[ca] La tuberculosi (TB) és la malaltia infecciosa que ha causat més morts a la història de la humanitat. Actualment, hi ha més de 10 milions de nous casos de TB cada any i provoca més d'1.5 milions de morts anuals, segons estimacions de l'Organització Mundial de la Salut. Nigèria, amb una incidència persistent d'uns 219 casos per 100.000 habitants l'any 2019, es troba entre els 8 països que van representar dos terços dels nous casos de tuberculosi el 2018. El control de la malaltia d'aquest país està coordinat pel Programa Nacional de Control de la Tuberculosi i la Lepra (NTBLCP). Malgrat els esforços, la prevalença estimada és la mateixa que s'estimava l'any 1990. Es poden utilitzar models per a un diagnòstic més precís de la situació de TB en determinats territoris, així com per ajudar en el disseny i avaluació de les accions de control. En aquest projecte, s'han utilitzat dues estratègies de modelització per fer-ho. En primer lloc, una estratègia top-down a nivell de país (Nigèria) mitjançant el disseny, proves i adequació de diversos models de tipus SEIR, amb l'objectiu de proporcionar una imatge global de la situació i quantificar alguns dels paràmetres més rellevants. En segon lloc, una estratègia bottom-up estudiant una àrea més petita, l'estat de Gombe, mitjançant el disseny, la prova i l'adequació d'un model basat en agents (ABM). El model ABM té per finalitat entendre en detall la situat particular de l'estat de Gombe i ajudar en el disseny i quantificació de possibles accions de control. També es va realitzar un treball de camp per buscar els factors socioeconòmics particulars responsables de la situació epidemiològica de la TB; l'anàlisi estadística de les dades obtingudes és la tercera estratègia de treball d'aquets projecte. L'aproximació mitjançant models top-down va confirmar una taxa de notificació molt baixa que varia del 16 al 20% durant els anys analitzats (2000-2010). Aquest factor es va revelar com el coll d'ampolla per al control de la malaltia en aquest país. Les prediccions del model no mostraven efectes rellevants de les accions de control sense un augment previ de la taxa de notificació. El treball de camp es va dissenyar en coordinació amb les autoritats locals NTBLCP amb l'objectiu d'analitzar els factors socioeconòmics que condicionen aquesta taxa de notificació a l'estat de Gombe. Va consistir en una recollida inicial de dades epidemiològiques, seguida d'un conjunt de 52 entrevistes amb pacients amb TB de diferents centres de salut. Les dades obtingudes i els resultats de les entrevistes es van analitzar mitjançant estadístiques inferencials i Anova, amb l'ajut de tècniques de Machine learning. Els resultats van ser devastadors: cap dels pacients entrevistats no coneixia els símptomes de la TB i el 90% no coneixia els mecanismes de transmissió de la TB després de parlar amb el personal sanitari. El retard mitjà de diagnòstic dels pacients va ser de 9.6 setmanes, i només el 10% dels entrevistats van acudir al metge durant el primer mes de sentir-se malalt. La informació obtinguda amb l'estratègia top-down i els resultats derivats del treball de camp es van utilitzar per adaptar el model ABM en el context de l'estat de Gombe. Es va ajustar amb èxit a l'evolució de la prevalença estimada i els casos diagnosticats del 2007 al 2016. A continuació, es va utilitzar per provar diferents intervencions destinades a augmentar la taxa de notificació, disminuir el retard de diagnòstic i augmentar la consciència de la població respecte a la TB transmissible. La metodologia utilitzant diferents estratègies utilitzada en aquest projecte s'ha mostrat com una forma robusta d'afrontar el problema real. Ha fet possible proporcionar una imatge global i detallada de la situació de la TB en un determinat àmbit, relacionar els paràmetres i els resultats del model amb un context socioeconòmic real i generar una eina útil per ajudar en el disseny i l'avaluació d'accions de control de la tuberculosi.

