicators divided into seven dimensions (context, habits, accessibility, use of services, quality of care, maternal and fetal impact, and maternal and neonatal impact), with 21 indicators remaining after three Delphi rounds. The final model (SIPGESTIÓN), which included 40 indicators, was then used to study 240,021 (79.1%) of the 303,559 deliveries attended in 122 selected maternity facilities in 24 jurisdictions (100%) in Argentina. The information is presented in national terms and by health region, province, and hospital. Conclusions. This model has made it possible to achieve high levels of information coverage and quality and territorial scaling-up and is useful for management, research, and the reorientation of programs and policies.

[RESUMO]. Objetivo. O Sistema de Informação Perinatal (SIP) é um marco no uso de informação sistematizada na Região das Américas. A experiência obtida contribuiu para o desenvolvimento de um modelo baseado em um conjunto mínimo de indicadores (CMI). O objetivo do estudo foi descrever o processo histórico e metodológico do desenvolvimento, implementação e dimensionamento territorial do CMI para monitorar e avaliar políticas, programas e serviços de saúde materna e perinatal orientado à gestão (SIP-gestão). Métodos. O estudo foi realizado em duas etapas. A primeira etapa consistiu da validação em quatro fases de um CMI em uma rede de hospitais: a) construção do modelo teórico de indicadores, b) implementação da pesquisa operacional, c) seleção final dos indicadores e d) definição dos padrões de referência. A segunda etapa consistiu da determinação da escala territorial. Resultados. Foram identificados 17 modelos de indicadores. O modelo inicial incluiu 177 indicadores agrupados em sete dimensões (contexto, hábitos, acessibilidade, utilização de serviços, qualidade do atendimento, impacto materno-fetal e impacto materno-neonatal) que foram reduzidas a 21 após três rodadas de aplicação da técnica Delphi. O modelo final (SIP-gestão) inclui 40 indicadores. Foram analisados 240.021 partos (79,1%) de um número total de 303.559 casos atendidos nas 122 maternidades selecionadas em 24 jurisdições (100%) da Argentina. Os dados são apresentados ao nível nacional e desagregados por região de saúde, província e hospital. Conclusões. O modelo desenvolvido atingiu altos níveis de cobertura e qualidade da informação e determinação da escala territorial, e pode ser usado na gestão, pesquisa e reorientação de programas e políticas.

[Foundations for the development and implementation of a women's and perinatal health information model for management in Latin AmericaFundamentos do desenvolvimento e implementação de um modelo de informação em saúde da materna e perinatal orientado à gestão na América Latina]. / Bases para el desarrollo e implementación de un modelo de información en salud de la mujer y perinatal orientado a la gestión en Latinoamérica.

OBJECTIVE: The Perinatal Information System (SIP) represents a milestone in the use of systematized information in the Region of the Americas. What has been learned from the system has contributed to the development of a model based on a set of core indicators (SCI). The objective of the study was to describe the historical and methodological process involved in the development, implementation, and territorial scaling-up of an SCI to monitor and evaluate women's and perinatal health policies, programs, and services geared to management (SIP-GESTIÓN). METHODS: The study was conducted in two stages: 1) a four-phase validation of an SCI in a hospital network: a) construction of the theoretical indicator model, b) operations research, c) final selection of the indicators, and d) the definition of reference standards; and 2) territorial scaling-up. RESULTS: A total of 17 indicator models were identified. The initial model included 177 indicators divided into seven dimensions (context, habits, accessibility, use of services, quality of care, maternal and fetal impact, and maternal and neonatal impact), with 21 indicators remaining after three Delphi rounds. The final model (SIP-GESTIÓN), which included 40 indicators, was then used to study 240,021 (79.1%) of the 303,559 deliveries attended in 122 selected maternity facilities in 24 jurisdictions (100%) in Argentina. The information is presented in national terms and by health region, province, and hospital. CONCLUSIONS: This model has made it possible to achieve high levels of information coverage and quality and territorial scaling-up and is useful for management, research, and the reorientation of programs and policies.

OBJETIVO: O Sistema de Informação Perinatal (SIP) é um marco no uso de informação sistematizada na Região das Américas. A experiência obtida contribuiu para o desenvolvimento de um modelo baseado em um conjunto mínimo de indicadores (CMI). O objetivo do estudo foi descrever o processo histórico e metodológico do desenvolvimento, implementação e dimensionamento territorial do CMI para monitorar e avaliar políticas, programas e serviços de saúde materna e perinatal orientado à gestão (SIP-gestão). MÉTODOS: O estudo foi realizado em duas etapas. A primeira etapa consistiu da validação em quatro fases de um CMI em uma rede de hospitais: a) construção do modelo teórico de indicadores, b) implementação da pesquisa operacional, c) seleção final dos indicadores e d) definição dos padrões de referência. A segunda etapa consistiu da determinação da escala territorial. RESULTADOS: Foram identificados 17 modelos de indicadores. O modelo inicial incluiu 177 indicadores agrupados em sete dimensões (contexto, hábitos, acessibilidade, utilização de serviços, qualidade do atendimento, impacto materno-fetal e impacto materno-neonatal) que foram reduzidas a 21 após três rodadas de aplicação da técnica Delphi. O modelo final (SIP-gestão) inclui 40 indicadores. Foram analisados 240.021 partos (79,1%) de um número total de 303.559 casos atendidos nas 122 maternidades selecionadas em 24 jurisdições (100%) da Argentina. Os dados são apresentados ao nível nacional e desagregados por região de saúde, província e hospital. CONCLUSÕES: O modelo desenvolvido atingiu altos níveis de cobertura e qualidade da informação e determinação da escala territorial, e pode ser usado na gestão, pesquisa e reorientação de programas e políticas.

