Objetivo

Presentar los resultados del análisis exploratorio y el proceso de detección de señales de los datos suministrados por el país a través de la plataforma Integra-ESAVI, para el monitoreo de ESAVI en las regiones del país, desde la introducción de las vacunas contra la COVID-19.

Información

La información presentada en esta aplicación es el resultado del procesamiento y análisis avanzado de datos, realizado por el equipo de Vacunación Segura de la OPS, a partir de los casos de ESAVI anonimizados proporcionados por el Ministerio de Salud Pública (MSP) de Ecuador.

Antecedentes

En cumplimiento de su responsabilidad de liderar iniciativas que apoyen a los países de la región de las Américas en garantizar el impacto de las vacunas como intervenciones altamente efectivas y seguras para reducir los efectos de la pandemia de COVID-19, y en ejecución de la recomendación emitida el 16 de noviembre de 2020 por el Comité Técnico Asesor (TAG, por sus siglas en inglés) sobre Inmunizaciones, se estableció el Comité Regional de Seguridad de Vacunas, así como el Sistema Regional para el Monitoreo de la Seguridad de las Vacunas contra la COVID-19 como herramienta para la generación de información. En este contexto, el 17 de septiembre de 2021 se llevó a cabo la primera reunión del comité y el primer análisis de los datos disponibles en el repositorio regional.

Contexto

La magnitud del esfuerzo de vacunación contra la COVID-19 en la región de las Américas ha requerido la implementación de sistemas de información sólidos y confiables, capaces de detectar oportunamente posibles riesgos para la salud pública asociados a las vacunas.

Aunque existe un cuerpo de evidencia sustancial que respalda la efectividad y seguridad de la mayoría de las vacunas contra la COVID-19, aún es necesario generar conocimiento adicional que permita responder preguntas clave, como:

El impacto de las vacunas a mediano y largo plazo,

El efecto de los cambios en los esquemas de vacunación adoptados por los países,

La aparición de eventos adversos poco frecuentes pero potencialmente graves, fatales o con riesgo de discapacidad severa o permanente.

Asimismo, se requiere vigilar cómo la evolución del SARS-CoV-2 puede influir en el perfil de seguridad de las vacunas.

En respuesta a estas necesidades, se desarrolló el Sistema Regional para el Monitoreo de Eventos Adversos Posterior a la Vacunación (EAPV), concebido como una fuente de información regional que facilite la detección temprana de riesgos no previamente identificados, mediante la integración de datos provenientes de distintos países.

Los análisis, hipótesis y conclusiones que puedan derivarse de esta información dependerán en gran medida de la calidad y representatividad de los datos aportados por cada país. En este contexto, Ecuador desempeña un papel clave, ya que su contribución representa una parte sustancial de la información consolidada a nivel regional.

Por ello, resulta fundamental establecer un plan nacional para el análisis de la información sobre ESAVI, que permita preparar, depurar y validar los datos disponibles, garantizando su utilidad y confiabilidad tanto para el país como para el monitoreo regional.

Acuerdos

Gracias a un convenio de interoperabilidad establecido con la Organización Panamericana de la Salud (OPS), es posible acceder a la información sobre los casos de ESAVI reportados en la plataforma Integra-ESAVI, especialmente aquellos relacionados con la vacunación contra la COVID-19 a partir del 1 de enero de 2021.

Esta fuente proporciona datos individuales anonimizados, que incluyen información detallada sobre las características del caso, la persona vacunada, la vacuna administrada, el evento adverso reportado, así como los diagnósticos y hallazgos del proceso de investigación asociado al ESAVI.

Contenido

La presente aplicación tiene como objetivo central facilitar el análisis exploratorio de los Eventos Supuestamente Atribuibles a la Vacunación o Inmunización (ESAVI) notificados en Ecuador, posterior a la vacunación contra la COVID-19. A continuación, se describe el contenido de cada una de las secciones del tablero:

Inicio:

Sección de bienvenida que presenta el propósito general del tablero, el país analizado (Ecuador), los responsables del análisis y la fecha más reciente de actualización. También se identifican las instituciones proveedoras de datos y los consultores técnicos involucrados.

Introducción:

Brinda el contexto técnico y epidemiológico del análisis, incluyendo los antecedentes regionales e institucionales que dieron origen al monitoreo de ESAVI, el objetivo del tablero y el marco de cooperación entre Ecuador y la Organización Panamericana de la Salud (OPS).

