El pepino (Cucumis sativus) es uno de los cultivos hortícolas de mayor importancia económica a nivel mundial, tanto por su amplia distribución como por su valor en los sistemas de producción intensiva. En México, su producción se ha intensificado de manera significativa bajo condiciones de campo abierto y agricultura protegida, lo que ha incrementado la incidencia de enfermedades asociadas a ambientes de alta humedad y temperatura (Naegele y Wehner, 2017).

Los principales problemas fitosanitarios destacan los géneros Pythium, Phytophthora, Rhizoctonia, Colletotrichum, Alternaria, Fusarium y Pseudoperonospora (Almándoz et al., 2016; Ramezani et al., 2017). Estas enfermedades representan una limitante importante para la productividad, particularmente en sistemas de producción protegida, donde las condiciones ambientales favorecen su desarrollo (Alhasnawi et al., 2020). El mildiu, causado por Pseudoperonospora cubensis (Peronosporales: Peronosporaceae), es una de las enfermedades foliares más destructivas del cultivo de pepino. El patógeno infecta cotiledones y hojas verdaderas, provocando clorosis, necrosis y defoliación prematura, lo que reduce el área fotosintética y afecta directamente el rendimiento (Cohen et al., 2015; Salcedo et al., 2020; Sun et al., 2022). Su desarrollo se ve favorecido por condiciones de alta humedad relativa (> 85 %) y temperaturas moderadas (15-22 °C), comunes durante el periodo de lluvias en diversas regiones productoras de México como Sinaloa, Sonora y Nayarit (Cristóbal et al., 2006; Ruiz et al., 2008; Pouzeshimiyab y Fani, 2020). Además, se ha demostrado la capacidad del patógeno para transmitirse a través de semillas y frutos, lo que incrementa el riesgo de dispersión y establecimiento en nuevas áreas de producción (Cohen et al., 2014; Cohen et al., 2019; Félix-Gastélum et al., 2023; Hammer et al., 2025).

El manejo eficaz del mildiu de las cucurbitáceas requiere una adecuada comprensión de su dinámica epidémica, para lo cual es indispensable el monitoreo sistemático de parámetros como la incidencia y severidad de la enfermedad. En particular, la cuantificación de la severidad permite estimar el grado de daño ocasionado por el patógeno y evaluar la efectividad de las estrategias de manejo implementadas (Nutter et al., 1991; Silva et al., 2016).

La patometría, como disciplina de la Fitopatología, se encarga de la estimación cuantitativa y cualitativa de las enfermedades en condiciones de campo (Vivas et al., 2012). En este contexto, las escalas diagramáticas constituyen una herramienta fundamental para la evaluación visual de la severidad (Bock et al., 2010), ya que permiten estandarizar las estimaciones entre evaluadores y reducir la subjetividad inherente a este tipo de mediciones (Meirelles y Cardoso, 2012; Alves et al., 2015; Bock et al., 2016). El desarrollo de escalas diagramáticas confiables se ha visto favorecido por el avance de tecnologías digitales y sistemas computacionales (Bock et al., 2010; Bock et al., 2021), lo que ha permitido mejorar la precisión y exactitud de las evaluaciones de severidad en diversos patosistemas (Meirelles y Cardoso, 2012; Pereira et al., 2020). No obstante, el uso de estas herramientas implica un alto grado de responsabilidad metodológica, ya que escalas deficientes pueden generar errores significativos en la toma de decisiones fitosanitarias (Cristiane-Delmadi et al., 2018; Bock et al., 2020). Por ello, las escalas diagramáticas deben ser sometidas a procesos de validación que garanticen su utilidad y reproducibilidad (Capucho et al., 2011; Del Ponte et al., 2022).

A pesar de la presencia del mildiu en las cucurbitáceas, la evaluación de la severidad causada por P. cubensis en el cultivo de pepino continúa presentando limitaciones, debido a la ausencia de escalas diagramáticas específicas y validadas bajo condiciones edafoclimáticas locales. En particular, para Morelos, México, no se dispone de herramientas estandarizadas que permitan cuantificar de manera precisa la severidad de esta enfermedad foliar. Por lo anterior, el objetivo fue desarrollar y validar una escala diagramática para estimar la severidad del mildiu del pepino causado por Pseudoperonospora cubensis.

