Estudio epidemiológico de trichomonosis bovina en el partido de Bolívar
El objetivo principal del presente trabajo fue determinar los factores de riesgo asociados al desarrollo de la Trichomonosis bovina en establecimientos del Partido de Bolívar que remitieron muestras al Laboratorio Regional “Dr. Rolando Luis Demarchi” durante el período 2009-2013. Los objetivos es...
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Publicado: |
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Veterinarias
2021
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Materias: | |
Acceso en línea: | Hernández, C. M. (2021, Mayo). Estudio epidemiológico de trichomonosis bovina en el partido de Bolívar [Tesis de doctorado]. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Argentina. |
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El objetivo principal del presente trabajo fue determinar los factores de riesgo asociados al
desarrollo de la Trichomonosis bovina en establecimientos del Partido de Bolívar que remitieron
muestras al Laboratorio Regional “Dr. Rolando Luis Demarchi” durante el período 2009-2013.
Los objetivos específicos fueron: estimar la tasa de establecimientos positivos a Trichomonosis
bovina a partir de los establecimientos muestreados; estimar la prevalencia intrapredio de los
establecimientos muestreados; identificar los factores de riesgo asociados a la ocurrencia de la
enfermedad; cuantificar los factores de riesgo más relevantes para el control y la prevención;
estudiar la dinámica de la enfermedad en establecimientos que remitan muestras en años sucesivos;
visualizar la distribución espacial y la presencia de factores de riesgo para la enfermedad; y estimar
el impacto que tendría el control de los factores de riesgo detectados por medio de simulación de
escenarios.
Se utilizó como unidad de análisis al establecimiento. El lugar de estudio fue el Partido de Bolívar,
en la Provincia de Buenos Aires. El período de estudio incluyó 5 años, entre el 2009 y el 2013.
Los datos se obtuvieron de dos fuentes distintas: 1- a partir de los resultados de laboratorio de
muestras de raspado prepucial remitidas por veterinarios al Laboratorio Regional "Dr. Rolando
Luis Demarchi" (variable dependiente) y 2- de un cuestionario que se les realizó a dichos
profesionales, para obtener información del animal muestreado y del establecimiento (variables
independientes). Se consideró al establecimiento: Positivo, cuando se diagnosticó como mínimo a
un toro como positivo; y Negativo, cuando la totalidad de los toros resultaron negativos al
diagnóstico. Cuando se analizaron los datos de manera general (no por año), fue considerado
Positivo aquel establecimiento que al menos un animal fuera positivo durante alguno de los años
en los cuales fue muestreado y establecimiento Negativo aquel que todos sus animales fueron
negativos en todos los años en los cuales fueron analizados.
Se realizaron estadísticas descriptivas de las variables recabadas en la encuesta, se cuantificó la
enfermedad en los establecimientos en estudio y se estimaron las prevalencias intrapredio por año.
También se elaboró una visualización de los establecimientos en un mapa digital del Partido de
Bolívar y un análisis retrospectivo espacio temporal con modelo de probabilidad de Bernoulli
(casos, no casos), para altas tasas con agregación de un año.
Para el análisis de los factores de riesgo se decidió el siguiente esquema: análisis bivariado por
año y general, análisis multivariado por año y general (mediante el uso de regresión logística),
análisis multivariado con el agregado de medidas repetidas como unidad de observación el
establecimiento (modelo lineal generalizado) y análisis multivariado con el agregado de medidas
repetidas como unidad de observación la proporción de animales positivos (modelo lineal
generalizado). En base a los resultados del último modelo lineal generalizado, a partir de la variable
“Meses de servicio” (>3 vs. ≤3), se obtuvieron tasas de infección, y una simulación del impacto
de manejo del factor por medio de @Risk.
El total de establecimientos analizados fueron 230. La cantidad se decidió por conveniencia. De
estos, remitieron muestras al laboratorio 105 (45,65%) en el año 2009, 119 (51,73%) en el año
2010, 113 (49,13%) en el año 2011, 99 (43,04%) en el año 2012 y 123 (53,47%) en el año 2013.
Los establecimientos que enviaron muestras los 5 años fueron 34 (14,80%), durante 4 años fueron
23 (10,00%), durante 3 años fueron 35 (15,20%), durante 2 años fueron 54 (23,50%) y sólo 1 año
fueron 84 (36,50%). Las tasas de positivos promedio intrapredio por año fueron las más altas para
el año 2009 con una media de 2,14% y las más bajas para el año 2013 con una media de 0,55%.
