Incidencia de dengue y su relación con el índice oceánico de El Niño, como variable sensible para anticipar brotes en la región Caribe colombiana

Alexander Salazar-Ceballos, Lídice Álvarez-Miño, .

Palabras clave: dengue, clima, cambio climático, región del Caribe, El Niño oscilación del sur, estudios de series de tiempo, alerta temprana

Resumen

Introducción. El informe Lancet Countdown 2023 para Latinoamérica indica que el aumento de las temperaturas influye en la transmisión del virus del dengue. En la región Caribe de Colombia, se ha identificado una asociación significativa entre la incidencia de dengue y variables climáticas, como la temperatura, la humedad y la precipitación.
Objetivo. Analizar la relación entre la tasa de incidencia de dengue y el índice oceánico del Niño en los departamentos de la región Caribe colombiana entre el 2021 y el 2023.
Materiales y métodos. Se llevó a cabo un estudio ecológico de serie de tiempo, utilizando modelos de regresión no lineal con desfase y modelos autorregresivos integrados de media móvil en los siete departamentos de la región Caribe. Para los análisis descriptivos y los modelos autorregresivos, se emplearon los programas JASP y RStudio. Para los análisis no lineales y con desfase, se usó el paquete dlnm de RStudio.
Resultados. Se encontró una relación positiva y significativa entre el índice oceánico de El Niño y la tasa de incidencia de dengue en el 2023, año en el que se presentó el fenómeno de El Niño. Los departamentos de Bolívar, Cesar, Córdoba y Magdalena tuvieron correlaciones positivas. También, se observó una relación no lineal entre El Niño o La Niña y la incidencia de dengue, con un mayor impacto durante la fase de El Niño.
Conclusiones. El índice oceánico de El Niño se presenta como un indicador climático útil para monitorear el aumento de casos de dengue en los departamentos analizados de la región Caribe colombiana.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.
  • Alexander Salazar-Ceballos Grupo de Investigación en Salud - GRISAL, Programa de Enfermería, Universidad Cooperativa de Colombia, Santa Marta, Colombia https://orcid.org/0000-0002-0708-8792
  • Lídice Álvarez-Miño Grupo de Investigación Ciencias del Cuidado Enfermería - GICCE, Programa de Enfermería, Universidad del Magdalena, Santa Marta, Colombia https://orcid.org/0000-0002-1414-9442

Referencias bibliográficas

World Health Organization. Climate change. Key facts. Fecha de consulta: 30 de enero de 2025. Disponible en: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/climate-change-andhealth

Abbasi E. The impact of climate change on travel-related vector-borne diseases: A case study on dengue virus transmission. Travel Med Infect Dis. 2025;65:102841. https://doi.org/10.1016/j.tmaid.2025.102841

Muñoz E, Poveda G, Arbeláez MP, Vélez ID. Spatio-temporal dynamics of dengue in Colombia in relation to the combined effects of local climate and ENSO. Acta Trop. 2021;224:106136. https://doi.org/10.1016/j.actatropica.2021.106136

Dostal T, Meisner J, Munayco C, García PJ, Cárcamo C, Pérez Lu JE, et al. The effect of weather and climate on dengue outbreak risk in Perú, 2000-2018: A time-series analysis. PLoS Negl Trop Dis. 2022;16:e0010479. https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0010479

Barrera R, Acevedo V, Amador M, Marzan M, Adams LE, Paz-Bailey G. El Niño Southern Oscillation (ENSO) effects on local weather, arboviral diseases, and dynamics of managed and unmanaged populations of Aedes aegypti (Diptera: Culicidae) in Puerto Rico. J Med Entomol. 2023;60:796-807. https://doi.org/10.1093/jme/tjad053

Hartinger SM, Palmeiro-Silva YK, Llerena-Cayo C, Blanco-Villafuerte L, Escobar LE, Diaz A, et al. The 2023 Latin America report of the Lancet Countdown on health and climate change: The imperative for health-centered climate-resilient development. Lancet Reg Health Am. 2024;33:100746. https://doi.org/10.1016/j.lana.2024.100746

Rodríguez-Morales AJ, López-Medina E, Arboleda I, Cardona-Ospina JA, Castellanos JE, Faccini-Martínez ÁA, et al. The epidemiological impact of dengue in Colombia: A systematic review. Am J Trop Med Hyg. 2025;112:182-8. https://doi.org/10.4269/ajtmh.23-0907

