RESUMEN INTRODUCCIÓN: El dengue constituye un problema emergente en Argentina. En la provincia de Buenos Aires se inició un primer brote en 2016, y el de 2020 registró un 82% más de casos y afectó municipios sin antecedentes previos. El objetivo de este estudio fue caracterizar la dinámica de los brotes bonaerenses de 2016 y 2020 . MÉTODOS: Se realizó un estudio descriptivo, retrospectivo y transversal. Los casos fueron registrados en el Sistema Nacional de Vigilancia de la Salud. Fueron calculadas las distribuciones de frecuencia de los casos notificados, considerando también el origen: importados o autóctonos. Las tasas de incidencia y las razones de tasas se calcularon por Región Sanitaria. La difusión de la onda epidémica para ambos brotes fue obtenida mediante el cálculo de métricas adimensionales . RESULTADOS: Ambos brotes manifestaron ondas de similar comportamiento, pero con diferente expansión temporal y velocidades de difusión que se distanciaron en el inicio y luego hacia el final, presentando el último brote una mayor incidencia pero con una tasa de propagación de menor variación . DISCUSIÓN: La investigación realizada permitió caracterizar los brotes ocurridos en 2016 y 2020, y focalizar regionalmente la incidencia del fenómeno reemergente de la infección por arbovirus dengue (principalmente DEN-1 circulante) en la provincia de Buenos Aires, con cifras de incidencia que superaron lo conocido en la historia de la enfermedad en Argentina.

ABSTRACT INTRODUCTION: Dengue is an emerging problem in Argentina. In the province of Buenos Aires, the first outbreak was in 2016, and the one occurred during 2020 caused 82% more cases and affected districts with no previous cases. The objective of this study was to characterize the outbreak dynamics in the province of Buenos Aires in 2016 and 2020 . METHODS: A descriptive, retrospective and crosssectional study was conducted. The cases were registered in the National Health Surveillance System. The frequency distributions of the reported cases were calculated, considering also the origin: imported or autochthonous. Incidence rates and rate ratios were calculated for each Health Region. The diffusion of the epidemic wave for both outbreaks was obtained by calculating dimensionless metrics . RESULTS: Both outbreaks showed waves with similar behavior, but with different temporal expansion and diffusion speeds that distanced from each other at the beginning and then towards the end. The last outbreak had a higher incidence, but a propagation rate with less variation . DISCUSSION: This research allowed to characterize the two outbreaks occurred in 2016 and 2020, and to focus regionally on the incidence of the re-emerging phenomenon of dengue arbovirus infection (mainly circulating DEN-1) in the province of Buenos Aires, with incidence figures that exceeded those known in the history of the disease in Argentina.

ABSTRACT INTRODUCTION One of the problems faced by the health system in different countries due to COVID-19 pandemic is the availability of medical care services in intensive care units (ICU). The objective was to evaluate survival in patients hospitalized for COVID-19 in the ICUs during the period January-April 2021 in the province of Buenos Aires METHODS Patients included in the surveillance system who had their correlate of information on percentage of bed occupancy in the ICUs from the general system were considered. With this information, a survival analysis was performed, considering life tables, Kaplan-Meier and Cox regression. The event was death, the 96-day follow-up and the dates of admission, death and discharge within the ICUs as individual periods for each patient. Inpatient capacity of the ICUs was measured through the percentage of bed occupancy at the time of admission RESULTS The ICUs with a bed occupancy greater than 80% showed patients with a lower survival curve than those below that figure at the time of admission DISCUSSION The differences in average survival were statistically significant, and show two different survival curves at the time the second wave of COVID-19 affected the country.

RESUMEN INTRODUCCIÓN Uno de los problemas que ha enfrentado el sistema de salud de los diferentes países debido a la pandemia de COVID-19 es la disponibilidad de servicios y atención médica en unidades de cuidados intensivos (UCI). El objetivo fue evaluar la sobrevida en pacientes internados por COVID-19 en UCI entre enero y abril de 2021 en la provincia de Buenos Aires, Argentina MÉTODOS Se consideró a los pacientes que, incluidos en el sistema de vigilancia, tuvieran su correlato de información del porcentaje ocupacional de camas de la UCI desde el sistema general. Con esta información se realizó un análisis de sobrevida, considerando tablas de vida, Kaplan-Meier y regresión de Cox. El evento fue el óbito, el tiempo de seguimiento a 96 días y las fechas de internación, defunción y egreso dentro de la UCI como períodos individuales de cada paciente. La capacidad operativa de las UCI fue medida a través del porcentaje de ocupación de camas al momento del ingreso RESULTADOS Las UCI con un porcentaje ocupacional mayor al 80% mostraron pacientes con menor curva de sobrevida que sus pares por debajo de esas cifras al momento de ingresar a la internación DISCUSIÓN Las diferencias en promedios de sobrevida son estadísticamente diferentes, y muestran dos curvas distintas de supervivencia en el momento en que la segunda ola de COVID-19 afectaba a la Argentina. ^s+

