Análisis espacio-temporal del dengue en Bolivia: factores climáticos, ambientales y sociodemográficos
Dengue en Bolivia: Análisis de Factores
DOI:
https://doi.org/10.47993/gmb.v48i2.1143Palabras clave:
Aedes aegypti, Arbovirus, cambio climático, epidemiología del dengueResumen
Introducción: El dengue es un arbovirus global . En América, su incidencia ha aumentado de manera significativa en los últimos años, impulsada por el cambio climático y la movilidad humana. Bolivia registró su mayor incidencia acumulada a principios de 2023, lo que representa un importante problema de salud pública.
Objetivo: Analizar la incidencia del dengue en Bolivia (2014-2023) desde una perspectiva espacio-temporal, identificando los factores climáticos, ambientales y sociodemográficos asociados a la transmisión y a la expansión del vector Aedes aegypti.
Métodos: Se realizó un estudio observacional longitudinal con datos departamentales. Se calculó la Incidencia Estándar Anual (ISA). Las variables climáticas y ambientales incluyeron NDVI, temperatura máxima y precipitación. Se aplicaron Modelos Aditivos Generalizados (GAM) para capturar asociaciones no lineales y para interpretar las estructuras espacio-temporales.
Resultados: Las ISA más altas se concentraron en los departamentos orientales: Pando, Beni, Tarija y Santa Cruz. Los brotes críticos (2015, 2016, 2020 y 2023) coincidieron con la temporada de lluvias. El NDVI mostró la correlación más fuerte con la incidencia. El modelo GAM óptimo explicó el 67,8% de la varianza. La incidencia se estabilizó a los 20 mm de lluvia y descendió con temperaturas inferiores 20 °C.
Conclusión: La transmisión del dengue en Bolivia está impulsada principalmente por factores climáticos y ambientales, con riesgos emergentes asociados a la movilidad de población extranjera y al almacenamiento de agua de lluvia. Los hallazgos respaldan la integración de modelos eco-epidemiológicos bajo un enfoque enfoque One Health para un control transfronterizo más efectivo.
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Citas
Soni S, Gill VJS, Singh J, Chhabra J, Gill GJS, et al. Dengue, chikungunya, and Zika: the causes and threats of emerging and re-emerging arboviral diseases. Cureus. 2023;15(7):e41717. doi: 10.7759/cureus.41717 DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.41717
World Health Organization. Dengue and severe dengue [Internet]. Geneva: WHO; [cited 2024 Nov 1]. Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/dengue-and-severe-dengue
Herrera Serrano GE, Mogrovejo Palacios DR, Ruilova Córdova DT, Jiménez Abad ME, Carrión Martínez PF. Efecto de los factores climáticos en la propagación del dengue, zika y chikunguña, transmitidas por el mosquito Aedes spp. en Sudamérica: una revisión sistemática. Cienc Lat Rev Científica Multidiscip. 2025;9(1):4972-5018. doi: 10.37811/cl_rcm.v9i1.16197 DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i1.16197
Mollinedo-Pérez JS, Mollinedo ZA, Gironda WJ, Mollinedo RE. Traveller's dengue: tropical diseases outside the tropics in Bolivia. Adv Med Eng Interdiscip Res. 2023;1(3):1266. doi: 10.32629/ameir.v1i3.1266
Cabrera M, Leake J, Naranjo-Torres J, Valero N, Cabrera JC, Rodríguez-Morales AJ. Dengue prediction in Latin America using machine learning and the One Health perspective: a literature review. Trop Med Infect Dis. 2022;7(10):322. doi: 10.3390/tropicalmed7100322 DOI: https://doi.org/10.3390/tropicalmed7100322
World Health Organization. Geographical expansion of cases of dengue and chikungunya beyond the historical areas of transmission in the Region of the Americas [Internet]. Geneva: WHO; [cited 2024 Nov 1]. Available from: https://www.who.int/emergencies/disease-outbreak-news/item/2023-DON448
Central Intelligence Agency. The World Factbook. Bolivia [Internet]. Washington (DC): CIA; 2024 [cited 2024 Dec 1]. Available from: https://www.cia.gov/the-world-factbook/countries/bolivia/
Bolivia. Wikipedia [Internet]. 2025 [cited 2025 Oct 4]. Available from: https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Bolivia&oldid=1314000032
Gutiérrez LA. PAHO/WHO data - Bolivia - Dengue cases [Internet]. Washington (DC): PAHO/WHO; 2024 [cited 2024 Nov 3]. Available from: https://www3.paho.org/data/index.php/en/mnu-topics/indicadores-dengue-en/dengue-subnacional-en/540-bol-dengue-casos-en.html
Instituto Nacional de Estadística. Censos y banco de datos [Internet]. La Paz: INE; 2024 [cited 2024 Dec 3]. Available from: https://www.ine.gob.bo/index.php/censos-y-banco-de-datos/
Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología. Inicio [Internet]. La Paz: SENAMHI; 2024 [cited 2024 Dec 25]. Available from: https://senamhi.gob.bo/index.php/inicio
