Patologías

Número de peces para determinar la prevalencia de una enfermedad

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By Milthon Lujan

Zaragoza, España – Un equipo de investigadores cuestiona recomendaciones de la OIE para la determinación del tamaño de la muestra en el monitoreo epidemiológico de enfermedades en la piscicultura.

Investigadores del Instituto Agroalimentario de Aragón IA2 de la Universidad de Zaragoza y de la Universidad de Córdoba (Colombia) evaluaron si los tamaños de las muestras calculados usando fórmulas epidemiológicas clásicas son validad considerando a metodología de muestreo, el tamaño de la población y la distribución espacial de los animales enfermos en la población.

El monitoreo epidemiológico en poblaciones acuáticas tiene como objetivo el evaluar los riesgos de la introducción y diseminación de patógenos, sin embargo, requiere hacer un análisis costo beneficio debido al número de peces que suele emplearse en estos estudios.

Uno de los elementos claves de un programa de monitoreo epidemiológico en piscicultura es el método de muestreo, y la representatividad de los resultados. El tamaño de la muestra varía considerablemente dependiendo de los resultados esperados, debido a que los objetivos del monitoreo son usualmente la detección del patógeno y la estimación de la prevalencia.

La detección de un patógeno específico es el principal objetivo de los programas de monitoreo para enfermedades notificables, y en este caso, el factor limitante es la recolección de un número suficiente de muestras.

En la acuicultura, el uso de tamaño de muestras de 30, 60 y 150 peces es ampliamente aceptado, de acuerdo a los requerimientos de la Organización Internacional de Sanidad Animal (OIE) para el monitoreo epidemiológico con el objetivo de detectar una enfermedad con 2, 5 y 10% de prevalencia mínima esperada, respectivamente. La razón para estos números es la suposición equivocada de que el tamaño de la población es considerado como “infinito” en el caso de los animales acuáticos.

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Los investigadores de la Universidad de Zaragoza y de la Universidad de Córdoba desarrollaron un software específico usando el lenguaje Active Server Pages (ASP) y la base de datos MySQL con la finalidad de generar poblaciones acuáticas de 100 a 10 000 truchas marrones infectadas por Aeromonas salmonicida, con diferentes niveles de prevalencia: 2, 5, 10 y 50%.

Posteriormente los investigadores implementaron varias simulaciones de Monte Carlo para estimar empíricamente los tamaños de la muestra correspondientes a los diferentes escenarios. Además, ellos compararon sus resultados con los valores calculados por las fórmulas clásicas.

De acuerdo con los autores del estudio, dos elementos básicos deben ser considerados: el método de muestreo y el tamaño de la muestra. El método de muestreo puede ser no probabilístico o probabilístico. “En el caso de las poblaciones de peces, el método no probabilístico es usado para detectar una enfermedad en caso de mortalidades y/o brotes, y los peces con signos clínicos son recolectados como muestras para confirmar la causa de la enfermedad” destacan, agregando que este muestreo no es adecuado para calcular la prevalencia.

“Nosotros determinamos que el muestreo aleatorio simple fue más exacto en la detección de una infección, debido a que es independiente de la distribución de los animales infectados en la población. Sin embargo, si los animales enfermos no están agrupados es más eficiente el uso de métodos sistemáticos, aún en el caso de poblaciones pequeñas” reportan.

El tamaño de la muestra depende del objetivo del estudio. Para la detección de patógenos, los investigadores presentan las fórmulas tradicionales para calcular el tamaño de la muestra que permita la detección de al menos un animal infectado de una población.

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Los investigadores reportan que las recomendaciones de la OIE para el tamaño de muestras genéricas para detectar peces infectados en una población son adecuadas para detectar una infección cuando un muestreo aleatorio simple es empleado, independiente de la prevalencia y la distribución de los peces infectados, de acuerdo a los resultados obtenidos por su simulación.

“Basado en nuestros resultados, no podemos recomendar un enfoque de muestreo sistemático repetido para detectar una infección cuando sospechamos la presencia de grupos de animales infectados, con un simple muestreo aleatorio se puede ser más eficiente” informan.

Finalmente, los investigadores concluyen que la fórmula para calcular el tamaño de la muestra para estimar la prevalencia de una enfermedad no es válida, cuando la prevalencia esperada está lejos del 50%, y es necesario incrementar el tamaño de la muestra para alcanzar la precisión deseada.

Referencia (acceso abierto):
Ignacio de Blas, Ana Muniesa, Adriana Vallejo and Imanol Ruiz-Zarzuela. 2020. Assessment of Sample Size Calculations Used in Aquaculture by Simulation Techniques. Front. Vet. Sci., 19 May 2020 | https://doi.org/10.3389/fvets.2020.00253

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