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El análisis de un patrón puntual engloba una serie de técnicas que permiten estudiar la distribución de un conjunto de eventos ocurridos sobre una región del plano. Este problema surge en epidemiología cuando se investiga una potencial fuente de contaminación ambiental alrededor de la cual se sospecha que surgen casos de una determinada enfermedad. En el presente trabajo, se explica brevemente en qué consiste el análisis de un patrón puntual y se ilustra con una aplicación a la determinación del origen medioambiental y al estudio de las zonas de mayor riesgo de incidencia en un brote de neumonía por Legionella ocurrido entre mediados de septiembre y principios de octubre en la ciudad de Alcoi (Alicante). El estudio permitió confirmar el origen medioambiental del brote y señalar las zonas de la ciudad con mayor riesgo, convirtiéndose en el argumento básico para llevar a cabo una exhaustiva inspección de las instalaciones generadoras de aerosoles, tras la cual, hasta la fecha, cesaron los brotes epidémicos.

Objetivo: Valorar la descripción geoestadística realizada de los datos de gripe recogidos a través de la Red Centinela Sanitaria de la Comunidad Valenciana (RCSCV) mediante la utilización del método kriging con la finalidad de evaluar la posibilidad de su incorporación a la vigilancia rutinaria Método: Se han utilizado los datos de vigilancia de gripe de la RCSCV en tres temporadas gripales (1997-1998, 1998-1999 y 1999-2000), construyéndose una matriz de datos de incidencia de gripe geocodificada. La distribución geográfica fue estudiada mediante la técnica geoestadística kriging, que permite estimar la incidencia de la enfermedad en cualquier punto del territorio, a partir de la incidencia observada en unos pocos puntos estratégicamente distribuidos. Se elaboraron mapas de curvas de isoincidencia de gripe para cada semana. La valoración de la técnica se realizó mediante validación cruzada. Resultados: En la mayoría de las semanas, los valores tanto de la desviación estándar (DE) reducida, como de la media reducida estuvieron cercanos a los valores considerados óptimos (0 o 1, respectivamente), y sólo en la última temporada se obtuvieron valores de la DE reducida alejados de los considerados como de buen ajuste en 12 de las 20 semanas. La estimación de tasas en todas las temporadas demostró una coherencia en su distribución espacial. También se observó coherencia en la evolución temporal. Conclusiones: En la mayoría de las situaciones los resultados pueden considerarse aceptables, no requiere recursos informáticos extraordinarios ni un empleo de tiempo excesivo, y necesita tan sólo una adaptación anual. Su facilidad de uso lo hace apto para su utilización como una técnica de rutina, pese a que puede mejorarse la precisión de las estimaciones, incrementando la complejidad del modelo.

Abstract Background The Comunitat Valenciana (CV) is a tourist region on the Mediterranean coast of Spain with a high rate of retirement migration. Lung cancer in women is the cancer mortality cause that has increased most in the CV during the period 1991 to 2000. Moreover, the geographical distribution of risk from this cause in the CV has been previously described and a non-homogenous pattern was determined. The present paper studies the spatio-temporal distribution of lung cancer mortality for women in the CV during the period 1987–2004, in order to gain some insight into the factors, such as migration, that have had an influence on these changes. Methods A novel methodology, consisting of a Bayesian hierarchical model, is used in this paper. Such a model allows the handling of data with a very high disaggregation, while at the same time taking advantage of its spatial and temporal structure. Results The spatio-temporal pattern which was found points to geographical differences in the time trends of risk. In fact, the southern coastal side of the CV has had a higher increase in risk, coinciding with the settlement of a large foreign community in that area, mainly comprised of elderly people from the European Union. Conclusion Migration has frequently been ignored as a risk factor in the description of the geographical risk of lung cancer and it is suggested that this factor should be considered, especially in tourist regions. The temporal component in disease mapping provides a more accurate depiction of risk factors acting on the population.