Sitio de estudio y material vegetal. Se colectaron 150 hojas de pepino con distintos niveles de severidad de mildiú durante los meses de septiembre y octubre del 2019. El muestreo se realizó en plantaciones comerciales de pepino (var. Naolin) establecidas a campo abierto en dos localidades de Morelos que fueron Los Girasoles, municipio de Cuautla (18°50'58.7'' N, 98°55'31.1'' O; 1,397 m.s.n.m.) y Nacatongo, municipio de Tlayacapan (18°56'21.4'' N, 98°58'39.3'' O; 1,543 m.s.n.m.). Las hojas fueron seleccionadas de manera que representaran un amplio rango de severidad de la enfermedad y se utilizaron para el diseño y construcción de la escala diagramática.

Adquisición y análisis de imágenes. Las 150 hojas seleccionadas fueron fotografiadas individualmente por el haz, utilizando la cámara de un teléfono celular Huawei Mate® 20 Pro (40 megapíxeles). Las imágenes se capturaron bajo condiciones controladas, con fondo de tela azul, a una distancia fija de 30 cm entre la cámara y la hoja, montado sobre un tripié a una altura de 50 cm, siguiendo lo propuesto por Del Ponte et al. (2017). El porcentaje de área foliar afectada se determinó mediante un análisis digital de imágenes utilizando el software Asses® v2.0 (The American Phytopathological Society, St. Paul, MN, USA). Se empleó el modelo automático de color basado en intensidad, saturación y tono (HSI, por sus siglas en inglés) para delimitar el área total de la hoja y el área sintomática, a partir de lo cual el programa calculó el porcentaje de severidad para cada imagen (Del Ponte et al., 2017).

Determinación de clases y diseño de la escala diagramática. El número de clases de la escala diagramática se estableció de acuerdo con los criterios sugeridos por Del Ponte et al. (2017), considerando un mínimo de seis y un máximo de 10 clases, con intervalos de severidad no mayores a 15 % y distribuidos de manera aproximadamente lineal, tomando como referencia el nivel máximo de severidad observado en campo. Los valores mínimo y máximo de severidad registrados durante el muestreo se utilizaron como límites inferior y superior de la escala. A partir de estos valores se definieron seis clases intermedias, con intervalos de severidad que variaron entre 2 y 8 %. Los diagramas correspondientes a cada clase se diseñaron de forma realista, utilizando un esquema base de una hoja de pepino. Las lesiones se incorporaron manualmente, respetando la forma, tamaño y patrón de distribución observados en hojas reales, hasta alcanzar el valor de severidad definido para cada clase (Del Ponte et al., 2017).

Validación de la escala diagramática. Para validar la escala, se utilizaron 50 imágenes de hojas enfermas, cuya severidad real (2 a 47 %) había sido previamente determinada mediante análisis de imágenes, pero desconocida para los evaluadores. Las imágenes se proyectaron en diapositivas individuales en PowerPoint, en una secuencia aleatoria, con un tiempo de exposición de 30 s por imagen. Se seleccionaron 20 evaluadores sin experiencia previa en la estimación de la severidad de enfermedades y, antes de iniciar las evaluaciones, se proporcionaron instrucciones a los participantes para el reconocimiento de los síntomas de la enfermedad y el procedimiento de evaluación de severidad. Cada evaluador asignó un valor de severidad expresado en porcentaje (0-100 %).

