INTRODUCCIÓN
Taenia solium es un parásito cestodo zoonótico que se transmite entre el hombre y el cerdo, y se encuentra entre las enfermedades tropicales desatendidas (WHO, 2018). Además, la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO) la enlista en el primer lugar entre las parasitosis transmitidas por alimentos de mayor preocupación (FAO, 2014). Los humanos pueden desarrollar cisticercosis luego de la ingestión accidental de los huevos de T. solium, donde los quistes se alojan principalmente en el sistema nervioso central, causando la neurocisticercosis (Del-Brutto y García, 2015), siendo la principal causa de epilepsia en humanos (Nash et al., 2013).
Esto, indudablemente, ocasiona una alta carga financiera en países donde es endémica, como en Perú (Garcia et al., 2016).
Existen esfuerzos en la comunidad internacional para su control y erradicación, especialmente mediante estrategias de intervención basadas en evidencia, pero estas también deben ser sostenibles en el tiempo y con alto impacto, no solo en la salud humana, animal y ambiental, sino también en la economía de los estados (Thomas et al., 2019). Para combatir la cisticercosis porcina (CP) se cuenta principalmente con la vacuna TSOL18 y el benzimidazol oxfendazol (OFZ) (Gonzalez et al., 1997; Lightowlers, 2010). La vacuna ofrece protección cercana al 100% comprobada en más de un ensayo experimental (Lightowlers, 2010) y los resultados son más prometedores al combinarla con OFZ (Garcia et al., 2016; Poudel et al., 2019). Aunque no se tiene un consenso sobre las estrategias aceptables para todas las realidades (CystiTeam, 2019; Dixon et al., 2020), organizar campañas masivas de vacunación o dosificación implica una gran inversión, la cual los pequeños productores y comerciantes intermediaros no pueden asumir (Ouma et al., 2021).
Para evaluar tanto la transmisión como la eficacia de las potenciales intervenciones a realizarse para prevenir o controlar esta enfermedad, se han desarrollado diversos modelos matemáticos, entre estocásticos, determinísticos e híbridos (Gonzalez et al., 2002; Kyvsgaard et al., 2007; José et al., 2018), tanto para estudiar la transmisión de T. solium como para evaluar intervenciones en el humano y el cerdo (Braae et al., 2016; Lightowlers y Donadeu, 2017; Winskill et al., 2017). Epicyst, desarrollado por Winskill et al. (2017), es un modelo de transmisión determinístico que permite evaluar diversos escenarios e intervenciones en ambos hospedadores; en tanto que cystiSim, desarrollado por Braae et al. (2016), se diferencia de este último ya que permite obtener la probabilidad de eliminación de la enfermedad estocásticamente. Este tipo de simulaciones son el método de elección cuando los experimentos son muy costosos de realizar en la realidad o cuando no existen fórmulas disponibles para hacer inferencias sobre algún sistema que es objeto de estudio (Corlu et al., 2020).
Al seleccionar alguna estrategia de control de enfermedades como parte de una política pública se requiere conocer no solo la efectividad de estas, sino además, los costos para su ejecución, ya que de ello dependen las decisiones por las autoridades competentes. La Organización Mundial de la Salud (OMS) cuenta con una guía para elaborar planes de inmunización en humanos que analiza las fuentes de financiamiento y los costos futuros (WHO, 2014). Para el sector veterinario existen herramientas para planificar campañas de vacunación y evaluar costos como el modelo desarrollado por Wallace et al. (2019) para el control de rabia, y el modelo VacciCost de Tago et al. (2017) para el control de la peste de pequeños rumiantes (peste des petit ruminants).
Los modelos de simulación estocástica como herramientas de evaluación de costos serían de gran de utilidad al comparar diferentes estrategias con miras a seleccionar, como política de salud pública, la alternativa más viable para el control de la CP. El presente estudio plantea un modelo de simulación estocástica para estimar los costos de intervenciones bajo diferentes escenarios, a fin de planificar y presupuestar la toma de decisiones para combatir la cisticercosis porcina.