López MS, Gómez AA, Müller GV, Walker E, Robert MA, Estallo EL. Relationship between climate variables and dengue incidence in Argentina. Environ Health Perspect. 2023;131(5):057001. doi: 10.1289/EHP11616 DOI: https://doi.org/10.1289/EHP11616
National Oceanic and Atmospheric Administration. Climate Prediction Center - Monitoring & data: current monthly atmospheric and sea surface temperatures index values [Internet]. College Park (MD): NOAA; [cited 2023 Dec 9]. Available from: https://www.cpc.ncep.noaa.gov/data/indices/
Food and Agriculture Organization of the United Nations. FAO GIEWS earth observation: Bolivia (Plurinational State of) [Internet]. Rome: FAO; 2024 [cited 2024 Dec 7]. Available from: https://www.fao.org/giews/earthobservation/country/index.jsp?lang=en&type=21&code=BOL
Earth Science Data Systems. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) [Internet]. Greenbelt (MD): NASA; 2024 [cited 2025 Sep 14]. Available from: https://www.earthdata.nasa.gov/topics/land-surface/normalized-difference-vegetation-index-ndvi
Alwateer M, Atlam ES, El-Raouf MMA, Ghoneim OA, Gad I. Missing data imputation: a comprehensive review. J Comput Commun. 2024;12(11):53-75. doi: 10.4236/jcc.2024.1211004 DOI: https://doi.org/10.4236/jcc.2024.1211004
Wood S. mgcv: mixed GAM computation vehicle with automatic smoothness estimation [Internet]. Vienna: R Foundation; 2025 [cited 2025 Sep 14]. Available from: https://cran.r-project.org/web/packages/mgcv/index.html
R Core Team. R: a language and environment for statistical computing [Internet]. Vienna: R Foundation for Statistical Computing; 2023. Available from: https://www.r-project.org/
Ripley B, Venables B, Bates DM, et al. MASS: support functions and datasets for Venables and Ripley's MASS [Internet]. Vienna: R Foundation; 2025 [cited 2025 Sep 14]. Available from: https://cran.r-project.org/web/packages/MASS/index.html
Wickham H. ggplot2: elegant graphics for data analysis [Internet]. New York: Springer-Verlag; 2016 [cited 2025 Oct 7]. Available from: https://ggplot2.tidyverse.org/
Cabrera M, Muñoz-Quezada MT, Antini C, Díaz M. A cross-sectional study on the quality of life and psychosocial risk of migrant workers. Medwave. 2023;23(03):e2640. doi: 10.5867/medwave.2023.03.2640 DOI: https://doi.org/10.5867/medwave.2023.03.2640
Mancilla-Vino D, Santalla-Vargas J, Mamani-Huanca L. Vigilancia virológica de casos de dengue de enero 2020 a febrero 2023, en el Departamento de La Paz-Bolivia. Rev CON-Cienc. 2023;11(1):29-43. doi: 10.53287/yvrj5971db60i DOI: https://doi.org/10.53287/yvrj5971db60i
Fu Y, Chen F, Chen X. Population dynamics and seasonal distribution of mosquitoes. J Mosq Res. 2024;14:42. Available from: http://emtoscipublisher.com/index.php/jmr/article/view/3824 DOI: https://doi.org/10.5376/jmr.2024.14.0021
Pezzi L, Diallo M, Rosa-Freitas MG, Vega-Rua A, Ng LFP, Boyer S, et al. GloPID-R report on chikungunya, o'nyong-nyong and Mayaro virus, part 5: entomological aspects. Antiviral Res. 2020;174:104670. doi: 10.1016/j.antiviral.2019.104670 DOI: https://doi.org/10.1016/j.antiviral.2019.104670
Silva-Ramos CR, Mejorano-Fonseca JA, Hidalgo M, Rodríguez-Morales AJ, Faccini-Martínez ÁA. Clinical, epidemiological, and laboratory features of Mayaro virus infection: a systematic review. Curr Trop Med Rep. 2023;10(4):309-19. doi: 10.1007/s40475-023-00308-6 DOI: https://doi.org/10.1007/s40475-023-00308-6
Rodríguez-Morales AJ, Bonilla-Aldana DK, Suárez JA, Franco-Paredes C, Forero-Peña DA, Mattar S, et al. Yellow fever reemergence in Venezuela - implications for international travelers and Latin American countries during the COVID-19 pandemic. Travel Med Infect Dis. 2021;44:102192. doi: 10.1016/j.tmaid.2021.102192 DOI: https://doi.org/10.1016/j.tmaid.2021.102192
World Health Organization. Dengue - global situation [Internet]. Geneva: WHO; [cited 2024 Nov 1]. Available from: https://www.who.int/emergencies/disease-outbreak-news/item/2023-DON498
Barkhad A, Lecours N, Stevens-Uninsky M, Mbuagbaw L. The ecological, biological, and social determinants of dengue epidemiology in Latin America and the Caribbean: a scoping review of the literature. EcoHealth. 2025;22(2):203-21. doi: 10.1007/s10393-025-01706-0 DOI: https://doi.org/10.1007/s10393-025-01706-0
López MS, Lovino MA, Gómez AA, Rodríguez ST, Radosevich AL, Müller GV, et al. Climate extremes, average conditions and temperature variability as drivers of dengue epidemics in a temperate city of Argentina. J Clim Change Health. 2025;22:100426. doi: 10.1016/j.joclim.2025.100426 DOI: https://doi.org/10.1016/j.joclim.2025.100426
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