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Aportaciones y retos de la
epidemiología en la
prevención y tratamiento de
los trastornos mentales,
adictivos y la transmisión del
VIH y el VHC
Héctor Manuel Colón, PhD
Escuela de Salud Pública, RCM, UPR
Junio 2012
Introducción (1) A 30 años del inicio de la epidemia de VIH en PR
hoy nos preguntamos:
¿Cuál ha sido la aportación de la epidemiología?
¿Cuáles han sido sus limitaciones y retos?
¿Qué lecciones podemos derivar?
Introducción (2) La epidemia de VIH nos encontró muy poco
preparados
Practicamente ningún programa para personas con
adicción accesaba las comunidades
La investigación en ambientes comunitarios estaba
apagada
La epidemiología se limitaba a programas de
vigilancia y estudios de crónicas (por ej., cáncer)
Introducción (3) Nos tomó unos 10 años comenzar: Desarrollando metodologías para muestrear en
comunidad
Adquiriendo experiencia desarrollando y administrando protocolos de investigación en ambientes abiertos (por ej., puntos de drogas, hospitalillos, solares baldíos)
Des-demonizando poblaciones (por ej., inyectores de drogas, trabajadoras sexuales, hombres que tienen sexo con hombres
Legitimando una nueva(vieja) forma de hacer epidemiología
¿Qué encontramos,
qué hemos logrado?
Se desarrollaron métodos de
muestreo
Ubicando puntos,
hospitalillos, casas
de crack y puntos de
prostitución y
visitándolos para
reclutamiento de
forma aleatoria
Total de inyecciones en un periodo de
30 días, inyectores en PR vs NY
Freq
NY 76
PR 184
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
Fuente: Colon HM, Robles RR, Deren S, Sahai H, Finlinson HA, Andia J, et al.
Between-city variation in frequency of injection among Puerto Rican injection drug
users: East Harlem, New York, and Bayamon, Puerto Rico. J Acquir Immune Defic
Syndr 2001;27(4):405-13.
Inyectores en PR se
inyectan unas 2½
veces más
frecuentemente que
inyectores en EU
Enormes implicaciones
para transmisión de
infecciosas…
Inyecciones diarias como función
de horas despierto
0
5
10
15
20
25
0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48
InIn
ye
cc
ion
es d
iari
as
Horas despierto
23.3% se mantenían despiertos por 20 horas o más
Procesos cognitivos
comprometidos por
irregularidad en ciclos
de sueño y vigilia
Inyecciones diarias como función
de participar en programa de
metadona
NY PR
No metadona 92.2 195.9
Metadona 70.1 78.8
0
50
100
150
200
250
Muy poca diferencia
Enorme diferencia
Uso repetido de la misma jeringuilla
Freq
NY 2.9
PR 6.0
2.9
6.0
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
Inyectores en PR
usaban la misma
jeringuilla 6 veces
comparado con casi 3
en NY
Vs jeringuillas recibidas en programas
de intercambio de jeringuillas
Accesado Recibido
NY 2.8 104.5
PR 3.0 9.0
0.0
20.0
40.0
60.0
80.0
100.0
120.0
Inyectores en PR
usaban los programa
de IJ igual cantidad de
veces pero recibían
menos jeringuillas en
cada visita que en NY
Uso de ‘speedballs’
Inyección de combinaciones tales como el ‘speedball’ muy
comunes en PR
Inyección de ‘speedballs’ parece también aumentar cantidad
de inyecciones diarias
Uso de ‘speedballs’ aumenta también riesgos de infección
incurridos durante preparación debido a que a menudo la
droga se comparte entre 2 o más personas
Uso de una jeringuilla para medir agua y repartir dosis
Uso común de los otros utensilios (recipiente de agua,
‘cookers’, algodones
Fuente: Finlinson HA, Colon HM, Lopez MS, Robles RR, Cant JG. Injecting shared
drugs: an observational study of the process of drug acquisition, preparation, and
injection by Puerto Rican drug users. J Psychoactive Drugs 2005;37(1):37-49.
Método tradicional de preparación
1) Recoger agua. Se
deposita agua en un
envase pequeño y se
carga la jeringuilla
por la punta de la
aguja.
2) Medición del agua.
El agua para
preparar la
solución se mide
con las marcas
numeradas de la
jeringuilla
3) Recoger droga. La
jeringuilla se utiliza
para recoger la
solución del cooker
utilizando una
peque`na bola de
algodón
4) Repartir la droga.
La jeringuilla se
utiliza para
distribuir la
solución.
