Herramienta de Internet ayuda a predecir brotes de gripe

Los datos recogidos incluyen datos de la enfermedad tipo influenza (ETI); datos de influenza confirmados por el laboratorio, y los índices de hacinamiento en el SE (volumen de pacientes, el número de pacientes que se fueron sin ser vistos, tiempo en la sala de espera, y la duración de la estancia de los pacientes ingresados y dados de alta). Tanto los datos pediátricos como de adultos fueron analizados por separado, utilizando la correlación cruzada con GFT.

Los resultados mostraron que a nivel de ciudad los datos GFT tienen una fuerte correlación con los casos de influenza y las visitas a urgencias por ETI, así como varias medidas pediátricos de hacinamiento en el SE tales como el volumen total del SE y retirarse sin ser visto; lo mismo era cierto para los pacientes adultos de baja gravedad. Por otro lado, otras medidas de hacinamiento de adultos para pacientes de baja gravedad, como el tiempo de espera en sala y la duración de la estancia de los pacientes dados de alta, tenía sólo una correlación moderada con GFT. El estudio fue publicado, antes de impresión, el 8 de enero de 2012, en la revista Clinical Infectious Diseases.

“Los SE deben ser capaces de responder a un aumento de la necesidad médica para la influenza estacional y pandémica. Debido a que muchos SE ya operan en, o cerca de, su capacidad, la vigilancia precisa y oportuna, junto con las medidas de respuesta previstas, es esencial”, concluyeron la autora principal Andrea Freyer Dugas, MD, del departamento de Medicina de Urgencias de la Universidad Johns Hopkins, y sus colegas. “El estudio pone de relieve la utilidad potencial de los datos de búsqueda basados en Internet de las estrategias basadas en los SE para adaptarse mejor a la oferta de recursos de los SE a los aumentos repentinos de la demanda que se producen durante los brotes de influenza”.


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Google Flu Trends

Johns Hopkins University

George Washington University