La validación se realizó en tres evaluaciones consecutivas. En la primera, los participantes estimaron la severidad de las 50 imágenes sin la ayuda (SA) de la escala diagramática, registrando sus valores en una hoja numerada del uno al 50. Quince días después, se efectuó una segunda evaluación, en la cual los participantes estimaron la severidad de las mismas imágenes, esta vez con ayuda (CA1) de la escala diagramática desarrollada. Posteriormente, tras un intervalo adicional de dos semanas, se realizó una tercera evaluación, también con la ayuda (CA2) de la escala. Las condiciones de proyección y evaluación fueron las mismas en las tres evaluaciones, con el fin de minimizar posibles efectos de distracción o sesgo. En todas las evaluaciones participaron los mismos 20 evaluadores. Los datos obtenidos se organizaron en una base de datos en Microsoft Office Excel 2016 para su análisis estadístico (Del Ponte et al., 2017).

Análisis estadísticos. Para evaluar el efecto del uso de la escala diagramática sobre la precisión y exactitud de las estimaciones de severidad, se calculó para cada evaluador el coeficiente de correlación de concordancia de Lin (ρ _c ) (Lin, 1989). Este coeficiente proporciona una media general de concordancia o exactitud, considerando tanto la precisión (coeficiente de correlación de Pearson, r) como el parámetro de sesgo generalizado (C _b ), un coeficiente calculado a partir del sesgo sistemático (υ) y el sesgo constante (µ) (Madden et al., 2007). Se utilizó un modelo lineal generalizado para probar la hipótesis de que las medias de los coeficientes de concordancia no diferían significativamente entre las tres evaluaciones secuenciales. La significancia de los efectos fijos se evaluó mediante una prueba de Barttlet, con un nivel de significancia de α = 0.05 (P > χ2). Adicionalmente, la reproducibilidad entre evaluadores se determinó mediante el coeficiente de determinación (R2), de acuerdo con Nutter y Schultz (1995). Los análisis estadísticos se realizaron utilizando el software R (R Core Team, 2016) y SAS 9.0 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA).

Determinación de la severidad y definición de clases de la escala diagramática. Los valores reales de severidad del mildiú causados por Pseudoperonospora cubensis en hojas de pepino, determinados mediante análisis digital de imagen, variaron entre 2 y 47 %, correspondientes a los niveles mínimo y máximo de daño foliar observados durante el muestreo en campo. Con base en este intervalo, se definieron ocho clases de severidad, representadas por los siguientes porcentajes: 2, 4, 8, 16, 24, 32, 40 y 47 %. Cada clase fue ilustrada mediante un diagrama que representa visualmente el patrón y distribución del daño foliar característico de cada nivel de severidad. Los diagramas finales de la escala se presentan en blanco (Figura 1).

Figura 1

Relación entre la severidad real y severidad evaluada. Las estimaciones de severidad obtenidas durante las evaluaciones realizadas, con el uso de la escala diagramática, mostraron una mayor concordancia con los valores reales de severidad determinados mediante análisis digital de imágenes, en comparación con las evaluaciones realizadas sin el uso de la escala. Esta relación se observa en los diagramas de dispersión que comparan la severidad estimada frente a la severidad real para cada evaluación (Figura 2).

Figura 2

Cuando la severidad fue evaluada sin ayuda de la escala diagramática, se registró una alta dispersión de los datos, reflejada en un bajo coeficiente de determinación (R2= 0.13), lo que indica una baja precisión en la estimación visual de la severidad. En contraste, al emplear la escala diagramática diseñada (intervalo de 2 a 47 % de área afectada), las estimaciones de severidad mostraron una relación estrecha y consistente con los valores reales tanto en la evaluación realizada dos semanas después de la primera evaluación (CA1; R2= 0.93), así como en la realizada cuatro semanas después (CA2; R2= 0.94). Estos resultados evidencian que el uso de la escala diagramática incrementa de manera significativa la precisión y confiabilidad de las evaluaciones de severidad del mildiu, reduciendo la subjetividad asociada a la estimación visual. La mejora observada coincide con lo reportado en estudios previos, donde el uso de escalas diagramáticas validadas permite una evaluación de enfermedades foliares más objetiva y reproducible (Mora-Aguilera, 2013; Flores-Sánchez et al., 2025).

