Revista Amazonía Digital
Vol. 1 Núm. 2: e193 (2022)
https://doi.org/10.55873/rad.v1i1.193
e-ISSN: 2810-8701
Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios
Artículo original / Original article
Cómo citar / Citation: Navarro-Vega, J. C., Miranda-Castillo, R. & Quispe-Flores, R. (2022). Visor geográfico para el
monitoreo de casos de dengue en la ciudad de Puerto Maldonado, Perú. Revista Amazonía Digital, 1(2), e193.
https://doi.org/10.55873/rad.v1i1.193
Visor geográfico para el monitoreo de casos de dengue en la ciudad de
Puerto Maldonado, Perú
Geographic viewer for monitoring dengue cases in the city of Puerto
Maldonado, Peru
Jose Carlos Navarro-Vega 1* ; Ralph Miranda-Castillo 1; Ronald Quispe-Flores 1
1Universidad Nacional Amazónica de Madre de
Dios, Madre de Dios, Perú
Recibido: 15/04/2022
Aceptado: 22/06/2022
Publicado: 25/07/2022
*Autor de correspondencia: jcnavarro@unamad.edu.pe
Resumen: El dengue es una enfermedad transmitida por la picadura del mosquito Aedes Aegypti
infectado, encontrándose en zonas semiurbanas y urbanas con saneamiento básico deficiente. En
el mundo son millones de casos que se registran anualmente en países tropicales y subtropicales,
demostrando ser una gran amenaza a la salud del ser humano. El dengue en nuestro país, se halla
con mayor proporción en departamentos amazónicos como Loreto, Madre de dios y Ucayali. El
presente artículo tiene por objetivo la implementación de un visor geográfico para mejorar el
monitoreo de casos de dengue en la Ciudad de Puerto Maldonado-Perú, su desarrollo tuvo como
base de datos PostgreSQL y su complemento geoespacial PostGis, la publicación de datos
geoespaciales mediante Geoserver y la presentación con Leaflet. Finalmente, la aplicación
muestra un mapa de calor, identificando zonas con mayor incidencia de dengue mejorando el
monitoreo de casos y la planificación con campañas de prevención.
Palabras clave: datos geoespaciales; dengue; mapa de calor; visor geográfico
Abstract: Dengue is a disease transmitted by the bite of the infected Aedes Aegypti mosquito,
found in semi-urban and urban areas with poor basic sanitation. In the world, there are millions
of cases that are registered annually in tropical and subtropical countries, proving to be a great
threat to the health of the human south. Dengue in our country is found with a higher proportion
in Amazonian departments such as Loreto, Madre de Dios and Ucayali. The objective of this
article is to implement a geographic viewer to improve the monitoring of dengue cases in the City
of Puerto Maldonado-Peru, its development was based on PostgreSQL database and its
geospatial complement PostGis, the publication of geospatial data through Geoserver and the
presentation with Leaflet. Finally, the application shows a heat map, identifying areas with the
highest incidence of dengue, improving case monitoring and planning with prevention
campaigns.
Keywords: dengue; geospatial data; heat map; geographic viewer
Visor geográfico para el monitoreo de casos de dengue en la ciudad de Puerto Maldonado, Perú 2
Rev. Amaz. Digit. 1(2): e193 (2022). e-ISSN: 2810-8701
1. Introducción
El dengue es una enfermedad viral que se contrae por la picadura del mosquito (también
zancudo) hembra de la especie Aedes Aegypti infectado por el virus, ataca especialmente a
personas que viven en zonas urbanas y semiurbanas con saneamiento básico deficiente. La
reproducción y propagación del virus se asocia en períodos con alta precipitación en la mayoría
de los países endémicos, incluido Perú.