ABSTRACT INTRODUCTION The impact of the COVID-19 pandemic on mortality encompasses both its direct effects, deaths attributed to the SARS-CoV-2 virus, as well as indirect on other causes of death. The objective of the study was to determine the variation in non- COVID-19 causes of death in the province of Buenos Aires during 2020 METHODS A population-based descriptive study was carried out using secondary sources. Specific causes of death coded according to ICD-10, disaggregated by chapter and group, were analyzed. To determine whether there were variations between the observed and expected causes of death, the values of the study period were compared with the immediately preceding five-year period (2015-2019) using the P-score method RESULTS All the ICD-10 chapters studied are below the average of the historical series. The greatest variation appears in the chapter External Causes (-20.0%), Diseases of the Respiratory System (-9.1%), Neoplasms (-8.1%), Endocrine, Nutritional and Metabolic Diseases (-5.7%) and, finally, Diseases of the Circulatory System (-2.2%) DISCUSSION There is a variable change of other causes of death by COVID-19 deaths during 2020. The analysis of multiple causes was useful to re-estimate, in the case of the group of influenza (flu) and pneumonia, the global participation of COVID-19 in the chain of events that contributed to the death.

RESUMEN INTRODUCCIÓN El impacto de la pandemia por COVID-19 sobre la mortalidad abarca tanto sus efectos directos, las defunciones atribuidas al virus SARS-CoV-2, como indirectos sobre otras causas de muerte. “El objetivo del estudio fue determinar la variación sobre causas de muerte no COVID-19 en la provincia de Buenos Aires durante 2020 MÉTODOS Se realizó un estudio descriptivo de base poblacional, utilizando fuentes secundarias. Se analizó la variación en la mortalidad por causas específicas codificadas según CIE-10, desagregadas a nivel de capítulo y grupos. Las variaciones entre las causas de muerte observadas y esperadas se compararon mediante el método de P-score respecto al quinquenio inmediato anterior (2015-2019) RESULTADOS Todos los capítulos CIE-10 estudiados se ubican por debajo del promedio de la serie histórica. La mayor variación se registra en causas externas (-20,0%), enfermedades del sistema respiratorio (-9,1%), tumores (-8,1%), enfermedades nutricionales, endocrinas y metabólicas (-5,7%) y finalmente enfermedades del sistema circulatorio (-2,2%) DISCUSIÓN Se observó la existencia de un reemplazo variable de otras causas de defunción por muertes COVID-19 durante 2020. El análisis de causas múltiples resultó de utilidad para reestimar, en el caso del grupo de influenza (gripe) y neumonías, la participación global de la COVID-19 en la cadena de eventos que contribuyeron al deceso.

ABSTRACT INTRODUCTION The development of the COVID-19 pandemic has been described in terms of waves. This work aimed at characterizing the pandemic in the province of Buenos Aires through the comparison of indicators in each wave METHODS A descriptive observational study with data from secondary sources was conducted. Each wave was defined based on the inflection points of the cumulative confirmed cases curve. The waves were compared by indicators of morbidity and mortality RESULTS Three different periods were established: first wave, summer resurgence and second wave. The maximum number of confirmed cases and deaths per day during the first wave was 5799 and 192, and during the second wave 12141 and 282, respectively. The fatality was 3.5% during the first wave and 2.3% during the second one. The mean age of confirmed and deceased cases during the second wave was significantly lower than during the first one. Among confirmed cases, the greatest difference in the proportion by age group was observed in the group aged 10 to 19 years DISCUSSION The second wave was of greater magnitude, probably due to the circulation of the new variant of SARS-CoV-2, Gamma (P.1), for which there is evidence of increased transmissibility. The decrease in the age of deceased may be explained by the decrease in the age of confirmed cases and by the priority given to older people in the vaccination campaign. The increase in the 10-19 age group may be related to the resumption of face-to-face classes in schools.

RESUMEN INTRODUCCIÓN El desarrollo de la pandemia por COVID-19 se ha descrito en función de olas. El objetivo del trabajo fue caracterizar la pandemia en la provincia de Buenos Aires a través de la comparación de indicadores en cada ola MÉTODOS Se realizó un estudio descriptivo observacional con datos de fuentes secundarias. Cada ola se definió a partir de los puntos de inflexión en la curva de casos confirmados acumulados. Las olas se compararon por indicadores de morbilidad y mortalidad RESULTADOS Se establecieron tres períodos distintos: primera ola, rebrote de verano y segunda ola. El máximo de casos confirmados y fallecidos diarios en la primera ola fue 5799 y 192, y en la segunda, 12 141 y 282, respectivamente. La letalidad fue 3,5% en la primera ola y 2,3% en la segunda. La edad media en los casos confirmados y fallecidos en la segunda ola fue significativamente menor que en la primera. En los casos confirmados, la mayor diferencia en la proporción por grupos etarios se observó en el de 10-19 años DISCUSIÓN La segunda ola tuvo mayor magnitud, posiblemente relacionada con la circulación de una nueva variante del SARS-CoV-2, Gamma (P.1), para la cual hay evidencias de mayor transmisibilidad. El descenso de edad en fallecidos podría explicarse por la disminución en la edad de los casos confirmados y por la priorización de personas de mayor edad en el plan de vacunación. El aumento en el grupo de 10-19 años podría relacionarse con el reinicio de clases presenciales en las escuelas. ^s+