RESUMEN
Objetivo.
Analizar los factores sociodemográficos asociados a la letalidad de los casos de fiebre amarilla en Colombia entre enero del 2024 y enero del 2026.
Métodos.
Se realizó un estudio observacional analítico de cohorte retrospectiva basado en registros del Sistema Nacional de Vigilancia en Salud Pública (SIVIGILA). Se incluyeron casos probables y confirmados de fiebre amarilla notificados entre el 1 de enero del 2024 y el 31 de enero de 2026. Las variables cuantitativas se describieron mediante la mediana y el rango intercuartílico, y las categóricas mediante frecuencias absolutas y relativas. La supervivencia acumulada se estimó mediante curvas de Kaplan-Meier y los factores asociados a letalidad se evaluaron mediante modelos de riesgos proporcionales de Cox.
Resultados.
Se incluyeron 164 casos, con predominio de hombres y una mediana de edad de 45 años. Se registraron 70 muertes atribuibles a fiebre amarilla, con una letalidad del 42,7%, con marcada concentración territorial en el departamento del Tolima y mayor afectación en hombres, adultos mayores y personas vinculadas a actividades agropecuarias. La edad de 60 años o más se asoció con un mayor riesgo de muerte (HR ajustado = 5,45; IC95%: 1,13-26,2).
Conclusiones.
La fiebre amarilla presentó una alta letalidad entre los casos notificados como probables y confirmados en Colombia, especialmente en adultos mayores. Los hallazgos respaldan la necesidad de fortalecer las estrategias de vacunación, vigilancia epidemiológica y detección temprana en territorios con circulación activa del virus.
Palabras clave: Fiebre amarilla, vacunación, brotes de enfermedades, supervivencia, letalidad, vigilancia en salud pública, Colombia
ABSTRACT
Objective.
To analyze the sociodemographic factors associated with case fatality rates for yellow fever in Colombia between January 2024 and January 2026.
Methods.
A retrospective observational analytical cohort study was conducted based on records from the national public health surveillance system (Sivigila). Probable and confirmed cases of yellow fever reported between 1 January 2024 and 31 January 2026 were included. Quantitative variables were described using the median and interquartile range, and categorical variables using absolute and relative frequencies. Cumulative survival was estimated using Kaplan-Meier curves, and factors associated with case fatality were evaluated using Cox proportional hazards models.
Results.
A total of 164 cases were included, with a predominance of men and a median age of 45 years. There were 70 deaths attributable to yellow fever, with a case fatality rate of 42.7%, showing a marked geographical concentration in the department of Tolima and a higher incidence among men, older adults, and people involved in agricultural and livestock activities. Age over 60 years was associated with a higher risk of death (adjusted HR = 5.45; CI 95%: 1.13–26.2.)
Conclusions.
Yellow fever had a high case-fatality rate among cases reported as probable and confirmed in Colombia, in particular among older adults. The findings support the need to strengthen vaccination strategies, epidemiological surveillance, and early detection in areas with active virus circulation.
Keywords: Yellow fever, vaccination, disease outbreaks, survivorship, death rate, Colombia
RESUMO
Objetivo.
Analisar os fatores sociodemográficos associados à letalidade dos casos de febre amarela na Colômbia entre janeiro de 2024 e janeiro de 2026.
Métodos.
Estudo observacional analítico de coorte retrospectiva com base nos registros do Sistema Nacional de Vigilância em Saúde Pública (SIVIGILA) da Colômbia. Foram incluídos casos prováveis e confirmados de febre amarela notificados entre 1º de janeiro de 2024 e 31 de janeiro de 2026. As variáveis quantitativas foram descritas por meio da mediana e do intervalo interquartil, e as categóricas, por meio das frequências absolutas e relativas. A sobrevida acumulada foi estimada pelo método de Kaplan-Meier, e os fatores associados à letalidade foram avaliados com modelos de riscos proporcionais de Cox.
Resultados.
Foram incluídos 164 casos, com predominância do sexo masculino e idade mediana de 45 anos. Foram registrados 70 óbitos atribuíveis à febre amarela, o que corresponde a uma letalidade de 42,7%, com importante concentração territorial no departamento de Tolima e maior incidência entre homens, pessoas idosas e pessoas ligadas à atividade agropecuária. Idade igual ou superior a 60 anos foi associada a um maior risco de óbito (razão de risco ajustada = 5,45; IC 95%: 1,13 a 26,2).
Conclusões.
febre amarela apresentou alta letalidade entre os casos notificados (tanto prováveis como confirmados) na Colômbia, especialmente em pessoas idosas. Os achados reforçam a necessidade de fortalecer as estratégias de vacinação, a vigilância epidemiológica e a detecção precoce em territórios com circulação ativa do vírus.
