The aim of this study was to find a model to estimate the incidence of influenza-like illness (ILI) from the Google Trends (GT) related to influenza. ILI surveillance data from 2012 through 2013 were obtained from the National Health Surveillance System, Argentina. Internet search data were downloaded from the GT search engine database using 6 influenza-related queries: flu, fever, cough, sore throat, paracetamol, and ibuprofen. A Poisson regression model was developed to compare surveillance data and internet search trends for the year 2012. The model's results were validated using surveillance data for the year 2013 and results of the Google Flu Trends (GFT) tool. ILI incidence from the surveillance system showed strong correlations with ILI estimates from the GT model (r = 0.927) and from the GFT tool (r = 0.943). However, the GFT tool overestimates (by nearly twofold) the highest ILI incidence, while the GT model underestimates the highest incidence by a factor of 0.7. These results demonstrate the utility of GT to complement influenza surveillance

El objetivo del presente estudio fue hallar un modelo para estimar la incidencia de enfermedades tipo influenza (ETI), a partir de los términos de búsqueda relacionados recolectados por el Google Trends (GT). Los datos de vigilancia de ETI para los años 2012 y 2013 se obtuvieron del Sistema Nacional de Vigilancia de la Salud de Argentina. Las búsquedas de Internet se obtuvieron de la base de datos del GT, usando 6 términos: gripe, fiebre, tos, dolor de garganta, paracetamol e ibuprofeno. Se desarrolló un modelo de regresión de Poisson a partir de datos del año 2012, y se validó con datos del 2013 y resultados de la herramienta Google Flu Trends (GFT). La incidencia de ETI del sistema de vigilancia presentó fuertes correlaciones con las estimaciones de ETI del GT (r = 0,927) y del GFT (r = 0,943). Sin embargo, el GFT sobreestimó el pico de incidencia por casi el doble, mientras que el modelo basado en el GT subestimó el pico de incidencia por un factor de 0,7. Estos resultados demuestran la utilidad del GT como un complemento para la vigilancia de la influenza

O objetivo deste estudo foi encontrar um modelo para estimar a incidência da síndrome gripal com base nos termos de busca relacionados recolhidos pelo Google Trends (GT). Os dados de monitoramento de síndrome gripal entre 2012 e 2013 foram obtidos no Sistema Nacional de Vigilância de Saúde da Argentina. As pesquisas na Internet foram feitas baseando-se no banco de dados do GT usando 6 termos: gripe, febre, tosse, dor de garganta, paracetamol e ibuprofeno. Um modelo de regressão de Poisson foi desenvolvido valendo-se de dados de 2012. O modelo foi ajustado e validado com dados de 2013 e comparado com os resultados da ferramenta Google Flu Trends (GFT). A incidência de síndrome gripal mostrou uma forte correlação com estimativas do GT (r = 0,927) e GFT (r = 0,943). No entanto, o GFT superestimou o pico de incidência por quase o dobro, e o modelo baseado no GT subestimou o pico de incidência por um fator de 0,7. Esses resultados demonstram a utilidade do GT como um suplemento para a vigilância da influenza

O objetivo deste estudo foi encontrar um modelo para estimar a incidência da síndrome gripal com base nos termos de busca relacionados recolhidos pelo Google Trends (GT). Os dados de monitoramento de síndrome gripal entre 2012 e 2013 foram obtidos no Sistema Nacional de Vigilância de Saúde da Argentina. As pesquisas na Internet foram feitas baseando-se no banco de dados do GT usando 6 termos: gripe, febre, tosse, dor de garganta, paracetamol e ibuprofeno. Um modelo de regressão de Poisson foi desenvolvido valendo-se de dados de 2012. O modelo foi ajustado e validado com dados de 2013 e comparado com os resultados da ferramenta Google Flu Trends (GFT). A incidência de síndrome gripal mostrou uma forte correlação com estimativas do GT (r = 0,927) e GFT (r = 0,943). No entanto, o GFT superestimou o pico de incidência por quase o dobro, e o modelo baseado no GT subestimou o pico de incidência por um fator de 0,7. Esses resultados demonstram a utilidade do GT como um suplemento para a vigilância da influenza