Según la Organización Mundial de la Salud OMS (2022) señala que la transmisión del dengue
ocurre por tres motivos el primero, de mosquito a humanos por la picadura del zancudo hembra
del Aedes Aegypti, infectada cuando succiona la sangre de una persona con el virus del dengue
(denominado DENV), el mosquito transmite el virus cuando pica a una persona sana; y que
presenta dos picos de actividad durante el día, uno antes de la puesta de sol y otro después de la
salida del sol, influenciados por los factores de humedad y temperatura (Diouf et al., 2021). El
segundo motivo es la transmisión del dengue de humanos a mosquitos, una persona que padece
del virus infecta a otros mosquitos, un mosquito susceptible sólo puede adquirir una infección
por el virus del dengue después de haber ingerido sangre de una persona virémica. El tercer
motivo es la transmisión materna, la existencia de casos de mujeres embarazadas infectadas con
el virus que contagian al feto en el embarazo, ocasionando un parto prematuro o la reducción de
su peso al nacer.
Según Uribe-Álvarez & Chiquete Félix (2017) señalan que, el virus del dengue es la enfermedad
transmitida por vectores con mayor incremento mundial. También Castrillón et al. (2015) indican
que, el dengue es una de las enfermedades tropicales que presenta un alto índice de casos, y que
hasta la fecha no existe vacuna alguna.
En el mundo se registran anualmente millones de casos principalmente en países tropicales y
subtropicales, considerado un grave problema en la salud del ser humano. De acuerdo con
Anggriani et al. (2019); Borkakoty et al. (2018) y Branche et al. (2018), refieren que cada año se
registran más de 390 millones de personas con esta enfermedad, Diosa-Toro et al. (2019) señala
que se tiene un promedio de 96 millones de casos sintomáticos al año. En el 2015, más de 2, 35
millones de personas se enfermaron de dengue en la Región de las Américas, donde más de 10,
200 casos fueron identificados como dengue grave que ocasionaron 1, 181 muertes (OMS, 2022).
Por otro lado, Navarro Vega (2019) refiere que, la información geoespacial es de vital importancia
para la toma de decisiones en diversos sectores como ambiental, catastro, salud, educación, entre
otros. El uso de mapas en la web permite presentar información geoespacial de manera directa
hacia los tomadores de decisión, la necesidad de información en las entidades de gobierno está
mayormente vinculada a la ubicación geográfica (Valayer et al., 2022), quiere decir que la
generación de la información geoespacial (mapas) mediante geo tecnologías apoya en la
planificación y optimización de recursos.
Existen artículos publicados relacionados con la recopilación, procesamiento, análisis e
interpretación de la información geoespacial mediante sistemas de información geográficos,
visores geográficos en la web, entre otros. Yamashita et al. (2016) señalan que, la infección por el
virus del dengue, causa desde fiebre (síntoma leve) hasta fiebre hemorrágica y el síndrome de
shock (síntoma grave), desarrollaron una aplicación web denominado visor genográfico del
dengue en la ciudad de Tokyo, muestra datos de manera temporal y espacial, y la presentación
de la distribución geográfica de cada genotipo del virus del dengue en un mapa web.
Según Ascuntar-Tello & Jaimes (2016) explican que la aplicación de los Sistemas de información
Geográfico (SIG) en el sector salud, principalmente en el área de epidemiología, permiten un
mejor conocimiento sobre cómo prevenir las enfermedades, y analizar desde un punto de vista
territorial. De la misma manera, Londoño et al. (2014) utilizó los SIG para modelar patrones de
distribución espacial de la enfermedad tropical Dengue, usó el software ArcGis versión 10, y sus
complementos espaciales IDW y Slope, para la variación espacial del fenómeno en relación a la
ocurrencia de los casos de dengue, los resultados obtenidos muestran patrones de mayor
Navarro-Vega et al. 3
Rev. Amaz. Digit. 1(2): e193 (2022). e-ISSN: 2810-8701
variabilidad especialmente en las zonas suroccidental del área de estudio; como son
Corregimiento de Altavista y en las Comunas de Belén y Guayabal.
El departamento de Madre de Dios no es ajeno a la problemática de la enfermedad del dengue, y
aún más por ser una región tropical, de acuerdo a los boletines epidemiológicos de los años 2014,
2015, 2016, 2017, 2018 y 2019 emitidos por el Centro Nacional de Epidemiología, Prevención y
Control de Enfermedades (CDC) del Ministerio de Salud, en el año 2019 Madre de Dios fue el
primer departamento del Perú que tuvo alto casos de dengue, haciendo un total de 7, 141 que
representa el 44.39% del total de casos a nivel nacional. A raíz de ello fue declarada en emergencia
sanitaria Madre de Dios mediante el Decreto Supremo N° 079-2019-PCM. A continuación, se
presenta el número de casos de dengue por las regiones con altos casos del 2014 al 2019.