MATERIALES Y MÉTODOS
Descripción del Modelo
En este estudio se desarrolla una herramienta de simulación estocástica para el costo de intervenciones de mitigación de CP en el transcurso de un año. Esta aplicación permite estimar costos de estrategias en base a la vacunación, al uso de OFZ o la combinación de ambos. Para demostrar el comportamiento de la herramienta se evaluaron tres escenarios hipotéticos que se han descrito como potenciales intervenciones eficaces, pero que debido al costo no han sido validados. En todos los escenarios del modelo se asume que son elegibles los cerdos >2 meses de edad. Los escenarios se plantearon con el modelo estocástico cystiSim (v0.1.0) disponible en lenguaje de programación de R (https:// CRAN.R-project.org/package=cystiSim), obteniendo como resultados las probabilidades y tiempos requeridos para la eliminación de la CP. Las fórmulas y parámetros utiliza- dos para el análisis de costo se presentan en los cuadros 1 y 2.
Descripción de las Estrategias de Control
Las siguientes tres estrategias de tratamiento fueron evaluadas con una cobertura del 90%:
Escenario 1: Vacunación con vacuna recombinante (VR): Se examinan los costos de aplicar solo la vacuna. La frecuencia de aplicación es cada cuatro meses. De acuerdo con las indicaciones del fabricante se realiza un refuerzo al mes de cada vacunación, siendo en total seis intervenciones anuales, con una probabilidad de eliminación del 0.875 en 20 años según el modelo cystiSim.
Escenario 2: Vacunación con VR y dosificación con oxfendazol (OFZ). Se combina el uso de la VR con OFZ. Se aplica la vacuna y OFZ en la primera intervención, después de un mes se aplica un refuerzo de VR y seis meses después una dosificación con OFZ, con un total de tres intervenciones en un año, con una probabilidad de eliminación del 0.987 en 6.5 años según el modelo cystiSim.
Escenario 3: Dosificación con OFZ. Se examinan los costos de aplicar solo OFZ a intervalos de cuatro meses, siendo tres intervenciones anuales, con una probabilidad de eliminación de 0.951 en 6.5 años según el modelo cystiSim.
Población de Estudio
La provincia de Morropón en Piura, ubicada en la costa norte del Perú, fue seleccionada para este estudio debido a que se contaba con la información necesaria sobre la situación de la enfermedad (Jayashi et al., 2012) y los datos de la población porcina (19 731 cerdos) obtenidos del último Censo Nacional Agropecuario (INEI, 2012).
Para describir de manera estocástica la variabilidad (e incertidumbre) de las edades de los cerdos e introducirlos en el modelo de forma aleatoria e independiente en cada intervención, se utilizó la información de 8642 cerdos del proyecto de eliminación de cisticercosis en la costa norte del país. Con esos datos se utilizó el paquete fitdistrplus (v1.1- 3) (Delignette-Muller y Dutang, 2015) para obtener la distribución que más se ajustaba a la información colectada y así describir estocásticamente los potenciales escenarios a evaluar. El cálculo de volumen de OFZ se realizó aproximando los pesos con una ecuación de regresión que se obtuvo a partir de los datos del estudio de Ramos (2008) realizado en Tumbes, Perú (peso = 5 + 0.302*edad).
Evaluación Económica de las Interven- ciones
La estructura de los costos en cada escenario se basó en la guía integral de la OMS de costos y financiamiento de inmunizaciones (WHO, 2014) y la herramienta VacciCost (Tago et al., 2017). Los acrónimos para cada fórmula se desarrollaron a partir de letras del alfabeto, separadas con guiones bajos y describen actividades involucradas en los costos a calcularse en cada escenario (Cuadro 3). Los componentes se clasificaron en costos de los fármacos, de mantenimiento y suministros para su aplicación, costos en personal (agrupados en equipos) y su entrenamiento, y costos para la movilización social de los programas:
Escenario 1: Vacunación con VR. Se considera que los costos dependen de: costo de vacunas (TC_v), suministros de vacunas (TC_sv), personal (TC_per_v), mantenimiento de cadena de frío (TC_mt), entrenamiento de personal (TC_trv) y movilización social (TC_ms).
Escenario 2: Vacunación con VR y dosificación con OFZ. Este escenario mixto considera los siguientes costos: costo de vacunas (TC_vx), costo de OFZ (TC_Ox), personal para vacunación y dosificación (TC_px), entrenamiento de personal (TC_trx), suministros de vacu- nas (TC_svx), suministros para OFZ (TC_dosfx), movilización social (TC_msx) y mantenimiento de cadena de frío (TC_mtx).
Escenario 3: Dosificación con OFZ. Se consideran: costos de OFZ (TC_O), personal (TC_per_O), suministros para dosificación (TC_dosf), entrenamiento del personal (TC_trO) y movilización social (TC_msO).