Palavras-chave: Febre amarela, vacinação, surtos de doenças, sobrevivência, letalidade, Colômbia
La fiebre amarilla representa una amenaza persistente para la salud pública mundial, pese a la disponibilidad de una vacuna segura y eficaz desde hace décadas. En los últimos años, la región de las Américas ha experimentado un incremento de la transmisión, con aumento de casos humanos, epizootias y expansión hacia territorios previamente no afectados. Según la Organización Panamericana de la Salud y la Organización Mundial de la Salud, en el 2025 se notificaron cinco veces más casos confirmados que en 2024, lo que evidencia una reemergencia regional y un riesgo de dispersión geográfica (1). Esto genera preocupación por la posible urbanización del virus y por brechas en la vacunación, la vigilancia y la respuesta sanitaria, en particular en zonas rurales de difícil acceso (2,3).
La fiebre amarilla es una enfermedad viral aguda causada por un arbovirus del género Orthoflavivirus, familia Flaviviridae, transmitida por mosquitos de los géneros Haemagogus, Sabethes y Aedes (4). Circula en ciclos selváticos que involucran a humanos y primates no humanos, especialmente a monos aulladores (Alouatta sp.) y titíes comunes (Callithrix sp.), que actúan como hospederos susceptibles y centinelas de la circulación viral (5,6). El cuadro clínico presenta un amplio espectro de gravedad, desde cuadros febriles inespecíficos hasta formas graves con hepatitis aguda, hemorragias, insuficiencia renal y choque (7). En casos graves, puede evolucionar a falla multiorgánica y muerte en 7 a 10 días (8,9).
Medir el riesgo de letalidad por caso es central en el estudio de la gravedad de las enfermedades infecciosas (10). En fiebre amarilla se ha descrito una letalidad cercana al 39%; la edad avanzada y el sexo masculino las principales variables asociadas al desenlace fatal, mientras que la vacunación se destaca como un factor protector (11). Condiciones estructurales como la ruralidad, las barreras de acceso y la capacidad diagnóstica limitada podrían influir en el riesgo de muerte durante la transmisión selvática (7,12).
En Colombia, la fiebre amarilla mantiene un comportamiento endémico, con circulación persistente en zonas selváticas y episodios recurrentes de aumento de casos (13). El brote registrado entre el 2024 y el 2026 evidenció la vulnerabilidad de diversos territorios, con circulación histórica del virus, coberturas heterogéneas de vacunación y limitaciones en el acceso a servicios de salud, y se acompañó de la notificación de epizootias y de la expansión territorial de la vigilancia epidemiológica (14). Persisten problemas en la detección temprana, el diagnóstico y la capacidad de respuesta en territorios rurales dispersos.
La producción científica nacional sobre la mortalidad y la letalidad por fiebre amarilla sigue siendo limitada. Revisiones recientes en América Latina muestran escasa evidencia proveniente de Colombia y la ausencia de investigaciones sobre factores sociodemográficos asociados a la letalidad en brotes recientes (11,15,16). Los estudios disponibles se han concentrado en aspectos virológicos, ecológicos o descriptivos de vigilancia, con menor exploración de los determinantes poblacionales de los desenlaces fatales, lo que limita la evidencia para orientar la respuesta sanitaria en contextos de reemergencia.
La identificación de factores sociodemográficos asociados a letalidad puede fortalecer la vigilancia basada en riesgo, orientar la vacunación, priorizar poblaciones y situaciones de vulnerabilidad y mejorar la respuesta institucional frente a brotes. El presente estudio tuvo como objetivo analizar los factores sociodemográficos asociados a letalidad en los casos probables y confirmados de fiebre amarilla notificados en Colombia entre enero del 2024 y enero del 2026.
MATERIALES Y MÉTODOS
Diseño del estudio
Se realizó un estudio observacional analítico de cohorte retrospectiva, basado en el análisis secundario de registros de vigilancia epidemiológica de casos de fiebre amarilla notificados como probables y confirmados en Colombia entre el 1 de enero del 2024 y el 31 de enero del 2026. La cohorte estuvo conformada por casos probables y confirmados de fiebre amarilla, clasificados según criterio clínico-epidemiológico o de laboratorio, de acuerdo con la definición de caso vigente establecida por el Instituto Nacional de Salud (INS), y registrados en el Sistema Nacional de Vigilancia en Salud Pública (SIVIGILA) (17).
Desde junio de 2024, el INS estableció dos definiciones de caso probable según la circulación viral, determinada por casos confirmados, antecedentes históricos o epizootias previas a la notificación en primates no humanos:
En zona con circulación activa: fiebre aguda súbita (máximo: 7 días), residente o procedente de una zona con transmisión en los últimos 15 días, sin antecedente vacunal.
