Modelo espacio-temporal dinámico para la aplicación a los datos del PEDV en EE.UU.

Modelar la distribución de la enfermedad a lo largo del tiempo puede proporcionar información sobre el desarrollo de enfoques de vigilancia regional más eficientes. Aquí proponemos un modelo espacio-temporal bayesiano para describir la distribución del Virus de la Diarrea Epidémica Porcina (PEDV) en Iowa, EE. UU. 

Por ejemplo, en un estudio de granjas ganaderas en California, estimaron que un retraso de 7 días en la detección del Virus de la Fiebre Aftosa (FADV) daría como resultado una mediana de 13 establecimientos infectados con 677 animales, mientras que un retraso de 22 días daría como resultado una mediana de 745 establecimientos infectados con 6211 animales. Sin embargo, El imperativo de una detección rápida debe equilibrarse con el costo de la vigilancia.

Los parámetros del modelo se estiman mediante un enfoque de modelo espacio-temporal bayesiano que puede dar cuenta de los valores perdidos. A modo de ilustración, aplicamos el modelo propuesto a los resultados de las pruebas de PEDV del Laboratorio de Diagnóstico Veterinario de la Universidad Estatal de Iowa (ISU-VDL). Un estudio de simulación realizado para evaluar el modelo mostró que el modelo propuesto capturó el patrón de distribución de PEDV y su dependencia espacio-temporal.