Gastelbondo-Pastrana B, Echeverri-De la Hoz D, Sánchez L, García Y, Espitia-Delgado Y, Lopez Y, et al. Climatic variables and their relationship with vector-borne disease cases in Colombia, 2011-2021. Front Trop Dis. 2024;5. https://doi.org/10.3389/fitd.2024.1481991

Salazar-Ceballos A, Álvarez-Miño L. Asociación entre factores climatológicos y tasa de incidencia del dengue en Santa Marta, Colombia, 2007-2013. Rev Cienc Biomed. 2014;51:41-7. https://doi.org/10.32997/rcb-2014-2886

Cano-Pérez E, Loyola S, Malambo-García D, Gómez-Camargo D. Climatic factors and the incidence of dengue in Cartagena, Colombian Caribbean Region. Rev Soc Bras Med Trop. 2022;55:e00722022. https://doi.org/10.1590/0037-8682-0072-2022

Medina E, Cogollo MR, González-Parra G. Prescriptive temporal modeling approach using climate variables to forecast dengue incidence in Córdoba, Colombia. Math Biosci Eng. 2024;21:7760-82. https://doi.org/10.3934/mbe.2024341

McGregor GR, Ebi K. El Niño Southern Oscillation (ENSO) and health: An overview for climate and health researchers. Atmosphere (Basel). 2018;9:282. https://doi.org/10.3390/atmos9070282

National Oceanic and Atmospheric Administration. Cold and warm episodes by season. Fecha de consulta: 10 de febrero de 2025. Disponible en: https://origin.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ONI_v5.php

National Center for Environmental Information. El Niño-Southern Oscillation (ENSO) 2025. Fecha de consulta: 10 de febrero de 2025. Disponible en: https://www.ncei.noaa.gov/access/monitoring/enso/

Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. Gobierno nacional declara oficialmente el fenómeno de El Niño y alerta a continuar preparándose. Fecha de consulta: 10 de febrero de 2025. Disponible en: https://www.minambiente.gov.co/gobierno-nacional-declaraoficialmente-el-fenomeno-de-el-nino-y-alerta-al-pais-a-continuar-preparandose/

Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. Comunicado Especial N° 073 - Finalización oficial del fenómeno de El Niño. Fecha de consulta: 10 de febrero de 2025. Disponible en: https://ideam.gov.co/sala-de-prensa/boletines/publicacionlun-15072024-1200-5

Pan American Health Organization. Plataforma de Información en Salud para las Américas – PLISA. Casos de dengue por país. 2025. Fecha de consulta: 10 de febrero de 2025. Disponible en: https://www3.paho.org/data/index.php/es/temas/indicadores-dengue/denguenacional/9-dengue-pais-ano.html?showall=1

Pramanik M, Singh P, Kumar G, Ojha VP, Dhiman RC. El Niño Southern Oscillation as an early warning tool for dengue outbreak in India. BMC Public Health. 2020;20:1498. https://doi.org/10.1186/s12889-020-09609-1

Andhikaputra G, Lin Y-H, Wang Y-C. Effects of temperature, rainfall, and El Niño Southern Oscillations on dengue-like-illness incidence in Solomon Islands. BMC Infect Dis. 2023;23:206. https://doi.org/10.1186/s12879-023-08188-x

Ferreira HDS, Nóbrega RS, Brito PV da S, Farias JP, Amorim JH, Moreira EBM, et al. Impacts of El Niño–Southern Oscillation on the dengue transmission dynamics in the Metropolitan Region of Recife, Brazil. Rev Soc Bras Med Trop. 2022;55:e0671. https://doi.org/10.1590/0037-8682-0671-2021

Ministerio de Salud y Protección Social. Resolución número 2367 de 2023 (27 de junio de 2023). Por la cual se adopta el lineamiento técnico para la gestión integral de residuos generados en la atención en salud y otras actividades. Bogotá: Ministerio de Salud y Protección Social; 2023. Fecha de consulta: 20 de febrero de 2025. Disponible en: https://www.minsalud.gov.co/Normatividad_Nuevo/Resoluci%C3%B3n%20No%202367%20de%202023.pdf

Gui H, Gwee S, Koh J, Pang J. Weather factors associated with reduced risk of dengue transmission in an urbanized tropical city. Int J Environ Res Public Health. 2021;19:339. https://doi.org/10.3390/ijerph19010339