Tabla 1. Regiones que presentan mayor número de casos de dengue entre los años 2014 y 2019
Departamento
Año
2014
2015
2016
2017
2018
2019
Loreto
7721
2403
3439
1229
2302
2933
Madre de dios
1327
948
542
522
1251
7141
Piura
2765
20560
8349
48675
727
170
Ucayali
1632
907
1229
1118
384
598
Fuente: Boletines epidemiológicos de los años 2014 al 2019 del CDC - MINSA
Según el reglamento de organización y funciones (ROF) del GOREMAD, la Dirección Regional
de Salud de Madre de Dios (DIRESA), una de sus funciones es promover y ejecutar actividades
de promoción y prevención de salud, tiene a su cargo la Dirección Ejecutiva de Epidemiológica,
Prevención y control de Emergencias y Desastres, y que a través del Área de Inteligencia Sanitaria
y Epidemiología, se encargan de recopilar fichas de investigación Clínico - Epidemiológico para
la Vigilancia de Dengue, Chikunguya, Zika, Fiebre Amarilla y otras arbovirosis, que son llenadas
por el personal de un centro o puesto de salud, en esta ficha se registran todo tipo de
enfermedades metaxénicas entre ellas se tienen: dengue, zika, leishmaniosis, entre otros.
Posteriormente los datos de la ficha son ingresados a un sistema de información denominado
NotiWeb del CDC, el responsable del Área de Inteligencia Sanitaria y Epidemiología tiene acceso
a ella, para registrar y acceder a la información. Sin embargo, aún no cuentan con información
georreferenciada de los casos reportados de dengue por los centros o puestos de salud. Para
representar los casos, tienen un mapa en físico impreso en una hoja de papel A2, donde marcan
los casos presentados de dengue de acuerdo a la zona. Y de acuerdo a ello, toman decisiones para
realizar campañas de fumigación.
En este contexto, la DIRESA no cuenta con información georreferenciada de los casos de dengue,
que permitan a los funcionarios realizar un mejor control y prevención de los casos de dengue.
La presente investigación, tiene por objetivo desarrollar un visor geográfico para mejorar el
monitoreo de los casos de dengue de la ciudad de Puerto Maldonado en el año 2019. Para lograr
ello, primero se recopiló información, segundo la georreferenciación de cada uno de los casos y
la construcción de una base de datos geoespacial, tercero generar mapas temáticas con la
información georreferenciada y la publicación de la información geoespacial a través de una
aplicación web denominada visor geográfico, también se generó y publicó un mapa de calor a fin
de analizar e identificar aquellas zonas con mayor incidencia de casos de dengue, con la finalidad
de mejorar el monitoreo y planificación mediante una intervención oportuna.
2. Materiales y métodos
Según Navarro Vega & Castro-Gutierrez (2019) propusieron un framework para datos
geoespaciales, proponiendo una metodología para la construcción de una plataforma tecnológica
de la Infraestructura de Datos Espaciales denominado visor geográfico, la presente investigación
aplicó las etapas de la metodología en mención.
Visor geográfico para el monitoreo de casos de dengue en la ciudad de Puerto Maldonado, Perú 4
Rev. Amaz. Digit. 1(2): e193 (2022). e-ISSN: 2810-8701
2.1. Recolección y tratamiento de la información
La información recopilada fue proporcionada por la Dirección Regional de Salud de Madre de
Dios, en un archivo Excel, que contiene datos sobre los casos de dengue del año 2019 del
departamento de Madre de Dios, también se recolectó información geoespacial de los
asentamientos humanos de Puerto Maldonado proporcionado por la municipalidad de
Tambopata. A continuación, se presenta una tabla que contiene datos de casos recopilados de
dengue.
