Decidir con datos: construcción de evidencia local sobre carga de enfermedad por VSR para la toma de decisiones en Bogotá

49:42Muchísimas gracias, nuevamente muchísimas gracias al doctor Luis Jorge por esa tremenda introducción, todas las palabras son tremendamente emocionantes, emotivas, pero en últimas van enmarcando lo que queremos transmitir y es cómo esa unión de diferentes

50:02sociedades científicas, tomadores de decisión, actores, pharma, etcétera, llevan a eso y arrancamos con decide y cada presentación tendrá que ver con esto. Y lo mencioné inicialmente, pero tiene que ver con, recientemente compartíamos en alguna otra región hablando de cómo

50:22estamos de carga de enfermedad frente a X o Y patología, oíamos. Y era una patología francamente reconocida, francamente conocida, pero no había datos. o si los datos estaban dispersos, estaban disgregados, tremendos líderes de investigación en esas regiones, pero es importante,

50:41como se ha mencionado, volverlo es una metodología replicable, adaptable y escalable, para que cuando tengamos que generar datos para contribuir a tomar decisiones, lo hagamos de una forma sistemática. Y vamos a hablar de decidir con datos y bueno, posteriormente el doctor

51:00Julián actuar cuanto antes contándonos ese proceso, pero empecemos por ver el enfoque de las sociedades científicas, de los grupos de investigación, cómo aportamos en esta parte de decidir con

51:17evidencia. Y lo único, lo primero que uno debe preguntarse es, ok, ¿qué debo dar o qué preguntas debo responder para que esos diferentes actores tengan la posibilidad de decir, implementemos o exploremos o trabajemos en pro de esta estrategia de prevención? y

51:38quiero que veamos la estrategia de SIDEN no sólo como sincitial, sino pensando en diferentes estrategias de prevención. Y entonces el paso A debe ser, lo concebimos así, lo venimos aprendiendo y lo vemos en otras regiones, carga de enfermedad. Esto es algo grave para la región. Y miren que las preguntas pueden ser

51:57diferentes, pero en última responden lo mismo. Esto qué tan frecuente, qué tan grave, a quiénes, cuánto cuesta, que implica más allá de la hospitalización, costos, calidad de vida. Porque eso es lo que un tomador de decisiones en últimas quiere tener. Y nosotros, como clínicos, científicos,

52:17investigadores. Pero adicionalmente, esta fase inicial en la que queremos implementar una estrategia de prevención debe ir de la mano de, ok, sociedades científicas, investigadores, levantamos carga de enfermedad en nuestra región, de nuestros datos, y compartimos, socializamos la mejor evidencia disponible

52:36relacionada con estrategias de prevención. Y miren que en Viral venimos trabajando en una iniciativa y lo hemos llamado el modelo M7. Ese modelo M7, el M1, incluye unas búsquedas absolutamente sistematizadas de bases de datos locales, literatura

52:55gris, datos locales en términos de poblacionales, datos de vigilancia epidemiológica y hacer una búsqueda absolutamente exhaustiva, incluso usamos algunas estrategias de inteligencia artificial que ayudan a identificar, identificar, identificar, identificar, porque en últimas

53:15lo que queremos es organizar la evidencia disponible para llegar a esto, que existe, que no existe, porque el tercer punto, como lo vamos a ver cuando hablamos de identificar carga de enfermedad, lo que no existe en estos escenarios no se vale decir voy a hacer una

53:33corte y en cinco años hablamos. La idea es que nosotros como investigadores planteemos, bueno, ¿qué aproximación puedo hacer? ¿Es modelable? ¿No es modelable? ¿Hay una aproximación poblacional? y

53:49esta, aunque es cargada, queremos mostrarles cómo en viral estamos planteando unos modelos que empiezan a identificar esa evidencia por región y M1 nos empieza a ayudar a evidenciar la búsqueda de la literatura en diferentes bases de datos locales, regionales, literatura gris,

54:09boletines epidemiológicos, para después de esa búsqueda decir con qué contamos. Y miren que hay un M2, porque el M2 lo que hace es, recordemos, desde el punto de vista programático, identifica la evidencia, la organiza y empieza a decir, en Bogotá, Cali, Medellín, Colombia, tenemos esto o no tenemos esto.

