APLICACIÓN DE MODELOS PREDICTIVOS PARA DETERMINAR LA TASA DE INFECCIÓN CON SARCOCYSTIS SPP. EN CERDOS DE ARGENTINA

HELMAN, ELISA; ÚNZAGA, JUAN MANUEL; PÉREZ, ADRIANA; FERNANDEZ, MARÍA SOLEDAD

Salta

Congreso; XXVII Reunión Científica GAB; 2023

Grupo Argentino de Bioestadística

La sarcocistosis es una infección parasitaria producida por el protozoario Sarcocystis spp., siendo los cerdos los hospedadores intermediarios, y los cánidos y homínidos, los definitivos. Estudios referidos a esta problemática suelen modelar los datos ignorando la falta de independencia entre cerdos de un mismo criadero. Por ello, se planteó como objetivo comparar la prevalencia de infección con Sarcocystis spp. en cerdos según el tipo de cría, mediante: un modelo lineal generalizado mixto (MLGyM) con distribución Bernoulli y un modelo binomial. Los resultados de ambos modelos se compararon con una regresión logística, sin considerar la falta de independencia entre cerdos de un mismo criadero. Se analizaron 561 muestras de músculo de cerdos (una muestra por animal) de 12 criaderos, clasificados según el sistema productivo de procedencia: cría intensiva (CI, sistemas de confinamiento durante su ciclo productivo (ncriaderos=5; nmuestras=295)) y cría semiextensiva (CSE, correspondiente a la producción familiar (ncriaderos=7; nmuestras=266)). Para el primer modelo se planteó como variable predictora de efectos fijos el tipo de sistema productivo (niveles: CI y CSE) y, para contemplar la estructura de agrupamiento de los datos, se incluyó al establecimiento como variable de efectos aleatorios. Para el segundo, se estudió la proporción de muestras positivas en los 12 criaderos (unidad experimental). En el tercero, se consideraron independientes todas las muestras. En todos los modelos planteados se obtuvo una tasa de infección significativamente mayor para cerdos CSE. Para los dos primeros modelos, se obtuvieron resultados similares [24.92% vs. 5.27%, respectivamente (p-valor= 0.01)]; [0R CSE/CI= 5.96; IC95%(1.63; 28.7)]. Notablemente, en el último modelo, se obtuvo un grado de significancia mucho menor [34.6% vs. 15.9%, respectivamente (p-valor= 5.42-07)]; [0R CSE/CI= 2.78; IC95%(1.88; 4.19)]. En conclusión, se evidencia la importancia de un correcto modelado de datos, considerando la falta de independencia en muestras agrupadas, evitando así la pseudorreplicación.