Malladi S, Ssematimba A, Bonney PJ, et al. Predicting the time to detect moderately virulent African swine fever virus in finisher swine herds using a stochastic disease transmission model. BMC Veterinary Research. 2022; 18: 84. https://doi.org/10.1186/s12917-022-03188-6
08-sep-2022 (hace 2 años 3 meses 1 días)La peste porcina africana (PPA) es una enfermedad porcina altamente contagiosa y devastadora que ha causado grandes pérdidas económicas a nivel mundial. Es necesario comprender la dinámica de transmisión del virus de la PPA dentro de una granja a fin de prepararse y responder ante un brote en los Estados Unidos. Aunque los parámetros de transmisión para las cepas de PPA altamente virulentas se han estimado en varios artículos, existen relativamente pocos estudios centrados en las cepas moderadamente virulentas. Mediante un algoritmo de cálculo bayesiano aproximado junto con la simulación de Montecarlo, se ha estimado la tasa de contacto adecuada para las cepas de PPA moderadamente virulentas y determinado las distribuciones estadísticas para la duración de los signos clínicos leves y graves usando datos individuales de cerdos. A continuación, se utilizó un modelo de transmisión de la enfermedad basado en individuos diferentes para estimar el tiempo de detección de la infección por PPA en función del aumento de los signos clínicos leves, los signos clínicos graves o la mortalidad diaria.
Los resultados indicaron que puede llevar dos semanas o más detectar la PPA en una granja de engorde a partir de signos clínicos leves o mayor mortalidad de la esperada durante la producción. Un factor clave que contribuye a prolongar el tiempo de detección de la PPA en una granja es el período bastante largo de infección latente para un cerdo individual (media 4.5, 95% P.I., 2.4 - 7.2 días).
Estas estimaciones de parámetros del modelo de transmisión y el tiempo estimado de detección a partir de signos clínicos brindan información valiosa que se puede usar no solo para ayudar en la preparación para emergencias sino también para informar otros modelos de simulación que evalúan la propagación regional de enfermedades.