Tabla 2. Datos recopilados de los casos de dengue de la ciudad de Puerto Maldonado
Localidad
Número de Casos
Puerto Maldonado
2209
La Joya
500
Triunfo
231
La Pastora
30
Alta Pastora
13
En blanco, otros
12
Rompeolas
8
Centro Pastora
3
Total de casos con dengue
3006
Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de la DIRESA-MDD del año 2019
Sin embargo, el archivo Excel, contenía valores vacíos, ceros y duplicados, procediendo hacer la
limpieza (eliminación) de datos, posteriormente filtrar aquellos datos relacionados con la ciudad
de Puerto Maldonado. Los casos no tenían coordenadas (x, y), pero si una dirección de ubicación
para cada caso, se georreferenció las direcciones mediante el sistema de información geográfico
QGIS, obteniendo 2,994 registros con datos alfanuméricos y geoespaciales.
2.2. Estructuración de la información
En esta etapa se revisó la información geoespacial y alfanumérica de los casos de dengue, luego
se construyó la base de datos espacial mediante PostgreSQL y su complemento espacial PostGis.
Posteriormente, se analizó la información que se integran en el sistema, para acabar siendo
publicados como servicios e integrarse en el visor geográfico.
2.3. Publicación de la información
Presenta la funcionalidad y características de las herramientas tecnológicas empleadas en la
construcción y funcionamiento del visor geográfico para el monitoreo del dengue en la ciudad de
Puerto Maldonado. Donde la aplicación (visor geográfico) contempla una arquitectura de 3 capas
que a continuación se detalla.
Figura 1. Arquitectura del visor geográfico
Navarro-Vega et al. 5
Rev. Amaz. Digit. 1(2): e193 (2022). e-ISSN: 2810-8701
Capa de datos. Se tiene el almacenamiento y acceso de los datos geoespaciales de los casos de
dengue, asentamientos humanos de la ciudad Puerto Maldonado, se construyó una base de datos
espacial mediante PostgreSQL y su extensión espacial PostGIS.
Capa de negocio. Esta capa está representada por los componentes transaccionales de la
plataforma, en ella se configura la conexión a la base de datos, y el tratamiento de los datos
geoespaciales para su análisis y/o consulta. Su desarrollo se basó en el framework Django
(versión 4), el cual provee de herramientas y utilidades para la construcción de Sitios Web (Web
Sites) o APIs (Application Programming Interface).
Capa de presentación. Este componente contiene la interfaz gráfica que se expone al usuario, se
encarga de presentar los controles visuales a través de un navegador web. Para su desarrollo se
ha utilizado JavaScript como lenguaje de programación, y Vue.JS (versión 2) como librería base
de Web Components. La visualización de los mapas es manejada por la librería de renderizado
Leaflet.JS (versión 1.7). Finalmente, se integraron dichos componentes para realizar el despliegue
correspondiente en la plataforma Netlify, en la cual se establecieron las reglas de acceso e
instalación de certificados SSL.
3. Resultados
El análisis, preparación y limpieza de los datos recopilados, contribuyó a detectar que, el atributo
localidad contenía valores vacíos y otros con el número 0 (cero) que no tenían sentido tomarlos
en cuenta, asimismo también se encontró que los valores del atributo dirección no pertenecían a
su localidad correspondiente, por lo que se procedió a rectificar y distribuir de manera correcta,
lográndose una limpieza de los datos recopilados y como resultado se obtuvo la siguiente tabla.
Tabla 3. Número de casos de dengue según localidad, ciudad Puerto Maldonado
Número de Casos
2123
571
246
30
13
8
3
2994
Los datos de casos de dengue limpiados y ordenados, permitieron georreferenciar la ubicación
de cada dirección de los casos mediante el sistema de información geográficos QGIS,
obteniéndose una base de datos alfanumérica y geoespacial de los casos dengue, a continuación,
se muestra en la siguiente figura los datos especificados de los casos de dengue en un mapa
geográfico.
