La importancia del hacinamiento de hospedadores en epidemiología: un nuevo índice de agregación espacialmente explícito.

La distribución de especies y la abundancia poblacional son patrones clave en ecología, y actualmente también en epidemiología. La agregación de individuos en la población está estrechamente relacionada con su distribución y abundancia, pero no son patrones totalmente equivalentes. A pesar de los grandes esfuerzos realizados en las últimas décadas para armonizar protocolos de muestreo con los que recopilar datos de distribución y abundancia, los estudios sobre el desarrollo y análisis de índices de agregación son escasos, incluso cuando la agregación de individuos es muy relevante y necesaria para el diseño de políticas de gestión efectivas para la fauna silvestre. Uno de los índices de agregación más populares es el índice de hacinamiento (m*), que cuantifica el número de individuos por grupo y, por tanto, no tiene en cuenta cómo los individuos y los grupos se distribuyen en el espacio. Este estudio constituyó el TFM de un alumno del Master del IREC, MUIBARC
https://muibarc.masteruniversitario.uclm.es/presentacion.aspx
Con la participación de investigadores del IREC y de la EBD, en este trabajo se describe y evalúa un nuevo índice de agregación, espacialmente explícito, (SAI) en el que la distribución de los individuos dentro del grupo y de los grupos en las unidades territoriales están incluidos en la formulación. Además se realizó una evaluación comparativa del índice propuesto respecto a m*, explorando la relación entre ambos índices de agregación y la prevalencia de patógenos en un escenario epidemiológico multi-hospedador. Los resultados mostraron que SAI- pero no m*- responde a los cambios en el nivel de agregación de los individuos en la población tanto en escenarios teóricos, como con datos reales obtenidos de un caso de estudio con aviones no tripulados en Doñana. La información espacial es, por tanto, necesaria para cuantificar la agregación de los individuos y los procesos que están asociados con ella. Esto es particularmente relevante cuando la comprensión de los procesos necesita ser abordada a una escala local precisa, como ocurre cuando se trabaja en epidemiología. Los resultaron obtenidos refuerzan esta idea, ya que la capacidad de SAI para explicar la tuberculosis animal a nivel comunitario fue significativamente mayor que la observada para m*, basada en gran medida en la abundancia de individuos. Se concluye que SAI tiene un gran potencial para el monitoreo de la vida silvestre en general y para estudios epidemiológicos en particular, y puede, junto con datos de abundancia, proporcionar información práctica para evaluar las acciones de gestión de la vida silvestre y definir políticas efectivas para el control de enfermedades.
Epidemiologia

Reference: E. Laguna, J.A. Barasona, R. Triguero-Ocaña, M. Mulero-Pázmány, J.J. Negro, J. Vicente, P. Acevedo (2018) The relevance of host overcrowding in wildlife epidemiology: A new spatially explicit aggregation index. Ecological Indicators 84: 695–700 doi: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.09.039

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