Uno de los problemas que enfrentamos los veterinarios en el campo es determinar si existe o no un brote en las granjas que asesoramos. El aumento en la mortalidad puede ser parte del patrón de eventos normal o indicador de un problema mayor. De manera que para brindar una recomendación debemos primero estar seguros que la intervención propuesta tiene fundamento.
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¿Como detectar un brote en granja?
En estos casos podemos hacer uso del control estadístico de procesos (CEP), un enfoque analítico que explica con certeza estadística cuando es que un indicador permanece igual, mejora o empeora.
Usando el control estadístico de procesos podremos iniciar nuestros tratamientos masivos en poblaciones que realmente estén experimentando un problema y no desperdiciar recursos en variaciones “normales”.
¿Qué es el control estadístico de procesos?
Es una metodología analítica para la mejora de sistemas, procesos y resultados. Según Montgomery 2005, el CEP “Crea un ambiente en el que todas las personas de una organización buscan la mejora continua en la calidad y productividad”.
Cierto nivel de variación es inevitable: es posible que no se conozcan todos los factores posibles que afectan el resultado de un proceso o que no sea económicamente justificable controlar algunos de los factores que se conocen.
¿Por qué usar el CEP en la detección de brotes?
El CEP ha demostrado ser una herramienta de gestion de calidad efectiva en la industria de la manufactora por más de 80 años, mejorando la calidad y reduciendo el desperdicio en los procesos.
El primer intento de implementar estos principios en la industria ganadera fue en 1977, cuando Wrathall estudio la aplicabilidad de los gráficos de control estadísticos. Desde entonces los graficos CEP han sido estudiados en la producción de cerdos, bovinos de carne, leche y aves.
¿Como implementar el CEP en granja?
El proceso de implementación del CEP es rápido si se han mantenido registros de los parametros que querramos evaluar, en este caso para la mortalidad o morbilidad en granja:
- El primer paso será tabular nuestra data. Importante: Debemos contar con al menos 20 puntos de mediciones.
- Luego determinaremos la media (que servirá para generar nuestra línea central)
- Determinamos los límites de control por encima y por debajo de la media. Los limites generalmente se establecen en 6 puntos sigma, que equivalen a 3 desviaciones standard (DS).
- Incorporamos una línea media entre la línea central y los límites de control (1.5 DS).
La variación es lo opuesto a la consistencia y se considera enemiga de la rendimiento del proceso.
¿Cuando es que el sistema se encuentra “fuera de control”?
Existen 3 reglas que deteminan que el proceso se encuentra fuera de control:
- 1 punto fuera del limite de control
- Tres de cuatro puntos consecutivos más cerca al limite de control que a la línea central.
- 8 o más puntos consecutivos en 1 lado de la línea central
Ejemplo de interpretación
De la semana 22 a la 25 detectamos una anormalidad, en esa situación se inició con la medicación en masa y el sistema volvio a estar bajo control para la semana 24. Luego de este evento, la mortalidad se redujo sostenidamente (salvo en la semana 25 presumiblemente por la suspención de la medicación) hasta la semana 31.
A la semana 57 inició un incremento continuo en la mortalidad que pudo solucionarse implementando mejoras en el manejo de los animales. No se requirió un tratamiento farmacológico.
En la semana 65 el sistema permitió detectar un problema. Una mortalidad elevada podría ser sugestiva del ingreso de una nueva enfermedad, sin embargo revisando a fondo las instalaciones se descubrió que hubo una falla mecánica que suspendió el consumo de agua y llevo a los lechones a un cuadro de intoxicación por sodio. Luego de corregir el desperfecto, el sistema volvió a la normalidad.
Otras fluctuaciones son consideradas variaciones normales y no requieren ningun cambio en el programa de salud ya que son atribuibles a “causas comunes” asociadas a la variación inherente en el proceso por factores que no controlamos.
La variación fuera de los limites de control se asocia a “causas especiales” que son esporadicas, inestables e impredecibles (p.e. ingreso de enfermedad, fallas electricas, falta de personal, etc).
Limitantes
Esta herramienta es de gran utilidad, sin embargo puede el retraso entre las observaciones y los parametros que indican el cambio en el sistema a veces no permiten la interpretación oportuna para ejecutar medidas correctivas tempranas.
Evitamos estas limitantes usando usar indicadores tempranos como por ejemplo el consumo de agua (modelando la dependencia del consumo y el tiempo para evitar la autocorrelación en los datos crudos) o los cambios serológicos en granja.
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