La mortalitat registrada a granges de boví com a potencial eina de vigilància
Investigadors de l'IRTA-CReSA, en col·laboració amb altres científics d'Espanya, Canadà i Suècia, han demostrat que les dades registrades de mortalitat en explotacions de boví proporcionen una valuosa informació com a indicadors de la salut de la població animal i són una font potencial d'informació per a la vigilància sindròmica veterinària.
Font: IRTA
La combinació de mètodes d'anàlisi de sèries temporals tradicionals amb altres mètodes innovadors pot ajudar, no només a dissenyar sistemes més eficients de vigilància sindròmica, sinó també a avaluar l'impacte de les mesures d'intervenció de salut aplicades o els canvis que es produeixen durant períodes de temps prolongats.
A la Unió Europea, la recollida dels animals morts a les explotacions és obligatòria des de 2002. En algunes regions com Catalunya (al nord-est d'Espanya), les autoritats de sanitat animal i els serveis de recollida i eliminació de carcasses registren de forma contínua i automàtica aquestes dades. Tot i la naturalesa inespecífica de les pròpies dades, ja que sovint es desconeix la causa de mort d'aquests animals, l'estudi de la mortalitat registrada a les granges de boví permet conèixer i comparar els patrons de mortalitat en diferents subpoblacions, detectar successos anòmals que puguin passar desapercebuts i determinar l'impacte de mesures o canvis ocorreguts al llarg del temps. En aquest treball es demostra la utilitat d'aquestes dades juntament amb altres paràmetres com a indicadors de la salut del bestiar.
Aquest estudi, dirigit per la Dra. Ana Alba, es basa en l'estudi de les dades de 193.873 visites de disposició realitzades entre 2004 i 2012 en un total de 2.991 explotacions de boví. En aquest treball s'analitzen els patrons temporals de la mortalitat registrada en els principals sistemes de producció de bestiar boví a nivell regional, provincial i comarcal. En l'estudi es modela el comportament d'aquestes sèries descrivint els cicles estacionals i les tendències de la mortalitat registrada durant aquest període. Aquests models permeten identificar els pics de mortalitat que hagin pogut produir-se a nivell de regió, província o comarca, quantificar l'impacte dels canvis ocorreguts en aquestes granges i pronosticar la mortalitat que es podria esperar en aquestes granges en funció de les observacions anteriors.
En aquests models, el nombre de visites de disposició realitzades pels serveis de recollida i el pes de les carcasses bovines recollides s'utilitzen com a indicadors indirectes de mortalitat. Aquestes mesures s'agreguen setmanalment a diferents escales geogràfiques i segons el tipus de producció (bestiar reproductor de carn o reproductor de llet i vedell d'engreix). Els tres tipus de producció mostren patrons de mortalitat que difereixen notablement els uns dels altres, i s'avaluen i comparen a nivell regional, provincial i comarcal. Per comparar les sèries a diferents escales geogràfiques s'utilitza l'anàlisi clàssica ARIMA combinat amb l'anàlisi de sèries temporals jeràrquiques. Aquesta última eina d'anàlisi, utilitzada per primera vegada en vigilància de la sanitat animal, permet comparar els patrons de diferents subpoblacions al llarg del temps i identificar la localització i l'abast geogràfic en el qual es produeixen pics de mortalitat anòmals.
Aquest treball va ser realitzat per investigadors de l'IRTA-CReSA, Bellaterra (Barcelona), Espanya; Centre de Recerca Epidemiològica Veterinària, AVC, University Prince Edward Island (UPEI), Charlottetown, Canadà; Departament de Control de Malalties i Epidemiologia, Institut Nacional de Veterinària (SVA), Uppsala, Suècia; Departament d'Agricultura, Ramaderia, Pesca, Alimentació i Medi Natural, Generalitat de Catalunya, Barcelona, Espanya i Departament de Matemàtiques, UAB, Bellaterra (Barcelona), Espanya.
Referència bibliogràfica:
Alba A, Dórea FC, Arinero L, Sanchez J, Cordón R, Puig P, et al. (2015) "Exploring the Surveillance Potential of Mortality Data: Nine Years of Bovine Fallen Stock Data Collected in Catalonia (Spain)". PLoS ONE 10(4): e0122547.