The aim of this study was to find a model to estimate the incidence of influenza-like illness (ILI) from the Google Trends (GT) related to influenza. ILI surveillance data from 2012 through 2013 were obtained from the National Health Surveillance System, Argentina. Internet search data were downloaded from the GT search engine database using 6 influenza-related queries: flu, fever, cough, sore throat, paracetamol, and ibuprofen. A Poisson regression model was developed to compare surveillance data and internet search trends for the year 2012. The model's results were validated using surveillance data for the year 2013 and results of the Google Flu Trends (GFT) tool. ILI incidence from the surveillance system showed strong correlations with ILI estimates from the GT model (r = 0.927) and from the GFT tool (r = 0.943). However, the GFT tool overestimates (by nearly twofold) the highest ILI incidence, while the GT model underestimates the highest incidence by a factor of 0.7. These results demonstrate the utility of GT to complement influenza surveillance

El objetivo del presente estudio fue hallar un modelo para estimar la incidencia de enfermedades tipo influenza (ETI), a partir de los términos de búsqueda relacionados recolectados por el Google Trends (GT). Los datos de vigilancia de ETI para los años 2012 y 2013 se obtuvieron del Sistema Nacional de Vigilancia de la Salud de Argentina. Las búsquedas de Internet se obtuvieron de la base de datos del GT, usando 6 términos: gripe, fiebre, tos, dolor de garganta, paracetamol e ibuprofeno. Se desarrolló un modelo de regresión de Poisson a partir de datos del año 2012, y se validó con datos del 2013 y resultados de la herramienta Google Flu Trends (GFT). La incidencia de ETI del sistema de vigilancia presentó fuertes correlaciones con las estimaciones de ETI del GT (r = 0,927) y del GFT (r = 0,943). Sin embargo, el GFT sobreestimó el pico de incidencia por casi el doble, mientras que el modelo basado en el GT subestimó el pico de incidencia por un factor de 0,7. Estos resultados demuestran la utilidad del GT como un complemento para la vigilancia de la influenza

Introduction. Pertussis is a challenge for public health. Objectives: To describe pertussis-related morbidity and mortality and immunization coverage for the 2002-2011 period, profile of cases for 2011, and control strategies implemented by the Ministry of Health (MoH) of Argentina. Methods. Descriptive, epidemiological surveillance study. Morbidity data were obtained from the National Health Surveillance System, while mortality data were obtained from the MoH's Health Statistics and Information Department and official jurisdictional reports. Administrative immunization coverage was used based on the data provided by the MoH's jurisdictions. The Epi Info software, version 7.1.2, was used for analysis. Results. The number of reported cases of pertussis increased between 2002 and 2011, reaching its peak in 2011: an incidence of 16 x 100 000 inhabitants, and 76 deaths. Most deaths occurred in infants younger than 1 year old. Immunization coverage achieved at a national level with the third dose and the dose administered at the time of starting primary education was >90%, while the coverage achieved with the first booster dose was 80%-90%. In 2011, 2821 confirmed cases were reported (incidence of 7 x 100 000 inhabitants): 84% in infants <1 year old; 76 deaths: 97% in infants <1 year old (60.5% in infants <2 months old). Among the strategies that were deployed, a total of 906 clinical nodes and 405 laboratory nodes were consolidated; the use of the polymerase chain reaction as a diagnostic method and the differential classification of cases were implemented, and additional vaccine doses were administered. Conclusions . The number of pertussis cases increased between2002 and 2011; the highest morbidity and mortality occurred ininfants younger than 1 year old; immunization coverage reached 80%-90%. . The highest number of pertussis-related deaths was recorded in 2011. . The MoH strengthened the epidemiological surveillance and set guidelines for control measures.

