METODOLOGÍA

Se realizó un estudio de corte trasversal, en el que se describió el padecimiento frente a la infección por malaria en habitantes de la Comuna 5 de SAT. La población de estudio se ubicó en la cabecera del municipio, estimada de acuerdo con el censo de 2005, en 160 034 habitantes. Según proyecciones del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), para el año 2011 la población fue de 183 006, y de estos, 106 473 (58,18%) ocupaban la cabecera urbana ⁸ -distribuidas en cinco comunas-. A partir de los datos reportados por el Sistema de Vigilancia en Salud Pública (Sivigila) y corroborados por Molineros ⁹, se seleccionó la Comuna 5, por ser la de más alta incidencia de malaria.

Debido a que no se tiene un censo de la ubicación exacta de la población, se elaboró un mapa del municipio mediante ArcGis 10.1, contrastando una fotografía digital de 2012 -cedida por la Capitanía de Puertos de sat- y un mapa facilitado por la Secretaría de Planeación Municipal de sat. A través del comando de conteo de entidades se hizo la identificación de 3 198 casas. Se calculó el tamaño de la muestra con la fórmula de la varianza de estimación de la proporción muestral ¹⁰, con un error alfa y una prevalencia de 0.05. Posteriormente se implementó un muestreo probabilístico de la siguiente forma: la unidad de muestro fueron las casas, a éstas se les asignó un número de acuerdo con el comando del Data Reviewer de ArcGis 10.1 para números fijos de entidades.

Una vez seleccionada y ubicada la casa, se identificó al jefe de hogar o a quien lo representase; fueron elegibles todas las personas de ambos sexos que hayan habitado por más de tres meses al momento de la entrevista y consintieran su participación; fueron descartados todos aquellos que manifestaron rechazo voluntario o no tuvieron autorización de los padres o representantes. Luego, se procedió a tomar los datos de la encuesta, realizada durante los meses de febrero y mayo de 2014.

El abordaje de la población se realizó bajo la base del enfoque cognitivo conductual ¹¹ a través de la evaluación del padecimiento frente a la malaria, utilizando la encuesta CAP que mide los conocimientos, actitudes, percepciones y prácticas comunitarias. El instrumento se adaptó de la ops ¹². La validación se realizó mediante dos métodos: la valoración por expertos y la prueba de fiabilidad; para ésta última se realizó una prueba piloto de armonización de lenguaje en una población de características similares. Inicialmente, se llevó a cabo en 71 casas (escogidas aleatoriamente) del barrio El Morrito de la Comuna 1, siguiendo la misma estrategia de muestreo anterior. De ésta se hizo un análisis de constructo a partir del test de alfa de Cronbach del programa estadístico de SPSS 21; los resultados generales del test arrojaron un nivel general alto (0.72) ^13,14; el análisis de constructo individual permitió ajustar preguntas que estuvieron por debajo de 0.85. Para el análisis de constructo final se siguió el mismo procedimiento de muestreo y de análisis de constructo, tomando todos los demás barrios de la Comuna 1, equivalente a 91 casas, excluyendo el barrio El Morrito. Se obtuvo un constructo general de nivel muy alto (0.83) ^15,16.

La encuesta contempló seis componentes que agruparon un total de 60 preguntas sobre el padecimiento frente a la malaria, datos sociodemográficos, conocimientos, actitudes, percepciones y prácticas de la población y sobre las acciones del gobierno contra la misma. Para su aplicación se utilizó la entrevista cara a cara, conformando grupos de trabajo constituidos por uno o dos promotores de salud pertenecientes a la Secretaría de Salud de SAT y a la ESE Centro Divino Niño; dotados de mapas y sistemas de posicionamiento global, así como de un dispositivo electrónico para la aplicación de la encuesta. La comunidad fue abordada siguiendo la ruta generada estadísticamente por el programa ArcGis versión 10.1 Windows 2010; a cada encuestador se le asignó un código en el dispositivo para individualizar su trabajo.

La información recolectada fue sistematizada en el instrumento a través de la aplicación web, y se migraron los datos al programa estadístico Stata 12 para Windows 2010. Se revisó los datos obtenidos del instrumento CAP, asegurando que el porcentaje de las respuestas para todas las variables fuera mayor de un 95%. Igualmente, se depuró la base de datos, de inconsistencias en el diligenciamiento de la información.

