Núm. 48 (2024) , Artículo original
Núm. 48 (2024) | Artículo original | Publicado 2024-01-11

Caracterización, identificación y cuantificación de las barreras de acceso al diagnóstico en el sector porcino colombiano

Natalia Rodríguez Castañeda
Trinity College Dublin
Cristian Alejandro Pulido Quintero
Universidad Nacional de Colombia
Clara Marcela Rodríguez Moreno
Porkcolombia-FNP
Fausto Camilo Moreno Vásquez
Universidad Nacional de Colombia
Gloria Cristina Córdoba Currea
International Centre for Antimicrobial Resistance Solutions, Copenhagen
Francisco Albeiro Gómez Jaramillo
Universidad Nacional de Colombia

Resumen

La detección y el diagnóstico tempranos de enfermedades porcinas son fundamentales para una intervención sanitaria oportuna. Por ejemplo, puede ayudar a reducir la resistencia antimicrobiana (RAM), la cual se produce cuando los microorganismos sufren cambios al verse expuestos a antimicrobianos; y esta aumenta el riesgo de propagación de enfermedades, por lo que es considerada un problema de salud pública a nivel mundial. El diagnóstico inadecuado de las enfermedades en animales de granja es una de las principales causas de la aparición de la RAM. Por esta razón, el diagnóstico oportuno y adecuado de las enfermedades es una de las principales estrategias para su prevención. Evidencia reciente sugiere que en Colombia los productores porcinos no acceden a la infraestructura ni los servicios diagnósticos disponibles en el país. Este artículo caracteriza e identifica las principales barreras de acceso a la red de servicios diagnósticos y cuantifica su importancia. Para esto, primero se caracterizaron cualitativamente los conocimientos, las actitudes, las percepciones, los comportamientos y las prácticas asociadas con el diagnóstico de enfermedades y el uso de antibióticos en las granjas porcinas del país. Seguidamente, se realizó un análisis del lenguaje natural complementario, cuyo objetivo fue proveer evidencia cuantitativa complementaria para la definición de las barreras. Finalmente, se cuantificó la importancia de cada una de estas necesidades. El estudio identificó 11 grupos de barreras de acceso en categorías relacionadas con falta de conocimiento, aspectos económicos, accesibilidad, entre otros. Los resultados sugieren que las barreras relacionadas con la capacitación tienen la importancia más alta para los productores. Asimismo, dichas barreras pueden apoyar la formulación de políticas públicas a nivel local e interinstitucional para la adopción de los servicios diagnósticos disponibles.
PDF

Referencias

Palma E, Tilocca B, Roncada P. Antimicrobial resistance in veterinary medicine: An overview. Int J Mol Sci. 2020;21(6):1914. Disponible en: https://doi.org/10.3390/ijms21061914

Giono-Cerezo S, Santos-Preciado JI, Morfín-Otero MR, Torres-López FJ, Alcántar-Curiel MD. Resistencia antimicrobiana. Importancia y esfuerzos por contenerla. Gaceta de México. 2020;156(2):172-180. Disponible en: https://doi.org/10.24875/GMM.20005624

World Health Organization. Antimicrobial resistance [Internet]. WHO [citado agosto de 2022]. Disponible en: https://bit.ly/46qhXyg

Ayukekbong JA, Ntemgwa M, Atabe AN. The threat of antimicrobial resistance in developing countries: Causes and control strategies. Antimicrob Resist Infect Control. 2017;6:1–8. Disponible en: https://doi.org/10.1186/s13756-017-0208-x

Uchil RR, Kohli GS, Katekhaye VM, Swami OC. Strategies to combat antimicrobial resistance. J Clin Diagn Res. 2014;8(7):ME01–ME04. Disponible en: https://doi.org/10.7860/JCDR/2014/8925.4529

Asociación PorkColombia. Estadísticas interactivas [Internet]. PorkColombia [citado agosto 2022]. Disponible en: https://bit.ly/3NNJ66J

Laanen M, Persoons D, Ribbens S, de Jong E, Callens B, Strubbe M, et al. Relationship between biosecurity and production/antimicrobial treatment characteristics in pig herds. Vet J. 2013;198(2):508-512. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.tvjl.2013.08.029

Cars O, Chandy SJ, Mpundu M, Peralta AQ, Zorzet A, So AD. Resetting the agenda for antibiotic resistance through a health systems perspective. Lancet Glob Health. 2015;9(7):e1022–e1027. Disponible en: https://doi.org/10.1016/S2214-109X(21)00163-7

Instituto Colombiano Agropecuario. Grupo red de laboratorios de diagnóstico veterinario [Internet]. ICA [citado agosto 24 de 2022]. Disponible en: https://bit.ly/3pg14pn

Christopher-Hennings J, Faaberg KS, Murtaugh MP, Nelson EA, Roof MB, Vaughn EM et al. Porcine reproductive and respiratory syndrome (PRRS) diagnostics: Interpretation and limitations. J Swine Health Prod. 2002;10(5):213-218.

