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Los brotes del virus del síndrome reproductivo y respiratorio porcino (PRRSv) causan pérdidas financieras significativas en la industria porcina de los EE.UU., donde el patógeno es endémico. Los aumentos estacionales en el número de brotes se observan típicamente usando curvas epidémicas del PRRSv. Sin embargo, la naturaleza y la medida en que los factores demográficos y ambientales influyen en el riesgo de brotes de PRRSv en el país siguen sin estar claros. El objetivo de este estudio fue desarrollar mapas de riesgo para brotes de PRRSv y comparar la dinámica ecológica de la enfermedad en cinco de las regiones con mayor producción porcina. Este estudio integra información espacial con respecto a la vigilancia del PRRSv con factores demográficos y ambientales relevantes recogidos entre 2009 y 2016 y se utilizó un modelo basado en máxima entropía (Maxent) para modelar el riesgo espacial del PRRSv en poblaciones porcinas.
La contribución relativa de la densidad porcina al riesgo de PRRS fue más alta en las áreas densamente pobladas (Minnesota, Iowa y Carolina del Norte), mientras que el clima y la cobertura del suelo fueron importantes en áreas con densidades de cerdos relativamente bajas (Illinois, Indiana, Dakota del Sur, Nebraska, Kansas, Oklahoma, Colorado y Texas). Aunque muchos estudios previos asociaron el riesgo de PRRSv con una alta densidad de cerdos y factores climáticos, el estudio cuantifica, por primera vez en la literatura revisada, la variación espacial y la contribución relativa de estos factores en diferentes regiones de producción porcina en los EE. UU.
Los resultados ayudarán en el diseño e implementación de estrategias tempranas de detección, prevención y control de una de las enfermedades más devastadoras que afectan a la industria porcina en los Estados Unidos.
Alkhamis MA, Arruda AG, Vilalta C, Morrison RB, Perez AM; Surveillance of Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome Virus in the United States using Risk Mapping and Species Distribution Modeling; Prev Vet Med. 2017 Nov 16. pii: S0167-5877(17)30008-9. doi: 10.1016/j.prevetmed.2017.11.011.