Figura 3

Exactitud, precisión y concordancia de las estimaciones de severidad. Las comparaciones de exactitud entre evaluadores, analizadas a través de los parámetros de sesgo sistemático (υ) y sesgo constante (μ), mostraron una amplia variación en las estimaciones de severidad durante la evaluación sin el uso de la escala diagramática. No obstante, esta variabilidad disminuyó de manera progresiva durante la segunda y tercera sesión de evaluación, cuando los evaluadores utilizaron la escala diseñada, tendiendo a valores cercanos a los de referencia, es decir, ausencia de sesgo sistemático (υ = 1) y de sesgo constante (μ = 0) (Figura 3).

Desde el punto de vista estadístico, tanto el sesgo constante (μ) como el sesgo sistemático (υ) registrados en las dos evaluaciones realizadas con ayuda de la escala diagramática, difirieron significativamente de los obtenidos en la evaluación inicial sin ayuda, lo cual se atribuye a la baja precisión observada en esta última (C _b = 0.35) (Figura 3). En contraste, la precisión de las estimaciones mejoró de manera notable cuando se utilizó la escala diagramática, alcanzando coeficientes de correlación elevados en ambas evaluaciones con ayuda de la escala diagramática (r > 0.9), en comparación con la evaluación sin escala (r = 0.35).

Como consecuencia directa de esta mejora en la precisión, la concordancia general entre las estimaciones y los valores reales de severidad, expresada mediante el coeficiente de concordancia de Lin (ρ _c ), se incrementó significativamente durante las evaluaciones realizadas con ayuda de la escala diagramática. En particular, se registraron valores de ρ _c superiores a 0.9 tanto en CA1 como en CA2, en contraste con la sesión inicial SA (Cuadro 1). Estos resultados demuestran que la estimación visual de la severidad del mildiu en pepino es considerablemente más precisa, exacta y concordante cuando se emplea la escala diagramática diseñada en este estudio, confirmando su utilidad como herramienta fitopatológica similar con otros estudios (Leiva et al., 2010; Savory et al., 2011; Zavala y Cristóbal, 2012; Mora-Aguilera, 2013; Belan et al., 2014; Correia et al., 2017; Acco et al., 2020; Flores-Sánchez et al., 2025).

Cuadro 1

Evaluación	υb	µc	Cb d	re	Pc f
SA	1.57 aa	2.40 a	0.46 b	0.34 b	0.15 b
CA1	-0.13 b	1.04 b	0.99 a	0.91 a	0.90 a
CA2	-0.09 b	1.02 b	0.99 a	0.93 a	0.93 a
χ2g (P-value)	165.40 (<0.0001)	132.90 (<0.0001)	224.80 (<0.0001)	25.61 (<0.0001)	29.82 (<0.0001)

^a

Medias seguidas de la misma letra dentro de una columna no difieren significativamente entre sí (Tukey, α = 0.05). ^bSesgo sistemático (υ; υ = 1 indica ausencia de sesgo con respecto a la línea de concordancia). ^cSesgo constante (µ; µ = 0 indica ausencia de sesgo con respecto a la línea de concordancia). ^dSesgo generalizado (Cb), que mide el grado de desviación de la línea de mejor ajuste con respecto a la línea de concordancia (Madden et al., 2007). ^eCoeficiente de correlación de Pearson (r), utilizado como medida de precisión. ^fCoeficiente de concordancia de Lin (ρc), que integra las medidas de precisión (r) y sesgo generalizado (Cb) para evaluar la exactitud. ^gValor de ji-cuadrada (χ²) de la prueba de Barttlet y su probabilidad asociada (P < 0.05).

Al analizar la confiabilidad entre evaluadores, se observó una mejora significativa en las estimaciones de severidad de P. cubensis en pepino cuando se utilizó la escala diagramática, en comparación con la evaluación realizada sin ayuda de la escala. Esta tendencia se refleja en el Cuadro 2, donde la media del coeficiente de determinación (R2) mostró diferencias estadísticas claras entre las evaluaciones. En la primera evaluación sin ayuda de la escala (SA), el valor de R2 fue de 0.12, lo que indica una baja confiabilidad entre evaluadores; mientras que en las evaluaciones realizadas a las dos (CA1) y cuatro semanas (CA2) posteriores, con la ayuda de la escala diagramática, los valores de R2 se incrementaron a 0.83 y 0.87, respectivamente, evidenciando un mayor grado de consistencia y reproducibilidad en las estimaciones.