Mediante procesos participativos
desarrollamos nuevas formas de
preparación
Estudio piloto demostró
aceptabilidad y reducción
de presencia de residuos
de sangre en aparatos
Fenómeno que periódicamente cambia
En salud física, en condiciones psiquiátricas, las
definiciones de las condiciones se pueden mantener
relativamente estables
En trastornos adictivos, las substancias de mayor uso
pueden cambiar en periodos cortos
Duarante inicios de años 80s aumenta el uso de cocaína y
por lo tanto el uso de ‘speedballs’
Durante inicios de los 90s aumenta el uso de crack
Hemos visto cambios notables también en el uso no
inyectado de heroína y en el uso de xylazine
Peculiaridad de epidemia de trastornos
adictivos para sistemas tradicionales
de vigilancia
Aguadilla
Aguada
Rincón
A ñ asco
Mayagüez
Cabo Rojo
Lajas
Guánica
Yauco Pe ñ uelas
Moca
Isabela
San Sebastián
Las Marías
Maricao
San Germán
Sabana Grande
Lares
Camuy
Hatillo
Utuado
Adjuntas
Arecibo
Guayanilla
Ponce
Jayuya
Ciales
Florida
Manatí
Juana Díaz
Vega Baja Vega
Alta
Dorado
Toa Baja
Toa Alta
Corozal
Morovis
Orocovis
Villalba
Coamo
Santa Isabel
Salinas
Aibonito
Barranquitas
Comerío
Naranjito
Aguas Buenas
Cidra
Cayey
Guayama
San Juan
Trujillo Alto
Caguas
San Lorenzo
Gurabo
Carolina
Loíza
Juncos
Las Piedras
Yabucoa
Maunabo Patillas
Humacao
Naguabo
Río Grande
Luquillo
Fajardo
Ceiba
Culebra
Vieques
Cataño Barce- loneta
Quebra- dillas
Baya- m ó n
Guay- nabo
Canó- vanas
Arro- yo
Hormi- gue- ros
1990
Fuente: Div de Inf Ger, ASSMCA
Distribución porcentual de usuarios de
crack entre admisiones a tratamiento
Año
Aguadilla
Aguada
Rincón
A ñ asco
Mayagüez
Cabo Rojo
Lajas
Guánica
Yauco Pe ñ uelas
Moca
Isabela
San Sebastián
Las Marías
Maricao
San Germán
Sabana Grande
Lares
Camuy
Hatillo
Utuado
Adjuntas
Arecibo
Guayanilla
Ponce
Jayuya
Ciales
Florida
Manatí
Juana Díaz
Vega Baja Vega
Alta
Dorado
Toa Baja
Toa Alta
Corozal
Morovis
Orocovis
Villalba
Coamo
Santa Isabel
Salinas
Aibonito
Barranquitas
Comerío
Naranjito
Aguas Buenas
Cidra
Cayey
Guayama
San Juan
Trujillo Alto
Caguas
San Lorenzo
Gurabo
Carolina
Loíza
Juncos
Las Piedras
Yabucoa
Maunabo Patillas
Humacao
Naguabo
Río Grande
Luquillo
Fajardo
Ceiba
Culebra
Vieques
Cataño Barce- loneta
Quebra- dillas
Baya- m ó n
Guay- nabo
Canó- vanas
Arro- yo
Hormi- gue- ros
1991
Fuente: Div de Inf Ger, ASSMCA
Año
Distribución porcentual de usuarios de
crack entre admisiones a tratamiento
Aguadilla
Aguada
Rincón
A ñ asco
Mayagüez
Cabo Rojo
Lajas
Guánica
Yauco Pe ñ uelas
Moca
Isabela
San Sebastián
Las Marías
Maricao
San Germán
Sabana Grande
Lares
Camuy
Hatillo
Utuado
Adjuntas
Arecibo
Guayanilla
Ponce
Jayuya
Ciales
Florida
Manatí
Juana Díaz
Vega Baja Vega
Alta
Dorado
Toa Baja
Toa Alta
Corozal
Morovis
Orocovis
Villalba
Coamo
Santa Isabel
Salinas
Aibonito
Barranquitas
Comerío
Naranjito
Aguas Buenas
Cidra
Cayey
Guayama
San Juan
Trujillo Alto
Caguas
San Lorenzo
Gurabo
Carolina
Loíza
Juncos
Las Piedras
Yabucoa
Maunabo Patillas
Humacao
Naguabo
Río Grande
Luquillo
