Sección:
Artículos originales
Publicado:
2025-12-31

Fisiopatología del dengue e importancia del reconocimiento precoz de signos de shock en pediatría

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  • Johana Marcela Morán Fernández1,2 ,
    Jenny Adriana Morán-Fernández3,4 ,
    Juan Pablo Rojas-Hernández4,5 ,
    José Brea del Castillo6,7

    Autores/as

    DOI:

    https://doi.org/10.37980/im.journal.rspp.es.20252525

    Palabras clave:

    Dengue grave, shock, patogénesis, predictor de mortalidad, pediatría

    Resumen

    Antecedentes. El dengue es la enfermedad arboviral más prevalente a nivel mundial transmitida por la picadura del mosquito hembra Aedes spp. La carga más significativa se ha observado en niños, adolescentes y adultos jóvenes. Los factores ambientales influyen en la propagación y exposición al virus en áreas endémicas. Aunque la mayoría de los casos presentan síntomas leves a moderados, un porcentaje puede desarrollar enfermedad grave. Los mecanismos subyacentes aún no están completamente claros, se sugiere que una activación inmunitaria excesiva mediada por citocinas podría ser responsable de los principales hallazgos en pacientes críticos. Las pautas de la Organización Mundial de la Salud ofrecen recomendaciones sobre la identificación temprana y el tratamiento del dengue grave; no obstante, la mortalidad podría estar relacionada con la dificultad para reconocer los signos tempranos de shock, la gravedad de la enfermedad y las complicaciones del tratamiento. Objetivo: Analizar la evidencia reciente sobre la fisiopatología del dengue y la importancia del reconocimiento precoz del shock en pacientes pediátricos, mediante una revisión de artículos publicados en los últimos 5 años en PubMed y, de manera complementaria, en SciELO. Conclusiones: La progresión hacia dengue grave en niños involucra factores virales, inmunológicos, del huésped y ambientales. La combinación de marcadores clínicos, fisiológicos y de laboratorio puede mejorar la detección temprana y guiar intervenciones oportunas, aunque se requieren más estudios que validen estos predictores y desarrollen modelos de riesgo más completos.