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¿Podemos detectar de manera confiable enfermedades respiratorias a través de la agricultura de precisión? Una revisión sistemática

Autores: Garrido, Luís F. C.; Sato, Sabrina T. M.; Costa, Leandro B.; Daros, Ruan R.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

¿Podemos detectar de manera confiable enfermedades respiratorias a través de la agricultura de precisión? Una revisión sistemática


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Zootecnia

Palabras clave

Enfermedades respiratorias
Especies de ganado
Agricultura de precisión en ganadería
Tecnologías de PLF
Signos clínicos
Detección

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 8

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Las enfermedades respiratorias afectan comúnmente a las especies de ganado, impactando negativamente en la productividad y el bienestar de los animales. Se ha desarrollado el uso de la agricultura de precisión en ganado (PLF) aplicada en la detección de enfermedades respiratorias para varias especies. El objetivo de esta revisión sistemática fue evaluar si las tecnologías PLF pueden monitorear de manera confiable los signos clínicos o detectar casos de enfermedades respiratorias. Se consideró que una tecnología era confiable si se lograba un alto rendimiento (sensibilidad > 90% y especificidad o precisión > 90%) en condiciones de campo y utilizando una prueba de referencia confiable. Se evaluó el riesgo de sesgo, y solo se consideraron confiables las tecnologías probadas en estudios con bajo riesgo de sesgo. De los 23 estudios incluidos -cerdos (13), aves de corral (6) y bovinos (4) -solo tres cumplieron con nuestros criterios de confiabilidad; sin embargo, dos de estas se consideraron con un alto riesgo de sesgo. Así, solo una tecnología para cerdos se ajustó completamente a nuestros criterios. Los estudios futuros deberían incluir pruebas de campo y utilizar pruebas de referencia previamente validadas para evaluar el rendimiento de la tecnología. En conclusión, confiar completamente en PLF para monitorear enfermedades respiratorias sigue siendo un desafío, aunque varias tecnologías son prometedoras, con un alto rendimiento en pruebas de campo.

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