Fajardo
Ceiba
Culebra
Vieques
Cataño Barce- loneta
Quebra- dillas
Baya- m ó n
Guay- nabo
Canó- vanas
Arro- yo
Hormi- gue- ros
1992
Fuente: Div de Inf Ger, ASSMCA
Año
Distribución porcentual de usuarios de
crack entre admisiones a tratamiento
Aguadilla
Aguada
Rincón
A ñ asco
Mayagüez
Cabo Rojo
Lajas
Guánica
Yauco Pe ñ uelas
Moca
Isabela
San Sebastián
Las Marías
Maricao
San Germán
Sabana Grande
Lares
Camuy
Hatillo
Utuado
Adjuntas
Arecibo
Guayanilla
Ponce
Jayuya
Ciales
Florida
Manatí
Juana Díaz
Vega Baja Vega
Alta
Dorado
Toa Baja
Toa Alta
Corozal
Morovis
Orocovis
Villalba
Coamo
Santa Isabel
Salinas
Aibonito
Barranquitas
Comerío
Naranjito
Aguas Buenas
Cidra
Cayey
Guayama
San Juan
Trujillo Alto
Caguas
San Lorenzo
Gurabo
Carolina
Loíza
Juncos
Las Piedras
Yabucoa
Maunabo Patillas
Humacao
Naguabo
Río Grande
Luquillo
Fajardo
Ceiba
Culebra
Vieques
Cataño Barce- loneta
Quebra- dillas
Baya- m ó n
Guay- nabo
Canó- vanas
Arro- yo
Hormi- gue- ros
1993
Fuente: Div de Inf Ger, ASSMCA
Año
Distribución porcentual de usuarios de
crack entre admisiones a tratamiento
Aguadilla
Aguada
Rincón
A ñ asco
Mayagüez
Cabo Rojo
Lajas
Guánica
Yauco Pe ñ uelas
Moca
Isabela
San Sebastián
Las Marías
Maricao
San Germán
Sabana Grande
Lares
Camuy
Hatillo
Utuado
Adjuntas
Arecibo
Guayanilla
Ponce
Jayuya
Ciales
Florida
Manatí
Juana Díaz
Vega Baja Vega
Alta
Dorado
Toa Baja
Toa Alta
Corozal
Morovis
Orocovis
Villalba
Coamo
Santa Isabel
Salinas
Aibonito
Barranquitas
Comerío
Naranjito
Aguas Buenas
Cidra
Cayey
Guayama
San Juan
Trujillo Alto
Caguas
San Lorenzo
Gurabo
Carolina
Loíza
Juncos
Las Piedras
Yabucoa
Maunabo Patillas
Humacao
Naguabo
Río Grande
Luquillo
Fajardo
Ceiba
Culebra
Vieques
Cataño Barce- loneta
Quebra- dillas
Baya- m ó n
Guay- nabo
Canó- vanas
Arro- yo
Hormi- gue- ros
1994
Fuente: Div de Inf Ger, ASSMCA
Año
Distribución porcentual de usuarios de
crack entre admisiones a tratamiento
Aguadilla
Aguada
Rincón
A ñ asco
Mayagüez
Cabo Rojo
Lajas
Guánica
Yauco Pe ñ uelas
Moca
Isabela
San Sebastián
Las Marías
Maricao
San Germán
Sabana Grande
Lares
Camuy
Hatillo
Utuado
Adjuntas
Arecibo
Guayanilla
Ponce
Jayuya
Ciales
Florida
Manatí
Juana Díaz
Vega Baja Vega
Alta
Dorado
Toa Baja
Toa Alta
Corozal
Morovis
Orocovis
Villalba
Coamo
Santa Isabel
Salinas
Aibonito
Barranquitas
Comerío
Naranjito
Aguas Buenas
Cidra
Cayey
Guayama
San Juan
Trujillo Alto
Caguas
San Lorenzo
Gurabo
Carolina
Loíza
Juncos
Las Piedras
Yabucoa
Maunabo Patillas
Humacao
Naguabo
Río Grande
Luquillo
Fajardo
Ceiba
Culebra
Vieques
Cataño Barce- loneta
Quebra- dillas
Baya- m ó n
Guay- nabo
Canó- vanas
Arro- yo
Hormi- gue- ros
1995
Fuente: Div de Inf Ger, ASSMCA
Año
Distribución porcentual de usuarios de
crack entre admisiones a tratamiento
Aguadilla
Aguada
Rincón
A ñ asco
Mayagüez
Cabo Rojo
Lajas
Guánica
Yauco Pe ñ uelas
Moca
Isabela
San Sebastián
Las Marías
Maricao
San Germán
Sabana Grande
Lares
Camuy
Hatillo
Utuado
Adjuntas
Arecibo
Guayanilla
Ponce
Jayuya
Ciales
Florida
Manatí
Juana Díaz