54:29Y esto, espero que lo vieran, porque intentamos hacerlo lo más riguroso posible. Entonces, alguien diría, es una búsqueda sistemática de la literatura. Bueno, digamos que tiene componentes en los que hacemos una búsqueda exhaustiva en diferentes fuentes. Perdón. de la literatura, pero cuando hacemos estas búsquedas

54:49es fundamental saber que existe, es fundamental aprender de nuestros maestros, de nuestros profesores, de los grupos que investigan. Y este es un resumen y me perdonará el doctor Ranieri, el doctor Carlos, todo el equipo de Respira Latinoamérica porque es

55:08tremendamente resumido, pero es muy importante porque aquí empieza. Y fíjense que cuando reconstruíamos, o el doctor Ranieri nos compartía su experiencia, y fíjense que hablábamos de 37 publicaciones, y este es el ejemplo específico de Sincitial, pero este es el paso a paso para decir dengue, ¿cómo estamos en dengue

55:26en Neiva? 10, 12% de adherencia a la vacunación. Necesitaremos más carga de enfermedad, y entonces volvemos 37 publicaciones, miren el recorrido, medir antes que intervenir, ecología, características fenotípicas, se identifican fenotipos,

55:48múltiples pasos en los que el doctor Ranieri tal cual no lo describía, primero vimos qué tan frecuente era la enfermedad, en quiénes era más frecuente, quiénes tenían principales factores de riesgo, cuáles eran esos fenotipos, pero dentro de todo este proceso de investigación, de este grupo de investigación, hay

56:07datos de costos, costos directos, costos indirectos, una publicación recientemente aceptada en Lancet, y esto tiene que ver con cómo construimos evidencia local. y entonces si volvemos al modelo de cómo

56:25hacerlo pensando en replicarlo en otros escenarios frente a otros inmunoprevenibles o pensemos sincitial en otras regiones de país o en otros países, miren que en viral lo que planteamos de este modelo que sea replicable, escalable y adaptable es ok, medimos carga, trabajamos en difundir eso, vemos que se ha medido de

56:45impacto, Todo eso sistematizado para en últimas aportar desde el concepto, o más bien, incluirse dentro de la toma de decisiones. Y ahí se incluye el modelo de CIMI. Hagamos una serie de pasos relacionados con evidencia y ya ejemplos puntuales de

57:05Sincitial y lo que pasó. Ya vimos esos objetivos programáticos, buscarla, dónde, cómo. y miren que cuando empezábamos a identificar datos de sincitial respiratorio, habíamos aprendido toda la vida, todo el año y es verdad, sincitial circula todo el año,

57:22pero dijimos bueno miremos con un grupo de investigadores que hoy están acá, que hacen parte de Viral, teniendo datos que ya vamos a ver lo tremendo que son en tiempo real de Secretaría de Salud de Circulación, pero vean que aprendíamos sincitial, ok, es todo el año, sí, pero tenemos un pico particular marzo a

57:39julio, no es secreto, pero empezábamos a identificarlo con una colita que hacía noviembre a diciembre, octubre, noviembre, diciembre, pero empezábamos a ver algunas características en la medida que analizábamos más en tiempo real y decíamos, sí, mire, es muy parecido marzo a julio, al final de año, marzo, julio,

57:56final de año, pero miren que en 2024 no lo hizo tan marcado, en 2025 no lo hizo tan marcado y el sincitial se corrió un poquito por influenza. Pero esto a lo que va es a generar evidencia, datos de circulación, temporalidad en tiempo real. Y

58:13entonces veníamos aprendiendo que Colombia tenía diferentes patrones de circulación del sincitial y encontramos una región que posteriormente identificamos como altas, en las que fíjense que el pico es entre marzo y julio, pero miren que veíamos en otras regiones, aquí en rojo,

58:32usualmente más bajas, principalmente en relación con lluvia, pero también con altura en la que el pico respiratorio era final de año. Y no es el objetivo principal de la presentación, pero es cómo veníamos entre todos, con lo que hemos aprendido del grupo Respira, con lo que ya conocíamos otros investigadores, a

58:50pensar o plantear de dónde saldrían determinaciones del tiempo ideal de prevención. Veíamos las diferentes regiones, qué porcentaje del pico se agrupaba en cinco meses, eso es muy importante, porque si fuéramos 100% estacional y menos de cinco meses, gran

59:10parte del pico respiratorio uno dice la pongo entre este mes y este mes, pero Colombia, Bogotá, ya vieron que aunque está concentrado en un periodo de tiempo, lo sigue haciendo a final de año y nunca, mírenlo acá tan interesante, nunca baja por debajo de un 3% o un 10%, que es como Galicia o Estados Unidos dicen, No, no,

