Impacto del cambio climático en la transmisión del Dengue en Guatemala / Mayra Lissette Motta Padilla; investigadores Ligia Elena Oliva Barrios, Nelson Salomón Vásquez Elías, Leticia Del Carmen Castillo Signor y José Emilio González De León; auxiliar de investigación II Ligia Elena Oliva Barrios; colaboradores Silvia Zúñiga Veliz, Joxual Araque Pérez, Francisco Javier Hernández Escobar y Nancy Carolina González Pellecer.

Tesauro DeCS.

transmisión mediante alteraciones en la temperatura y patrones de precipitación. Este estudio desarrolló modelos predictivos para Aedes aegypti y Aedes albopictus utilizando datos meteorológicos y espaciales junto con reportes de casos de dengue. Se aplicaron análisis de regresión y Máxima Entropía (Maxent), integrando datos epidemiológicos, 20 variables bioclimáticas y proyecciones del CMIP6 (2040-2060) para los escenarios ACCESS-CM2, HadGEM3-GC31-LL y BCC-CSM2-MR y la magnitud e índice de la duración de la ola de calor - lag (Ro). Los modelos mostraron alta precisión (AUC 88–92) identificando las variables bioclimáticas correspondiente para ambas especies. Se identifican umbrales críticos: incrementos de 1–2 °C en temperaturas medias y estrés térmico prolongado (≥23.5 °C por 5–20 días) elevan el riesgo de brotes. Además, se determinó que temperaturas entre 15–30 °C, precipitaciones intermitentes y acumuladas de 250–300 mm/mes favorecen la proliferación de mosquitos. La estacionalidad de las precipitaciones y el aumento de la temperatura podrían favorecer la expansión del dengue en áreas previamente nichos ecológicos en 20 de los 22 departamentos del país. La evidencia sugiere que Totonicapán y Alta Verapaz tendrán mayor numero casos en el futuro. La validación del modelo en la colonización del mosquito proporciona una herramienta clave para el diseño de estrategias epidemiológicas efectivas y la mitigación de la propagación de la enfermedad.

Dengue represents a major public health challenge in Guatemala, where climate change exacerbates its transmission through alterations in temperature and precipitation patterns. This study developed predictive models for Aedes ae-gypti and Aedes albopictus using meteorological and spatial data alongside dengue case reports. Regression analysis and Maximum Entropy (Maxent) methods were applied, integrating epidemiological data, 20 bioclimatic variables, and CMIP6 (2040–2060) projections for the ACCESS-CM2, HadGEM3-GC31-LL, and BCC-CSM2-MR scenarios, as well as the magnitude and duration index of heat waves – lag (Ro). The models exhibited high accuracy (AUC 88–92), identifying the corresponding bioclimatic variables for both species. Critical thresholds were determined: increases of 1–2°C in mean temperatures and prolonged thermal stress (≥23.5°C for 5–20 days) heightened the risk of outbreaks. Additio-nally, temperatures ranging between 15–30°C, intermittent precipitation, and accumulated rainfall of 250–300 mm/month were found to favor mosquito proliferation. The seasonality of precipitation and rising temperatures may drive dengue expansion into previously unaffected ecological niches across 20 of the 22 departments in the country. Evidence suggests that Totonicapán and Alta Verapaz will experience a higher number of cases in the future. The vali-dation of the model in mosquito colonization provides a crucial tool for designing effective epidemiological strategies and mitigating disease spread.