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Un modelo matemático permite estimar la cantidad de tuberculosis no detectada en ganado vacuno

Cada año, es preciso sacrificar miles de cabezas de bovino para controlar la tuberculosis en esta especie

miércoles 24 de octubre de 2012, 13:18h
(Foto: Sxc.hu)
(Foto: Sxc.hu)

Una investigación ha puesto de manifiesto que muchas veces no se detectan a los animales portadores de la enfermedad, por lo que los rebaños grandes son especialmente vulnerables a la transmisión rápida.

Con el objetivo de salvar este inconveniente, un equipo de científicos ha utilizado herramientas matemáticas para el desarrollo de modelos que estiman la eficiencia de los controles de la tuberculosis bovina (BTB). Estos modelos ayudarán a los responsables políticos a comprender y, por lo tanto, a controlar una enfermedad que cuesta bastante dinero al contribuyente, debido a las pruebas diagnósticas, el sacrificio de los animales y las compensaciones al ganadero.

Estos modelos representan un avance respecto a los anteriores, ya que están directamente basados en abundantes datos sobre la incidencia y la diseminación de la enfermedad, en lugar de en opiniones de expertos. Es importante destacar que proporcionan una primera estimación de la cantidad de infección no detectada mediante las pruebas realizadas a los animales y la contribución de esta infección oculta en la persistencia de la bTB dentro de los rebaños.

Aplicando los datos más recientes, los modelos sugieren que alrededor de uno de cada cinco de los rebaños británicos a los que se les han retirado las restricciones a raíz de las pruebas de BTB, podrían albergar la infección. También apuntan a una incidencia más alta y más rápida de la transmisión de la enfermedad en los rebaños grandes.

La investigación, financiada por el Departamento de Medio Ambiente, Alimentación y Asuntos rurales (DEFRA), se ha realizado entre un grupo de expertos multidisciplinar pertenecientes al Departamento de Medicina Veterinaria de la Universidad de Cambridge y la Agencia de Salud Animal y Veterinaria bitánica.

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