Colección de Datos y Parametrización de los Costos
La mayor parte de la data colectada para las evaluaciones económicas corresponde a información del Servicio Nacional de Sanidad Agraria (SENASA) publicada en el Portal de Transparencia Estándar del Estado Peruano (PCM, s/f). En dicho portal se buscaron los principales insumos requeridos para el programa de erradicación de enfermedades de ganado porcino en el Perú y sus precios finales de adquisición entre el 2016-2020.
Estos datos se introdujeron en el modelo y con el paquete de R fitdistrplus (Delignette-Muller y Dutang, 2015) y se evaluaron mediante histogramas de frecuencia, distribución acumulada, valores de asimetría y curtosis. Asimismo, mediante un gráfico de Cullen y Frey se estimó la distribución a la que más se aproxima cada conjunto de datos. Algunas de las variables no siguieron este tratamiento y se incluyeron en el modelo asumiendo distribuciones triangulares, donde los valores máximos, mínimo y más probable se obtuvieron de entrevistas a especialistas. Las variables con menos de 10 datos se introdujeron en el modelo sin ajustarse a una distribución, donde el valor seleccionado para el cálculo de costos fue obtenido por selección aleatoria de los valores colectados. Finalmente, otras variables adicionales se consideraron de referencias bibliográficas. El detalle de las variables, distribuciones y sus respectivos parámetros se presentan en los cuadros 4-6.
Modelo de Simulación para Costos y Análisis de la Información
Las fórmulas para cada escenario fueron plasmadas en un documento de texto de RStudio (v4.0.3). Los costos anuales para cada escenario se definieron como la suma de los costos de sus componentes (Cuadro 3). A su vez cada componente posee fórmulas particulares que combinan parámetros de costos de bienes, servicios y variables de productividad de personal (Cuadros 1-2), bajo las condiciones de cobertura, efectividad y posología de los fármacos descritas anteriormente. Los parámetros fueron introducidos en el modelo con sus respectivas distribuciones (Cuadros 4-6). Luego, estos fueron analizados estocásticamente usando simulaciones Monte Carlo con el paquete mc2d (v0.1-19) (Pouillot y Delignette-Muller, 2010) con un total de 10 000 iteraciones. Una vez obtenidos los costos anuales de cada escenario se realizaron análisis de sensibilidad basados en el coeficiente de correlación de Spearman con el fin de establecer el impacto de las variables introducidas dentro del modelo.
RESULTADOS
Se elaboró un modelo de simulación estocástica que estima los costos de implementación de programas de control de CP. De los tres escenarios planteados, la vacunación con la VR resulta siendo la opción de mayor costo, mientras que la dosificación con OFZ la de menor costo (Cuadro 7).
En cuanto a las categorías descritas en cada fórmula, las que generan los mayores costos son similares en todos los escenarios. Los fármacos en los escenarios 1 y 2 representan cerca del 50% del costo final, en tanto que en el escenario 3 representa menos de la mitad del costo total (Figura 1). En segundo lugar están los costos asociados al recurso humano, con más del 40% para los escenarios 1 y 2, y con alrededor de 50% en el escenario 3. El tercer lugar lo ocupan los suministros en todos los escenarios.
Las variables relacionadas directamente con los costos de personal muestran una correlación positiva en los todos los escenarios. Tanto en los escenarios 1 y 3 las variables «costo de personal» y «movilización social», tienen una correlación positiva fuerte (p=0.91 y p=0.92), mientras que, para estos mismos escenarios, la correlación fue moderada en la variable «entrenamiento del personal» (p=0.47 y p=0.48). En los escenarios 2 y 3 existe una correlación positiva fuerte para los costos de dosificadores (p=0.83 y p=0.84). Finalmente, las correlaciones en los costos de adquisición de vacunas en el escenario 1 (p=0.35) y de OFZ (p=0.16 y p=0.37) en los escenarios 2 y 3 fueron positivas pero débiles.
DISCUSIÓN
Este estudio se enfocó en plantear un modelo de simulación estocástico de costos para evaluar programas de control de cisticercosis porcina por T. solium que incluyen el uso de herramientas disponibles. En cuanto a los resultados, las categorías de personal y fármacos constituyen la mayor carga económica en los escenarios propuestos. Lyons et al. (2019) consideraron dentro del cálculo de costos de los fármacos la merma ocasionada por el volumen desperdiciado en los frascos y las dosis desperdiciadas durante su aplicación. Estas variables no fueron consideradas en el presente modelo, y se optó por una distribución triangular expresada en porcentaje, debido a que no se disponían de datos de estudios previos o de campo.