La validación de una escala diagramática es un paso fundamental para garantizar su aplicabilidad en evaluaciones de campo, particularmente cuando participan múltiples evaluadores con distintos niveles de experiencia (Lenz et al., 2010). En este contexto, los resultados obtenidos demuestran estadísticamente que la escala diagramática diseñada en este estudio es confiable para evaluar la severidad de P. cubensis en pepino, constituyéndose en una herramienta práctica y robusta para investigadores, técnicos y productores que requieren estimaciones precisas de la enfermedad en el cultivo.

Cuadro 2

Evaluación	R2b	95 % CIc	P-value
SA	0.120 ba (0.01)	0.09-0.14	<.0001
CA1	0.834 a (0.02)	0.79-0.86	<.0001
CA2	0.872 a (0.01)	0.85-0.89	<.0001

^a

Medias seguidas de la misma letra dentro de una columna no difieren significativamente entre sí (Tukey, α

Resultados similares han sido reportados en otros patosistemas. Ortega-Acosta et al. (2016), al evaluar la severidad del manchado de hojas y cálices por Corynespora cassiicola en jamaica (Hibiscus sabdariffa), observaron que el uso de una escala diagramática mejoró notablemente la exactitud de las estimaciones, destacando que los mayores errores absolutos y la tendencia a la sobreestimación ocurrieron cuando las evaluaciones se realizaron sin apoyo de la escala. De manera congruente, Lima et al. (2017) demostraron que el empleo de una escala diagramática incrementó la confiabilidad en la evaluación de la cenicilla de la castaña (Anacardium occidentale) causada por el hongo Pseudoidium anacardii, incluso cuando participaron evaluadores con y sin experiencia, quienes alcanzaron coeficientes de determinación de 0.94 y 0.91, respectivamente.

Estos antecedentes concuerdan plenamente con los resultados del presente estudio, en el que se obtuvieron coeficientes de determinación elevados (0.83 y 0.87) al implementar la escala diagramática en las dos evaluaciones (CA1 y CA2), en contraste con el valor relativamente bajo registrado en la evaluación sin escala (0.12). En conjunto estos hallazgos, confirman que el uso de escalas diagramáticas reduce la variabilidad entre evaluadores y mejora sustancialmente la confiabilidad de las estimaciones visuales de severidad en enfermedades foliares.

La escala diagramática diseñada y validada para evaluar la severidad del mildiu en pepino, permitió obtener estimaciones de severidad significativamente más precisas, exactas y concordantes. La escala se recomienda usarla para evaluar la severidad en otros trabajos de investigación, particularmente en escenarios donde participan múltiples evaluadores, ya que reduce la variabilidad entre observaciones y mejora sustancialmente la exactitud y precisión de las estimaciones visuales.

Conflicto de interés. Los autores declaran que no existe ningún conflicto de intereses.

Agradecimientos. Los autores agradecen al CONAHCYT, actualmente Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e Innovación (SECIHTI), por el apoyo institucional otorgado al primer autor durante sus estudios de maestría en la Universidad Autónoma del Estado de Morelos.

Contribución de los autores. Juan Carlos González-Acevedo: Edición y revisión del manuscrito; Santiago Domínguez-Monge: Concepción del estudio, preparación del manuscrito, análisis estadístico e interpretación de los datos; Dagoberto Guillén-Sánchez✝: Concepción, diseño y ejecución del estudio; Víctor López-Martínez: Diseño y ejecución del estudio; Porfirio Juárez-López, Irán Alia-Tejacal: Revisión del manuscrito; Julio David Mendoza-García: Edición y revisión del manuscrito.