Figura 2. Mapa casos de dengue por localidades de la ciudad de Puerto Maldonado
Visor geográfico para el monitoreo de casos de dengue en la ciudad de Puerto Maldonado, Perú 6
Rev. Amaz. Digit. 1(2): e193 (2022). e-ISSN: 2810-8701
La implementación del visor geográfico, contribuyó a mejorar el monitoreo de los casos de
dengue en la ciudad de Puerto Maldonado en el año 2019, presentando un mapa de calor como
se muestra en la figura 4, también permitió identificar aquellas localidades con mayor incidencia
siendo Puerto Maldonado, La Joya y El Triunfo, e incluso se obtuvo a detalle cuales son los
asentamientos humanos (AA.HH.), asociaciones, urbanizaciones y urbanizaciones populares de
interés social (UPIS) que mayormente tienen casos de dengue, tal como se encuentra en la tabla
5. El visor geográfico es una herramienta tecnológica que facilitó a los funcionarios de la Dirección
Regional de Salud mejorar el seguimiento de casos y la planificación en campañas de prevención
contra el dengue.
Figura 3. Visor geográfico para el monitoreo de caso de dengue
Tabla 4. Mayor incidencia de casos de dengue en localidades y sus AA. HH, urbanizaciones,
asociaciones y UPIS
Localidad
AA. HH, URB., ASOC. y UPIS*
Puerto Maldonado
AA. HH: Marco Ruiz Pinedo, 8 de octubre, Alberto Fujimori, el
Bosque, la Selva y Pueblo Viejo.
ASOC.: Virgen de Chapi y San Francisco.
UPIS: Zenobio Zamalloa Ascue, Paraiso, Luz Zalgado, San Juan y
los Olivos.
La Joya
UPIS: Las Lomas, El Aguajal, Abelardo Quiñones y Los Rosales
El Triunfo
UPIS: Alejandro Toledo Manrique y San Martín
ASOC.: Taller 16 de junio-Asovita
Leyenda:
AA. HH (Asentamiento Humano).
URB. (Urbanización).
ASOC. (Asociación).
UPIS (Urbanización Popular de Interés Social).
4. Discusión
Gaytán-Lugo et al. (2020) indican que, el estado Colima de México, tiene un sistema que
proporciona información catastral, pero se ha visto afectado su disponibilidad por estar
desarrollado con software licenciado, es así que, en su investigación propone un visualizador
cartográfico para el acceso a la información geoespacial (catastral) con herramientas de código
libre. Arévalo-Maldonado (2020) analizó la manera de como difundir y publicar el valor
patrimonial cartográfico del Ecuador, concluye que, el desarrollo de un geoportal (contiene un
visor geográfico) ayudaría a la población conocer el patrimonio histórico con el que cuenta su
Navarro-Vega et al. 7
Rev. Amaz. Digit. 1(2): e193 (2022). e-ISSN: 2810-8701
país. También, (Rizwan et al., 2018) desarrollaron un sistema de geocodificación y visualización
del dengue, DenMap, es una aplicación interactiva de visualización y mapeo de casos notificados
y registrados de dengue, que apoyó a vigilar y monitorear esta enfermedad. La implementación
del visor geográfico en la presente investigación dio como resultado ser una herramienta geo
tecnológica útil para el área de epidemiología facilitando el seguimiento y monitoreo de los casos
dengue, también resulta ser útil no solo en el sector salud, sino también para la minería,
patrimonio, agricultura, ambiental, forestal, educación, transporte, entre otros.
Martí Ciriquián & Garcia-Mayor (2018) mencionan el uso de un visor geográfico denominado
Instasights que facilitó analizar las preferencias del uso de un espacio público en áreas renovadas
mediante un mapa de calor. También, Enríquez-Mamani et al. (2021) señalan que, el propósito de
su investigación es determinar aquellas zonas de riesgo de contagio COVID-19 en la ciudad de
Juliaca, desarrollaron un mapa de calor utilizando la densidad de Kernel, clasificando 5 valores
de riesgo de contagio, entre alto y bajo.
Identificaron que la zona de color rojo representa un área de 74,042.89 m2, el 3% del área de
estudio alcanzado 8 manzanas, finalmente concluyen que los sistemas de información a través de
los mapas son herramientas que ayudarán a los funcionarios de la municipalidad de Juliaca en
tomar mejores decisiones.