59:30no, si paso del 3% o del 10% dos semanas consecutivas, acá hay pico. No, aprendimos que en Bogotá, en Colombia es todo el tiempo. Pero recuerden que el objetivo es dar herramientas para el tomador de decisiones, que como

59:46academia, que como investigadores, describamos esto, perfecto, pero intentar identificar datos adicionales. Y entonces hacíamos datos en los que comparábamos porcentaje de positividad de Sincitial por semana de datos de Colombia y miren ocupación hospitalaria. Y estos mapas de calor son bien

1:00:06interesantes. Y entonces esto coincidía marzo a julio, más lleno, que cuando uno miraba un mapita de calor a la izquierda, pues el primo hermano antecedido por un par de semanas era Sincitial. Es decir, dice tenemos un pico respiratorio, principalmente determinado por sincitial respiratorio, que empieza a tener

1:00:24implicaciones hospitalarias. Pero fíjense que esto fue muy interesante y estamos terminando de analizar datos recientes, pero veíamos cómo transmitir al tomador de decisiones, a quien lideraba la gestión, de cuando sincitial respiratorio aumenta, esto es un centro de referencia de Bogotá, miren cómo se disparan

1:00:42las cánulas nasales de alto flujo. Si se sincitial al respiratorio, cae, miren las cánulas de alto flujo. Y algo dice, ¿por qué hablar de cánulas de alto flujo? Porque quiero que esto, enmarcado dentro del contexto de gestión y programático, eso es lo principal dolor de cabeza de una institución.

1:00:59Cánulas de alto flujo son fuentes de oxígeno, pediatras, unidad de acueda intensiva, unidad de acueda intermedio, no se pueden mover las camas, y en gran medida es un tremendo proxy de cómo están los servicios. Aprendimos que influenza aumentó en la primera semana del 2025, las primeras, y no disparó las

1:01:17cánulas nasales de alto flujo, lo hizo el sincitial respiratorio. Pero miren que con viral empezamos a aprender y descrito en la literatura que aumentaba el sincitial y aumentaba el uso de ampicilina particularmente, porque se usa en menores de dos años. Y vamos contribuyendo a

1:01:36generar más elementos o herramientas para decir, ok, va más allá de la hospitalización, más allá de UCI, muerte, etcétera, y resulta que veíamos que no sólo se asociaba a eso, sino que fíjense que sincitial aumenta y analizábamos

1:01:52los aislamientos de neumococo en Colombia, en niños pediátricos, y miren la relación tan interesante, es decir, más datos para decir como tomador de decisiones, como generación de evidencia, no con datos de Suecia, Noruega, Chile, Argentina. Oiga, potencialmente

1:02:11pudiéramos tener un impacto en enfermedad invasiva por neumo. Pero recuerden que desde el punto de vista programático decíamos, ¿qué tenemos? ¿Y qué no tenemos? Y el no tenemos, vale la pena trabajar en estrategias, investigación, cortes increíbles, pero también pensar en qué podemos

1:02:31trabajar, modelar, estimar o calcular. Y es tan interesante porque decíamos, ok, así se describe la enfermedad por sincitial respiratorio, pero imaginémoslo con dengue, con malaria, con otro, tantos se hospitalizan, tantos van a UCI, tantos mueren, ok, nuestros promedios poblacionales son estos, entonces, estas son cifras

1:02:50aproximadas de lo que pasa en nuestro país o en nuestra ciudad. Y aquí quiero decirles, no importa que los números no se vean, pero quiero decirles, por ejemplo, el número de muertes. Y entonces, si decíamos 35, 60, 70 muertes por sincitial, de acuerdo a lo reportado, decíamos, bueno, pero qué tal

1:03:09si esas muertes son similares a lo que describe la literatura, que tres hasta cinco veces más pueden ocurrir en un ambiente ambulatorio. Datos que ayudan. Posiblemente mueren más niños de los que estamos viendo.

