Epidemiología. Epidemia. Epidemiología. Epi: entre Demos: gente (población) Objetivos de la epidemiología: Para:

Tamaño: px

Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Epidemiología. Epidemia. Epidemiología. Epi: entre Demos: gente (población) Objetivos de la epidemiología: Para:"

Gabriel Fuentes Prado
hace 7 años
Vistas:

Epidemiología Carlos Pérez 22 de octubre del 28 Epidemia Epi: entre Demos: gente (población) Incremento en el número de individuos enfermos en una población a través del tiempo y el espacio

1 Epidemiología Carlos Pérez 22 de octubre del 28 Epidemia Epi: entre Demos: gente (población) Incremento en el número de individuos enfermos en una población a través del tiempo y el espacio Epidemiología Ciencia que estudia las enfermedades en poblaciones Utilidad de la epidemiología para el Ingeniero Agrónomo Diagnóstico de la enfermedad (técnicas de diagnóstico) Patometría (métodos de cuantificación de la enfermedad) Análisis del sistema (estado de los componentes del patosistema) Análisis epidemiológico Definición de medidas a tomar (análisis biológico y económico) Objetivos de la epidemiología: Estudiar y cuantificar el desarrollo de epidemias en el tiempo y en el espacio Algunos factores que determinan la ocurrencia de epidemias PATÓGENO - razas prevalentes - presión de inóculo Para: estimar niveles futuros de enfermedad estimar pérdidas definir estrategias de control conocer los factores que afectan su desarrollo Coincidentes en el tiempo y espacio AMBIENTE - edáficos (tipo de suelo, topografía, drenaje) - climáticos (temp, HR, lluvias) MANEJO - rotaciones - época de siembra - fertilización - manejo del rastrojo, etc. HOSPEDERO - grado de resistencia - estado fenológico 1

Epidemiología Monitoreo del hospedero Monitoreo del cultivo (Hospedero) Monitoreo del clima Monitoreo del patógeno-enfermedad Resistencia - reacción Estadio fenológico Densidad de plantas Componentes

2 Epidemiología Monitoreo del hospedero Monitoreo del cultivo (Hospedero) Monitoreo del clima Monitoreo del patógeno-enfermedad Resistencia - reacción Estadio fenológico Densidad de plantas Componentes de rendimiento afectado según momento de inicio de epidemia 6 árboles/ha 2 árboles/ha nº espigas nº granos/espiga peso de grano nº granos/espiga peso de grano peso de grano Monitoreo del ambiente Humedad: humedad relativa precipitaciones período de hoja mojada Septoria tritici en trigo Bipolaris sorokiniana en cebada 2

3 Monitoreo del ambiente Temperatura Ej. Sclerotinia sclerotiorum Monitoreo del ambiente Temperatura Royas en trigo ESCLEROTO T: ºC Alta HR T: < 17 ºC Producción de micelio infección: raíz base del tallo Producción de apotecios (1) Producción de ascosporas (2.3:) RL: roya estriada RH: roya de la hoja RT: roya del tallo Stubbs et al., 1986 Monitoreo del ambiente Combinación de humedad y temperatura Monitoreo del ambiente Anegamiento Efecto sobre el hospedero sobre el patógeno Ascochyta rabiei en garbanzo Agrios, 25 Apotecios de Sclerotinia sclerotiorum Inóculo: Monitoreo del patógeno densidad: Nº de propágulos / área o volúmen viabilidad infectividad estructura de la población (variabilidad genética) potencial de inóculo Monitoreo del patógeno Inóculo: Se debe conocer donde sobrevive y como se disemina el patógeno Pseudomonads Esporas de roya 3

Inóculo en el suelo Nº estructuras por unidad de superficie Inóculo en el suelo medios selectivos - cualitativo - cuantitativo (ufc / g de suelo) Sclerotinia sclerotiorum Inóculo en el suelo

4 Inóculo en el suelo Nº estructuras por unidad de superficie Inóculo en el suelo medios selectivos - cualitativo - cuantitativo (ufc / g de suelo) Sclerotinia sclerotiorum Inóculo en el suelo colonización de sustrato - cualitativo - cuantitativo (ufc o nº esporas / g de sustrato) Inóculo en el aire: trampas caza-esporas Inóculo en el aire - trampas para vectores Inóculo en el aire - trampas para vectores Barley yellow dwarf luteovirus 4

Inóculo en el aire - trampas para vectores Inóculo en el aire: uso de medios selectivos Síntomas Monitoreo de la enfermedad Cuantificación de la enfermedad Qué vemos de la enfermedad?