Metodología:

Describe la metodología general del análisis, incluyendo las variables consideradas (edad, sexo, localización geográfica), los criterios de limpieza y categorización de datos, y el cálculo de tasas de notificación por dosis administradas. Se mencionan los métodos de detección de señales.

Dashboard:

Proporciona una visión integral del comportamiento de los ESAVI en el tiempo, con indicadores clave (KPIs), líneas de tiempo con hitos del proceso de vacunación en Ecuador, y gráficos que permiten explorar la distribución de eventos según sexo, semana epidemiológica, región, gravedad y términos clínicos.

Análisis descriptivo:

Presenta un análisis detallado de los eventos notificados, segmentados por características demográficas y temporales. Permite observar patrones de notificación por sexo, grupo etario, gravedad del evento, así como su distribución geográfica y evolución en el tiempo.

Análisis por vacuna:

Examina la distribución de ESAVI según el tipo de vacuna administrada, con desagregaciones por sexo, edad, dosis aplicada, gravedad del evento y lote vacunal. Se utilizan visualizaciones como gráficos de Pareto, mapas y series temporales para facilitar la interpretación comparativa entre biológicos.

Análisis por evento:

Explora los ESAVI reportados usando la terminología MedDRA, permitiendo su análisis por términos preferentes (PT), grupos de nivel alto (HLGT) y sistemas de órganos (SOC). Incluye análisis cruzados con variables como sexo, edad, tipo de vacuna y gravedad, presentados mediante treemaps, diagramas de Sankey y mapas de calor.

Análisis de detección de señales:

Ofrece herramientas estadísticas para la identificación de posibles señales de seguridad, mediante técnicas de análisis de desproporcionalidad (PRR, ROR, BCPNN). El usuario puede aplicar filtros por vacuna y nivel de análisis (PT, SMQ, CMQ) para detectar posibles asociaciones inusuales entre vacunas y eventos.

Acerca de:

Sección informativa sobre la aplicación, donde se detallan los lenguajes, tecnologías y enfoques metodológicos empleados en su desarrollo. También se describe el origen de los datos y se presenta al equipo técnico responsable.

Metodología

El presente tablero integra datos anonimizados de Eventos Supuestamente Atribuibles a la Vacunación o Inmunización (ESAVI) reportados en Ecuador, provenientes de la plataforma Integra-ESAVI. La información comprende notificaciones realizadas desde el inicio de la campaña de vacunación contra COVID-19, incluyendo datos demográficos, clínicos, características de la vacunación y clasificación de los eventos.


Los datos fueron sometidos a un proceso de normalización, limpieza y estructuración para garantizar la consistencia en el análisis. Se realizó una validación de fechas, eliminación de duplicados e implementación de un sistema de categorización uniforme para variables clave como grupo etario, gravedad de los eventos y clasificación de los términos médicos según el estándar MedDRA (Medical Dictionary for Regulatory Activities).

Análisis descriptivo multidimensional

1. Caracterización demográfica:

Distribución por sexo y grupo etario, con visualizaciones específicas como pirámides poblacionales y gráficos de densidad que permiten identificar patrones diferenciales en la incidencia de ESAVI.


2. Distribución geográfica:

Análisis de la distribución espacial de casos mediante mapas interactivos con sistemas de georreferenciación, empleando técnicas de categorización por cuantiles para una visualización efectiva de las variaciones regionales.


3. Caracterización clínica:

Clasificación de eventos según su gravedad (graves/no graves) y análisis de términos MedDRA en diferentes niveles jerárquicos (SOC, HLGT, HLT, PT), permitiendo una aproximación tanto general como específica a los fenómenos clínicos.


4. Caracterización vacunal:

Distribución de eventos por tipo de vacuna, número de dosis y tiempo transcurrido entre la administración y el inicio de síntomas.

Análisis temporales y de tendencias

1. Series temporales estratificadas:

Visualización de tendencias mediante gráficos de línea para seguir la evolución de casos por semana epidemiológica, con estratificación por variables clave (sexo, gravedad, tipo de vacuna).


2. Análisis de variación:

Cálculo de tasas de cambio porcentuales entre períodos consecutivos para identificar incrementos o decrementos significativos en la notificación de eventos.


