Las enfermedades en peces son un fenómeno dinámico y dependen de las interacciones entre el huésped, agente y ambiente. Las relaciones entre estas variables pueden ser estudiadas aplicando modelos matemáticos.
En esta tesis se utilizan modelos epidemiológicos y de simulación para en- tender los factores e interacciones que participan en la diná- mica poblacional de Caligus rogercresseyi asociado al cultivo intensivo de salmón del Atlántico (Salmo salar) en Chile.
El objetivo general fue evaluar el efecto de usar estimaciones de intervalos de confianza en lugar de estimadores puntuales para la definición de la condición de un centro y el resultado de las medidas de control aplicadas bajo diferentes escenarios ambientales y de prácticas de cultivo a una escala espacial de ACS a través del modelamiento de la dinámica poblacional de C. rogercresseyi.
Este objetivo se abordó mediante 2 capítulos que relacionan la dinámica poblacional del parásito.
En el Primer capítulo se describen patrones epide- miológicos de la infestación de Caligus rogercresseyi y su estructura poblacional a nivel de ACS en la Región de los Lagos. En el Segundo capítulo se (a) desarrolla el modelo de simulación de la dinámica poblacional de C. rogercresseyi asociado al cultivo del salmón and (b) Evaluar el efecto de reemplazar las estimaciones puntuales por estimaciones de intervalos de confianza para la abundancia y eficacia para decidir las acciones de control de la caligidosis en la dinámica poblacional del parásito a una escala espacial de ACS.
Los resultados indican que las variables productivas son las más importantes para explicar la dinámica de C. rogercresseyi en el sistema salmón de cultivo, donde el peso promedio de los peces es el factor más importante asociado a las abundancias de GF and Juveniles (JUV).
El modelo de simulación es capaz de reproducir los ciclos y cambios en los patrones de abundancia del parásito, prediciendo adecuadamente el efecto de la temperatura y salinidad sobre los tiempos de desarrollo y las tasas de sobrevivencias en cada ACS.
Al utilizar los Intervalos de Confianza para estimar las abundancias de GF, se aumenta la cantidad de tratamientos respecto al uso del promedio como estimador de abundancias de GF como gatillante para tratamientos. Con esta medida, se reducirían las cargas de Caligus en la ACS que utiliza esta aproximación.
El análisis de sistema y simulación nos permite integrar la información generada de los modelos epidemiológicos para desarrollar nuevos estudios y proponer estrategias alternativas en pro- cesos claves tales como:
(i) la infestación, que aún sigue sien- do un proceso desconocida en forma natural
(ii) efecto de la acumulación de parásitos en la medida que el pez va creciendo
(iii) simulaciones con cambios de eficacias y enfatizar en el control de uno u otro estado de desarrollo, para disminuir las abundancias totales sobre el pez
(iv) proponer el uso de los intervalos de confianza con niveles gatillantes más altos en SNA pilotos que presenten menores salinidades.
Con el modelo de simulación también se pueden proponer cambios normativos para contribuir a mejorar el Manejo Integrado de esta enfermedad en Chile.