5 Inóculo en el aire - trampas para vectores Inóculo en el aire: uso de medios selectivos Síntomas Monitoreo de la enfermedad Cuantificación de la enfermedad Qué vemos de la enfermedad? Síntomas Cuantificación de la enfermedad Qué vemos de la enfermedad? Signos + Síntomas Intensidad de enfermedad INCIDENCIA: proporción de plantas u órganos afectados Cómo cuantificar enfermedad? Incidencia Determinación cualitativa (+/-) Generalmente: enfermedad sistémica enfermedad radicular daño directo SEVERIDAD: proporción de tejido afectado 5

6 Cómo cuantificar enfermedad? Severidad Determinación cuantitativa (ej. %) Utilización de escalas Cómo cuantificar enfermedad? Severidad Utilización de escalas Roya Septoria Mancha en red Fuente: Cassanello, Franco y Mendoza Cómo cuantificar enfermedad? En qué casos usar uno u otro? Severidad Utilización de escalas Cuál es más rápido? Cuál es más subjetivo? Cuál brinda mayor información? Fuente: Cassanello, Franco y Mendoza Hoy Desarrollo de la epidemia en el tiempo Mañana? la semana próxima? Curva de progreso de la enfermedad Permite comparar epidemias Definir estrategias de control Estimar pérdidas Evolución de tres epidemias de Septoriosis del trigo % de pérdidas 7 38 % 6 1 % 5 Valor de infección % Tizón tardío de la papa Lectura Adaptado de Díaz

Área Ubicada Debajo de la Curva del Progreso de la Enfermedad (AUDPC Area Under Disease Progress Curve) Uso del AUDPC para comparar epidemias de mancha foliar en trigo 4 35 3 severidad (%) 25 2 15

año s/trigo 2 años s/trigo 3 años s/trigo Pérez s/p Caso 1: Un cultivo de papa al comienzo hay 1 plantas/ha con PLRV llegan 1 pulgones por día con PLRV desde otro cultivo durante 3 meses Se aplicó

7 Área Ubicada Debajo de la Curva del Progreso de la Enfermedad (AUDPC Area Under Disease Progress Curve) Uso del AUDPC para comparar epidemias de mancha foliar en trigo severidad (%) Monocultivo 1 año s/trigo 2 años s/trigo 3 años s/trigo A Días post-siembra 7 6 AB AB AUDPC 5 4 B Campbell y Madden, 199 monocultivo 1 año s/trigo 2 años s/trigo 3 años s/trigo Pérez s/p Caso 1: Un cultivo de papa al comienzo hay 1 plantas/ha con PLRV llegan 1 pulgones por día con PLRV desde otro cultivo durante 3 meses Se aplicó insecticida sistémico al cultivo, por lo que cada pulgón infecta sólo una planta antes de morir. Grafique el desarrollo de la epidemia en el tiempo Caso 1: Evolución de la epidemia de PLRV en el cultivo de papa Plantas enfermas 12 Fin: Inicio: Días Incremento: 1 plantas por día Caso 2: Un cultivo de avena el primer día que se visita hay 1 pústulas de roya distribuidas por todo el cultivo. Se sabe que cada nueva infección empieza a esporular 1 días después que penetró el hongo, liberando 1 esporas por día, de los cuales promedialmente solo 9 infectan plantas del cultivo. Grafique la cantidad de pústulas contra tiempo. Cantidad de pústulas Caso 2: 729 pústulas: 729 esporas 9% de las esporas logran infectar A los 1 días cada infección comienza a producir nuevas esporas 81 pústulas: 81 esporas 9 pústulas: 9 esporas 1 pústula: 1 esporas Días 7

Modelos epidemiológicos Crecimiento del capital - dos casos: 1. Interés simple: se retiran los intereses a medida que se generan 2. Interés compuesto: se deja el interés junto al capital.

