Avaliação da monitoria sorológica em matrizes e poedeiras através de modelos matemáticos

Abstract

O presente estudo utilizou modelos matemáticos elaborados pelo programa estatístico JMP 10® para avaliar monitorias sorológicas de 42 empresas de aves produtoras de ovos férteis ou comerciais realizadas em dois laboratórios de referência do Estado do Rio Grande do Sul. Os resultados sorológicos foram gerados entre os anos de 2017 a 2023 permitindo a elaboração de 166 modelos matemáticos envolvendo 7 enfermidades. As enfermidades presentes no estudo foram Anemia Infecciosa, Bronquite Infecciosa, Doença de Gumboro, Doença de Newcastle, Encefalomielite Aviária, Metapneumovírus Aviário e Reovirose Aviária. As monitorias sorológicas avaliadas tinham como método utilizado o teste de ELISA e os modelos matemáticos foram construídos considerando-se a idade dos lotes quando das coletas de soro e o título médio geométrico destes resultados. Os modelos buscavam um Coeficiente de Determinação Múltipla - R² mínimo da ordem de 0,80 e foram desenvolvidas, dependendo do modelo, equações de regressão lineares e não lineares. Foram considerados generalizáveis os modelos com pelo menos 25 eventos de coletas de soro. Dentro dos critérios estatísticos utilizados, dois modelos foram considerados generalizáveis (1,2% do total), ambos em matrizes e na monitoria sorológica para encefalomielite aviária. Mesmo considerando que os parâmetros utilizados possam ser redimensionados de forma a facilitar o atingimento do conceito de generalizável, o estudo demonstra que há possibilidade de gerenciar os dados de monitoria sorológica de forma objetiva, mas, ao mesmo tempo, reforça a necessidade de se reavaliar os protocolos deste processo para que este possa trabalhar de forma adequada os dados gerados.

The present study used mathematical models developed by the JMP 10® statistical program to evaluate serological monitoring of 42 poultry companies producing fertile or commercial eggs carried out in two reference laboratories in the State of Rio Grande do Sul. The serological results were generated between the years from 2017 to 2023 allowing the creation of 166 mathematical models involving 7 diseases. The diseases present in the study were Infectious Anemia, Infectious Bronchitis, Gumboro Disease, Newcastle Disease, Avian Encephalomyelitis, Avian Metapneumovirus and Avian Reovirus. The serological monitoring evaluated used the ELISA test as a method and the mathematical models were built considering the age of the flocks when serum was collected and the geometric mean titer of these results. The models sought a Multiple Determination Coefficient - minimum R² of the order of 0.80 and, depending on the model, linear and non-linear regression equations were developed. Models with at least 25 serum collection events were considered generalizable. Within the statistical criteria used, two models were considered generalizable (1.2% of the total), both in breeders and for serological monitoring of the avian encephalomyelitis . Even considering that the parameters used can be resized in order to facilitate the achievement of the generalizable concept, the study demonstrates that it is possible to manage serological monitoring data objectively, but, at the same time, reinforces the need to reevaluate the protocols for this process so that it can work appropriately with the data generated.