RESUMEN
 

El estudio se realizó en el Rancho Universitario de la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez (RU-UACJ). Realizando análisis coproparasitoscópicos convencionales. El muestreo de excremento se realizó durante el verano y otoño del 2020 e invierno del 2020-2021. El método utilizado para la evaluación de impacto de los factores de riesgo fue la matriz de Leopold combinado con los Criterios Relevantes Integrados. Se identificaron los parasitarios: Trichostrongylus y Strongyloides. Los bovinos estuvieron expuestos a factores de riesgo como: ausencia de pediluvio, no desparasitación, animales nuevos sin cuarentena, accesibilidad con fauna silvestre y pastoreo mixto. En conclusión, se confirmó que la matriz de Leopold combinada con los Criterios Relevantes Integrados es capaz de detectar factores de riesgo y su impacto sobre la salud de los animales de producción.
 

Palabras claves: buenas prácticas; evaluación; impacto; matriz; salud.
 

INTRODUCCIÓN
 

Ante la necesidad global de controlar las enfermedades de los animales, se requiere de herramientas que permitan identificar y evaluar el impacto de los factores de riesgo, para reducir las posibles amenazas en la bioseguridad pública y animal (Vallat, 2016).
 

La Organización Mundial de la Salud Animal como responsable de desarrollar normas internacionales para la sanidad animal y zoonosis, recomienda el uso del análisis de riesgo de las enfermedades; (OIE, 2019).
 

Actualmente se cuenta con una variedad de métodos para evaluar los riesgos de las enfermedades, estos pueden ser de naturaleza cualitativa o cuantitativa y la utilización de estos permite identificar los efectos adversos en la salud de los animales y a su vez determinar medidas de control sanitario (Jakob-Hoff et al., 2016).
 

A las enfermedades de los animales se les atribuye pérdidas económicas mayores al 20% (OIE, 2013). Dentro de los agentes infecciosos que afectan a los animales de producción, existen parásitos como los helmintos y las coccidias que llevan a cuadros severos de malestar al animal, cuyas manifestaciones más comunes son la diarrea, pérdida de peso, anorexia, vómitos, fiebre, epigastralgia y signos de deshidratación (Morales et al., 2006). Ante una infección parasitaria los animales se debilitan y en casos extremos son susceptibles a contraer enfermedades secundarias que incluso les puede ocasionar la muerte, pérdidas económicas al ganadero y a la industria (Aguilar-Caballero et al., 2009).

 

“Una de las técnicas de referencia más utilizada y accesible para la detección de huevos de parásitos gastrointestinales es la observación directa bajo el microscopio, utilizando métodos de flotación y sedimentación; debido principalmente a su bajo costo, asequibilidad y sencillez en sus metodologías (Figueroa-Castillo et al., 2015).”

 

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En la producción animal se requiere la aplicación de las Buenas Prácticas Ganaderas (BPG), las cuales ayudan a asegurar la salud y bienestar animal, así como la inocuidad de los productos de origen animal (OIE, 2009). El uso de estas prácticas ayuda al control de agentes infecciosos (SAGARPA y SENASICA, 2016). La implementación de las BPG tiene aplicación limitada en pequeños productores y sistemas de traspatio, debido al poco interés en modificar sus procedimientos tradicionales, deficiencias en la gestión administrativa y la escasa o nula visión que les permite el desarrollo eficiente de las BPG (Salazar, 2015). 
 

Por lo tanto, en este estudio se buscó identificar los factores de riesgo que están asociados a la prevalencia de parásitos gastrointestinales en los bovinos del RU-UACJ empleando métodos convencionales coproparasitoscópicos y sus factores de riesgo mediante la matriz de Leopold combinada con Criterios Relevantes Integrados, lo cual permite dirigir un modelo de control para disminuir el impacto de los factores de riesgo detectados.
 

MATERIALES Y MÉTODOS
 

El estudio se realizó en las instalaciones del Rancho Universitario (RU-UACJ) ubicado en el Valle de Juárez, municipio de Práxedis Guerrero, Chihuahua, en la carretera Juárez-Porvenir Km 63, con una altitud de 1090 msnm y coordenadas geográficas de referencia 31° 21' 20" N y 105° 59' 59" O (INEGI, 2019). El RU-UACJ alberga animales de producción como bovinos, ovinos, caprinos, porcinos, equinos, aves de corral y bovinos los cuales fueron los sujetos de estudio.
 

Recolección y análisis de laboratorio de muestras de excremento
 

Se utilizó la fórmula de población finita para determinar el número de muestras de excremento de bovinos (Aguilar-Barojas, 2005). 
 

n= (z².p.q.N) / (z².p.q + d²(N-1))  
 

Donde: 

n= Tamaño de la muestra
z= Nivel de confianza o valor de Z crítico
p= Proporción aproximada del fenómeno en estudio en la población de referencia
q= Proporción de la población de referencia que no presenta el fenómeno en estudio 
N= Tamaño de la población
d= Nivel de precisión o error máximo admisible.
 