Vega Baja Vega
Alta
Dorado
Toa Baja
Toa Alta
Corozal
Morovis
Orocovis
Villalba
Coamo
Santa Isabel
Salinas
Aibonito
Barranquitas
Comerío
Naranjito
Aguas Buenas
Cidra
Cayey
Guayama
San Juan
Trujillo Alto
Caguas
San Lorenzo
Gurabo
Carolina
Loíza
Juncos
Las Piedras
Yabucoa
Maunabo Patillas
Humacao
Naguabo
Río Grande
Luquillo
Fajardo
Ceiba
Culebra
Vieques
Cataño Barce- loneta
Quebra- dillas
Baya- m ó n
Guay- nabo
Canó- vanas
Arro- yo
Hormi- gue- ros
1996
Fuente: Div de Inf Ger, ASSMCA
Año
Distribución porcentual de usuarios de
crack entre admisiones a tratamiento
En trastornos adictivos, las substancias de mayor uso
pueden cambiar en periodos cortos
Se requiere sistemas de vigilancia activos pero también
cambiantes, en búsqueda de cambios en las drogas de
mayor uso y sus consecuencias y en la mobilización
rápida para atender los cambios en la problemática
El caso de las muertes por sobredosis…
Peculiaridad de epidemia de trastornos
adictivos para sistemas tradicionales
de vigilancia
Muertes por sobredosis: tasas
estandarizadas
0
2
4
6
8
10
12
14
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000
EU NY PR
Aumento dramático
que pasó
desapercibido
Muertes por sobredosis
Aguadilla
Aguada
Rincón
A ñ asco
Mayagüez
Cabo Rojo
Lajas
Guánica
Yauco Pe ñ uelas
Moca
Isabela
San Sebastián
Las Marías
Maricao
San Germán
Sabana Grande
Lares
Camuy
Hatillo
Utuado
Adjuntas
Arecibo
Guayanilla
Ponce
Jayuya
Ciales
Florida
Manatí
Juana Díaz
Vega Baja Vega
Alta
Dorado
Toa Baja
Toa Alta
Corozal
Morovis
Orocovis
Villalba
Coamo
Santa Isabel
Salinas
Aibonito
Barranquitas
Comerío
Naranjito
Aguas Buenas
Cidra
Cayey
Guayama
San Juan
Trujillo Alto
Caguas
San Lorenzo
Gurabo
Carolina
Loíza
Juncos
Las Piedras
Yabucoa
Maunabo Patillas
Humacao
Naguabo
Río Grande
Luquillo
Fajardo
Ceiba
Culebra
Vieques
Cataño Barce- loneta
Quebra- dillas
Baya- m ó n
Guay- nabo
Canó- vanas
Arro- yo
Hormi- gue- ros
Aguadilla
Aguada
Rincón
A ñ asco
Mayagüez
Cabo Rojo
Lajas
Guánica
Yauco Pe ñ uelas
Moca
Isabela
San Sebastián
Las Marías
Maricao
San Germán
Sabana Grande
Lares
Camuy
Hatillo
Utuado
Adjuntas
Arecibo
Guayanilla
Ponce
Jayuya
Ciales
Florida
Manatí
Juana Díaz
Vega Baja Vega
Alta
Dorado
Toa Baja
Toa Alta
Corozal
Morovis
Orocovis
Villalba
Coamo
Santa Isabel
Salinas
Aibonito
Barranquitas
Comerío
Naranjito
Aguas Buenas
Cidra
Cayey
Guayama
San Juan
Trujillo Alto
Caguas
San Lorenzo
Gurabo
Carolina
Loíza
Juncos
Las Piedras
Yabucoa
Maunabo Patillas
Humacao
Naguabo
Río Grande
Luquillo
Fajardo
Ceiba
Culebra
Vieques
Cataño Barce- loneta
Quebra- dillas
Baya- m ó n
Guay- nabo
Canó- vanas
Arro- yo
Hormi- gue- ros
1990
2000
$0
$10,000
$20,000
$30,000
$40,000
$50,000
$60,000
En la Calle Encarcelado Resid TIAM
Costos $54,750 $38,000 $12,000 $4,200
Análisis de costos o ¿cuán cara
queremos que sea nuestra política
pública? Los costos de no atender
los trastornos adictivos o
de atenderlos
punitivamente son
altísimos
Análisis de costos o ¿cuán cara
queremos que sea nuestra política
pública?
