Modelo metapoblacional de dispersión de Brucelosis Bovina en redes de movimiento de ganado vacuno

• Autores: Mario I. Simoy
• Directores de la Tesis: Graciela Ana Canziani (dir. tes.), María Verónica Simoy (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA) ( Argentina ) en 2019
• Idioma: español
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: www.ridaa.unicen.edu.ar
• Resumen
  • español

    Los modelos matemático-computacionales basados en redes constituyen un enfoque que permite modelar de una manera natural la dinámica espacial de los movimientos de individuos entre distintas subpoblaciones, mientras que los modelos epidemiológicos clásicos en ecuaciones diferenciales permiten simular la dinámica de la infección dentro de cada una de estas subpoblaciones. En este trabajo de tesis se plantea el desarrollo de un modelo combinando estos dos enfoques.

    Teniendo en cuenta los datos provistos por el Servicio Nacional de Sanidad y Calidad Agroalimentaria (SENASA), se construyo una red mensual para los movimientos de ganado vacuno de Argentina en la cual cada nodo corresponde a un departamento del país, y los arcos a los movimientos de hacienda entre estos.

    Para cada uno de los departamentos se desarrollo un modelo de la dinámica poblacional del rebaño basado en ecuaciones diferenciales ordinarias para poder simular los procesos demográficos del rodeo y las distintas practicas de manejo.

    A partir del modelo de dinámica del rebaño, se desarrollo un modelo epidemiologico SIV (susceptible, infectado, vacunado) con la presencia de patógeno libre en el ambiente para simular la dinámica de la infección de Brucelosis Bovina (BB) en el interior de los nodos.Este se encuentra estructurado en edades y dos sexos.

    Mediante el análisis de sensibilidad realizado se observo que los parámetros vinculados a la transmisión indirecta de la infección son los mas sensibles. Los resultados de las simulaciones del modelo metapoblacional permiten concluir que la dinámica de los movimientos es una componente importante en la evolución de la prevalencia de la enfermedad al interior de los departamentos. Mayores controles en el movimiento de ganado podrán disminuir considerablemente su prevalencia, objetivo que no parece posible intensificando las medidas de control existentes.

  • English

    The mathematical-computational models based on networks constitute an approach that allows modelling the spatial dynamics of the movements of individuals between di erent subpopulations in a natural way, while the classic epidemiological models in di erential equations allow simulating the dynamics of the infection within each one of these subpopulations. The development of a model combining these two approaches is here proposed.

    Taking into account the data provided by the National Service for Agrifood Health and Quality (SENASA), a monthly network for cattle movements in Argentina was created in which each node corresponds to a department of the country, and the arcs to the livestock's movements among these.

    For each of the departments, a herd population dynamics model using ordinary di erential equations was developed to simulate the demographic processes of the herd and the di erent management practices.

    From the herd dynamics model, a SIV (susceptible, infected, vaccinated) epidemiological model was developed including free pathogens in the environment to simulate the dynamics of the Bovine Brucellosis (BB) infection within the nodes. It is a sex- and age-structured model.

    Through the sensitivity analysis carried out, it was observed that the parameters asociated to the indirect transmission of the infection are the most sensitive. The results of the simulations of the metapopulation model allow concluding that the movements dynamics is a signi cant component in the evolution of the prevalence of the disease within the departments. Greater controls on the movement of livestock could considerably reduce their prevalence, an objective that does not seem possible by intensifying the existing control measures.