Las muestras se recolectaron durante tres días consecutivos en las estaciones de verano y otoño del 2020 e invierno 2020-2021, tomadas directamente del recto de los rumiantes usando guantes de látex (PANAFTOSA, 2017).
 

El número de las muestras de excremento  fue: verano 12, otoño 10 e invierno 15; éstas fueron conservadas en bolsas de polietileno rotuladas y refrigeradas a una temperatura de 4°C (PANAFTOSA, 2017). Se realizaron análisis coproparasitoscópicos de Faust y sedimentación (Figueroa-Castillo et al., 2015) y McMaster (OPS, 2020) en el Laboratorio de la División Multidisciplinaria de Nuevo Casas Grandes de la UACJ (LDMNCG). Se determinó el porcentaje de prevalencia parasitaria mediante la fórmula:
 

P= (n/N) x100 (OPS, 2018)
 

Dónde: 

P= Prevalencia
n= Número de animales positivos
N= Total de animales.
 

Identificación y determinación de los factores de riesgo
 

Con la finalidad de identificar los factores de riesgo que pueden estar asociados a una infección parasitaria gastrointestinal, se realizó una valoración de bienestar animal basada en los principios de libertad de Welfare Quality (2009); en una escala valorativa de 1 a 5, donde “1” corresponde a una situación inadecuada, “3” a una situación neutral y “5 a la mejor situación que se podría encontrar un animal. En la identificación se tuvo en cuenta los criterios de condición corporal, limpieza de bebederos, estiércol en el cuerpo, limpieza y comodidad alrededor de la zona de descanso, cojeras, heridas en el cuerpo e infecciones locales.
 

Adicionalmente se utilizó una lista de revisión (Pérez, 2018), se partió de lo consultado en la literatura en cuanto a prácticas que pueden generar una infección parasitaria gastrointestinal, donde se encontró como factores de riesgo: ausencia de pediluvio, no desparasitación, animales nuevos sin previa cuarentena, inadecuado manejo de animales muertos, accesibilidad con fauna silvestre y pastoreo mixto; estas prácticas se cotejaron en el RU-UACJ corroborando su aplicabilidad.
 

Evaluación de impacto    
 

Una matriz de Leopold combinada con los Criterios Relevantes Integrados (CRI) planteados por Buroz (1994) se empleó para evaluar la severidad de cada factor de riesgo; la matriz es una tabla de doble entrada en la que se establecen por un lado los componentes susceptibles de ser afectados (columnas; animales de producción) y la actividad identificada como potencial alterador de los componentes (filas; factores de riesgo). 
 

Los CRI estiman la Severidad (S) de los factores de riesgo, mediante la obtención del cálculo de la Magnitud (M) y el Valor del Índice Ambiental (VIA) o importancia de cada factor (CELEC 2011). Los criterios para la evaluación de cada factor de riesgo son: Intensidad (I), Extensión (E), Duración D), Reversibilidad (R) e Incidencia (G); estos se evalúan en cada interacción y se valoran según la escala comprendida entre 1 y 10.
 

El valor de la M se obtiene de la sumatoria acumulada de los valores obtenidos de los criterios I, E y D, donde cada criterio se multiplica por el valor de peso asignado, peso del criterio de intensidad (WI): 0.40, peso del criterio de extensión (WE): 0.40, y peso del criterio de duración (WD): 0.20.
 

M = (I * WI) + (E * WE) + (D * WD)            
 

La VIA se obtiene mediante la multiplicación de los valores de los criterios de R, G y M; estos contienen valores exponenciales que son valores de peso; el peso del criterio de magnitud (WM): 0.61, peso del criterio de reversibilidad (WR): 0.22 y peso del criterio de incidencia (WG): 0.17.
 

VIA = (R^Xr x Gi^Xg x Mi^Xm)
 

Una vez obtenidos los valores de M y VIA, se multiplican para obtener la S del factor, la cual se define como el nivel de impacto ocasionado sobre el componente susceptible a ser afectado (animales de producción).
 

S = M x VIA
 

La Severidad se establece de acuerdo a la escala del resultado de la matriz de Leopold: Leve: 0-5, moderado: 6-15, severo: 16-39, crítico: 40 – 100.
 

Análisis estadístico
 

Los datos de las variables independientes (estaciones de verano 2020, otoño 2020 e invierno 2020-2021) y de respuesta (animales parasitados/no parasitado), se evaluaron mediante la prueba de Chi cuadrado (χ²) y cuando fue necesario se recurrió a la prueba exacta de Fisher con un nivel de confianza del 95%, utilizando el programa estadístico SAS versión 9.0 para Windows.
 

RESULTADOS Y DISCUSIÓN
 

Se identificaron dos géneros de helmintos nematodos en 37 muestras de excremento analizadas durante el periodo de estudio (tabla 1).
 

