Investigadores de IRTA-CReSA, del Departamento de Agricultura, Ganaderia, Pesca i Alimentación de la Generalitat de Cataluña, en colaboración con otros científicos de España, Canadá y Suecia, han demostrado que los datos registrados de mortalidad en explotaciones de bovino proporcionan una valiosa información como indicadores de la salud de la población animal y son una fuente potencial de información para la vigilancia sindrómica veterinaria.
La combinación de métodos de análisis de series temporales tradicionales con otros métodos novedosos puede ayudar, no sólo a diseñar sistemas más eficientes de vigilancia sindrómica, sino también a evaluar el impacto de las medidas de intervención de salud aplicadas o los cambios que se producen durante períodos de tiempo prolongados.
En la Unión Europea, la recogida de los animales muertos en las explotaciones es obligatoria desde 2002. En algunas regiones como Cataluña (en el noreste de España), las autoridades de sanidad animal y los servicios de recogida y eliminación de carcasas registran de forma continua y automática estos datos. A pesar de la naturaleza inespecífica de los propios datos, ya que a menudo se desconoce la causa de muerte de estos animales, el estudio de la mortalidad registrada en las granjas de bovino permite conocer y comparar los patrones de mortalidad en distintas subpoblaciones, detectar sucesos anómalos que puedan pasar desapercibidos y determinar el impacto de medidas o cambios ocurridos a lo largo del tiempo. En este trabajo se demuestra la utilidad de dichos datos junto con otros parámetros como indicadores de la salud del ganado.
Este estudio, dirigido por la Dra Ana Alba, se basa en el estudio de los datos de 193.873 visitas de disposición realizadas entre 2004 y 2012 en un total de 2.991 explotaciones de bovino. En este trabajo se analizan los patrones temporales de la mortalidad registrada en los principales sistemas de producción de ganado bovino a nivel regional, provincial y comarcal. En el estudio se modela el comportamiento de estas series describiendo los ciclos estacionales y las tendencias de la mortalidad registrada durante este periodo. Estos modelos permiten identificar los picos de mortalidad que hayan podido producirse a nivel de región, provincia o comarca, cuantificar el impacto de los cambios ocurridos en estas granjas y pronosticar la mortalidad que podría esperarse en estas granjas en función de las observaciones anteriores.
En estos modelos, el número de visitas de disposición realizadas por los servicios de recogida y el peso de las carcasas bovinas recogidas se utilizan como indicadores indirectos de mortalidad. Estas mediciones se agregan semanalmente a diferentes escalas geográficas y según el tipo de producción (ganado reproductor de carne o reproductor de leche y ternero de engorde). Los tres tipos de producción muestran patrones de mortalidad que difieren notablemente unos a otros, y se evalúan y comparan a nivel regional, provincial y comarcal. Para comparar las series a distintas escalas geográficas se utiliza el análisis clásico ARIMA combinado con el análisis de series temporales jerárquicas. Esta última herramienta de análisis, utilizada por primera vez en vigilancia de la sanidad animal, permite comparar los patrones de diferentes subpoblaciones a lo largo del tiempo e identificar la localización y el alcance geográfico en el que se producen picos de mortalidad anómalos.
Este trabajo fue realizado por investigadores de IRTA-CReSA, Bellaterra (Barcelona), España; Centro de Investigación Epidemiológica Veterinaria, AVC, University Prince Edward Island (UPEI), Charlottetown, Canadá; Departamento de Control de Enfermedades y Epidemiología, Instituto Nacional de Veterinaria (SVA), Uppsala, Suecia; Departamento de Agricultura, Ganadería, Pesca, Alimentación y Medio Natural, Generalitat de Catalunya, Barcelona, España y Departamento de Matemáticas, UAB, Bellaterra (Barcelona), España.
El estudio se ha publicado recientemente en: 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.
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