Chen X, Moraga P. Assessing dengue forecasting methods: A comparative study of statistical models and machine learning techniques in Rio de Janeiro, Brazil. Trop Med Health. 2025;53:53. https://doi.org/10.1186/s41182-025-00723-7

Eastin MD, Delmelle E, Casas I, Wexler J, Self C. Intra- and interseasonal autoregressive prediction of dengue outbreaks using local weather and regional climate for a tropical environment in Colombia. Am J Trop Med Hyg. 2014;91:598-610. https://doi.org/10.4269/ajtmh.13-0303

Hasan P, Khan TD, Alam I, Haque ME. Dengue in tomorrow: Predictive insights from ARIMA and SARIMA models in Bangladesh: A time series analysis. Health Sci Rep. 2024;7:e70276. https://doi.org/10.1002/hsr2.70276

Abdullah NAMH, Dom NC, Salleh SA, Salim H, Precha N. The association between dengue case and climate: A systematic review and meta-analysis. One Health. 2022;15:100452. https://doi.org/10.1016/j.onehlt.2022.100452

Ortega-Lenis D, Arango-Londoño D, Hernández F, Moraga P. Effects of climate variability on the spatio-temporal distribution of dengue in Valle del Cauca, Colombia, from 2001 to 2019. PLoS ONE. 2024;19:e0311607-7. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0311607

Gutiérrez-Barbosa H, Medina-Moreno S, Zapata JC, Chua JV. Dengue infections in Colombia: Epidemiological trends of a hyperendemic country. Trop Med Infect Dis. 2020;5:156. https://doi.org/10.3390/tropicalmed5040156

Balaji D, Saravanabavan V, Katturajan K. Geo-modeling approach of determinants of Chikungunya and its spatial distribution pattern in Madurai city, Tamil Nadu, India. GeoJournal. 2024;89. https://doi.org/10.1007/s10708-024-11105-7

Da Conceição Araújo D, Dos Santos AD, Lima SVMA, Vaez AC, Cunha JO, Conceição Gomes Machado de Araújo K. Determining the association between dengue and social inequality factors in Northeastern Brazil: A spatial modelling. Geospat Health. 2020;15. https://doi.org/10.4081/gh.2020.854

do Carmo RF, Silva Júnior JVJ, Pastor AF, de Souza CDF. Spatiotemporal dynamics, risk areas, and social determinants of dengue in Northeastern Brazil, 2014-2017: An ecological study. Infect Dis Poverty. 2020;9:153. https://doi.org/10.1186/s40249-020-00772-6

Pirani M, Lorenz C, de Azevedo TS, Barbosa GL, Blangiardo M, Chiaravalloti-Neto F. Effects of the El Niño-Southern Oscillation and seasonal weather conditions on Aedes aegypti infestation in the State of São Paulo (Brazil): A Bayesian spatio-temporal study. PLoS Negl Trop Dis. 2024;18:e0012397. https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0012397

Nik Abdull Halim NMH, Che Dom N, Dapari R, Salim H, Precha N. A systematic review and meta-analysis of the effects of temperature on the development and survival of the Aedes mosquito. Front Public Health. 2022;10:1074028. https://doi.org/10.3389/fpubh.2022.1074028

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;22:203-21. https://doi.org/10.1007/s10393-025-01706-0

Kolimenakis A, Heinz S, Wilson ML, Winkler V, Yakob L, Michaelakis A, et al. The role of urbanization in the spread of Aedes mosquitoes and the diseases they transmit—A systematic review. PLoS Negl Trop Dis. 2021;15:e0009631. https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0009631

Baker RE, Mahmud AS, Miller IF, Rajeev M, Rasambainarivo F, Rice BL, et al. Infectious disease in an era of global change. Nat Rev Microbiol. 2021;20:193-205. https://doi.org/10.1038/s41579-021-00639-z

Ricardo-Rivera SM, Aldana-Carrasco LM, Lozada-Martínez ID, Bolaño-Romero MP, Acevedo-Lopez N, Sajona-Leguia WA, et al. Mapping dengue in children in a Colombian Caribbean Region: Clinical and epidemiological analysis of more than 3,500 cases. Infez Med. 2022;30:602-9. https://doi.org/10.53854/liim-3004-16

