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dc.contributor.authorJácome Aguirre, Gabriel Alexis-
dc.contributor.authorVilela, Paulina-
dc.contributor.authorYoo, ChangKyoo-
dc.date.accessioned2026-03-23T20:00:56Z-
dc.date.available2026-03-23T20:00:56Z-
dc.date.created2019-03-22-
dc.date.issued2026-03-23-
dc.identifier.issn1872-7026-
dc.identifier.urihttps://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/19380-
dc.description.abstractEl dengue, una enfermedad transmitida por vectores, representa un problema prioritario de salud pública en Ecuador. Estudios previos indicaron que la ecología del vector transmisor (Aedes aegypti) está influida por parámetros ambientales y el comportamiento humano; sin embargo, los efectos de esas variables en la dinámica de la población de mosquitos dependen de las características ambientales locales. En este estudio, identificamos los factores más importantes que influyen en el riesgo de infección por el dengue en Ecuador. El algoritmo de máxima entropía (MaxEnt) se utilizó para determinar las áreas con alta probabilidad de presencia de Aedes aegypti bajo condiciones climáticas actuales y futuras (2050), utilizando la ubicación de casos reportados de dengue y posibles factores ambientales. El rendimiento del modelo se cuantificó en base a una evaluación de precisión. Además, utilizamos datos meteorológicos del periodo de estudio en una regresión parcial de mínimos cuadrados (PLS-R) para predecir el número total de casos de dengue (TDC) y luego estimamos el número futuro de casos usando la ecuación obtenida con la PLS-R. La densidad poblacional, la altitud y las temperaturas medias de los barrios más cálidos y húmedos fueron las variables más importantes que influyen en la distribución geográfica del mosquito. La temperatura máxima y la mínima fueron los factores climáticos con mejor capacidad de proyección para predecir el PMS en la región costera ecuatoriana. Los resultados muestran una mayor probabilidad de presencia de mosquitos en áreas pobladas, con una considerable expansión del hábitat adecuado en las provincias centrales y meridionales para 2050. El análisis temporal reveló que la temporada regional de brotes de dengue va de marzo a junio, y la estimación futura predecía que el próximo brote grande ocurriría en 2018. Estos resultados ofrecen una buena información para soluciones a la reducción de casos de dengue en el país. Esto permitirá además a las autoridades responsables determinar mediciones adecuadas de control vectorial por provincia.es_EC
dc.language.isoenges_EC
dc.publisherEcological Modellinges_EC
dc.rightsopenAccesses_EC
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/*
dc.subjectDENGUEes_EC
dc.subjectAEDES AEGYPTIes_EC
dc.subjectPLUVIOSIDADes_EC
dc.titleIncidencia actual y futura del dengue en Ecuador a nivel nacional y a escala costera utilizando modelización de distribución de especies para determinar el efecto de la variabilidad climática Enlaces de autor abren el panel superpuestoes_EC
dc.typeArticlees_EC
dc.description.degreeN/Aes_EC
dc.coverageIbarra. Ecuadores_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-7631-9470es_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-8305-6226es_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-9406-7649es_EC
dc.title.enPresent and future incidence of dengue fever in Ecuador nationwide and coast region scale using species distribution modeling for climate variability’s effectes_EC
dc.subject.enDENGUEes_EC
dc.subject.enAEDES AEGYPTIes_EC
dc.subject.enRAINFALLes_EC
dc.description.abstract-enDengue fever, a vector-borne disease, represents a priority public health problem in Ecuador. Previous studies indicated that the ecology of the transmitter vector (Aedes aegypti) is influenced by environmental parameters and human behavior; however, the effects of those variables on mosquito population dynamics depend on local environmental features. In this study, we identified the most important factors influencing the risk of dengue virus infection in Ecuador. The maximum entropy algorithm (MaxEnt) was used to determine the areas with a high probability of the presence of Aedes aegypti under current and future (2050) climatic conditions, using the location of reported dengue cases and potential environmental factors. The model performance was quantified based on an accuracy assessment. Additionally, we used meteorological data from the study period in a partial least square regression (PLS-R) to predict the number of total dengue cases (TDC) and then estimated the future number of cases using the equation obtained with the PLS-R. Population density, elevation, and mean temperatures of the warmest and wettest quarters were found to be the most important variables influencing the mosquito’s geographical distribution. Maximum temperature and minimum temperature were the climatic factors with the best projecting capacity in predicting the TDC in the Ecuadorian coast region. The results show a greater mosquito presence probability in populated areas, with a considerable expansion of suitable habitat across the central and southern provinces by 2050. The temporal analysis revealed that the regional dengue outbreak season goes from March to June, and the future estimation predicted that the next large outbreak would occur in 2018. These results present a good intel for solutions of reduction of dengue cases in the country. This further will allow the responsible authorities to pinpoint proper vector control measurements by provincees_EC
dc.identifier.doihttps://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0304380019301176?via%3Dihubes_EC
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