Background: Intestinal infectious diseases are a global concern in terms of morbidity, and they are closely linked to socioeconomic variables such as quality of life, weather and access to healthcare services. Despite progress in spatial analysis tools and geographic information systems in epidemiology, studies in Ecuador that evaluate temporal trends, specific geographic groups, and their correlation with socioeconomic variables are lacking. The absence of such information makes it challenging to formulate public health policies. This study sought to identify the spatial and temporal patterns of these diseases in Ecuador, along with their correlation with socioeconomic variables.Methods: In Ecuador, the study was carried out in a continental territory, focusing on data related to intestinal infectious diseases collected from the National Institute of Statistics and Census (Instituto Nacional de Estadística y Censos) during the period from 2014 to 2019. This study involved spatial and temporal analyses using tools such as the global Moran’s index and Local Indicators of Spatial Association to identify spatial clustering patterns and autocorrelation. Additionally, correlations between morbidity rates and socioeconomic variables were examined.Results: During the investigated period, Ecuador registered 209,668 cases of these diseases. Notable variations in case numbers were identified, with a 9.2% increase in 2019 compared to the previous year. The most impacted group was children under 5 years old, and the highest rates were centered in the southern and southwestern regions of the country, with Limón Indanza and Chunchi being the cantons with the highest rates, notably showing a significant increase in Limón Indanza. Additionally, there were significant correlations between morbidity rates and socioeconomic variables, school dropout rates, low birth weight, and access to water services.Conclusion: This study emphasizes the importance of considering socioeconomic variables when addressing these diseases in Ecuador. Understanding these correlations and geospatial trends can guide the development of health policies and specific intervention programs to reduce the incidence in identified high-risk areas. More specific research is needed to understand the underlying causes of variability in morbidity and develop effective prevention strategies.

In Ecuador, the transmission of dengue has steadily increased in recent decades, particularly in coastal cities like Manta, where the conditions are favorable for the proliferation of the Aedes aegypti mosquito. The objective of this study was to model the spatial distribution of dengue transmission risk in Manta, a coastal city in Ecuador with consistently high incidence rates. A total of 148 georeferenced dengue cases from 2018 to 2021 were collected, and environmental and socioeconomic variables were incorporated into a maximum entropy model (MaxEnt). Additionally, climate and social zoning were performed using a multi-criteria model in TerrSet. The MaxEnt model demonstrated excellent predictive ability (training AUC = 0.916; test AUC = 0.876) and identified population density, sewer system access, and distance to rivers as the primary predictors. Three high-risk clusters were identified in the southern, northwestern, and northeastern parts of the city, while the coastal strip showed lower suitability due to low rainfall and vegetation. These findings reveal the strong spatial heterogeneity of dengue risk at the neighborhood level and provide operational information for targeted interventions. This approach can support more efficient surveillance, resource allocation, and community action in coastal urban areas affected by vector-borne diseases.

El establecimiento de índices de enfermedad a nivel espacial, en áreas geográficas específicas, con base en indicadores preestablecidos, permite inferir en la población y sustentar la toma de decisiones. Objetivo: establecer un índice de vulnerabilidad para COVID-19 por medio de análisis espacial a nivel cantonal en Ecuador. Metodología: por medio de un estudio exploratorio transversal, se calculó un índice de vulnerabilidad, a nivel cantonal, con un modelo jerárquico aditivo compuesto y otro por componentes principales, basado en 13 indicadores, en cuatro dimensiones: demográfica, epidemiológica, infraestructura de salud y socioeconómica. Se utilizó un método de clasificación en quintiles, un quintil más alto denota mayor puntuación de vulnerabilidad relativa y se presentan los resultados por graficación espacial. Resultados: Se obtuvieron 2 tablas de los 221 cantones en el Ecuador, con las que se construyeron 2 modelos de vulnerabilidad con distintas valoraciones según cada cantón. Conclusiones: Se identificó y mapeó las comunidades que probablemente necesitarán un mayor apoyo durante el transcurso pandémico o endémico del brote actual de COVID-19, con base en los puntajes obtenidos mediante el análisis espacial. En consecuencia, se consideró a Azogues, Quilanga, Piñas, Limón Indanza, Guayaquil, Girón, Sucúa, Loja, Machala, Flavio Alfaro, Quito y Portoviejo, como el 5 % de los cantones con “vulnerabilidad muy alta”, en el modelo aditivo. Mientras que Quilanga, Limón Indanza, Girón, Guayaquil, La libertad, Ambato, Catamayo, Guaranda, Olmedo, Durán, Esmeraldas y Pasaje, se presentan, en el modelo, por análisis de componentes principales, como el 5 % de los cantones de “vulnerabilidad muy alta”.