-
En zona sin circulación reciente: fiebre aguda con ictericia y hemorragias, independientemente del estado vacunal.
Para la confirmación del caso se requería una prueba de reacción en cadena de la polimerasa con transcripción inversa (RT-PCR, por su sigla en inglés) positiva o una IgM específica (ensayo de inmunoabsorción ligada a enzimas de captura de anticuerpos IgM, MAC-ELISA, por su sigla en inglés) tras descartar dengue. El nexo epidemiológico aplicó a casos probables fallecidos sin muestra, en brotes con casos confirmados en la misma zona (17).
Estas definiciones operativas de caso se modificaron mediante la Resolución N.° 691 del 2025, emitida durante la emergencia sanitaria por fiebre amarilla en zonas no selváticas. El protocolo diferenció el caso probable según la circulación viral: en zonas con circulación activa (casos o epizootias confirmadas en los últimos 6 meses), todo paciente con fiebre aguda de inicio súbito (máximo 7 días); en zonas sin circulación reciente, se exigió, además, ictericia, hemorragias o compromiso hepatorrenal. La notificación de muerte o enfermedad en primates no humanos confirmada por laboratorio redefinía automáticamente la zona como de circulación activa, y todo caso sospechoso o probable debía notificarse de inmediato, cualquiera fuera el antecedente vacunal. La confirmación por laboratorio incluyó RT-PCR, IgM por ELISA o histopatología, y el caso confirmado por nexo epidemiológico correspondió a casos probables con desenlace o clínica compatible en zonas con brote ya confirmado. La base de datos no permitió distinguir la clasificación final (probable o confirmado) ni el criterio de confirmación empleado, por lo que los casos se analizaron como una sola cohorte. No se aplicó reclasificación sistemática durante el seguimiento; solo cinco casos se revisaron por una causa de muerte distinta de la fiebre amarilla y fueron excluidos de los análisis de supervivencia (17).
El estudio evaluó de manera exploratoria la asociación entre características sociodemográficas y el antecedente de vacunación contra la fiebre amarilla (exposiciones) y el riesgo de muerte atribuible a la fiebre amarilla (desenlace). La redacción y presentación de la investigación se realizó con base en las directrices de la declaración STROBE para estudios observacionales (cuadro suplementario 1) (18).
Población de estudio y criterios de selección
La población se estructuró a partir de un universo inicial de 169 registros, correspondientes a la totalidad de los casos notificados como probables y confirmados durante el período de estudio, que abarcaron un rango de edad de 2 a 92 años. Se excluyeron 5 casos: 3 debido a la ausencia de información sociodemográfica o clínica y 2 registros cuyo inicio de síntomas ocurrió el 31 de enero del 2026, dado que no contaban con un horizonte temporal suficiente para evaluar el desenlace (figura suplementaria 1). Tras estas exclusiones, la cohorte analítica quedó conformada por 164 casos. Respecto a la letalidad por fiebre amarilla, se consideraron 70 casos fallecidos por esta causa, mientras que 94 casos se consideraron no fallecidos por fiebre amarilla, de los cuales 5 fallecieron por una causa diferente y previa confirmación de la infección; estos casos se confirmaron posteriormente mediante el análisis de la causa de muerte por parte del personal técnico de las entidades nacionales. Estos casos no fueron considerados muertes por fiebre amarilla en los análisis de supervivencia.
Para las variables de antecedentes de vacunación o de actividad económica, no se aplicaron criterios de exclusión por falta de completitud; los registros con datos faltantes se mantuvieron en el análisis descriptivo bajo la categoría “Sin dato”. Para el modelamiento multivariado se adoptó un enfoque de análisis de datos completos; el tamaño muestral efectivo se fijó en 156 casos. El inicio del seguimiento se definió a partir de la fecha de inicio de los síntomas registrada en SIVIGILA.
Las variables independientes incluyeron la edad categorizada en grupos, el sexo, la entidad territorial de procedencia (probable lugar de infección) y el antecedente de vacunación efectiva contra la fiebre amarilla. El desenlace de interés fue la muerte atribuida a fiebre amarilla. El tiempo de seguimiento se definió como el número de días transcurridos entre la fecha de inicio de los síntomas y la de muerte o de cierre epidemiológico del caso. El seguimiento máximo se realizó en todos los casos hasta el 31 de enero del 2026.
