Implementación de un nuevo modelo MoMo, para la estimación de excesos de mortalidad por todas las causas y atribuibles a temperatura

[ES] El Sistema de monitorización de la Mortalidad diaria por todas las causas (MoMo) se desarrolló en 2004 para estimar el impacto de las temperaturas excesivas en la mortalidad de la población y posteriormente el impacto de diferentes eventos de interés en Salud Pública. Desde 2018, se estableció MOMOCalor, un sistema más específico que estima la mortalidad atribuible al exceso de temperatura. La coexistencia de dos modelos diferentes para estimar excesos de defunciones por todas las causas y atribuibles a temperatura, no permitía ofrecer información sobre qué parte de las defunciones en exceso por todas las causas eran atribuibles a las variaciones extremas. Por ello se desarrolló un nuevo modelo de mortalidad, MoMo, que proporciona estimaciones de excesos de mortalidad por todas las causas y atribuibles a exceso o defecto de temperatura, con un mismo modelo y que se describe en este documento. La actualización de MoMo incluye además un sistema de alertas de mortalidad denominado Índice Kairós, que proporciona niveles de alerta en función de la probabilidad de exceso de mortalidad por exceso o defecto de temperatura. Las estimaciones obtenidas con el nuevo MoMo son coherentes con las obtenidas con el previo MoMo, con MOMOCalor y con los eventos de salud pública observados en los últimos años. La actualización de MoMo supone una mejora de la evaluación del impacto de diferentes situaciones de interés en salud pública en la mortalidad de la población, entre las que se incluyen fenómenos ambientales, y se abre la posibilidad de una futura evaluación de la introducción de medidas de prevención o la mejora de actuaciones sociosanitarias, entre otras. [EN] The Daily Mortality Monitoring System for all causes (MoMo) was developed in 2004 to estimate the impact of excessive temperatures on the mortality of Spanish population and subsequently the impact of different events of interest in Public Health. Since 2018, MOMOCalor has been established, a more specific system that estimates mortality attributable to excess temperature. The coexistence of two different models to estimate excess deaths from all causes and attributable to temperature, prevented an accurate estimate of excess mortality not associated with temperature. This limitation led to the development of a new mortality model. The objective of this report is to describe the new MoMo model, which provides estimates of excess mortality from all causes and attributable to temperature excess or deficiency, with the same model. The previous model MoMo and MOMOCalor were nonparametric and parametric, time series models, respectively, in which trend and seasonality were controlled. The new MoMo model is a parametric GAM (General Additive Models) model based on a Poisson regression and includes trend, annual seasonality, temperature, and population as offset. It excludes outliers and uses a fixed period of time of 10 years (excluding 2020). The new MoMo model provides estimates all causes excess mortality and excess mortality associated with high or low temperatures. In addition, a mortality alert system called the Kairos Index is derived from it, which provides alert levels based on the probability of excess mortality due to high or low temperatures. The estimates obtained with the new MoMo are consistent with those obtained with the previous MoMo, with MOMOCalor and with the public health events observed in recent years. The MoMo update represents an improvement in the evaluation of the impact of different situations of interest in public health on the mortality of the population, including environmental phenomena, and opens the possibility of a future evaluation of the introduction of preventive measures, or the improvement of social and health actions, among others

