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I focolai del virus della Sindrome Riproduttiva e Respiratoria dei Suini (PRRSv) causano perdite finanziarie significative nel settore dei suini degli USA, dove il patogeno è endemico. Gli aumenti stagionali nel numero di focolai si osservano tipicamente usando curve epidemiche del PRRSv. Tuttavia, la natura e la misura in cui i fattori demografici e ambientali influenzano il rischio di focolai di PRRSv nel paese rimangono poco chiari.
L'obiettivo di questo studio era di sviluppare mappe del rischio per i focolai di PRRSV e confrontare le dinamiche ecologiche della malattia in cinque delle regioni con la più alta produzione di suini. Questo studio integra le informazioni spaziali relative al monitoraggio del PRRSv con i fattori demografici ed ambientali rilevanti raccolti tra il 2009 e il 2016 ed è stato utilizzato un modello basato sull'entropia massima (Maxent-Maximum Entropy) per modellare il rischio spaziale da PRRSv nelle popolazioni di suini.
Il contributo relativo della densità suina al rischio di PRRS era più alto nelle aree densamente popolate (Minnesota, Iowa e North Carolina), mentre il clima e la copertura del suolo erano importanti in aree con densità di suini relativamente basse (Illinois , Indiana, South Dakota, Nebraska, Kansas, Oklahoma, Colorado e Texas). Sebbene molti studi precedenti abbiano associato il rischio di PRRSv ad un'alta densità di suini e fattori climatici, lo studio quantifica, per la prima volta nella letteratura esaminata, la variazione spaziale ed il contributo relativo di questi fattori in diverse regioni della produzione suina negli USA.
I risultati aiuteranno nella progettazione e attuazione di strategie di individuazione precoce, prevenzione e controllo per una delle malattie più devastanti che colpiscono il settore suinicolo negli Stati Uniti.
Alkhamis MA, Arruda AG, Vilalta C, Morrison RB, Perez AM; Surveillance of Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome Virus in the United States using Risk Mapping and Species Distribution Modeling; Prev Vet Med. 2017 Nov 16. pii: S0167-5877(17)30008-9. doi: 10.1016/j.prevetmed.2017.11.011.