Plan de análisis
Se realizó un análisis descriptivo (frecuencias de variables categóricas con chi-cuadrado o prueba de Fisher; mediana y rango intercuartílico [RIC] de variables cuantitativas), sin imputar los datos faltantes. La letalidad se estimó como la proporción de muertes entre los casos probables y los confirmados; a nivel territorial, se calcularon tasas por 100 000 habitantes a partir de proyecciones del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) (19). La supervivencia se definió desde el inicio de los síntomas hasta la muerte o el cierre del seguimiento (censura en sobrevivientes), y se estimó mediante la prueba de Kaplan-Meier y se evaluó con la prueba de log-rank. Se usó el modelo de Cox como análisis principal por incorporar el tiempo hasta el evento, estimando cocientes de riesgo (HR, por su sigla en inglés) crudos y ajustados con el intervalo de confianza del 95% (IC95%). El modelo multivariado incluyó variables con plausibilidad epidemiológica, con 156 casos y 62 eventos (tras excluir 1 sin fecha de defunción y 7 sin dato vacunal); se evaluaron la colinealidad y el supuesto de riesgos proporcionales mediante residuos de Schoenfeld (test de Grambsch-Therneau, cox.zph, paquete survival). Se consideró significativo un valor de p<0,05. El análisis se realizó con el software RStudio® 4.3.2. (19).
Control de sesgos y calidad de la información
Se consideró vacunación efectiva la aplicación de al menos una dosis, 30 días o más antes del inicio de los síntomas, verificada mediante el Plan Ampliado de Inmunizaciones o el carné. Al usar fuentes secundarias de vigilancia, existe un posible subregistro y sesgo de clasificación, sobre todo en “fecha de inicio de síntomas” y “actividad económica”, lo que podría subestimar algunas asociaciones.
La información proviene de fuentes secundarias de vigilancia en salud pública; se utiliza solo con fines epidemiológicos, no contiene datos identificables y se mantiene la confidencialidad. Según la Resolución N.° 8430 de 1993, se clasifica como investigación sin riesgo por utilizar registros anonimizados previamente recopilados; fue avalada por el comité de ética (código CIMO-IPS-CEI_EXT-002_2026).
RESULTADOS
Se analizaron 164 casos de fiebre amarilla notificados como probables y confirmados en Colombia entre el 1 de enero del 2024 y el 31 de enero del 2026. La mediana de edad fue de 45 años (RIC: 28-63), con predominio de hombres (80,5%) y de personas de entre 29 y 59 años (41,5%). La mayoría de los casos correspondió a personas sin antecedentes de vacunación contra la fiebre amarilla (90,2%) (cuadro 1).
CUADRO 1. Características de la población con fiebre amarilla en Colombia, 1 de enero del 2024 al 31 de enero del 2026.
|
Características |
N = 164, n (%) |
|---|---|
|
Edad (años) |
45 (28, 63)a |
|
Grupo de edad |
|
|
0-18 |
17 (10,4) |
|
19-28 |
25 (15,2) |
|
29-59 |
68 (41,5) |
|
≥60 |
54 (32,9) |
|
Sexo |
|
|
Masculino |
132 (80,5) |
|
Femenino |
32 (19,5) |
|
Antecedente vacunal |
|
|
No |
148 (90,2) |
|
Sí |
9 (5,5) |
|
Sin datos |
7 (4,3) |
|
Actividad económica |
|
|
Agropecuario, forestal y pesca |
68 (41,5) |
|
Oficios, servicios y comercio |
34 (20,7) |
|
Hogar |
13 (7,9) |
|
Profesional o estudiante |
6 (3,7) |
|
Sin ocupación |
3 (1,8) |
|
Sin datos |
40 (24,4) |
|
Departamento (procedencia) |
|
|
Tolima |
144 (87,8) |
|
Putumayo |
8 (4,9) |
|
Meta |
3 (1,8) |
|
Otros departamentosb |
9 (5,5) |
|
Año de inicio de los síntomas |
|
|
2024 |
23 (14,0) |
|
2025 |
121 (73,8) |
|
2026 |
20 (12,2) |
|
Muerte por fiebre amarilla | |
|
No |
94 (57,3) |
|
Sí |
70 (42,7) |
Mediana (Rango intercuartílico Q1, Q3).
Nariño, Caquetá, Caldas, Cauca, Guaviare, Huila y Vaupés.
Fuente: elaboración propia.
Durante el período de estudio se registraron 70 muertes atribuibles a fiebre amarilla, con una letalidad general del 42,7%. La mayor proporción de casos se concentró en el 2025 (73,8%); sin embargo, la letalidad mostró variaciones entre los años analizados, con mayores proporciones de mortalidad en 2024 y en enero del 2026. Estas diferencias no alcanzaron significancia estadística en el análisis bivariado (p = 0,057) (cuadro 2).