La cantidad de toros analizados fue: 1361 toros en el año 2009, 1541 toros en el año 2010, 1554
toros en el año 2011, 1304 toros en el año 2012 y 1496 toros en el año 2013. Las tasas de
establecimientos positivos por año, fueron entre 2,43% (0,50-6,96) para el 2013 y 7,61% (2,06-
13,17) para el 2009. El análisis espacio temporal de datos no detectó agrupamiento significativo
al 0,05 para cluster de altas tasas con una distancia máxima del 50%.
En el análisis bivariado general resultaron significativas las variables “Número de rodeos en
servicio” (1 vs. más de 1) con p=0,0063 cuyo OR (IC95%) fue 3,99 (1,38-11,48), y “Rotación de
toros entre rodeos” (Si vs. No) con p=0,0281 cuyo OR (IC95%) fue 2,86 (1,08-7,57). Las variables
resultantes en el análisis de regresión logística general fueron “Número de rodeos en servicio” (1
vs. más de 1) con p=0,0054 cuyo OR (IC95%) fue 4,62 (1,57-13,51), “Meses de servicio” (>3 vs.
≤3) con p=0,0383 cuyo OR (IC95%) fue 2,88 (1,06-7,81). En el análisis bivariado por año
resultaron significativas las variables: “Meses de servicio” (>3 vs. ≤3), durante el año 2009, con
p=0,0077; y “Destino de vacas enfermas” (evalúa vs venta), durante el año 2012, con p=0,0316.
Posteriormente se realizó un análisis de regresión logística por año, con los factores significativos
por cada año, agregando el número de raspajes y número de toros analizados como covariables.
No se encontraron resultados significativos en la mayoría de los años, salvo en los años 2009 y
2013. En el año 2009 fueron significativas “Número de raspados” (categorizado) con p-valor
0,0144 cuyo OR (IC95%) fue 5,46 (1,40-21,28); y “Meses de servicio” (>3 vs ≤3) con p valor
0,0263 y OR=12,19(1,34-111,11). En el año 2013 se detectó como variable asociada “Destino de
toros” (evalúa vs venta) con p-valor 0,0243 y OR=333,33(2,15-1000).
En los Modelos Lineales Generalizados se incorporaron todas las variables significativas al 0,20
estimadas en los diferentes análisis bivariados. Además se incorporó la variable “Número de
raspados” categorizados (1 raspado vs más de un raspado). En el modelo lineal generalizado que
utilizó el establecimiento como unidad de estudio, resultaron significativas dos variables: “Meses
de servicio” (>3 vs ≤3) con p-valor 0,0287 y OR=3,07 (1,12-8,41); y “Número de raspados”
categorizados (1 raspado vs más de un raspado) con p-valor 0,0111 y OR=4,16 (1,38-12,5). En el
modelo lineal generalizado que utilizó como unidad de estudio la proporción de animales positivos
por establecimientos la única variable significativa fue “Meses de servicio” (>3 vs ≤3), con p-valor
0,0169 y OR=4,829 (1,326-17,578). A partir de los resultados de este último modelo se estimaron
las tasas de infección global. Se estimaron en tasas por 1000 (LI-LS) a partir de la variable “Meses
de servicio”: para establecimientos con tres meses o menos de servicio fue 3,33 (1,16-9,49), y
establecimientos con más de tres meses de servicio fue 16,00 (7,94-32,07).
En la simulación de escenarios se realizaron varias pruebas basadas en la variable “Meses de
servicio” (más de tres meses), con los valores obtenidos en el modelo lineal generalizado (total de
establecimientos = 559; establecimientos expuestos a servicio de más de 3 meses = 205). Los
escenarios se diferenciaron entre sí por ir disminuyendo los expuestos al factor de riesgo. En
consecuencia, resultó que el OR global descendió acorde al efecto esperado. No se realizó la
simulación de escenarios con la variable “Número de raspados” categorizado por considerarse que
no es un factor de riesgo sino un efecto propio del diagnóstico.
En conclusión, la enfermedad se manifiesta año a año con tasas de positividad cada vez más bajas.
El hallazgo de factores de riesgo cuya asociación es estadísticamente significativa, explicaría la
persistencia de la enfermedad en la región. |