Sin trastornos adictivos Con trastornos adictivos
Medicina física 2,347 3,188
Medicina mental 253 1,351
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
Bajo reforma, los pacientes con
trastornos adictivos cuestan
casi el doble de aquellos sin
trastornos y casi la mita de los
costos en exceso se gastan en
medicina física
Evaluación de programas o ¿a
quién estamos atendiendo?
Uso de drogas Dependencia a drogas
Proatoria tradicional 73.3 36.8
Programa 'Drug Courts' 86.5 41.4
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100 Más de la mitad de los
admitidos a programas
de desvío no padecen
de adicción
Monitoría de uso de substancias
en adolescentes
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
7mo 8vo 9no 10mo 11mo 12mo
%
Grado
Tabaco, varones Tabaco, hembras Alcohol, varones
Alcohol, hembras Drogas, varones Drogas, hembras
Uso de substancias
alg vez por tipo de
substancia, sexo y
grado
Monitoría de abuso de substancias
en adultos
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
15-17 18-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65-74
Edad
Tabaco Alcohol Drogas
Abuso/dependencia a
substancias por tipo
de substancia y grupo
de edad
Implicaciones, lecciones
aprendidas (1)
La epidemiología ha contribuido de forma
contundente a nuestro conocimiento de los
trastornos adictivos y de las epidemias de
VIH, VHC
Magnitud, tendencias, características
Efectividad de intervenciones
Costos
Evaluación de programas
Entonces, ¿dónde estamos?
Diez áreas con mayor incidencia
de VIH, EU 2010
USVI FL LA PR NY GA NJ SC MIS TX
HIV+ 42.8 31.2 28.5 28.2 27.2 26.3 25.3 20 19.1 18.8
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
%
Puerto Rico
Fuente: CDC, HIV Surveillance Report, vol. 22
Tasas de SIDA: PR vs NY
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
NYC 64.1 76.8 88.1 76.7 64.8 47.4 33.8 22.8 19.3 12.8 3.7
PR 35.9 34.6 37.7 32.7 27.6 24.9 21.6 18.1 15.6 12.7 12.8
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0 Desde el año 2000
la epidemia de la
ciudad de NY llegó
a ser más baja que
la de PR
Hombres hispanos diagnosticados con SIDA en
EU por lugar de nacimiento y modo de
transmisión, 2010
Am Central Cuba México Puerto Rico Sur Am EU
HSH 68.0 64.2 77.2 32.4 74.2 70.4
ID 6.7 9.6 5.7 42.5 4.1 13.3
HSH/ID 2.2 3.6 3.6 4.6 5.5 6.6
CH 22.9 22.6 13.4 20.4 15.8 8.6
Otro 0.1 0.0 0.1 0.2 0.4 1.1
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
%
Fuente: CDC, HIV Surveillance Report, vol. 22
Puerto Rico
Mujeres hispanas diagnosticadas con SIDA en EU
por lugar de nacimiento y modo de transmisión,
2010
Am Central Cuba México Puerto Rico Sur Am EU
ID 8.3 12.6 6.2 24.8 7.4 28.8
CH 90.6 87.4 93.2 74.7 92.2 68.4
Otro 1.1 0.0 0.6 0.5 0.4 2.8
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
%
Fuente: CDC, HIV Surveillance Report, vol. 22
Puerto Rico
Implicaciones, lecciones
aprendidas (2)
Si la epidemiología ha contribuido de forma
contundente…
¿Por qué no vemos más adelanto?
Implicaciones, lecciones
aprendidas (2)
La epidemia que nos está llevando por el
medio…
La politiquería partidista!
Empobrecimiento de la Gerencia Técnico-
Científica por la Partido-Politización Nivel Estratégico
Personal de confianza traído por el Secretario
Ocupación temporera, puestos sin permanencia
Nivel Experto
Nivel más alto con permanencia
Puestos asediados por cuadros políticos internos a la agencia
Nivel Operativo
Nivel Supervisivo
Nivel Directivo
Nivel Experto
Nivel Estratégico Nivel Político
Alta Gerencia Técnico-Científica
Organigrama Capa
erosionada
Implicaciones, lecciones
aprendidas (3)
La epidemiología, la investigación no
contribuye si no hay espacios técnico-
profesionales donde se pueda examinar
críticamente la evidencia por grupos de
pares y tomar decisiones basadas en
evidencia
Nuestro reto es lograr recobrar espacios de
presentación de evidencia