[es] La tuberculosis (TB) es la enfermedad infecciosa que más muertes ha causado en la historia de las enfermedades infecciosas, conociéndose como the big killer. Es responsable de más de mil millones de muertes en los últimos 200 años. Hoy en día, todavía hay más de 10 millones de casos nuevos de TB cada año y causa más de 1.5 millones de muertes anuales, según las estimaciones de la Organización Mundial de la Salud (OMS). Nigeria, con una incidencia persistente de aproximadamente 219 casos / 105 habitantes para el año 2019, se encuentra entre los 8 países que representaron conjuntamente dos tercios de los nuevos casos de tuberculosis en 2018. El control de la enfermedad en este país está coordinado por el Programa Nacional de Control de Tuberculosis y Lepra (NTBLCP). A pesar de los esfuerzos, que se centran principalmente en la provisión de DOTS gratuitos (tratamiento observado directamente, curso corto) a personas con TB activa que acuden al hospital, la prevalencia estimada es de alrededor de 330 / 105 habitantes, que es aproximadamente igual a la prevalencia estimada de TB en 1990 (323 / 100,000). Los modelos epidemiológicos se pueden utilizar para un diagnóstico más preciso de la situación de TB en ciertos territorios, así como para ayudar en el diseño y evaluación de acciones de control. En este proyecto, se han utilizado dos enfoques de modelización para estos fines. Primero, un enfoque de arriba hacia abajo (top-down) a nivel de país (Nigeria) mediante el diseño, prueba y ajuste de varios modelos tipo SEIR, con el objectivo de proporcionar una imagen global de la situación y cuantificar algunos de los parámetros más relevantes. En segundo lugar, un enfoque de abajo a arriba (bottom-up) en una área más pequeña (estado de Gombe, en el noreste del país) mediante el diseño, prueba y ajuste de un modelo basado en agentes, con el objetivo de desentrañar un contexto particular y ayudar en el diseño y cuantificación de las acciones de control. Además, también se realizó un Trabajo de campo para investigar los factores socioeconómicos particulares que son responsables de la situación epidemiológica de la propagación de la tuberculosis. El análisis estadístico de los datos obtenidos es el tercer enfoque de este proyecto. Se construyeron varios modelos de tipo SEIR en un intento de caracterizar y comprender progresivamente la dinámica de la TB en diferentes contextos. Estos modelos se ajustaron a algunos países seleccionados de alta carga y baja carga en todo el mundo, y en particular a la situación epidemiológica en Nigeria. La división de la población infecciosa (enferma) en dos subpoblaciones, la de personas que se diagnostican (y se tratan) y la de las que no, confirman una tasa de notificación baja dramática que varía entre el 16 y el 20 % durante los años analizados (2000-2010). Este factor reveló ser el cuello de botella para el control de la enfermedad en este país. Las predicciones del modelo no mostraron efectos relevantes de las acciones de control sin un aumento previo en la tasa de notificación. El trabajo de campo se diseñó en coordinación con las autoridades locales de NTBLCP con el objetivo de analizar los factores socioeconómicos que condicionan dicha tasa de notificación en el estado de Gombe. Consistió en una recopilación inicial de datos de la sucursal del estado de NTBLCP Gombe, la Junta de Administración de Hospitales del Estado de Gombe y varios hospitales en el estado de Gombe, seguida de un conjunto de 52 entrevistas en profundidad con pacientes con tuberculosis de diferentes centros de salud. Los datos obtenidos y los resultados de las entrevistas se analizaron estadísticamente utilizando estadísticas inferenciales y análisis de medias de Anova, con la ayuda de técnicas de aprendizaje automático. Los resultados fueron devastadores: ninguno de los pacientes entrevistados conocía los síntomas de la tuberculosis y el 90 % no conocía los mecanismos de transmisión de la tuberculosis después de hablar con el personal sanitario. El retraso medio de los pacientes en acudir al centro médico fue de 9.6 semanas con una desviación estándar de 4.8; solo el 10 % de los pacientes entrevistados acudió al médico dentro del primer mes de sentirse enfermo, el 30 % dentro de 1-2 meses, el 20 % dentro de 2-3 meses y el 40 % después de sentirse enfermo durante más de 3 meses. La información epidemiológica obtenida del enfoque bottom-up y los resultados derivados del trabajo de campo se utilizaron para adaptar un modelo basado en agentes (ABM) de propagación de TB en el contexto del estado de Gombe. El ABM resultante se ajustó con éxito a la evolución de la prevalencia estimada y los casos diagnosticados de 2007 a 2016. Luego, se usó para probar diferentes intervenciones destinadas a aumentar la tasa de notificación, disminuir el retraso del diagnóstico y aumentar la conciencia de la población sobre la TB transmisible. La metodología de enfoque múltiple utilizada en este proyecto reveló ser una forma sólida de abordar un problema real. Fue capaz de proporcionar una imagen global y detallada de la situación de la TB en un área determinada, relacionar los parámetros y resultados del modelo con un contexto socioeconómico real, y generar una herramienta útil para ayudar en el diseño y la evaluación de acciones de control de TB.