Una nueva técnica desarrollada por un investigador de la Universidad del Estado de Kansas ayuda a estimar el movimiento del ganado vacuno para determinar el riesgo de enfermedad.
Caterina Scoglio, profesora de ingeniería eléctrica e informática, fue coautora de un estudio que utilizó datos agregados del Departamento de Agricultura de los EE. UU. Para estimar el movimiento detallado del ganado. Las preocupaciones de privacidad en los EE. UU. Impiden que los funcionarios de salud animal obtengan y compartan el movimiento completo del ganadodatos.
"El movimiento en otros países está bien documentado, pero no en los EE. UU.", Dijo Scoglio. "No existe un sistema nacional de identificación de animales, por lo que no hay datos detallados sobre dónde y dónde va el ganado".
La evaluación de riesgo altamente precisa o las predicciones de propagación de enfermedades dependen de saber cómo se mueve el ganado a través del centro de los EE. UU.
"Tenemos planes de respuesta a desastres, pero para saber dónde actuar eficazmente para detener una epidemia se requieren datos de movimiento", dijo Scoglio.
"Este estudio proporciona un enfoque rentable para estimar los movimientos del ganado a partir de los datos agregados disponibles", dijo Phillip Schumm, genetista de investigación del Departamento de Agricultura y Servicio de Investigación Agrícola y coautor del estudio. Schumm obtuvo una licenciatura yun doctorado en ingeniería eléctrica de la Universidad del Estado de Kansas, con Scoglio como su profesor principal.
Otros estudios han pronosticado el movimiento entre los condados, pero este estudio predice el movimiento dentro de los tipos de locales en los condados, como de un pequeño productor de vacas / terneros a lotes de alimentación en dos condados diferentes a una distancia determinada o de un productor a otro.los colaboradores dividieron las instalaciones en nueve tipos y luego impusieron restricciones para capturar la industria y los procedimientos agrícolas; por ejemplo, el ganado que se dirigía a una instalación de matanza se movía en una sola dirección. Los autores estimaron los parámetros de movimiento al tener supuestos mínimos más allá de la información contenida dentro del conjunto de restricciones.
"Creamos una red de movimiento de ganado de esta manera", dijo Scoglio. "En base a esto, utilizamos un modelo epidémico para evaluar posibles escenarios de un brote de fiebre aftosa".
El estudio reveló un riesgo significativo de que una enfermedad se infiltre en el sistema ganadero estadounidense, pero se necesita más investigación sobre modelos epidémicos precisos y parámetros de movimiento animal.
Otros investigadores también se esfuerzan por comprender las amenazas a los sistemas alimentarios mundiales. Scoglio está trabajando en otro proyecto con los colaboradores de la Universidad del Estado de Kansas en medicina de diagnóstico y patobiología, economía agrícola y ciencias psicológicas para agregar movimientos de camiones al modelo y recopilar más datos.El grupo de Scoglio comparte archivos y métodos de datos descargables en línea en un esfuerzo por invitar a otros a desarrollar su trabajo.
"Cuanto mejores son los datos, más sabemos y podemos proteger mejor la industria del ganado de carne", dijo Scoglio.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad Estatal de Kansas . Original escrito por Sarah Hancock. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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