CUADRO 2. Análisis bivariado de factores asociados a letalidad por fiebre amarilla, Colombia, 1 del enero de 2024 al 31 de enero del 2026.
|
Característica |
No fallecido por FA n = 94 (%) |
Sí n = 70 (%) |
Letalidad por subgrupo (%) |
IC95% |
Valor de p |
|---|---|---|---|---|---|
|
Edad (años)a |
0,012b |
||||
|
0-18 |
14 (14,9) |
3 (4,3) |
17,6 |
3,8-43,4 |
|
|
19-28 |
13 (13,8) |
12 (17,1) |
48,0 |
27,8-68,7 |
|
|
29-59 |
44 (46,8) |
24 (34,3) |
35,3 |
24,1-47,8 |
|
|
≥60 |
23 (24,5) |
31 (44,3) |
57,4 |
43,2-70,8 |
|
|
Sexo |
0,004c |
||||
|
Femenino |
26 (27,7) |
6 (8,6) |
18,8 |
7,2-36,4 |
|
|
Masculino |
68 (72,3) |
64 (91,4) |
48,5 |
39,7-57,3 |
|
|
Antecedente vacunal |
0,086b |
||||
|
No |
86 (91,5) |
62 (98,4) |
41,9 |
33,8-50,3 |
|
|
Sí |
8 (8,5) |
1 (1,6) |
11,1 |
0,3-48,2 |
|
|
Sin datos |
0 |
7 |
|||
|
Actividad económica |
0,042b |
||||
|
Agropecuario, forestal y pesca |
33 (50) |
35 (60,3) |
51,5 |
39,0-63,8 |
|
|
Hogar |
11 (16,7) |
2 (3,4) |
15,4 |
1,9-45,4 |
|
|
Oficios, servicios y comercio |
15 (22,7) |
19 (32,8) |
55,9 |
37,9-72,8 |
|
|
Profesional o estudiante |
5 (7,6) |
1 (1,7) |
16,7 |
0,4-64,1 |
|
|
Sin ocupación |
2 (3) |
1 (1,7) |
33,3 |
0,8-90,6 |
|
|
Sin datos |
28 |
12 |
|||
|
Año de inicio de síntomas |
0,057c |
||||
|
2024 |
10 (10,6) |
13 (18,6) |
56,5 |
34,5-76,8 |
|
|
2025 |
76 (80,9) |
45 (64,3) |
37,2 |
28,6-46,4 |
|
|
2026 |
8 (8,5) |
12 (17,1) |
60,0 |
36,1-80,9 |
Edad agrupada según los cursos de vida establecidos para Colombia desde el año 2018.
Prueba exacta de Fisher.
Prueba de chi-cuadrado.
IC95%: intervalo de confianza del 95%.
Fuente: elaboración propia.
Entre los casos con información disponible sobre actividad económica, predominó la categoría agropecuaria/forestal/pesca (41,5%), seguida de oficios/servicios/comercio (20,7%), lo que evidencia una mayor afectación de las poblaciones expuestas a entornos rurales y selváticos (cuadro 1).
En el análisis bivariado se observaron diferencias estadísticamente significativas en la letalidad según la edad, el sexo y la actividad económica (cuadro 2). En las personas de 60 años o más, la tasa de mortalidad fue mayor que en los demás grupos etarios (44,3% versus 4,3%, 17,1%, 34,3%; p = 0,012). Asimismo, los hombres representaron una proporción mayor de los casos de fallecimiento (91,4% vs. 72,3%; p = 0,004).
La ausencia de antecedente vacunal fue más frecuente entre los casos fallecidos (98,4%) que entre los sobrevivientes (91,5%) sin embargo esta diferencia no fue significativa (p = 0,086). Respecto a la actividad económica, los fallecidos presentaron una mayor frecuencia de ocupaciones agropecuarias, forestales y pesqueras, mientras que entre los sobrevivientes se observó una distribución más heterogénea (p = 0,042).
En el análisis territorial se observó una marcada concentración geográfica de casos en el departamento del Tolima, que aportó el 87,8% de los registros (144 casos), seguido de Putumayo (4,9%). Los demás departamentos contribuyeron con una menor proporción de casos, incluidos Meta, Nariño, Caquetá, Caldas, Cauca, Guaviare, Huila y Vaupés.
Tolima registró el mayor número absoluto de muertes por fiebre amarilla (55 casos), seguido de Putumayo (6 casos). Sin embargo, la letalidad fue más alta en Putumayo (75,0%) que en Tolima (38,2%).
Al utilizar denominadores poblacionales, Tolima presentó la mayor carga acumulada de enfermedad, con 10,8 casos y 4,1 muertes por 100 000 habitantes durante el período de estudio. En Putumayo se registraron 2,3 casos y 1,7 muertes por 100 000 habitantes (figura 1, A y B). Dada la carga acumulada en el departamento del Tolima, el análisis municipal se concentró en dicho departamento, donde la distribución mostró un patrón focalizado en municipios del oriente y del sur del Tolima. Los mayores casos probables y confirmados acumulados por 100 000 habitantes se observaron en Villarrica (429,4), Cunday (343,3), Prado (235,5) y Ataco (139,6), lo que evidencia una importante concentración territorial del brote (figura 1, C y D).
