Modelo de risco preditivo para a ocorrência da raiva bovina no Peru
Raiva de herbívoros é endêmica no Peru. Consequentemente, sua disseminação persistente e anual representa um importante impacto econômico, especialmente às comunidades rurais empobrecidas. A doença é principalmente transmitida pelo morcego hematófago Desmodus rotundus. Este estudo tem por objetivo a...
| Autores: | , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia da Universidade de São Paulo (FMVZ-USP) |
| Repositorio: | Brazilian Journal of Veterinary Research and Animal Science |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:revistas.usp.br:article/183270 |
| Acceso en línea: | https://www.revistas.usp.br/bjvras/article/view/183270 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Desmodus rotundus Peru Modelo preditivo Raiva (bovinos) Morcego vampiro Predictive model Rabies Vampire bat |
| Sumario: | Raiva de herbívoros é endêmica no Peru. Consequentemente, sua disseminação persistente e anual representa um importante impacto econômico, especialmente às comunidades rurais empobrecidas. A doença é principalmente transmitida pelo morcego hematófago Desmodus rotundus. Este estudo tem por objetivo adaptar um modelo preditivo pré existente às ocorrências de raiva de herbívoros no Peru, no qual o risco de transmissão de morcegos para os herbívoros foi estimado por meio de árvores de cenários de receptividade e vulnerabilidade. Foram usados os dados oficiais de vigilância da raiva entre 2010 e 2015, assim como os possíveis fatores de risco, tais quais a biomassa de animais, alterações ambientais e características geomorfológicas. Diversos cenários foram criados para avaliar a predição da ocorrência da raiva por meio da determinação de diversos pontos de corte das variáveis de receptividade. Durante o período de estudo, a precisão do modelo foi estimada por meio da sensibilidade (39,46%) e especificidade (98,64%), utilizando matrizes de confusão. Focando em esforços de controle, especialmente em distritos com elevado risco estimado, seria possível prevenir uma proporção significativa dos focos, o que poderia otimizar os recursos humanos e econômicos do serviço oficial peruano. Entretanto, a qualidade dos dados produzidos pelo sistema de vigilância deveria ser melhorada não somente para obter maior precisão do modelo, mas também para possibilitar o melhor planejamento das ações de controle desta doença. |
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