Ström G, Boqvist S, Albihn A, Fernström L-L, Andersson Djurfeldt A, Sokerya S, et al. Antimicrobials in small-scale urban pig farming in a lower middle-income country – arbitrary use and high resistance levels. Antimicrob Resist Infect Control. 2018;7(1):1–11. Disponible en: https://doi.org/10.1186/s13756-018-0328-y

Butcher A, Cañada JA, Sariola S. How to make noncoherent problems more productive: Towards an AMR management plan for low resource livestock sectors. Humanit Soc Sci. 2021;8(1):1–10. Disponible en: https://doi.org/10.1057/s41599-021-00965-w

Cables EH, Moreno F, Lamata MT, Gómez F. Quantification of the risk ASF appearance using OWA operators. En: Verdegay, J.L., Brito, J., Cruz, C. editores. Computational intelligence methodologies applied to sustainable development goals. Studies in computational intelligence, vol 1036. Springer, Cham; 2022. p. 81–96. Disponible en: https://doi.org/10.1007/978-3-030-97344-5_6

American Anthropological Association. Anthropological ethics [Internet]. AAA [citado octubre de 2021]. Disponible en: https://bit.ly/46lzPdA

Corbin JM, Strauss AL. Basics of qualitative research: Techniques and procedures for developing grounded theory. Los Angeles: SAGE; 1990.

Wimpenny P, Gass J. Interviewing in phenomenology and grounded theory: Is there a difference? J Adv Nurs. 2000;31(6):1485-1492. Disponible en: https://doi.org/10.1046/j.1365-2648.2000.01431.x

Simpson SA, Wood F, Butler CC. General practitioners’ perceptions of antimicrobial resistance: A qualitative study. J Antimicrob Chemother. 2007;59(2):292-296. Disponible en: https://doi.org/10.1093/jac/dkl467

McEwen SA, Collignon PJ. Antimicrobial resistance: A one health perspective. Microbiol Spectr. 2018;6(2):10. Disponible en: https://doi.org/10.1128/microbiolspec.ARBA-0009-2017

Zinsstag J. Convergence of ecohealth and One health. EcoHealth. 2013;9(4):371–373. Disponible en: https://doi.org/10.1007/s10393-013-0812-z

Davies PR. One world, One health: The threat of emerging swine diseases. A North American perspective. Transboundary and emerging diseases. 2012;59:18–26. Disponible en: https://doi.org/10.1111/j.1865-1682.2012.01312.x

Creswell JW. Qualitative inquiry et research design: Choosing among five approaches. Los Angeles, London, New Delhi, Singapore, Washington D.C.: SAGE; 2018

Instituto Colombiano Agropecuario. Resolución 115708 [Internet]. ICA; 2021 [citado octubre de 2022]. Disponible en: https://bit.ly/46i2L6h

Etikan I., Abubakar Musa S., Sunusi Alkassim R. Comparison of convenience sampling and purposive sampling. Am J Theor App Stat. 2016;5(1):1–4. Disponible en: https://doi.org/10.11648/j.ajtas.20160501.11

Arcos-Ávila EC, Mora-Cardona L, Fandiño–de Rubio LC, Rondón-Barragán IS. Prevalencia de Salmonella spp. en carne porcina, plantas de beneficio y expendios del Tolima. Orinoquia. 2013;17(1):59-68. Disponible en: https://doi.org/10.22579/20112629.49

Pabón Vega NA, Espinel Carrasquilla LM. Identificación de E. coli de cuadros compatibles con colibacilosis neonatal a través de PCR en lechones de 1 semana de edad en 15 granjas porcinas en el departamento de Antioquia [disertación]. Bogotá: Universidad de La Salle; 2017.

Mogollón JD, Rincón MA, Peña NB, Lora AM. Prevalencia serológica del síndrome reproductivo y respiratorio porcino (PRRS) en cerdos de explotaciones extensivas de Colombia. Rev Med Vet Zoot. 2006;53(1):33-41. Disponible en: https://revistas.unal.edu.co/index.php/remevez/article/view/17799

Vijayarani S, Ilamathi J, Nithya. preprocessing techniques for text mining: An overview. Int J Comput Netw. 2015;5(1):7–16. Disponible en: https://doi.org/10.5121/ijcga.2015.5105

Nadkarni PM, Ohno-Machado L, Chapman WW. Natural language processing: An introduction. J Am Med Inform Assoc. 2011;18(5):544–551. Disponible en: https://doi.org/10.1136/amiajnl-2011-000464

Sarica S, Luo J. Stopwords in technical language processing. PLoS one. 2021;16(8). Disponible en: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254937

Cappelle B, Grabar N. Towards an n-grammar of English. En: de Knop S. Gilquin G. editores. Applied construction grammar. Berlín, Boston: De Gruyter Mouton; 2016. p. 271–302. Disponible en: https://doi.org/10.1515/9783110458268-011

Shi H, Caddell J, Lensing J. Analyzing U.S. Army officer evaluation reports with Natural Language Processing: A log-odds and latent Dirichlet allocation exploration. Industrial and Systems Engineering Review.2019;7(1):44–55. Disponible en: https://doi.org/10.37266/ISER.2019v7i1.pp44-55