FIGURA 1. Distribución geográfica de casos positivos y muertes atribuibles a la fiebre amarilla en Colombia entre el 1 de enero del 2024 y 31 de enero del 2026, casos probables y confirmados acumulados por 100 000 habitantes.a A: casos probables y confirmados en Colombia. B: fallecimientos por fiebre amarilla en Colombia. C: casos probables y confirmados en el departamento del Tolima. D: fallecimientos por fiebre amarilla en el departamento del Tolima.
a Los casos probables y confirmados acumulados se estimaron a partir de las proyecciones poblacionales del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) del 2018, presentadas por cada 100 000 habitantes.
Fuente: elaboración propia.
En el análisis de supervivencia acumulada por grupos de edad, las personas de 60 años o más presentaron una supervivencia inferior a la de los demás grupos etarios (p de log-rank = 0,0046). La mayoría de las muertes atribuidas a fiebre amarilla ocurrió durante los primeros 10 días posteriores al inicio de los síntomas (89,9%; 62/69); se excluyó un caso sin fecha de defunción registrada, lo que evidencia la rápida progresión clínica de los casos fatales (figura 2).
FIGURA 2. Supervivencia acumulada en casos de fiebre amarilla según grupos de edad, Colombia, 1 de enero del 2024 al 31 de enero del 2026.
Fuente: elaboración propia.
En el análisis univariado, las personas de 60 años o más presentaron un mayor riesgo de muerte (HR = 4,73; IC95%: 1,45-15,5; p = 0,01). No se observaron diferencias estadísticamente significativas entre los grupos de 19-28 años y de 29-59 años (cuadro 3).
CUADRO 3. Modelos de Cox univariado y multivariado para letalidad por fiebre amarilla, Colombia, 1 de enero de 2024 al 31 de enero de 2026.
|
Modelo univariado |
Modelo multivariadoa |
|||
|---|---|---|---|---|
|
Característica |
HR (IC95%) |
Valor de p |
HR (IC95%) |
Valor de p |
|
Edad (años) |
||||
|
0-18 |
Referencia |
|||
|
19-28 |
3,22 (0,91-11,4) |
0,07 |
3.13 (0,61-16,1) |
0,2 |
|
29-59 |
2,23 (0,67-7,44) |
0,2 |
2,79 (0,57-13,5) |
0,2 |
|
≥60 |
4,73 (1,45-15,5) |
0,01 |
5,45 (1,13-26,2) |
0,034 |
|
Antecedente vacunal |
||||
|
No |
Referencia |
|||
|
Sí |
0,23 (0,03-1,63) |
0,14 |
0,83 (0,09-7,5) |
0,9 |
|
Sexo |
||||
|
Femenino |
Referencia |
|||
|
Masculino |
2,94 (1,27-6,8) |
0,012 |
2,85 (1,12-7,26) |
0,028 |
Modelo ajustado por edad, sexo y antecedente vacunal, n = 156, número de eventos = 62.
HR: cociente de riesgo (por su sigla en inglés); IC95%: intervalo de confianza del 95%.
Fuente: elaboración propia.
En el modelo multivariado ajustado por edad, sexo y antecedente vacunal, la edad de 60 años o más se mantuvo asociada de manera independiente a un mayor riesgo de muerte (HR = 5,45; IC95%: 1,13-26,2; p = 0,034); sin embargo, la amplitud del intervalo de confianza refleja una considerable imprecisión en esta estimación, probablemente asociada al reducido número de eventos en este estrato de edad. Asimismo, el antecedente de vacunación contra la fiebre amarilla no se asoció con un menor riesgo de muerte (HR = 0,83; IC95%: 0,09-7,5; p = 0,9). El sexo masculino mostró una asociación con la letalidad en el análisis multivariado (HR = 2,85; IC95%: 1,12-7,26; p = 0,028) (cuadro 3).
Los resultados individuales no mostraron evidencia de violación del supuesto de riesgo proporcionales para el grupo de edad (p = 0,6194 y p = 0,7328 en los modelos evaluados) ni para el antecedente vacunal (p = 0,5795 y p = 0,5489), con curvas de beta(t) estables en torno a cero a lo largo del tiempo de seguimiento.