Se realizó el análisis estadístico para las diferentes variables de acuerdo con los porcentajes que se obtuvieron, identificando las medidas de tendencia central según la naturaleza de la variable; la variable dependiente «le ha dado malaria» (LDM) fue explorada a través del análisis bi-variado.

Se efectuó un análisis exploratorio descriptivo para verificar la posible existencia de valores extremos, los cuales no son presentados en el presente análisis; es decir, que el comportamiento de estas variables estuvo dentro de los valores esperados según la literatura ^17-19. Para evaluar las diferentes exposiciones desde el ámbito sociodemográfico Conocimientos, Actitudes, Percepciones y Prácticas Comunitarias, se llevó a cabo un análisis bi-variado mediante los test de CH² y Fisher para describir la relación de la variable dependiente (LDM) con las variables de exposición.

Teniendo en cuenta que este estudio se efectuó mediante el diseño de prevalencia, inicialmente se calculó las Odds Ratio (OR) crudos, posteriormente se realizó un ajuste utilizando regresión logística no condicionada, para lo cual se empleó el programa Stata^® versión 12 para Windows.

Para determinar qué variables se incluían en el modelo de regresión logística, se tuvo en cuenta un criterio estadístico, incluyendo aquéllas variables que presentaban significación estadística p≤0,25. Se pretendía obtener un modelo parsimonioso que tuviera una adecuada clasificación de la LDM. Cabe resaltar que se buscó una explicación del fenómeno, y no una predicción.

Se corrieron diferentes modelos con las variables que presentaron significancia estadística con la LDM. Cada nuevo modelo se comparó con el inmediatamente anterior -utilizando el test del logaritmo de la verosimilitud, el Pseudo R², el Akaike's Information Criterion (AIC) y el Bayesian Information Criterion (BIC)- con el propósito de determinar el ajuste del modelo de acuerdo con las variables incluidas y el LDM. Se seleccionó el modelo más parsimonioso, con mejor ajuste y con asociación epidemiológica en la mayoría de sus variables explicativas.

Consentimiento informado. De manera previa, a cada jefe de hogar que aceptó participar, se le informó del estudio, sus objetivos, riesgos y beneficios. Una vez aceptó su participación, se obtuvo la firma del consentimiento informado. El proyecto se sometió a evaluación y aprobación por parte del Comité de Investigaciones de la Universidad Mariana de Pasto, Colombia.

RESULTADOS

Se determinó el padecimiento que favorece o desfavorece la prevalencia de malaria en la Comuna 5 de SAT, a través de los ejes: Sociodemográfico, Conocimientos, Actitudes, Percepciones y Prácticas Comunitarias, para lo cual se hicieron 171 encuestas, y sus datos fueron organizados según el modelo teórico.

Análisis exploratorio

Inicialmente se realizó un análisis exploratorio que no evidenció diferencias significativas entre las variables sociodemográficas y la variable dependiente LDM.

Análisis bivariado

Se analizaron las variables de manera bivariada mediante la regresión logística simple, lo cual permitió seleccionar las variables a introducir a los modelos múltiples; para ello se determinó incluir todas las variables con una probabilidad (p) de significancia igual o inferior a 0.25, independiente de que su intervalo de confianza (IC) pasara por el valor nulo.

En cuanto al eje sociodemográfico, se observó que la escolaridad se comportó como un factor protector del padecimiento de la malaria (OR: 0.54; IC95%, 0.33-0.92), con un intervalo de confianza significativo (Tabla 1).

Tabla 1 Análisis logístico bivariado de variables sociodemográficas frente al padecimiento de la malaria, incluyendo todas las variables. Población de la Comuna 5 de SAT de Nariño (Colombia), 2014 

^* Frecuencia (n); IC95%: intervalo de confianza del 95%; OR: Odds Ratio, Valor de p (P); Probabilidad de Chi²

Análisis multivariado

Se utilizó el método Forward de la regresión logística hasta obtener el modelo más plausible por cada eje del Modelo Teórico. Seguidamente se escogió las variables que fueron significativas de acuerdo a la Probabilidad de z (p de z) e Intervalo de Confianza IC al 95%, o que al menos estuvieran cerca del umbral de significancia (p≤0,05); para esto se determinó incluir todas las variables que fueran p≥0,25; cada variable fue explicada a partir de su fuerza de asociación Odds Ratio (OR).