Wang X, Cao J, Liu Y, Gao S, Deng X. Text clustering based on the improved TFIDF by the iterative algorithm. 2012 IEEE Symposium on Electrical & Electronics Engineering (EEESYM). Agosto 6 de 2012; 140–143. Disponible en: https://doi.org/10.1109/EEESym.2012.6258608

Keenan EL, Westerståhl D. Generalized quantifiers in linguistics and logic*. Handbook of Logic and Language. 1997;837–893. Disponible en: https://doi.org/10.1016/B978-044481714-3/50020-5

Emerson P. The original Borda count and partial voting. Soc. Choice Welf. 2011;40(2):353–358. Disponible en: https://doi.org/10.1007/s00355-011-0603-9

Byeong Seok Ahn. On the properties of OWA operator weights functions with constant level of orness. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 2006;14(4):511–515. Disponible en: https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2006.876741

Ahn BS, Park H. Least-squared ordered weighted averaging operator weights. International Journal of Intelligent Systems. 2007;23(1):33–49. Disponible en: https://doi.org/10.1002/int.20257

PorkColombia. Base nacional vacunación e identificación PPC 2021. Colombia; 2022.

Botev Z, Ridder A. Variance reduction. Wiley StatsRef: Statistics reference online. 2017;1–6. Disponible en: https://doi.org/10.1002/9781118445112.stat07975

Organización Mundial de la Salud. Sobre la resistencia a los antimicrobianos - [Internet]. WHO; 2016 [citado octubre de 2021]. Disponible en: https://bit.ly/3rdH32Y

Lekagul A, Tangcharoensathien V, Liverani M, Mills A, Rushton J, Yeung S. Understanding antibiotic use for pig farming in Thailand: A qualitative study. Antimicrobial Resistance & Infection Control. 2021;10(1):1–11. Disponible en: https://doi.org/10.1186/s13756-020-00865-9

Coyne LA, Latham SM, Williams NJ, Dawson S, Donald IJ, Pearson RB, et al. Understanding the culture of antimicrobial prescribing in agriculture: A qualitative study of UK pig veterinary surgeons. J Antimicrob Chemother. 2016;71(11):3300–3312. Disponible en: https://doi.org/10.1093/jac/dkw300

Golding SE, Ogden J, Higgins HM. Shared goals, different barriers: A qualitative study of UK veterinarians' and Farmers' beliefs about antimicrobial resistance and stewardship. Front Vet Sci. 2019;6. Disponible en: https://doi.org/10.3389/fvets.2019.00132

Diana A, Snijders S, Rieple A, Boyle LA. Why do Irish pig farmers use medications? barriers for effective reduction of antimicrobials in Irish pig production. Ir Vet J. 2021;74(1):1–14. Disponible en: https://doi.org/10.1186/s13620-021-00193-3

Skjølstrup NK, Lastein DB, Jensen CS, Vaarst M. The antimicrobial landscape as outlined by Danish dairy farmers. J Dairy Sci. 2021;104(10):11147–11164. Disponible en: https://doi.org/10.3168/jds.2021-20552

Planta MB. The role of poverty in antimicrobial resistance. J Am Board Fam Med. 2007;20(6):533–539. Disponible en: https://doi.org/10.3122/jabfm.2007.06.070019

Deka RP, Das N, Bayan B, Rahman H, Dror I, Grace D. Training manual for smallholder pig farmers. India: International Livestock Research Institute (ILRI); 2019.

Pearson M, Chandler C. Knowing antimicrobial resistance in practice: A multi-country qualitative study with human and animal healthcare professionals. Glob Health Action. 2019;12(sup1):1599560. Disponible en: https://doi.org/10.1080/16549716.2019.1599560

Dione MM, Dohoo I, Ndiwa N, Poole J, Ouma E, Amia WC, et al. Impact of participatory training of smallholder pig farmers on knowledge, attitudes and practices regarding biosecurity for the control of African swine fever in Uganda. Transbound Emerg Dis. 2020;67(6):2482–2493. Disponible en: https://doi.org/10.1111/tbed.13587

McKernan C, Benson T, Farrell S, Dean M. Antimicrobial use in agriculture: Critical Review of the factors influencing behaviour. JAC-Antimicrob Resist. 2021;3(4):dlab178. Disponible en: https://doi.org/10.1093/jacamr/dlab178

Baldrich YV, Fernández CA. Diseño de un modelo de gestión humana, en granjas porcícolas del departamento del Valle del Cauca – Colombia [dissertation]. Colombia: Universidad del Valle, 2015. 146 pp.

Ministerio de Salud. Dirección de Medicamentos y Tecnologías en Salud. Plan Nacional de Respuesta a la Resistencia a los Antimicrobianos. Colombia: Ministerio de Salud; 2018.

Palabras clave

diagnóstico
antimicrobianos
resistencia a múltiples medicamentos
porcinos