3. Contextualización temporal:

Integración de una línea de tiempo con hitos relevantes de la campaña de vacunación para facilitar la interpretación de los hallazgos en su contexto histórico.

Cálculo e interpretación de tasas de notificación

Las tasas de notificación se calculan como la relación entre el número de ESAVI reportados y el número de dosis administradas, multiplicado por un factor constante (generalmente por 1.000.000) para facilitar su interpretación. Este método permite:


1. Normalización por exposición:

Ajuste de la frecuencia de eventos por el volumen de vacunación, permitiendo comparaciones más equitativas entre diferentes períodos o grupos.


2. Seguimiento temporal:

Monitoreo de los cambios en las tasas a lo largo del tiempo como indicador de la seguridad vacunal y la eficiencia del sistema de farmacovigilancia.

Análisis de desproporcionalidad para detección de señales

El tablero implementa métodos estadísticos de análisis de desproporcionalidad para la detección de posibles señales de seguridad, incluyendo:


1. Razón de Notificación Proporcional (PRR):

Compara la proporción de un evento específico entre las notificaciones asociadas a una vacuna determinada versus la proporción del mismo evento entre todas las demás vacunas.


2. Razón de Probabilidades de Notificación (ROR):

Estima la razón de probabilidades de que un evento específico sea reportado con una determinada vacuna en comparación con otras vacunas.


3. Red Neuronal de Propagación de Confianza Bayesiana (BCPNN):

Implementa un enfoque bayesiano para calcular componentes de información que reflejan la fuerza de las asociaciones entre vacunas y eventos, con dos aproximaciones:

Aproximación Normal: Utiliza la distribución normal para estimar intervalos de confianza.

Aproximación Monte Carlo: Emplea simulaciones para obtener distribuciones empíricas y estimaciones más robustas en casos de datos limitados.


4. Criterios de señalización:

Se establecen umbrales estadísticos para identificar posibles señales, generalmente definidos por valores de PRR/ROR > 1 con intervalo inferior de confianza > 1, y número mínimo de casos ≥ 3.

Técnicas de visualización avanzada

El tablero emplea técnicas de visualización avanzada para facilitar la interpretación de patrones complejos:


1. Gráficos de calor (heatmaps):

Utilizados para representar la intensidad de asociación entre variables categóricas, como eventos por grupo etario o vacunas por dosis.


2. Diagramas Sankey:

Visualización de flujos para representar relaciones complejas entre múltiples variables (vacuna → evento → desenlace).


3. Treemaps:

Representación jerárquica de datos anidados, especialmente útil para visualizar la estructura de términos MedDRA.


4. Gráficos de burbujas:

Representación multidimensional que permite visualizar simultáneamente la frecuencia y la distribución de eventos por diferentes categorías.


5. Métodos de agrupamiento dinámicos:

Implementación de técnicas de binning adaptativo y categorización por cuantiles para optimizar la visualización de datos con distribuciones heterogéneas.

Filtrado interactivo y análisis dinámico

El diseño del tablero permite un análisis dinámico mediante sistemas de filtrado interactivo que facilitan:


1. Segmentación flexible:

Posibilidad de analizar subconjuntos específicos de datos según criterios temporales, demográficos, clínicos o vacunales.


2. Análisis condicional:

Examinar la distribución de variables en el contexto de determinadas condiciones o filtros.


3. Detección de patrones emergentes:

Capacidad para identificar tendencias o asociaciones que pueden manifestarse únicamente en determinados subgrupos o bajo condiciones específicas.

Conclusión

Esta metodología integral permite un análisis exhaustivo y multidimensional de los datos de ESAVI, facilitando tanto la vigilancia rutinaria como la investigación de fenómenos específicos relacionados con la seguridad de las vacunas contra COVID-19 en Ecuador.

Esta aplicación

Esta aplicación web está desarrollada utilizando R Shiny. El desarrollado se hizo teniendo en cuenta las mejores prácticas de Shiny, como el uso de módulos Shiny.

Datos

Los datos para esta aplicación corresponden al resultado del procesamiento y análisis de avanzado de datos, realizado por el equipo de vacunación segura de la OPS, a los datos de eventos adversos anonimizados proporcionados por la unidad de inmunización del ministerio de salud del país.