8 Modelos epidemiológicos Crecimiento del capital - dos casos: 1. Interés simple: se retiran los intereses a medida que se generan 2. Interés compuesto: se deja el interés junto al capital interés interés cobrado Capital interés Capital Modelo lineal de interés simple y t = y o + x o.r.t y o = enfermedad inicial x o = cantidad de inóculo r = tasa de infección t = tiempo Nº contactos efectivos dy = x dt o. r L r L = tasa de infección Base biológica: la tasa de desarrollo es directamente proporcional a la cantidad de inoculo inicial Modelo exponencial interés compuesto Crecimiento ilimitado? y t = y o. e (r.t) y o = enfermedad inicial r = tasa de infección t = tiempo y t = x o. e (r.t) x o = inóculo inicial r = tasa de infección t = tiempo dy dt = r E. y r E = nuevas lesiones por lesión por día Base biológica: la tasa de desarrollo es directamente proporcional a la cantidad de enfermedad A mayor enfermedad mayor tasa de desarrollo ( 1 - y ) Factor de corrección Corrección en base a la cantidad de tejido remanente sin afectar Si y <,5 (1- y) ~ 1 Modelo lineal Modelo exponencial Si y >,5 (1- y) < 1 Modelo monomolecular Modelo logístico Modelo monomolecular dy dt = r M.(1-y) (1-y): proporción de plantas o tejido sano Base biológica: la tasa de desarrollo es proporcional a la cantidad de tejido sano 8

Intensidad de enfermedad Modelo logístico Modelo logístico Modelo exponencial Curva: sigmoide Modelos Exponencial Monomolecular Logístico Gompertz Log-logistico

9 Intensidad de enfermedad Modelo monomolecular Modelo lineal Modelo monomolecular Modelo logístico dy dt = r L.y.(1-y) y: cantidad de enfermedad (1-y): proporción de plantas o tejido sano Fuente: B. Filho, H. Kimati, L.Amorim Intensidad de enfermedad Modelo logístico Modelo logístico Modelo exponencial Curva: sigmoide Modelos Exponencial Monomolecular Logístico Gompertz Log-logistico Richards Fuente: B. Filho, H. Kimati, L.Amorim Fuente: Campbell & Madden, 199. logístico Ajuste de modelos: Ajuste de modelos logístico monomolecular monomolecular Gompertz Fuente: B. Filho, H. Kimati, L.Amorim Fuente: B. Filho, H. Kimati, L.Amorim Gompertz 9

Ajuste de modelos logístico monomolecular Cálculo de tasas de desarrollo mediante el logaritmo natural La r no puede ser comparada entre modelos r ρ = 2m + 2 Gompertz Fuente: B. Filho, H. Kimati, L.

10 Ajuste de modelos logístico monomolecular Cálculo de tasas de desarrollo mediante el logaritmo natural La r no puede ser comparada entre modelos r ρ = 2m + 2 Gompertz Fuente: B. Filho, H. Kimati, L.Amorim Fuente: Campbell & Madden, 199. Monocíclicas Modelo lineal Modelo monomolecular Policíclicas Modelo exponencial Modelo logístico Enfermedades: Fuente: M. Thresh Utilidad de los modelos Mejor comprensión de los componentes Principalmente comparar tasas de desarrollo de distintas epidemias Manejo Investigación Evaluar estrategias de control Comparar cultivares Prever niveles de infección Comparar efecto año Medidas de manejo Por qué un sólo ciclo del patógeno? poca dispersión Por qué un sólo ciclo del patógeno? hospedero susceptible por corto período 1

Policíclica o monocíclica no indica la gravedad del problema Tizón tardío de la papa Fusariosis de la espiga Una epidemia severa resulta de una alta población del patógeno, independientemente del

11 Policíclica o monocíclica no indica la gravedad del problema Tizón tardío de la papa Fusariosis de la espiga Una epidemia severa resulta de una alta población del patógeno, independientemente del tiempo que requirió para llegar a esa población. Bibliografía citada Campbell C.L. & Madden, L.V Introduction to Plant Disease Epidemiology. Cassanello, M.E., Franco, J. & Mendoza, R Escalas visuales para evalución de enfermedades foliares en frutilla y coliflor. 12p. Filho, B., Kimati, H., & Amorim L Manual de Fitopatología. Gepp, V Epidemiology of Barley Yellow Dwarf Virus in Spring Barley. Thresh, M Progress curves of plant virus disease. Adv. Applied Biology 8:

Documentos relacionados

Epidemiología. Epidemia. Qué es la epidemiología? OBJETIVOS DE LA EPIDEMIOLOGÍA: Bibliografía recomendada:

Epidemiología. Epidemia. Qué es la epidemiología? OBJETIVOS DE LA EPIDEMIOLOGÍA: Bibliografía recomendada: Bibliografía recomendada: Epidemiología Ing. Agr. Vivienne Gepp, MSc. Curso de Fitopatología 2011 GEPP, V. 2000. Apuntes sobre epidemiología. (Fotocopia en AEA) GEPP, V. 2001. Pronóstico o alarma de enfermedades.