DISCUSIÓN
Desde el 2024, la región de las Américas ha experimentado un resurgimiento de la fiebre amarilla, caracterizado por un incremento sostenido de casos humanos, epizootias y muertes durante el 2025, lo que evidencia la persistencia del riesgo de transmisión selvática y la vulnerabilidad de poblaciones con coberturas de vacunación insuficientes (1). En concordancia con este contexto regional, el presente estudio documentó una elevada letalidad por fiebre amarilla en Colombia entre el 2024 y el 2026, así como una importante concentración territorial de casos y muertes en el departamento del Tolima (20).
Uno de los principales hallazgos fue la asociación entre la edad avanzada y un mayor riesgo de muerte. Las personas de 60 años o más presentaron menor supervivencia acumulada y mantuvieron una asociación independiente con la letalidad tras el ajuste multivariado, aunque la magnitud de esta asociación (HR = 5,45; IC95%: 1,13-26,2) debe interpretarse con cautela, dada la considerable imprecisión estadística reflejada en la amplitud del intervalo de confianza. Este patrón ha sido descrito en estudios realizados en Brasil y en otros países endémicos, donde la edad avanzada se asocia con una mayor gravedad clínica, compromiso multiorgánico y desenlaces fatales (7).
El predominio de casos en hombres y en personas vinculadas a actividades agropecuarias, forestales y pesqueras sugiere una mayor exposición ocupacional en zonas de transmisión selvática (21); sin embargo, el elevado número de datos ausentes limita las conclusiones sobre esta variable. Este comportamiento ya ha sido documentado en brotes ocurridos en América del Sur, donde las dinámicas laborales y la interacción frecuente con ecosistemas boscosos aumentan el contacto con vectores infectados (22). El sexo masculino se asoció de forma independiente con una mayor letalidad en el análisis multivariado ajustado. Este hallazgo constituye una asociación estadística observada entre los casos probables y confirmados incluidos y no permite, con el diseño del presente estudio, establecer los mecanismos subyacentes que la expliquen; hipótesis relacionadas con una mayor exposición ocupacional o diferencias biológicas requieren ser evaluadas en estudios diseñados específicamente para este fin.
La distribución territorial mostró una marcada concentración de casos en municipios del oriente y del sur del Tolima, en particular en Villarrica, Cunday, Prado y Ataco. Estos hallazgos sugieren una intensa circulación viral en corredores de transmisión selvática y evidencian la persistencia de territorios con alta vulnerabilidad epidemiológica (23-25). Asimismo, la identificación de casos en departamentos como Putumayo, Meta, Cauca y Guaviare indica una expansión reciente de la actividad viral hacia distintas zonas del país, lo cual coincide con patrones regionales de reemergencia y de dispersión geográfica descritos en América Latina.
La elevada proporción de personas sin antecedentes vacunales en el estudio resalta la importancia de fortalecer las estrategias de inmunización en las poblaciones expuestas (26). A pesar de que el presente estudio no logró evaluar el efecto protector de la vacunación, dado el número de casos vacunados incluidos, se ha informado que la vacuna contra la fiebre amarilla ha demostrado alta eficacia y protección sostenida en distintos contextos epidemiológicos (27). Sin embargo, persisten brechas de acceso y de cobertura en territorios rurales, dispersos y de difícil acceso, especialmente en zonas con circulación selvática activa (28). Estos hallazgos refuerzan la necesidad de ampliar las estrategias de vacunación focalizada y de fortalecer las intervenciones territoriales dirigidas a poblaciones de mayor riesgo.
Los resultados también plantean preocupaciones relevantes desde la perspectiva de la salud pública regional. La coexistencia de circulación selvática activa, poblaciones susceptibles y una amplia distribución de Aedes aegypti en centros urbanos incrementa el riesgo potencial de urbanización de la enfermedad (29,30). Factores como la movilidad poblacional, la transformación ambiental, la deforestación y la expansión de las zonas de interfaz entre ecosistemas selváticos y urbanos podrían favorecer escenarios de transmisión más amplios y complejos. En este contexto, la fiebre amarilla continúa representando una amenaza emergente para los sistemas de salud pública en América Latina.
Desde la perspectiva epidemiológica y de salud pública, la elevada letalidad observada y la ocurrencia temprana de la mayoría de las muertes en los primeros días posteriores al inicio de los síntomas podrían reflejar la necesidad de fortalecer la detección temprana, el acceso oportuno a los servicios de salud y la capacidad diagnóstica en territorios endémicos. Asimismo, los hallazgos resaltan la importancia de consolidar estrategias integradas de vigilancia epidemiológica, epizoótica y entomológica, en particular en zonas con antecedentes de circulación viral y de baja cobertura vacunal.