Los estudios antes mencionados concuerdan con la presente investigación en relación a la
implementación de un mapa de calor que contribuyó a identificar aquellas localidades de la
Ciudad de Puerto Maldonado con mayor incidencia de casos de dengue.
5. Conclusiones
La implementación del visor geográfico ha demostrado ser una herramienta geo tecnológica
fundamental que facilita el acceso a la información geoespacial y al monitoreo epidemiológico de
los casos de dengue en la ciudad de Puerto Maldonado; no solo es importante en el sector salud,
sino también en otros sectores como minero, patrimonio, agricultura, ambiental, forestal,
educación, transporte, entre otros.
La generación de información geoespacial de los casos de dengue apoya de sobremanera a los
tomadores de decisión de la Dirección Regional de Salud de Madre de Dios en planificar
soluciones que controlen y reduzcan la transmisión de dicha enfermedad, mediante campañas de
prevención focalizadas.
El desarrollo y publicación del mapa de calor en el visor geográfico, permite monitorear el avance
del virus de dengue, identificar y localizar zonas geográficas con mayor número de casos,
identificando las localidades de Puerto Maldonado, La Joya y El Triunfo, incluyendo sus
asentamientos humanos, urbanizaciones, asociaciones y UPIS.
Financiamiento
Por el Vicerrectorado de Investigación de la Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios
con Resolución N° 175-2019-UNAMAD-VRI.
Conflicto de intereses
Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.
Contribución de autoría
M-C, R: Definición y conceptualización del tema desarrollado.
Q-F, R: Curación de datos.
Visor geográfico para el monitoreo de casos de dengue en la ciudad de Puerto Maldonado, Perú 8
Rev. Amaz. Digit. 1(2): e193 (2022). e-ISSN: 2810-8701
N-V, J: Desarrollo el software, validación, redactó el borrador inicial del artículo científico, revisó
y editó el artículo.
Referencias bibliográficas
Anggriani, N., Tasman, H., Ndii, M. Z., Supriatna, A. K., Soewono, E., & Siregar, E. (2019). The
effect of reinfection with the same serotype on dengue transmission dynamics. Applied
Mathematics and Computation, 349, 62–80. https://doi.org/10.1016/j.amc.2018.12.022
Arévalo-Maldonado, E. X. (2020). Geoportales históricos como medios de difusión cultural.
Universitas, 33, 39–60. https://doi.org/10.17163/uni.n33.2020.02
Ascuntar-Tello, J., & Jaimes, F. (2016). Ronda clínica y epidemiológica: sistemas de información
geográfica (SIG) en salud. Iatreia, 29(1), 97–103.
https://www.redalyc.org/pdf/1805/180543043010.pdf
Borkakoty, B., Das, M., Sarma, K., Jakharia, A., Das, P. K., Bhattacharya, C., Apum, B., & Biswas,
D. (2018). Molecular Characterisation and Phylogenetic Analysis of Dengue Outbreak in
Pasighat, Arunachal Pradesh, Northeast India. Indian Journal of Medical Microbiology, 36(1),
37–42. https://doi.org/10.4103/ijmm.IJMM_17_30
Branche, E., Tang, W. W., Viramontes, K. M., Young, M. P., Sheets, N., Joo, Y., Nguyen, A.-V. T.,
& Shresta, S. (2018). Synergism between the tyrosine kinase inhibitor sunitinib and Anti-
TNF antibody protects against lethal dengue infection. Antiviral Research, 158, 1–7.
https://doi.org/10.1016/j.antiviral.2018.07.022
Castrillón, J. C., Castaño, J. C., & Urcuqui, S. (2015). Dengue en Colombia: diez años de
evolución. Revista Chilena de Infectología, 32(2), 142–149. https://doi.org/10.4067/S0716-
10182015000300002
Diosa-Toro, M., Troost, B., van de Pol, D., Heberle, A. M., Urcuqui-Inchima, S., Thedieck, K., &
Smit, J. M. (2019). Tomatidine, a novel antiviral compound towards dengue virus. Antiviral
Research, 161, 90–99. https://doi.org/10.1016/j.antiviral.2018.11.011
Diouf, G., Seck, M. T., Ciss, M., Faye, B., Biteye, B., Bakhoum, M. T., & Fall, A. G. (2021).