En el presente estudio la productividad de los equipos fue ajustada a distribuciones del tipo PERT (Vose, 2008; Tago et al., 2017), cuyos valores se obtuvieron mediante entrevistas a especialistas. Sin embargo, para poder ajustar aún más los datos, es posible emplear otras metodologías para evitar caer en subestimaciones o sobreestimaciones (Vose, 2008). Así, un mejor ajuste en el cálculo de la productividad del personal podría contribuir favorablemente en el cálculo de costos.
En el análisis de sensibilidad se observó que la variable determinante en las estimaciones de los costos finales es la productividad de los equipos, lo cual coincide con Tago et al. (2017). Esta variable es una de las más difíciles de estimar debido a la variabilidad en los distintos tipos de producción de porcinos (INEI, 2012). En los sistemas extensivos se necesitaría invertir más tiempo en manejar a los animales para que reciban la dosis de vacuna o antiparasitario en comparación con las crianzas del tipo intensivo (Poudel et al., 2019) y la experiencia de campo del proyecto de eliminación de cisticercosis en Perú.
Aunque los parámetros y sus distribuciones o inclusive las categorías contempladas en este modelo son mejorables y requieren una validación de campo, este modelo intentó en lo posible ajustarse a la realidad nacional en base a presupuestos anuales como se maneja en el sector público (Ministerio de Economía y Finanzas, s/f). Se utilizaron datos de costos de programas nacionales de control de enfermedades llevados a cabo por el SENASA y las otras fuentes de datos fueron obtenidas de la revisión de literatura y opinión de expertos, que si bien son datos imperfectos. no necesariamente reducen el valor de los resultados (Morris, 1999).
Con respecto al desempeño del modelo con los escenarios escogidos, el escenario mixto (vacunación mas OFZ) fue el más costoso, lo cual concuerda con estudios realizados en países de África y Asia (Assana et al., 2010; Poudel et al., 2019). Esta combinación tiene considerables ventajas en cuanto a las posibles reinfecciones, dado que OFZ elimina los quistes viables de la musculatura, mientras que la vacunación ofrece la inmunidad necesaria para evitar una reinfección. Los resultados obtenidos con cystiSim demuestran que con esta estrategia se necesita menos tiempo para poder controlar la CP; sin embargo, el tratamiento con OFZ está limita- do por su periodo de retiro (Moreno et al., 2012), el cual o no se cumpliría o limitaría el comercio para el aprovechamiento inmediato del animal (Poudel et al., 2019).
La principal desventaja del OFZ es la concentración que se comercializa en el país (10%), requiriendo grandes volúmenes para dosificar animales grandes; por ejemplo, para un cerdo de 80 kg es requerido 24 ml del producto comercial, lo cual ocasiona pérdidas del producto durante su administración, además de riesgo de neumonía por aspiración y posible subdosificación. Este último como efecto de las mermas producidas y de la dificultad de calcular el peso exacto del animal en programas de quimioterapia masiva en medios rurales. Adicionalmente, existe el riesgo de resistencia antihelmíntica en nematodos al OFZ, que ya se viene reportando en rumiantes domésticos (Jaeger y Carvalho-Costa, 2017).
Hasta el momento no existe un consenso de estrategias validadas para lograr la eliminación o la erradicación de la T. solium, la cual se había planteado para 2020 (Dixon et al., 2020). Si bien existen herramientas de evaluación de costos de programas de vacunación, como Vaccicost (Tago et al., 2017), el modelo económico propuesto se ajusta a la realidad y necesidades de la producción porcina nacional con el potencial de ser adaptado a otros entornos similares. El estimar costos dentro de un año permite hacer cambios de estrategias dependiendo de la disponibilidad de herramientas y recursos que se dispongan.
CONCLUSIONES
El modelo de simulación estocástica de costos desarrollado para la implementación de un programa de control de cisticercosis porcina planteado en este estudio mostró un desempeño coherente, con una variabilidad e incertidumbre moderada y permitió determinar el costo de varias estrategias. De estas, la dosificación solo con oxfendazol en el transcurso de un año resultó ser la alternativa menos costosa de las estrategias propuestas en cerdos para la zona de Morropón, Piura-Perú.