Google Trends relacionado a la influenza

The recent paper on Using Google Trends (GT) to Estimate the Incidence of Influenza-Like Illness in Argentina 1 is very interesting. Orellano et al. studied Google Flu Trends (GFT) and GT with a conclusion regarding “the utility of GT to complement influenza surveillance”. Indeed, the usefulness of GFT and GT has been mentioned in some earlier reports 2,3. However, as a computational model, there are several things to be considered in the simulation 4. Under- or over-estimation can be expected and this is still the present problem in using the Google system for predicting influenza 4. There is a need for modifications of GT and GFT into a more specific tool that is appropriate for each context. A good example of this is the development of FluBreaks by Pervaiz et al.Fil: Wiwanitkit, Viroj. Wiwanitkit House; Tailandia. Surin Rajabhat University; Tailandia. Hainan Medical College; ChinaFil: Orellano, Pablo Wenceslao. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Surin Rajabhat University; TailandiaFil: Reynoso, Julieta Itati. Wiwanitkit House; TailandiaFil: Antman, Julián. Hainan Medical College; ChinaFil: Argibay, Osvaldo. Hainan Medical College; Chin

Helmintos y protozooarios gastrointestinales en herbívoros: abordaje en áreas de interfase doméstico-silvestre en humedales de la Argentina

Los agentes parasitarios multihospedadores podrían asociarse a eventos de morbilidad y mortalidad en poblaciones animales domésticas y silvestres, como consecuencia de modificaciones ambientales. Durante 2017 y 2018 en la Reserva Natural Otamendi (RNO), Buenos Aires, y en San Nicolás (SN), Corrientes, se colectó materia fecal de ciervo de los pantanos, carpinchos, bovinos y equinos con el objetivo de comparar la carga parasitaria e identificar los géneros parasitarios. Se realizó el recuento de huevos por gramo (HPG) y ooquistes por gramo (OPG) y la identificación morfológica por Wisconsin modificado. Se evaluó Cryptosporidium spp. por Ziehl-Neelsen modificado.Laboratorio de Inmunoparasitologí

Uso de la herramienta Google Trends para estimar la incidencia de enfermedades tipo influenza en Argentina

El objetivo del presente estudio fue hallar un modelo para estimar la incidencia de enfermedades tipo influenza (ETI), a partir de los términos de búsqueda relacionados recolectados por el Google Trends (GT). Los datos de vigilancia de ETI para los años 2012 y 2013 se obtuvieron del Sistema Nacional de Vigilancia de la Salud de Argentina. Las búsquedas de Internet se obtuvieron de la base de datos del GT, usando 6 términos: gripe, fiebre, tos, dolor de garganta, paracetamol e ibuprofeno. Se desarrolló un modelo de regresión de Poisson a partir de datos del año 2012, y se validó con datos del 2013 y resultados de la herramienta Google Flu Trends (GFT). La incidencia de ETI del sistema de vigilancia presentó fuertes correlaciones con las estimaciones de ETI del GT (r = 0,927) y del GFT (r = 0,943). Sin embargo, el GFT sobreestimó el pico de incidencia por casi el doble, mientras que el modelo basado en el GT subestimó el pico de incidencia por un factor de 0,7. Estos resultados demuestran la utilidad del GT como un complemento para la vigilancia de la influenz