Los investigadores han demostrado que observar los movimientos de operadores y vehículos entre granjas de la misma manera que observamos los contactos en las redes sociales puede ayudar a explicar la propagación de enfermedades infecciosas peligrosas del ganado, como la fiebre aftosa y la gripe aviar.Esta investigación, publicada en PLOS Biología Computacional puede contribuir al desarrollo de herramientas más precisas para predecir la propagación de enfermedades del ganado y puede ayudar a implementar medidas de bioseguridad más efectivas en las granjas.
El estudio, producido por el Dr. Gianluigi Rossi del Istituto Zooprofilattico Sperimentale della Lombardia e dell'Emilia Romagna y sus colegas, ha demostrado que la red de contactos originados por visitas a veterinarios en granjas lecheras del norte de Italia muestra características ocultas queno se puede detectar simplemente observando la frecuencia de las visitas y desvela patrones de infección que de otro modo no se explicarían. Los autores descubrieron que los movimientos de los veterinarios producen una cantidad inesperadamente grande de contactos potencialmente infecciosos entre granjas que pueden propagar rápidamente enfermedades peligrosas del ganado.
La investigación, hecha posible por la disponibilidad de datos de alta resolución en el espacio y el tiempo sobre los movimientos de veterinarios en el área de estudio, arrojó luz sobre la importancia real de los movimientos de los operadores en la propagación de enfermedades, un tema aún poco comprendido debido a la gran diversidady la naturaleza compleja de tales movimientos y los problemas de privacidad en la recopilación de datos.
Los investigadores compararon el papel de los movimientos veterinarios en las enfermedades propagadas con los del intercambio de animales entre granjas, que se reconoce como la ruta de transmisión más efectiva para las enfermedades infecciosas del ganado. Descubrieron que la ocurrencia simultánea de movimientos de operadores e intercambios de animales es sinérgica,Amplificando en gran medida el potencial de propagación de la enfermedad. El estudio muestra cómo el análisis de redes multicapa mejora sustancialmente la forma en que se puede describir la propagación de enfermedades, contribuyendo así a su control.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por PLOS . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cita esta página :