Resumo em Espanhol:

OBJETIVO: Diseñar un instrumento para elaborar corredores o canales endémicos mediante cálculos sencillos y, en el caso de enfermedades transmisibles, identificar y estimar parámetros relacionados con la dinámica de la transmisión. MÉTODOS: Se obtuvieron parámetros para elaborar una curva teórica de incidencia esperada, basada en el modelo logístico de crecimiento. Los parámetros se estimaron por medio de una regresión no lineal, a partir de datos de incidencia acumulada de los cinco años anteriores. Se tomó como ejemplo la incidencia semanal acumulada de casos de enfermedad tipo influenza para Argentina en 2009 y se la comparó con la serie de casos de 2004 a 2008 para construir los canales endémicos acumulados y no acumulados. RESULTADOS: De acuerdo a los canales endémicos acumulados obtenidos, el país entró en zona de brote a partir de la semana dos. El máximo número esperado de casos o capacidad de carga (K) de acuerdo a los datos de años previos fue de 1 090 660. Considerando los corredores no acumulados, la situación de brote se presentó en 34 de las 51 semanas. Se estimó un rango para la tasa básica de reproducción (R0) de 1,05 a 1,13 para el período no epidémico 2004-2008. CONCLUSIONES: El nuevo método permitió elaborar canales endémicos de una manera sencilla, con la obtención de parámetros importantes para la transmisión. Si bien tiene limitaciones, entre ellas que la ecuación utilizada es más útil para evaluar enfermedades con un ciclo anual marcado y menos exacta para ciclos menores de un año, puede ser considerado como una alternativa valiosa para elaborar corredores endémicos y una nueva contribución al estudio de brotes epidémicos en los niveles locales de vigilancia de la salud.

Resumo em Inglês:

OBJECTIVE: Design an instrument for determining endemic levels or ranges using simple calculations; identify and estimate the parameters related to the dynamic transmission of communicable diseases. METHODS: The parameters for establishing a theoretical curve of expected incidence based on the logistic growth model were identified. The parameters were estimated by nonlinear regression based on the cumulative incidence data from the previous five years. The weekly cumulative incidence of cases of influenza-like illness in Argentina in 2009 was used as an example. It was compared to the 2004-2008 case series in order to determine the cumulative and non-cumulative endemic levels. RESULTS: According to the cumulative endemic levels identified, the country entered the outbreak area in week 2. The data from previous years showed that the maximum expected number of cases or carrying capacity (K) was 1 090 660. When the non-cumulative levels were considered, the outbreak was present in 34 out of 51 weeks. A range of 1.05 to 1.13 was estimated for the basic reproductive rate (R0) in the non-epidemic period from 2004-2008. CONCLUSIONS: The new method facilitated the determination of endemic levels using a simple procedure with the identification of parameters that are important for transmission. Although it has limitations such as the fact that the equation used is more appropriate for evaluating diseases with a pronounced annual cycle and less accurate for cycles of less than 1 year, it can be considered a valuable alternative method for determining endemic ranges and a new contribution to the study of epidemic outbreaks at local health surveillance levels.

Resumo em Espanhol:

OBJETIVO: Valorar la utilidad de la escala SNAP IV como instrumento de detección de trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) en niños argentinos de 4 a 14 años de edad. MÉTODOS: Se adaptó y se administró la escala SNAP IV a un grupo de 1 230 escolares de la provincia de Buenos Aires, Argentina. Se determinó el diagnóstico con el control clínico de acuerdo a los criterios del Manual diagnóstico y estadístico de los trastornos mentales, 4.ª edición. Se determinaron la sensibilidad y especificidad así como los puntajes de corte para la escala SNAP IV en la población estudiada. RESULTADOS: Se estableció el puntaje en la escala SNAP IV que tuviera la mejor correlación entre sensibilidad y especificidad para determinar los casos verdaderos positivos que realmente tuvieran un diagnóstico clínico. Los puntajes de corte obtenidos fueron: un índice de 1,66 (15/27 puntos) para la subescala déficit de atención y de 1,77 (16/27 puntos) para hiperactividadimpulsividad en la población estudiada. CONCLUSIONES: La escala SNAP IV para detección de TDAH se considera válida en el caso de la población estudiada, siempre y cuando se modifiquen los puntajes de corte para obtener la mejor relación sensibilidad/especificidad, con base en las particularidades culturales y socioeconómicas de dicha población.

Resumo em Inglês:

OBJECTIVE: Assess the usefulness of the SNAP-IV scale as an instrument for detecting attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) in Argentine children aged 4 to 14 years. METHODS: The SNAP-IV scale was adapted and administered to a group of 1 230 schoolchildren in the province of Buenos Aires, Argentina. The diagnosis was determined with the clinical control, based on the criteria of the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 4th edition. The sensitivity and specificity, as well as the cut-off scores for the SNAP-IV scale in the population studied, were determined. RESULTS: The score on the SNAP-IV scale with the best correlation between sensitivity and specificity was established in order to determine the true positive cases that in fact had a clinical diagnosis. The cut-off scores obtained were: 1.66 (15/27 points) for the attention deficit subscale and 1.77 (16/27 points) for hyperactivity/impulsivity in the population studied. CONCLUSIONS: The SNAP-IV scale for detection of ADHD is considered to be valid in the population studied as long as the cut-off scores are modified to obtain the best sensitivity/specificity ratio based on the cultural and socioeconomic features of the population.