Luego se corrieron seis modelos hasta determinar el más plausible; se presenta una tabla comparativa de los diferentes modelos obtenidos (Tabla 2), observando, que para todos los modelos estudiados, el seudo-R² ajustado estuvo siempre por encima de 0.589, lo que confirma que una predicción a este nivel sería orientadora. Se seleccionó como modelo final el número seis, puesto que es el más parsimonioso y además tuvo significación estadística en la mayoría de las variables explicativas.

Tabla 2 Comparación de modelos de regresión logística. Conocimientos, Actitudes, Percepciones y Prácticas Comunitarias que favorecen o desfavorecen la presencia de malaria (LDM) en la Comuna 5 de SAT, 2014 

IC95%: intervalo de confianza del 95%: OR: Odds Ratio

El sexto y último modelo explica la variable respuesta LDM a partir de las variables de mayor asociación epidemiológica que son: que vivan menos de cinco personas en la casa (OR: 0.49, IC95%, 0.26-0.92), desconocer que mosquito trasmite la malaria (OR: 3.2; IC95% 0.8911.51); haber recibido formulación de medicamento para malaria (OR: 19.9; IC95%, 8.76-31.6), que le hayan realizado examen para malaria (OR: 10.46; IC95%, 3.0-16.43), haber recibido visita de la Unidad de control de vectores a hacer rociamiento en casa (OR: 2.1; IC95%, 1.03-4.33), mantener zanjas limpias alrededor de la casa (OR: 0.32; IC95%, 0.1-0.9), y no realizar actividades para prevenir y controlar la malaria en la comunidad (OR: 2.5; IC95%, 0.9-6.9) (Tabla 3).

Tabla 3 Modelo 6: Regresión logística binaria de factores de riesgo del padecimiento de la malaria (LDM), incluyendo todas las variables. Población de la Comuna 5 de SAT de Nariño (Colombia), 2014 

Fueron determinados los intervalos de confianza (95%) de los Odds Ratio para el Modelo 6 en donde se establecen los factores de riesgo para el padecimiento de la malaria (LDM). Estos se evidencian a través de la ilustración, la cual presenta las variables con asociación epidemiológica en relación a LDM (IC que no incluyeron el valor 1). Población de la Comuna 5 de SAT de Nariño (Colombia), 2014 (Figura 1).

Figura 1 Intervalos de confianza (95%) de los Odds Ratio para el Modelo 6 de la Población de la Comuna 5 de SAT de Nariño (Colombia), 2014 

DISCUSIÓN

De acuerdo con el estudio, el modelo que explica el Padecimiento en la Comuna 5 de SAT está determinado inicialmente por las variables que son protectoras para la infección por malaria, donde el número de personas que vive por casa se distribuye en la mayoría de veces entre dos y tres habitaciones, lo cual no determina un nivel de hacinamiento, siendo esto desfavorable para el contacto con el vector. El grado de escolaridad, aunque no hizo parte del modelo definitivo, se comportó de manera bivariada como factor protector, aunado a otros factores socioculturales y de educación que determinan la manera cómo la población afronta un evento relacionado con la salud; es decir, adquieren elementos que quizás podrían protegerlos contra la enfermedad ¹³ como se evidenció aquí. Esta información se corroboró con los estudios de Haití, donde la población con más activos en el hogar y con más educación fue significativamente más propensa a conocer las causas que originaron la enfermedad y, por consiguiente, a protegerse contra la misma ¹⁴.

Otro factor protector obedeció a las prácticas frente a la malaria; éstas son determinadas como actividades coherentes y socialmente organizadas que tienen la noción de bien ¹⁵, las cuales se explicitan en la reducción de los criaderos del vector, como el mantenimiento de zanjas limpias y otros objetos que contengan agua alrededor de la casa; establecen, de alguna manera, una de las acciones de cómo la población enfrenta la infección por malaria ¹⁶. Resultados similares relacionados con la eliminación de los criaderos para vectores fueron encontrados en los estudios de Pineda y Agudelo ¹⁷, en los que el hecho de recoger latas, limpiar canales y tanques, y evitar tener aguas estancadas; eliminando pozos o charcos, eliminó el contacto con el vector. En este sentido, corroboran Cáceres-Manrique, Vesga-Gómez, Perea-Florez, Ruitort y Talbot -quienes consideran que además de evitar aguas estancadas- lavar la pila y fumigar, minimizan el contacto con el vector ¹⁸.

