학술논문

Accounting for bias in prevalence estimation: The case of a globally emerging pathogen.
Document Type
Article
Source
Journal of Applied Ecology. Sep2023, Vol. 60 Issue 9, p2007-2017. 11p.
Subject
*ESTIMATION bias
*CHYTRIDIOMYCOSIS
*COMMUNICABLE diseases
*BATRACHOCHYTRIUM dendrobatidis
*POLYMERASE chain reaction
Language
ISSN
0021-8901
Abstract
Resumen: 1. Una cuantificación precisa de parámetros epidemiológicos es necesaria para garantizar una eficiente vigilancia, investigación y mitigación de las enfermedades infecciosas. Sin embargo, los hospederos y patógenos suelen observarse de manera imperfecta lo que puede causar que parámetros epidemiológicos claves (p. ej. prevalencia de la infección) estén sesgados si no se considera adecuadamente esta incertidumbre observacional. 2. En este trabajo evaluamos los efectos combinados de la detección imperfecta del patógeno y la pseudoreplicación del hospedero en la estimación de la prevalencia de la infección con el patógeno Batrachochytrium dendrobatidis (Bd) en la ranita de Darwin del sur (Rhinoderma darwinii). Este patógeno causa la quitridiomicosis de los anfibios, una enfermedad panzoótica responsable de la mayor pérdida documentada de biodiversidad debida a una enfermedad infecciosa. Entre noviembre de 2018 y marzo de 2019, realizamos 1.085 capturas de 641 individuos de R. darwinii en dos zonas del sur de Chile. Las ranas capturadas se identificaron individualmente para eliminar la pseudoreplicación del hospedero, se les tomaron dos hisopados cutáneos de manera consecutiva, y cada hisopado se analizó en duplicado utilizando un ensayo de reacción en cadena de la polimerasa en tiempo real (qPCR) para detectar Bd. Para proporcionar una estimación robusta de la prevalencia del periodo, se utilizó un modelo Bayesiano de ocupación multiescala que considera la detección imperfecta del patógeno derivada tanto del proceso de muestreo como de la prueba diagnóstica. Por último, utilizando un modelo matricial poblacional determinístico, ilustramos cómo el método escogido para estimar la prevalencia puede influenciar nuestras conclusiones sobre el impacto de la infección con Bd en las trayectorias de la población hospedera. 3. Nuestros resultados mostraron que la prevalencia de Bd podría subestimarse en un 55% si no se tiene en cuenta los falsos negativos y la pseudoreplicación del hospedero. La pseudoreplicación del hospedero tuvo un mayor impacto en la subestimación de la prevalencia que la detección imperfecta del patógeno. Esta subestimación de la prevalencia modificó nuestra interpretación de los efectos de la infección con Bd en nuestra especie modelo, de una población casi estable cuando utilizamos la prevalencia no corregida a una población en declinación cuando utilizamos nuestra estimación robusta de la prevalencia. 4. Síntesis y aplicaciones. Estos resultados destacan la importancia de utilizar métodos robustos al momento de proveer información que pueda utilizarse en la evaluación del riesgo de enfermedades o para asignar eficientemente recursos limitados a estrategias de mitigación de enfermedades infecciosas. Los métodos utilizados en este estudio pueden aplicarse a una amplia variedad de sistemas hospedero‐patógeno, resultando de interés tanto para investigadores como para profesionales que deseen investigar y mitigar los impactos de las enfermedades infecciosas en las poblaciones silvestres. [ABSTRACT FROM AUTHOR]