Los géneros de Trichostrongylus y Strongyloides en los bovinos del RU-UACJ, puede deberse a que los animales no disponen de una rotación de potreros, y cuando hay disponibilidad de forraje se permite el pastoreo mixto con pequeños rumiantes y equinos; esto podría presentar una transmisión parasitaria si no se tiene en cuenta los fundamentos básicos para evitar infecciones, dado que el pastoreo mixto también se suele aplicar para un control parasitario. Guzmán et al., (2010) mencionan en sus consideraciones, que en zonas donde se presenta el pastoreo conjunto de rumiantes, los animales jóvenes podrían representar un riesgo de contagio parasitario de Haemonchus y Trichostrongylus dado a la susceptibilidad de los rumiantes. Sin embargo, contradictoriamente Marley et al., (2006) demostraron en su estudio que el manejo del pastoreo mixto permite reducir los niveles de contaminación parasitaria de las pasturas, y a su vez posibilitaba el control de nematodos con el uso de bovinos para reducir la infección parasitaria de ovinos susceptibles. Además, la estadía constante de los semovientes en el corral durante el otoño e invierno en el RU-UACJ y una limpieza inconstante de los corrales favoreció el desarrollo del ciclo de vida parasitario, la transmisión de estos nematodos puede estar influenciada por prácticas de manejo, como menciona Tariq et al., (2010) dado que el forraje, agua y sitio de alojamiento pueden presentar cargas de helmintos.
 

Los géneros parasitarios identificados en este estudio probablemente pueden atribuirse a la cercanía entre las distintas especies animales de producción y silvestres, la aplicación inconstante de las BPG, agua y suelos contaminados con helmintos nematodos. 
 

Por otro lado, se evidenció la constante presencia de fauna silvestre, debido a que los corrales y zonas de pastoreo no son completamente restrictivos. Durante el estudio se constató la presencia de conejos silvestres (Sylvilagus audubonii), correcaminos (Geococcyx californianus), coyote (Canis latrans), aves Passeriformes y palomas (Columbiformes). En este escenario, se concuerda con Jakob-Hoff et al., (2016) y OIE (2015), quienes mencionan que la interacción entre animales de granja y silvestres puede presentar un contagio directo de enfermedades cuando en estas interacciones no se tratan con medidas adecuadas, ya que algunos animales son huéspedes intermedios y otros suelen ser portadores directos de microorganismos infecciosos; las granjas que colindan con ambientes donde habitan animales silvestres, posiblemente generan un escenario que dará lugar a un mayor contacto de agentes patógenos.
 

En cuanto a la asociación entre las estaciones y la prevalencia parasitaria de los bovinos, con la tabla de contingencia (Chi cuadrado), no presentó valores mayores de 5 en el 75% de las celdas, por lo tanto, se descartó esta prueba, y se recurrió a la prueba exacta de Fisher, no encontrando asociación estadística (p=0.1602).
 

En la tabla 2 se observan los factores de riesgo identificados como inadecuado con valor de “1”, mediante la valoración de bienestar animal y posteriormente se incluyeron en la matriz para evaluar su impacto sobre los animales de producción del RU-UACJ.
 

En la tabla 3 se identifican seis prácticas o factores de riesgo que cotejaron su aplicabilidad en el RU-UACJ mediante una lista de revisión, las cuales posteriormente se incluyeron en la matriz para evaluar su impacto. 
 

En la tabla 4, se observan los resultados de la evaluación de impacto de cada factor de riesgo, con valores de 4.0 a 30.7.
 

Los factores considerados como severos requieren de corrección específica de forma inmediata; estos factores pueden llegar a perturbar de manera significativa la salud de los animales de producción, mientras que los leves no requieren de medidas correctivas específicas y tampoco inmediatez, pero si requieren que sean atendidos con medidas correctivas básicas. 
 

Conclusiones
 

Se detectó los géneros parasitarios de Trichostrongylus y Strongyloides en los bovinos del RU-UACJ.

El factor “limpieza de bebederos” considerado como “leve” en los rumiantes, no requiere de medidas correctivas específicas de forma inmediata, pero si requieren que sea atendido con medidas correctivas básicas. Los factores considerados como severos, la “ausencia de pediluvio”, la “no desparasitación” “animales nuevos sin cuarentena”, la “accesibilidad con fauna silvestre” y el “pastoreo mixto” también afecta a los rumiantes, estos factores de riesgo requieren de medidas correctivas específicas y de forma inmediata.
 

Este trabajo representa una oportunidad para conocer el nivel de impacto de cada factor de riesgo que incide en la salud de los bovinos y así priorizar las acciones de manejo conforme a su evaluación concreta.
 

Se confirmó que las técnicas convencionales coproparasitosópicas y la matriz de Leopold combinada con los Criterios Relevantes Integrados es capaz de detectar huevos de parásitos y factores de riesgo sobre la salud de los bovinos del RU-UACJ, además que estas metodologías están al alcance de todos y no requiere de grandes inversiones económicas.
 

Referencias