El establecimiento de índices de enfermedad a nivel espacial, en áreas geográficas específicas,con base en indicadores preestablecidos, permite inferir en la población y sustentar la tomade decisiones. Objetivo: establecer un índice de vulnerabilidad para COVID-19 por mediode análisis espacial a nivel cantonal en Ecuador. Metodología: por medio de un estudioexploratorio transversal, se calculó un índice de vulnerabilidad, a nivel cantonal, con unmodelo jerárquico aditivo compuesto y otro por componentes principales, basado en 13indicadores, en cuatro dimensiones: demográfica, epidemiológica, infraestructura de salud ysocioeconómica. Se utilizó un método de clasificación en quintiles, un quintil más alto denotamayor puntuación de vulnerabilidad relativa y se presentan los resultados por graficaciónespacial. Resultados: Se obtuvieron 2 tablas de los 221 cantones en el Ecuador, con las quese construyeron 2 modelos de vulnerabilidad con distintas valoraciones según cada cantón.Conclusiones: Se identificó y mapeó las comunidades que probablemente necesitarán unmayor apoyo durante el transcurso pandémico o endémico del brote actual de COVID-19, conbase en los puntajes obtenidos mediante el análisis espacial. En consecuencia, se consideróa Azogues, Quilanga, Piñas, Limón Indanza, Guayaquil, Girón, Sucúa, Loja, Machala,Flavio Alfaro, Quito y Portoviejo, como el 5 % de los cantones con “vulnerabilidad muyalta”, en el modelo aditivo. Mientras que Quilanga, Limón Indanza, Girón, Guayaquil, Lalibertad, Ambato, Catamayo, Guaranda, Olmedo, Durán, Esmeraldas y Pasaje, se presentan,en el modelo, por análisis de componentes principales, como el 5 % de los cantones de“vulnerabilidad muy alta”.

Background & objectives: Sand flies are insects vector associated with terrestrial forest ecosystems; in the Ecuadorian Andes, they participate in the transmission of human cutaneous leishmaniasis. This geographical area is an opportunity to evaluate the role of sand flies as bioindicators od the degree of intervention of a tropical humid forest ecosystems (THF) associated with changes in the ecology of the local landscape. Methods: CDC-light traps were used for collecting adults’ sand flies in February 2020 in a humid tropical forest within Choco Biosphere Reserve. All species were identified using morphological keys. Analysis data about abundance, richness, species accumulation, diversity index, species composition communities, species sex proportion, spatial sand flies environmental, Renyi’s Diversity Profile were performed to compare six spatial habitats in Mashpi locality, Ecuador. Results: Sand flies were collected (n-1435); the main species are represented by Th. reburra Ny. trapidoi, Pa. aclydifera, Py. panamensis and Lu. hartmanni. Only Th. reburra is associated with not intervened forest, while the other 3 species are associated with intervened forest within Mashpi in the Choco Biosphere Reserve. The secondary forest has the major sandflies’ richness, while the primary forest exhibits the major abundance. Interpretation & conclusion: The results indicated that Th. reburra is a sandfly restricted to the Andean Forest and is a bioindicator of the high environmental health quality of the forest, while Ny. trapidoi and Pa. aclydifera are bioindicators of environmental disturbances in the forest. Additionally, Ps. panamensis, Lu. hartmanni and Ny. trapidoi are bioindicators of human impact and the risk of leishmaniasis.

Introducción. Estimar la tendencia y magnitud de las enfermedades no transmisibles en Ecuador, por sexo, grupo etario, y, área de residencia durante el período 2017-2023. Metodología. Estudio de tipo cohorte retrospectivo. Se usó una ecuación de regresión lineal para cada grupo de enfermedad no transmisible. Los coeficientes fueron usados para determinar la tendencia significativa. Asimismo, se utilizó los estadísticos t de Student para evaluar la diferencia entre magnitudes por pares de grupos. Resultados. El 61.4% fueron defunciones atribuibles a ENT durante 2017-2023. Las neoplasias y las enfermedades del sistema nervioso mostraron tendencias significativas al aumento en ambos sexos. La mortalidad según área de residencia mostró tendencia creciente en el grupo de enfermedades del sistema nervioso, mientras que en las zonas rurales también aumentaron las muertes por neoplasias (p=0.0005) y enfermedades cardiovasculares (p=0.0121). Las personas de 60 años o más, tuvieron valores estadísticamente significativos al alza en neoplasias 1.55% (0.23%-1.39%) y el sistema nervioso 5.47% (0.15%-0.65%). Conclusión. En Ecuador continental las enfermedades del sistema nervioso y las neoplasias incrementarán en los próximos años, escenario de salud que anticipa un aumento en los requerimientos del sistema de salud.