Improving the efficiency of the BG sentinel 2 trap to assess the activity of Aedes
(Stegomyia) aegypti [Linnaeus, 1762] in Senegal. Acta Tropica, 222, 106065.
https://doi.org/10.1016/j.actatropica.2021.106065
Enríquez-Mamani, V., Bolívar-Espinoza, N., Gallegos-Ramos, J. R., Laura-Huanca, J. C., Marín-
Mamani, G., Marín-Paucara, E., & Yunga-Zegarra, E. (2021). Spatial analysis in the
identification of COVID-19 risk areas as a tool for public management in Juliaca, Perú.
Revista Científica de La UCSA, 8(2), 30–38. https://doi.org/10.18004/ucsa/2409-
8752/2021.008.02.030
Gaytán-Lugo, M. S., Farías-Mendoza, N., Chávez-Valdez, R. E., & Cervantes-Zambrano, F.
(2020). Diseño e Implementación de un Geoportal Catastral para Visualización de
Cartografía e Integración de Servicios Geoespaciales. RIIIT. Revista Internacional de
Investigación e Innovación Tecnológica, 8(45), 20–39.
https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2007-97532020000400002
Londoño, L. A., Restrepo, C., & Marulanda, E. (2014). Distribución espacial del dengue basado
en herramientas del Sistema de Información Geográfica, Valle de Aburrá, Colombia.
Revista Facultad Nacional Salud Pública, 32(1), 7–15.
https://revistas.udea.edu.co/index.php/fnsp/article/view/15464
Martí Ciriquián, P., & Garcia-Mayor, C. (2018). Frentes marítimo-fluviales en ciudades
españolas: nuevos espacios urbanos. Bitácora Urbano Territorial, 28(3), 71–79.
https://doi.org/10.15446/bitacora.v28n3.72186
Navarro Vega, Jose Carlos. (2019). Infraestructura de datos espaciales para el catastro agrícola -
Navarro-Vega et al. 9
Rev. Amaz. Digit. 1(2): e193 (2022). e-ISSN: 2810-8701
forestal en el Gobierno Regional Madre de Dios [Universidad Nacional de San Agustín de
Arequipa]. http://hdl.handle.net/20.500.12773/11407
Navarro Vega, José Carlos, & Castro-Gutierrez, E. (2019). Framework de Datos Geoespaciales
para el Catastro Rural-Forestal de Regiones Selváticas. Caso: Gobierno Regional Madre De
Dios, Perú. Proceedings of the 17th LACCEI International Multi-Conference for Engineering,
Education, and Technology: “Industry, Innovation, and Infrastructure for Sustainable Cities and
Communities.” https://doi.org/10.18687/LACCEI2019.1.1.102
OMS. (2022). Dengue y dengue grave. Organización Mundial de La Salud.
https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/dengue-and-severe-dengue
Rizwan, M., Dass, S. C., Asirvadam, V. S., Gill, B. S., & Sulaiman, L. H. (2018). DenMap: A
Dengue Surveillance System for Malaysia. Journal of Physics: Conference Series, 1123, 012045.
https://doi.org/10.1088/1742-6596/1123/1/012045
Uribe-Álvarez, C., & Chiquete Félix, N. (2017). Las enfermedades transmitidas por vectores y el
potencial uso de Wolbachia, una bacteria endocelular obligada, para erradicarlas. Revista
de La Facultad de Medicina (México), 60(6), 12–19.
https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0026-17422017000600051
Valayer, C., Schade, S., Hernandez, L., Tsinaraki, C., Pignatelli, F., & Boguslawski, R. (2022).
Benchmarking the role of the public sector and location intelligence in smart spaces. Publications
Office of the European Union.
https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC128862
Yamashita, A., Sakamoto, T., Sekizuka, T., Kato, K., Takasaki, T., & Kuroda, M. (2016). DGV:
Dengue Genographic Viewer. Frontiers in Microbiology, 7.
https://doi.org/10.3389/fmicb.2016.00875