Introducción. Coqueluche constituye un problema de salud pública. Objetivos: Describir la morbimortalidad y coberturas de vacunación entre 2002 y 2011, el perfil de los casos de 2011 y las estrategias de control implementadas por el Ministerio de Salud (MSN). Métodos. Estudio descriptivo de vigilancia epidemiológica. Los datos de morbilidad se tomaron del Sistema Nacional de Vigilancia, y los de mortalidad, de la Dirección de Estadística e Información en Salud del MSN y de los informes oficiales de las jurisdicciones. Se utilizó la cobertura administrativa de vacunación a partir de datos provistos por las jurisdicciones al MSN. Se analizó con Epiinfo 7.1.2. Resultados. Entre 2002 y 2011, la notificación de casos de coqueluche y de fallecimientos se incrementó y alcanzó los mayores valores en 2011: tasa de 16 x 100 000 habitantes y 76 fallecidos. Las muertes ocurrieron mayoritariamente en <1 año y las coberturas nacionales de vacunación para 3ra dosis e ingreso escolar fueron >90% y para el primer refuerzo, 80-90%. En 2011, se notificaron 2821 casos confirmados (incidencia 7 x 100 000 hab.): 84% <1 año; 76 fallecidos: 97% <1 año (60,5% <2 meses). Entre las estrategias implementadas, se consolidaron 906 nodos clínicos y 405 de laboratorio; se implementaron la reacción en cadena de la polimerasa como método diagnóstico y la clasificación diferencial de los casos, y se incorporaron dosis adicionales de vacunación. Conclusiones . Entre 2002 y 2011, aumentaron los casos de coqueluche; la mayor morbimortalidad fue en <1 año, con coberturas de vacunación de 80 y 90%. . El mayor número de fallecidos por coqueluche fue en el año 2011. . El MSN fortaleció la vigilancia epidemiológica y orientó las medidas de control.

Visceral leishmaniasis (VL) is a notifiable disease in Argentina. Every new case diagnosed must be reported to the National Health Surveillance System. In the period 2006-2012, a total of 103 cases have been notified in four provinces: Entre Rios, Santa Fe, Misiones and Santiago del Estero. Misiones has the largest amount of cases: a total of 80, detected in 15 towns from May 2006 to July 2012. The highest incidence is observed in children (less than 15 years of age). In 2004 the vector Lutzomyia longipalpis was detected for the first time in Formosa Province. Cases of human and canine VL, as well as the presence of the canine vector were reported in 2006 in the province of Misiones, and in 2008-2009 in the province of Corrientes. In Santiago del Estero cases of human and canine VL (2008) were possibly associated with secondary vectors. In 2010 Lu longipalpis was found in Entre Rios, showing its dispersal to the south. Between January and April 2011 a systematic search of the VL vector was carried out in 13 towns, in Entre Ríos, Santa Fe and Santiago del Estero Provinces (275 traps/night). The colonization of the vector Lu longipalpis was proved in Chajarí town (Entre Rios), but not in Santiago del Estero Province, where Migonemyia migonei appears as a putative LV vector.

La leishmaniasis visceral (LV) en la Argentina se notifica obligatoriamente a través del Sistema Nacional de Vigilancia de la Salud (SNVS). El análisis de la notificación muestra un total de 103 casos distribuidos en cuatro provincias, siendo Misiones la de mayor casuística con un total de 80 casos en 15 localidades, desde mayo 2006 hasta julio de 2012. Los niños de 0 a 15 años de edad son el grupo con mayor incidencia. En el año 2004 fue registrado por primera vez el riesgo de LV urbana endémica en la provincia de Formosa tras el hallazgo del vector Lutzomyia longipalpis. En el año 2006 la provincia de Misiones registra casos de LV humana, LV canina, y la provincia de Corrientes en el verano 2008-2009. En Santiago del Estero los casos de LV humana y LV canina en el año 2008 estuvieron asociados posiblemente a vectores secundarios. En el año 2010 Lu. longipalpis fue hallado en Chajarí, Entre Ríos, mostrando su dispersión hacia el sur. Por ello, para conocer la distribución del riesgo, entre enero y abril del 2011 se realizó búsqueda sistemática del vector de LV en 13 localidades de las provincias de Entre Ríos, Santa Fe y Santiago del Estero, totalizando 275 trampas/noche. Se comprobó la colonización de Lu. longipalpis, en la localidad de Chajarí. En Santiago del Estero no se encontró Lu. longipalpis por lo que Migonemyia migonei sigue incriminada como vector putativo de LV en esta región.