Bases para el desarrollo e implementación de un modelo de información en salud de la mujer y perinatal orientado a la gestión en Latinoamérica / Foundations for the development and implementation of a women's and perinatal health information model for management in Latin America / Fundamentos do desenvolvimento e implementação de um modelo de informação em saúde da materna e perinatal orientado à gestão na América Latina

RESUMEN Objetivo El Sistema Informático Perinatal (SIP) ha marcado un hito en el uso de información sistematizada en la Región de las Américas. Lo que se ha aprendido ha contribuido al desarrollo de un modelo basado en un conjunto mínimo de indicadores (CMI). El objetivo del estudio fue describir el proceso histórico y metodológico de desarrollo, implementación y escalamiento territorial de un CMI para monitorizar y evaluar políticas, programas y servicios de salud de la mujer y perinatal orientado a la gestión (SIP-GESTIÓN). Métodos El estudio se llevó a cabo en dos etapas: 1) validación en cuatro fases de un CMI en una red de hospitales: a) construcción del modelo teórico de indicadores, b) implementación de la investigación operativa, c) selección final de indicadores, y d) definición de patrones de referencia, y 2) escalamiento territorial. Resultados Se identificaron 17 modelos de indicadores. El modelo inicial incluyó 177 indicadores agrupados en siete dimensiones (contexto, hábitos, accesibilidad, uso de servicios, calidad de cuidados, impacto materno-fetal, e impacto materno-neonatal) que se redujeron a 21 tras tres rondas Delphi. El modelo final (SIP-GESTIÓN) incluyó 40 indicadores. Se analizaron 240 021 partos (79,1%) de un total de 303 559 atendidos en las 122 maternidades seleccionadas en 24 Jurisdicciones (100%) de Argentina. La información se presenta a nivel nacional y desagregada por región sanitaria, provincia y hospital. Conclusiones Este modelo permitió alcanzar altos niveles de cobertura y calidad de la información y escalamiento territorial y es útil para la gestión, la investigación y la reorientación de programas y políticas.

ABSTRACT Objective The Perinatal Information System (SIP) represents a milestone in the use of systematized information in the Region of the Americas. What has been learned from the system has contributed to the development of a model based on a set of core indicators (SCI). The objective of the study was to describe the historical and methodological process involved in the development, implementation, and territorial scaling-up of an SCI to monitor and evaluate women's and perinatal health policies, programs, and services geared to management (SIP-GESTIÓN). Methods The study was conducted in two stages: 1) a four-phase validation of an SCI in a hospital network: a) construction of the theoretical indicator model, b) operations research, c) final selection of the indicators, and d) the definition of reference standards; and 2) territorial scaling-up. Results A total of 17 indicator models were identified. The initial model included 177 indicators divided into seven dimensions (context, habits, accessibility, use of services, quality of care, maternal and fetal impact, and maternal and neonatal impact), with 21 indicators remaining after three Delphi rounds. The final model (SIP-GESTIÓN), which included 40 indicators, was then used to study 240,021 (79.1%) of the 303,559 deliveries attended in 122 selected maternity facilities in 24 jurisdictions (100%) in Argentina. The information is presented in national terms and by health region, province, and hospital. Conclusions This model has made it possible to achieve high levels of information coverage and quality and territorial scaling-up and is useful for management, research, and the reorientation of programs and policies.

RESUMO Objetivo O Sistema de Informação Perinatal (SIP) é um marco no uso de informação sistematizada na Região das Américas. A experiência obtida contribuiu para o desenvolvimento de um modelo baseado em um conjunto mínimo de indicadores (CMI). O objetivo do estudo foi descrever o processo histórico e metodológico do desenvolvimento, implementação e dimensionamento territorial do CMI para monitorar e avaliar políticas, programas e serviços de saúde materna e perinatal orientado à gestão (SIP-gestão). Métodos O estudo foi realizado em duas etapas. A primeira etapa consistiu da validação em quatro fases de um CMI em uma rede de hospitais: a) construção do modelo teórico de indicadores, b) implementação da pesquisa operacional, c) seleção final dos indicadores e d) definição dos padrões de referência. A segunda etapa consistiu da determinação da escala territorial. Resultados Foram identificados 17 modelos de indicadores. O modelo inicial incluiu 177 indicadores agrupados em sete dimensões (contexto, hábitos, acessibilidade, utilização de serviços, qualidade do atendimento, impacto materno-fetal e impacto materno-neonatal) que foram reduzidas a 21 após três rodadas de aplicação da técnica Delphi. O modelo final (SIP-gestão) inclui 40 indicadores. Foram analisados 240.021 partos (79,1%) de um número total de 303.559 casos atendidos nas 122 maternidades selecionadas em 24 jurisdições (100%) da Argentina. Os dados são apresentados ao nível nacional e desagregados por região de saúde, província e hospital. Conclusões O modelo desenvolvido atingiu altos níveis de cobertura e qualidade da informação e determinação da escala territorial, e pode ser usado na gestão, pesquisa e reorientação de programas e políticas.