Análisis espacial sobre datos en red para el diseño de planes de vigilancia y control de la enfermedad de Aujeszky en granjas de cerdos

ALARCÓN, L.V.; GRIFFO, D.E.; PÉREZ, A.; CIPRIOTTI, P.A.

Río Cuarto

Jornada; XXI Jornadas de Actualización Porcina; 2022

La propagación de una enfermedad puede darse a largas distancias, separadas por áreas libres, por el movimiento de individuos infecciosos o material infectado. También, puede diseminarse a cortas distancias por granjas vecinas o adyacentes por contacto directo o indirecto por plagas, otros animales, aire, etc. (1). Una pequeña fracción de las granjas contribuye desproporcionadamente a propagar las enfermedades y las intervenciones dirigidas a éstas son muy eficaces (2). En Argentina, existen granjas de cerdos conocidas como invernadores que poseen por lo general un alto riesgo dada su baja bioseguridad. El objetivo de nuestro estudio fue identificar a los invernadores que potencialmente tendrían el mayor aporte a la diseminación de la enfermedad de Aujeszky, a largas y cortas distancias, para el diseño de un plan de vigilancia y control efectivo.Los movimientos son registrados en un documento electrónico (DTe) por el Servicio Nacional de Inocuidad y Calidad de los Alimentos (SENASA). Utilizamos los DTe de 2020 y 2021, las coordenadas de las granjas y datos sobre la Enfermedad de Aujeszky, para construir una red dirigida y ponderada por el número de animales movidos (contacto), entre las granjas y los invernadores (nodos). Calculamos las propiedades de la red a nivel de granjas (grado de entrada y salida, e intermediación). Luego calculamos la tasa reproductiva básica (R0) según (1). Para examinar el papel de cada uno de los invernadores, se eliminaron uno por uno, comenzando por aquellos con mayor grado y/o intermediación (1) y se identificaron los invernadores que contribuyeron a una reducción del R0 del 80%. Por último, se evaluó el número y estatus sanitario a la enfermedad de Aujeszky de cada una de las granjas vecinas a los invernadores identificados a 3, 5 y 10 km. Usamos R (igraph) y QGis (multiring).Mediante la combinación de ambos análisis (redes y espacial) pudimos orientar dónde interactúan los comportamientos espaciales y de movimientos, que potencialmente influyen en la dinámica de la enfermedad (3). Esta información brinda beneficios operativos para el diseño de planes de vigilancia y control de enfermedades como la de Aujeszky en la Argentina. Nuestro trabajo complementa medidas de control como la vacunación y el diagnóstico dirigido según el riesgo y el control de movimientos.