ABSTRACT Introduction: Influenza season is expected between October and February in the northern hemisphere, including Mexico. Previous studies suggested that transmission peak may occur earlier in Yucatan, a state in southeast Mexico. Objectives: (a) Describe the seasonality of 2018 influenza cases seen at O´Horan hospital, statewide, and nationwide; (b) analyze the characteristics, clinical manifestations and outcomes of ambulatory and hospitalized patients; (c) analyze fatal outcomes occurrence among vaccinated and unvaccinated individuals. Methods: Retrospective analytic cohort of all confirmed influenza cases assisted at O´Horan hospital during 2018, along with a chronologic graphic description of the statewide epidemic curve from the epidemiological surveillance registries. Results: A total of 264 influenza cases were analyzed; 145 (55%) were female; 26% were vaccinated. Health workers and unvaccinated individuals were more prone to develop severe cases. Dyspnea and tachypnea were strong predictors of hospitalization; headache, myalgias, arthralgias and rhinorrhea correlated inversely. 236 (89.47%) cases occurred in July and 22 of the 23 deaths occurred before October. No fatal outcomes were observed among vaccinated individuals. Influenza AH1N1 represented 83.6% of serotyped cases. Discussion: Onset of influenza season in Yucatan may reflect a need for rethinking timing of vaccination and of preventive campaigns, as most cases occurred before vaccination period.

OBJECTIVE: Novel, inexpensive solutions are needed for improved management of vector-borne and other diseases in resource-poor environments. Emerging free software providing access to satellite imagery and simple editing tools (e.g. Google EarthTM) complement existing geographic information system (GIS) software and provide new opportunities for: (i) strengthening overall public health capacity through development of information for city infrastructures; and (ii) display of public health data directly on an image of the physical environment. METHODS: We used freely accessible satellite imagery and a set of feature-making tools included in the software (allowing for production of polygons, lines and points) to generate information for city infrastructure and to display disease data in a dengue decision support system (DDSS) framework. FINDINGS: Two cities in Mexico (Chetumal and Merida) were used to demonstrate that a basic representation of city infrastructure useful as a spatial backbone in a DDSS can be rapidly developed at minimal cost. Data layers generated included labelled polygons representing city blocks, lines representing streets, and points showing the locations of schools and health clinics. City blocks were colour-coded to show presence of dengue cases. The data layers were successfully imported in a format known as shapefile into a GIS software. CONCLUSION: The combination of Google EarthTM and free GIS software (e.g. HealthMapper, developed by WHO, and SIGEpi, developed by PAHO) has tremendous potential to strengthen overall public health capacity and facilitate decision support system approaches to prevention and control of vector-borne diseases in resource-poor environments.

OBJETIVO: Se necesitan soluciones novedosas y de bajo costo para mejorar la gestión de las enfermedades de transmisión vectorial y de otro tipo en los entornos con recursos escasos. Las nuevas opciones de software gratuito que dan acceso a imágenes por satélite y a instrumentos de edición sencillos (por ejemplo Google EarthTM) complementan el software del sistema de información geográfica (SIG) existente y brindan nuevas oportunidades para: (i) reforzar la capacidad global de salud pública mediante la elaboración de información para infraestructuras urbanas; y (ii) mostrar los datos de salud pública directamente en una imagen del entorno físico. MÉTODOS: Se utilizaron imágenes por satélite de libre acceso y una serie de prestaciones de generación de detalles incluidas en el software (que permiten crear polígonos, líneas y puntos) para añadir información sobre las infraestructuras urbanas y representar datos sobre las enfermedades en el marco de un sistema de apoyo decisional para el dengue (DDSS). RESULTADOS: Se utilizaron dos ciudades de México (Chetumal y Mérida) para demostrar que es posible desarrollar rápidamente y con un costo mínimo una representación básica de la infraestructura urbana que revista utilidad como urdimbre espacial en un DDSS. Las capas de información generadas comprendían polígonos etiquetados que representaban cuadras, líneas que reproducían las calles, y puntos que indicaban la localización de las escuelas y los dispensarios. Las cuadras se codificaron mediante colores en función de los casos de dengue. Las capas de información se pudieron importar satisfactoriamente a un software SIG en el formato conocido como shapefiles. CONCLUSIÓN: La combinación de Google EarthTM y software SIG gratuito (por ejemplo, HealthMapper, desarrollado por la OMS, y SIGEpi, desarrollado por la OPS) brinda enormes posibilidades para reforzar la capacidad general de salud pública y facilitar la aplicación de sistemas de apoyo decisional a la prevención y el control de enfermedades de transmisión vectorial en los entornos con recursos escasos.

OBJECTIF: Des solutions innovantes et peu onéreuses sont nécessaires pour améliorer la prise en charge des maladies à transmission vectorielle et autres dans les environnements pauvres en ressources. Les logiciels émergents gratuits qui fournissent un accès à l'imagerie satellitaire et à des outils d'édition simples (Google EarthTM) complètent les logiciels de système d'information géographique (GIS) et offrent de nouvelles possibilités : (i) de renforcer les capacités globales de la santé publique par la génération d'informations concernant les infrastructures urbaines ; et (ii) d'afficher directement des données de santé publique sur une image de l'environnement physique. MÉTHODES: Nous avons utilisé l'imagerie satellitaire en accès libre et une série d'outils de traçage appartenant au logiciel (permettant de produire des polygones, des lignes et des points) pour générer des informations sur l'infrastructure urbaine et pour afficher des données de morbidité dans le cadre d'un système d'aide à la décision concernant la dengue (DDSS). RÉSULTATS: Nous nous sommes servis de deux villes du Mexique (Chetumal et Merida) pour démontrer qu'il était possible de développer rapidement et à un coût minimal une représentation rudimentaire des infrastructures urbaines, utilisable comme épine dorsale spatiale d'un DDSS. Les couches de données générées comprenaient des polygones étiquetés représentant des pâtés de maisons, des lignes figurant des rues et des points indiquant l'emplacement d'écoles et de centres de santé. Les pâtés de maisons ont été colorés selon un code de manière à signaler la présence de cas de dengue. Ces couches de données ont été importées avec succès sous un format appelé fichier de formes dans un logiciel GIS. CONCLUSION: La combinaison associant Google EarthTM et un logiciel GIS libre et gratuit (par exemple HealthMapper, développé par l'OMS, ou SIGEpi, développé par l'OPS) offre un énorme potentiel pour renforcer les capacités générales de la santé publique et faciliter l'utilisation de systèmes d'aide à la décision pour prévenir et combattre les maladies à transmission vectorielle dans les environnements pauvres en ressources.