Los conocimientos aprendidos de manera individual, grupal o social, brindan pautas para que las personas actúen o tengan una percepción frente a la malaria ^19,20. De acuerdo con estos estudios, los factores que determinan la infección, como el saber si le formularon medicamento y le han hecho pruebas para averiguar si tenían malaria, evidenciaron tener gran influencia para contraer o no la infección. Este comportamiento es corroborado por el estudio de Castillo, Terrones, Yabar y Ventosilla ²¹, el cual reporta que, si bien el 61,78% de la población conoce estos aspectos, no sabe qué hacer para evitar la enfermedad; además de desconocer el nombre del mosquito que la trasmite.

Sin embargo, aunque en el estudio esta última variable no fue significativa para el modelo definitivo, sí aportó de manera bivariada pues se comportó como factor de riesgo, lo cual se corroboró con el estudio de Haití ¹⁴, en el que la mayoría de los encuestados reconocen a los mosquitos como responsables de la transmisión (68,1%).

En este sentido, conocer a personas que curan la malaria no tuvo influencia en el modelo definitivo, pero sí en el análisis bivariado, evidenciando que la población asiste con menor frecuencia a este tipo de atención. Hallazgos similares se registraron en el estudio de Sojo-Milano, Blanco, Molero, Grande-Montalvo y Padrón, en el que ante el factor «Si le ha dado fiebre, ¿qué es lo que hace primero?», se registró que el 5,6% buscó al curandero de la comunidad. Los valores más destacados fueron: que un 52,8% declaró ir a hacerse tomar la prueba para malaria, un 33,3% buscó ayuda médica, y un 8,3% se automedicó ²².

Igualmente, desconocer si la unidad de vectores ha realizado rociamiento, favoreció la oportunidad de adquirir la infección. Según los resultados del estudio de Pineda ¹⁷, la población manifestó conocer las medidas preventivas y de control para la malaria -como utilizar toldillo y hacer fumigaciones- al igual que la eliminación de criaderos de zancudos, pero no las pusieron en práctica por falta de tiempo, interés y organización comunitaria. Esto podría deberse a que las entidades encargadas de la vigilancia y control de las enfermedades de trasmisión por vectores, no se valen de planes estratégicos regulares que involucren herramientas de comunicación ^23,24 que permitieran convocar a otros miembros de la comunidad; así como de la búsqueda del apoyo y articulación de otros entes territoriales que facilitaran la generación de acciones conjuntas contra la enfermedad.

De igual manera, estos estudios sugieren que las capacitaciones, fumigaciones y trabajos comunitarios que realiza el personal de salud, deberían ser más frecuentes para prevenir, y no para cuando se presente el brote ²². Tal hecho es consistente en el presente trabajo, y se evidenció la vulnerabilidad de la población de la Comuna 5 de SAT en torno a la participación comunitaria para el control de la malaria.

En general, según los resultados del padecimiento en la Comuna 5 de SAT y aunque los conocimientos son suficientes frente a la infección por malaria, las actitudes no favorecieron el control; las prácticas no fueron efectivas, especialmente las comunitarias, para evitar la infección por malaria. Dichos factores comportamentales en las poblaciones expuestas a la malaria, pueden facilitar u obstaculizar las intervenciones para el control. A pesar de que la Oficina de control de malaria del Instituto Departamental de Salud de Nariño ya no atiende desde el año 2010 a la comunidad de SAT, este factor podría atribuirse a la gran cantidad de años de permanencia que tuvieron las actividades de la oficina -resultado que concuerda con los hallazgos en Yaguaraparo-, Venezuela ²⁴. Por tanto, establecer estrategias más acordes a la población; encaminadas a la educación, el empoderamiento de la comunidad y reorientadas a una participación más activa (como se sustenta en la literatura), muestra persistentemente que se aumentan los conocimientos y las prácticas sobre la evitación de la infección por malaria ^25-27