1:03:25Pero miren que modelábamos cómo el sincitial antes de pandemia se relacionaba o existía asociación, usando una binomial negativa con porcentaje de positividad sincitial, casos de bronquiolitis en Bogotá, sube, bajan. Miren lo interesante, en pandemia se va a sincitial, caen los casos de

1:03:45bronquiolitis, efectivamente, pero esa relación se mantuvo a lo largo del tiempo. Entonces, más elementos para decir, porque oiga, y si se modifica la circulación y si no se… sigue existiendo esa relación que, miren, luego vuelve a aparecer posterior a la reaparición. Y terminamos hablando de

1:04:03simplemente más modelaciones interesantes se pueden hacer de ok, y qué pasa si el sincitial respiratorio, hasta el 21% de los casos de aquellos que se infectan en menores de un año, que es el 50%, termina siendo asma a los cinco años, en términos de

1:04:23recurrencias, en términos de costos, en términos de potencial impacto. Y miren esta, cuando modelábamos y planteábamos hacer estrategias para convencer, en el buen sentido de la palabra, a todos, para estar más convencidos, miren lo que vimos en Colombia, en Colombia gasta 25 millones de dólares en el

1:04:422024 2024 con su estrategia de monoclonal palivizumab, 25 millones de dólares. Pero vimos que esos 25 millones de dólares, fíjense, si fuera para 3.3 dosis, promedio de lo que alcanzan los niños en Bogotá, miren que es más o menos 2.1, realmente 3.3% de la población.

1:05:00Es decir, esa es la estrategia de prevención disponible para ese momento. Pero dijimos, ¿y qué pasa si esos 25 millones de dólares a precio de ese momento se gastan o se invierten en vacuna? a precio de ese momento, entonces alcanzaba ya para los 450 mil nacidos en Colombia, es decir, 100%

1:05:19con la misma inversión, pero adicionalmente con 17 mil dosis adicionales. Y entonces vamos migrando con datos, y no de Suecia, Noruega, sino locales, modelados, calculados, como se quiera ver, para decir es factible hacerlo, pero le hicimos también al revés, bueno

1:05:35no, si eso es 25 en monoclonal, pues fíjense que pasamos de 3 a 16, 20 y pico por ciento, y luego el resto de inversión para vacuna mucho menor. Terminábamos haciendo algunas calculadoras para estimar y decir si tenemos coberturas vacunales de tanto y el potencial impacto de la estrategia, asumiendo que

1:05:55no entran niños nuevos, que es el reto para hacer estas modelaciones, el potencial impacto es tanto. De tal forma que cuando hablábamos de esto, fíjense, carga de enfermedad, Y el segundo paso, y aquí ya termino por tiempo, era transmitir, contar y socializar las estrategias de prevención. Y nos

1:06:15obsesionábamos en, ok, describamos lo que conocemos para ese momento de estrategias de prevención. Aprendimos Argentina, vacunación principalmente. Describíamos datos de efectividad, eficacia inicialmente, estudios pivotales, efectividad y luego datos de impacto. Luego aprendimos lo que

1:06:35pasaba en Chile y era fundamental transmitirlo a todos los tomadores de decisiones, la evidencia disponible, aprendimos datos muy interesantes de prevención de unidad cua intensivo, prevención de hospitalización, pero fue muy importante transmitir y socializar y compartir qué era también en catch up, qué era también en segundas temporadas,

1:06:55qué era también en factores de riesgo y todo eso lo digo porque recordemos a modo de conclusión que esta carga de enfermedad que generamos aquí y esto que socializamos es el insumo para la siguiente presentación y para la siguiente ruta en esta estrategia de SID. Terminamos

1:07:14como conclusión, es fundamental trabajar en identificar, describir y presentar de forma oportuna la carga de enfermedad disponible, oportuna, eso es muy importante. Lo vemos en países y oiga, falta datos locales, epidemiología, etcétera. Unir esfuerzos entre grupos de investigación que existe, que se ha publicado ante

1:07:33vacíos, considerar estas otras estrategias que hemos mencionado, aproximaciones poblacionales, modelaciones, transmitir con claridad estas estrategias de prevención, sus beneficios, utilidades, siempre planteando escenarios ideales. Porque uno decía, no, pero planteé, no, el escenario ideal es

1:07:52100% la población, escenario ideal al que debemos apuntar catch up, escenario ideal al que debemos apuntar segundas temporadas y eso hay que compartirlo. Y definitivamente, esta fase inicial de construir evidencia desde el punto de vista programático no existe, si no hay trabajo en equipo, grupos de

1:08:11investigación, sociedades científicas, porque recordemos además que este es el insumo fundamental para aportar en mejor toma de decisiones. Muchas gracias.