EPIDEMIOLOGIA DE ENFERMEDAD HEMORRAGICA ... - citaREA

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Resultados 4.5.5.3-Tasas de morbilidad y mortalidad de VHD Asumiendo que todos los conejos adultos muertos por causas patológicas, lo fueron por VHD, en este apartado hemos realizado una estimación de las tasas de morbilidad y mortalidad de este virus a partir de la variación experimentada por la población de adultos en la seroprevalencia de anticuerpos antes y después de cada mortandad invernal. Para ello hemos usado las siguientes relaciones matemáticas: 178 Morbilidad=(Sc+Mt)/Sn Mortalidad=Mt/(Sc+Mt) Sc=Sp'(1-Mt)-Sp En las que: "Mt" es la proporción del total de la población que muere por causas patológicas y que ha sido estimada mediante radioseguimiento. "Sn" es la proporción de conejos adultos seronegativos frente a VHD en el total de la población antes de que tenga lugar la mortalidad. "Sp" y "Sp'" es la proporción de conejos adultos seropositivos frente a VHD en el total de la población antes y después de que tenga lugar la mortalidad. "Sc" es la proporción de la población antes de la mortalidad que será infectada por el virus y no morirá, por lo que al seroconvertir formará parte de Sp'. Para el pico de mortalidad de enero-febrero de 1994 se ha tomado como valor de Sp la prevalencia de anticuerpos de los 14 conejos adultos capturados en octubrediciembre de 1993, que se estimó en un 21,43%. El valor de Mt ya se ha calculado en un 25,48% en anteriores apartados, mientras que para el valor de Sp' se ha considerado la seroprevalencia existente en mayo-junio que se calculó en un 37,5% (n=8), la prevalencia en meses anteriores no se ha tenido en cuenta por considerar que todavía estaba presente la epizootía de VHD. Con estos datos la morbilidad estimada fue de un 40,72% y la mortalidad de un 79,63%. Siguiendo el mismo método, para 1995 se ha considerado la seroprevalencia de octubre-diciembre de 1994, que se estimó en un 66,67% (n=15) y la seroprevalencia de mayo-junio de 1995 estimada en un 88,89% (n=9). En este caso la morbilidad se estimó en un 73,61%, superior a la del año anterior, sin embargo la mortalidad, estimada en un 81,68%, fue muy similar a la calculada para 1994.

4.6-Modelización de Enfermedad Hemorrágica (VHD) 4.6.1-Introducción Resultados La modelización es uno de los componentes de la investigación epidemiológica. El desarrollo de modelos en veterinaria permite incrementar el conocimiento sobre una enfermedad y valorar el costo económico de la misma y su control, ensayando diferentes herramientas de gestión antes de ponerlas a la práctica en el campo; esto permite un ahorro considerable de esfuerzo y recursos, a la vez que abre nuevas vías para la investigación de la enfermedad (Thrusfield y Gettinby 1984). En el presente trabajo las observaciones realizadas en campo muestran notables variaciones en parámetros epidemiológicos tan importantes como la mortalidad en la población, la incidencia temporal, la prevalencia de anticuerpos o la influencia de la edad de los conejos. Mediante técnicas de simulación, en este capítulo se pretende reproducir la variación de estos parámetros epidemiológicos en un modelo matemático que recoge las principales características conocidas de la epidemiología de la enfermedad, con el fin de comprender su dinámica y la posibilidad de recuperar esta especie mediante diferentes medidas de gestión. 4.6.2-Descripción del modelo Se ha desarrollado un modelo de simulación de tipo determinístico construido mediante diagramas de flujo. Para ello se ha utilizado el programa Stella (H.P.S.; USA), en el que se ha seleccionado el algoritmo de Euler como método de integración para el cálculo de los resultados. La unidad de tiempo sobre la que se han definido los valores de todos los parámetros introducidos en el modelo ha sido de una semana, si bien para evitar la aparición de falsos ciclos, el intervalo semanal se ha fraccionado en 4 subintervalos a la hora de realizar los cálculos. Los períodos mensuales han sido idealizados a 4 semanas, con el fin de simplificar el tratamiento de los datos, por lo que un año se ha compuesto de 48 semanas únicamente. Cuando los datos generados se han elaborado para períodos mensuales, anuales, o bianuales se ha recurrido al cálculo de la media acumulada cada 4, 48 ó 96 semanas respectivamente, estimándose así el valor medio semanal para cada mes, año o período de dos años del parámetro en cuestión. El cálculo de la media acumulada cada dos años ha sido necesario para poder estimar el valor medio en el equilibrio de aquellos parámetros que han presentado ciclos bianuales. 179

4.6-Modelización de Enfermedad Hemorrágica (VHD)<br />

4.6.1-Introducción<br />

Resultados<br />

La modelización es uno de los componentes de la investigación epidemiológica. El<br />

desarrollo de modelos en veterinaria permite incrementar el conocimiento sobre una<br />

enfermedad y valorar el costo económico de la misma y su control, ensayando diferentes<br />

herramientas de gestión antes de ponerlas a la práctica en el campo; esto permite un ahorro<br />

considerable de esfuerzo y recursos, a la vez que abre nuevas vías para la investigación de<br />

la enfermedad (Thrusfield y Gettinby 1984).<br />

En el presente trabajo las observaciones realizadas en campo muestran notables<br />

variaciones en parámetros epidemiológicos tan importantes como la mortalidad en la<br />

población, la incidencia temporal, la prevalencia de anticuerpos o la influencia de la edad<br />

de los conejos. Mediante técnicas de simulación, en este capítulo se pretende reproducir la<br />

variación de estos parámetros epidemiológicos en un modelo matemático que recoge las<br />

principales características conocidas de la epidemiología de la enfermedad, con el fin de<br />

comprender su dinámica y la posibilidad de recuperar esta especie mediante diferentes<br />

medidas de gestión.<br />

4.6.2-Descripción del modelo<br />

Se ha desarrollado un modelo de simulación de tipo determinístico construido<br />

mediante diagramas de flujo. Para ello se ha utilizado el programa Stella (H.P.S.; USA),<br />

en el que se ha seleccionado el algoritmo de Euler como método de integración para el<br />

cálculo de los resultados. La unidad de tiempo sobre la que se han definido los valores de<br />

todos los parámetros introducidos en el modelo ha sido de una semana, si bien para evitar<br />

la aparición de falsos ciclos, el intervalo semanal se ha fraccionado en 4 subintervalos a la<br />

hora de realizar los cálculos. Los períodos mensuales han sido idealizados a 4 semanas,<br />

con el fin de simplificar el tratamiento de los datos, por lo que un año se ha compuesto de<br />

48 semanas únicamente. Cuando los datos generados se han elaborado para períodos<br />

mensuales, anuales, o bianuales se ha recurrido al cálculo de la media acumulada cada 4,<br />

48 ó 96 semanas respectivamente, estimándose así el valor medio semanal para cada mes,<br />

año o período de dos años del parámetro en cuestión. El cálculo de la media acumulada<br />

cada dos años ha sido necesario para poder estimar el valor medio en el equilibrio de<br />

aquellos parámetros que han presentado ciclos bianuales.<br />

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