Aplicación de Modelos de Nicho Ecológico para estudios Epidemiológicos: Triatoma dimidiata, vector de la 1 Enfermedad de Chagas en Ecuador

Resumen: Los modelamientos estadísticos y estocásticos son en la actualidad una herramienta importante paracomprensión de fenómenos ecológicos. En este trabajo, se realizaron modelamientos de nicho de la especie Triatomadimidiata vector de la enfermedad de Chagas con cuatro técnicas de modelamiento ecológico: Regresión logística,DOMAIN, Bioclim y Maxent; los cuales fueron evaluadas con el uso del test estadístico AUC. En virtud de esteresultado, se determinó el modelo que permite comprender de una manera correcta la dinámica de esta especie y sudistribución, la regresión logística es el modelo que presentó mayor exactitud, además se determinó que la relaciónde variables es importante para ejecutar cualquier tipo de modelamiento discutiendo la práctica de ejecutarmodelamientos ecológicos simplemente aplicando todas las variables e insumos disponibles. El modelo de regresiónlogística fue utilizado para hacer una distribución de rangos con la finalidad de asignar valores categóricos ydeterminar la superficie con mayor idoneidad para la presencia de la especie, además de utilizar este como un ejemplopara la gestión de territorio, tomándolo como una herramienta de entomología médica. Se utilizó el sector geográficocon alta idoneidad como límite de un posible riesgo epidemiológico en el cual, se debería considerar trabajar enmedidas de prevención para evitar una infección masiva de la enfermedad de Chagas. Application of Ecological Niche Models for Epidemiologic studies: Triatoma dimidiata, vector of Chagas disease in Ecuador Abstract: Nowadays, statistical and stochastic models and their application have become important tools forunderstanding natural phenomena. In this work, ecologycal niche modeling was performed for the specie Triatomadimidiata vector of the Chagas disease. For this purpose, four ecological modeling techniques were used: Logisticregression, DOMAIN, Bioclim and Maxent. These models were evaluated using the statistical test AUC. Resultsshowed that logistic regression determined the highest specificity (0.8). Categorical values were assigned throughranking, in order to locate the most suitable area for the presence of the studied species. Additionally, this model wasapplied for territory management, serving as a tool of medical entomology. The geographical area with highersuitability was established as a threshold at which a epidemiological risk occur. This threshold should be consideredfor developing preventive measures to avoid a massive s