Diseñan un software para estimar la prevalencia de las enfermedades en piscicultura

Zaragoza 26/05/2020 - Un software creado por investigadores del Departamento de Patología Animal del Instituto Agroalimentario de Aragón de la Universidad de Zaragoza, en España, y de la Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia de la Universidad de Córdoba, en Colombia, ha puesto en cuestión las recomendaciones de la Organización Mundial de Salud (OIE, siglas en inglés), a la hora de calcular el tamaño de una muestra que puede determinar la prevalencia de una enfermedad piscícola.

Como señalan los investigadores, en las encuestas epimediológicas en acuicultura, se busca estimar la proporción de truchas que padecen la enfermedad, también denominado prevalencia de una infección, a través de una muestra de la población, de ahí la importancia de utilizar una metodología de muestreo adecuada.

En veterinaria acuícola, se utilizan diferentes fórmulas de muestreo para calcular el tamaño de la muestra siguiendo las recomendaciones de vigilancia epimediológica de la Organización Mundial de Salud. Estas recomendaciones son adoptadas como un clásico de manera amplia y aceptada. Sin embargo, el software específico en lenguaje ASP (Active Server Pages) creado por estos veterinarios para simular poblaciones han puesto de manifiesto que las fórmulas clásicas para calcular el tamaño de la muestra para determinar la prevalencia esperada no son válidas si están lejos de 50 por ciento y es necesario aumentar el tamaño de la muestra para alcanzar la precisión deseada.

En el estudio los investigadores trabajando con muestras de 100 a 10.000 truchas marrones infectadas por Aeromonas salmonicida con diferentes niveles de prevalencia (2, 5, 10 y 50 por ciento) para, posteriormente, implementar varias simulaciones de Monte Carlo para estimar empíricamente los tamaños de muestras correspondientes a los diferentes escenarios.

Los resultados de los valores calculados por fórmulas clásicas, muestran que, un muestreo aleatorio simple era más preciso para detectar una infección, porque es independiente de la distribución de los animales infectados en la población.

Sin embargo, como señalan los investigadores, si los animales enfermos no están agrupados, es más eficiente utilizar métodos sistemáticos, incluso en el caso de poblaciones pequeñas.

Referencia:
Ignacio de Blas, Ana Muniesa, Adriana Vallejo, Imanol Ruiz-Zarzuela. Assessment of sample size calculations used in aquaculture by simulation techniques. Frontiers in Veterinary Science. https://doi.org/10.3389/fvets.2020.00253