Este estudio presenta limitaciones intrínsecas a la propia naturaleza de la fuente de información. El uso de datos secundarios provenientes del sistema de vigilancia epidemiológica puede estar sujeto a subregistro, sesgo de clasificación y variabilidad en la calidad del diligenciamiento de las fichas epidemiológicas en territorio. Los resultados se presentan estrictamente como un análisis de factores sociodemográficos y vacunales asociados a la muerte en casos notificados, desde la óptica de la vigilancia en salud pública, y no deben interpretarse como un modelo clínico de riesgo predictivo hospitalario. Dado que el SIVIGILA no captura variables de gravedad clínica al ingreso, se reconoce la persistencia de confusión. Se reconoce que la pérdida de valores en “Actividad económica” podría introducir un sesgo de clasificación o de selección. Asimismo, el reducido número de personas vacunadas y de eventos en el grupo de mayor edad disminuye la precisión de los intervalos de confianza para estas exposiciones, como se refleja en el amplio IC95% obtenido para el HR ajustado por edad de 60 años o más (IC95%: 1,13-26,2), lo que limita la certeza sobre la magnitud real de esta asociación. Adicionalmente, la base analizada no discriminó entre la clasificación final del caso y el método de confirmación empleado, por lo que no fue posible estimar la proporción de casos confirmados por laboratorio en la cohorte ni evaluar si la letalidad difirió entre casos probables y confirmados.
Sin embargo, el estudio aporta evidencia reciente y relevante sobre el comportamiento y la distribución de los casos, así como sobre los factores sociodemográficos asociados a la letalidad por fiebre amarilla en Colombia, en un contexto regional de reemergencia de la enfermedad.
CONCLUSIONES
La fiebre amarilla presentó una elevada letalidad en Colombia entre enero del 2024 y enero del 2026, con mayor concentración en el Tolima y mayor afectación en hombres, adultos mayores y en la población rural. La edad de 60 años o más se asoció de forma independiente con un mayor riesgo de muerte, aunque con una considerable imprecisión estadística (IC95%: 1,13-26,2), lo que limita la certeza sobre su magnitud y sugiere confirmar el hallazgo con muestras más grandes. Los resultados evidencian transmisión selvática activa y vulnerabilidad en poblaciones con baja cobertura vacunal, así como una rápida evolución hacia la muerte, lo que amerita explorar otras variables explicativas. Este estudio aporta evidencia reciente para orientar las estrategias de vigilancia y control.
Se recomienda fortalecer las estrategias de vacunación en municipios con circulación activa del virus y en poblaciones ocupacionalmente expuestas, especialmente entre trabajadores rurales, agrícolas y forestales, y ampliar las coberturas en corredores selváticos con riesgo de expansión urbana. Es fundamental fortalecer la vigilancia integrada de casos humanos, epizootias y vectores en territorios vulnerables y en zonas de interfaz entre bosques y centros poblados, a fin de favorecer la detección temprana. Asimismo, se debe fortalecer la capacidad diagnóstica y clínica en los departamentos con transmisión activa, priorizando a adultos mayores y a personas con mayor riesgo de complicaciones. Finalmente, se requieren estudios que incorporen variables clínicas, ambientales y socio-estructurales para comprender la letalidad y su expansión territorial.
Agradecimientos
Los autores agradecen al ministro de salud y protección social, Dr. Guillermo Alfonso Jaramillo, quien ha demostrado un interés especial en comprender el brote actual de fiebre amarilla en Colombia y en emplear estrategias científicas para ello. A todos los miembros de la Dirección de Epidemiología y Demografía del Ministerio de Salud y Protección Social, en especial al grupo de gestión del conocimiento y de las fuentes de información. A la Dra. Diana Marcela Pava Garzón, directora del Instituto Nacional de Salud, quien permitió construir puentes para fortalecer los lazos de investigación entre el Ministerio de Salud y el INS.
Declaración de disponibilidad de datos
Las bases de datos construidas para el desarrollo de esta investigación se basan en documentos oficiales de uso restringido, que quedarán en la Dirección de Epidemiología y Demografía. Quienes quieran acceder a dichas bases de datos deben solicitarlas al grupo de gestión del conocimiento y de las fuentes de información.
Declaración de uso de inteligencia artificial
Durante la elaboración de este artículo, los autores utilizaron Perplexity Pro® como ayuda para redactar el resumen y los puntos destacados, así como para revisar la gramática y ajustar la longitud del texto. Tras utilizar estas herramientas o servicios, los autores revisaron y modificaron el contenido según fuera necesario y asumen toda la responsabilidad por el contenido de la publicación.
Declaración
Las opiniones expresadas en este artículo son responsabilidad de los autores y no reflejan necesariamente los criterios ni la política de la Revista Panamericana de Salud Pública/Pan American Journal of Public Health o de la Organización Panamericana de la Salud.
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Associated Data
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Data Availability Statement
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