Vigilancia de la pandemia de gripe (H1N1) 2009 en España

Fundamento: España experimentó una circulación del nuevo virus de la gripe (H1N1)2009 durante el verano de 2009, que evolucionó de forma creciente hasta la presentación a principios del otoño de la primera onda pandémica por dicho virus. Los objetivos de este trabajo son describir la evolución de esta onda pandémica en nuestro país y evaluar su impacto en la morbilidad y mortalidad de la población española. Método: A partir de la información proporcionada por el Sistema de Vigilancia de la Gripe en España y el Centro de Coordinación de Alertas y Emergencias del Ministerio de Sanidad y Política Social se han estimado una serie de indicadores epidemiológicos y virológicos para evaluar el nivel de actividad e intensidad de la onda pandémica, así como su gravedad. Resultados: La onda pandémica por el virus (H1N1)2009 se inició a comienzos del otoño de 2009 y registró valores máximos de incidencia de gripe de 372,15 casos semanales/100.000 habitantes. Las mayores tasas de incidencia de gripe se observaron en los menores de 15 años. La tasa de detección viral en el periodo pandémico se mantuvo en el rango de las registradas previamente (46,4%). Se estimó una tasa de letalidad global de 0,43 defunciones por 1.000 casos de gripe pandémica. Un 64% de las defunciones por gripe pandémica se registraron en adultos jóvenes, con máximas tasas de mortalidad en el grupo de 45-64 años (9,35 defunciones/1.000.000 habitantes). La mortalidad asociada a gripe estacional en el periodo 2001- 2008 fue máxima en los mayores de 64 años (95% del total de defunciones). Conclusiones: La onda pandémica por el virus de la gripe (H1N1)2009 tuvo una presentación precoz en España y una intensidad media en comparación con las trece ondas estacionales previas de gripe. Esta primera onda también se caracterizó por un carácter leve, teniendo en cuenta tasas de letalidad o mortalidad, si bien un elevado porcentaje de las defunciones confirmadas por el nuevo virus se ha observado en menores de 65 años

Exceso de mortalidad precoz relacionado con la gripe en España durante un período interpandémico

Background: The indicator of Potential Years of Life Lost (PYLL) has been frequently used to analysis of premature mortality and recently has been used to estimate the impact of the last influenza A(H1N1)pdm09 pandemic. The aim of this study was to estimate the excess deaths from pneumonia and influenza (P&I) in Spain and the PYLL during the period 1980-2008, measuring the mortality attributable to influenza regarding the type/subtype of influenza dominant in each season. Methods: Monthly excess deaths were calculated with cyclical regression models. The PYLL calculation was performed as the product of the number of excess deaths and the difference between life expectancy at birth and years lived for each age group. The analysis of the variation between P&I excess deaths and PYLL, depending on the predominant influenza virus type/subtype was carried out with a Poisson regression analysis. Results: In seasons dominated by influenza virus A(H3) the average P&I excess deaths was estimated at 1,348, and for PYLL in 5.297, while in seasons dominated by A(H1) or B the average P&I excess deaths was 648, and for PYLL 2.885. The adjusted rate ratios of excess (2.11, CI-95%=2.05-2.16) and PYLL (1.86, CI-95%=1.83-1.88) indicate that the relative frequencies for both indicators are significantly larger in seasons dominated by influenza virus A(H3). Conclusions: Excess deaths and PYLL doubled when comparing seasons predominantly subtype A(H3) and other influenza viruses.Fundamentos: El indicador Años Potenciales de Vida Perdidos (APVP) ha sido utilizado con frecuencia en análisis de mortalidad precoz, y recientemente ha servido para estimar el impacto de la última pandemia de gripe A(H1N1)pdm09. El objetivo de este estudio ha sido estimar los excesos de defunciones por gripe y neumonía (GyN) en España y los APVP durante el periodo 1980-2008, valorando la mortalidad atribuible a gripe en función del tipo/subtipo de virus predominante. Métodos: Los excesos de defunciones mensuales se calcularon con modelos de regresión cíclica. El cálculo de APVP se realizó como el producto del número de excesos de defunciones por la diferencia entre la esperanza de vida al nacer y los años vividos para cada grupo de edad. El análisis de la variación entre los excesos de defunciones por GyN y APVP, según el tipo/subtipo de virus de la gripe predominante, se llevó a cabo con un análisis de regresión de Poisson. Resultados: En las temporadas con predominio del virus de la gripe A(H3) el promedio de excesos de defunciones por GyN se estimó en 1.348 y de APVP en 5.297, mientras que en las temporadas con predominio de A(H1) o B el promedio de excesos por las mismas causas fue de 648 y de APVP de 2.885. Las razones de tasas ajustadas de excesos (2,11; IC-95%=2,05-2,16) y de APVP (1,86; IC-95%=1,83-1,88) señalaron que las frecuencias relativas de ambos indicadores son significativamente mayores en las temporadas con predominio de virus de la gripe A(H3). Conclusiones: Los excesos de defunciones y APVP se duplicaron al comparar las temporadas con predominio del subtipo A(H3) frente al resto de virus de la gripe