Ritu MR, Sikder D, Patwary MM, Tamim AR, Rodríguez-Morales AJ. Climate change, urbanization and resurgence of dengue in Bangladesh. New Microbes New Infect. 2024;59:101414. https://doi.org/10.1016/j.nmni.2024.101414

Kamal ASMM, Al-Montakim MN, Hasan MA, Mitu MMP, Gazi MY, Uddin MM, et al. Relationship between urban environmental components and dengue prevalence in Dhaka city —An approach of spatial analysis of satellite remote sensing, hydro-climatic, and census dengue data. Int J Environ Res Public Health. 2023;20:3858. https://doi.org/10.3390/ijerph20053858

Montgomery MJ, Harwood JF, Yougang AP, Wilson-Bahun TA, Tedjou AN, Keumeni CR, et al. The effects of urbanization, temperature, and rainfall on Aedes aegypti and Aedes albopictus mosquito abundance across a broad latitudinal gradient in Central Africa. Parasit Vectors. 2025;18:135. https://doi.org/10.1186/s13071-025-06764-5

Pereira PAS, Martins ACCT, Souza ER de O, Pontes AN. Perfil epidemiológico da dengue em um município do norte brasileiro: uma análise retrospectiva. Res Soc Dev. 2020;9:e37591211118. https://doi.org/10.33448/rsd-v9i12.11118

Molleda P, Velásquez Serra G. El Fenómeno del Niño y la prevalencia de enfermedades infecciosas: revisión. Granja. 2024;40:9-36. https://doi.org/10.17163/lgr.n40.2024.01

Lin C-H, Wen T-H. Assessing the impact of emergency measures in varied population density areas during a large dengue outbreak. Heliyon. 2024;10:e27931. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e27931

Sugeno M, Kawazu EC, Kim H, Banouvong V, Pehlivan N, Gilfillan D, et al. Association between environmental factors and dengue incidence in Lao People’s Democratic Republic: A nationwide time-series study. BMC Public Health. 2023;23:2348. https://doi.org/10.1186/s12889-023-17277-0

Glantz MH, Ramírez IJ. Enhancing societal value of early warning, early action, and anticipatory action frameworks using NOAA’s Oceanic Niño Index. Int J Disaster Risk Sci. 2025;16:171-81. https://doi.org/10.1007/s13753-025-00625-6

Mills C, Donnelly CA. Climate-based modelling and forecasting of dengue in three endemic departments of Perú. PLoS Negl Trop Dis. 2024;18:e0012596. https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0012596

Salazar-Ceballos A, Álvarez-Miño L. The heat index: An early warning factor in public health and sustainable cities. Salud Uninorte. 2020;35:440-9. https://doi.org/10.14482/sun.35.3.614

Frentiu FD. Dengue fever: The impact of increasing temperatures and heatwaves. EBioMedicine. 2023;92:104611. https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2023.104611

Damtew YT, Tong M, Varghese BM, Anikeeva O, Hansen A, Dear K, et al. Effects of high temperatures and heatwaves on dengue fever: A systematic review and meta-analysis. EBioMedicine. 2023;91:104582. https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2023.104582

Cheng J, Bambrick H, Laith Yakob, Devine G, Frentiu FD, Thanh T, et al. Heatwaves and dengue outbreaks in Hanoi, Vietnam: New evidence on early warning. PLoS Negl Trop Dis. 2020;14:e0007997-7. https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0007997

Ortiz-Prado E, Camacho-Vasconez A, Izquierdo-Condoy JS, Bambaren C, Hernández-Galindo L, Sanchez JC. El Niño-Southern Oscillation: A call to action for public health emergency preparedness and response. Lancet Reg Health Am. 2023;27:100601. https://doi.org/10.1016/j.lana.2023.100601

Cómo citar
1.
Salazar-Ceballos A, Álvarez-Miño L. Incidencia de dengue y su relación con el índice oceánico de El Niño, como variable sensible para anticipar brotes en la región Caribe colombiana. Biomed. [Internet]. 27 de noviembre de 2025 [citado 6 de diciembre de 2025];45(Sp. 2):56-67. Disponible en: https://revistabiomedica.org/index.php/biomedica/article/view/7933

Algunos artículos similares:

Publicado
2025-11-27
Sección
Artículos originales

Métricas

Estadísticas de artículo
Vistas de resúmenes
Vistas de PDF
Descargas de PDF
Vistas de HTML
Otras vistas
Crossref Cited-by logo
QR Code