El muestreo efectivo es esencial para monitorear y controlar las infestaciones de piojos de mar en los centros de cultivo de salmón. Sin embargo, los regímenes de muestreo oficiales a menudo son inadecuados, por lo general adoptan un enfoque único para todos.

Durante la última década, los umbrales en los que se requiere tratamiento obligatorio también se han reducido en muchas regiones y, como tal, las cargas totales de infestación reportadas tienden a ser más bajas. Por lo tanto, el uso de la prevalencia, en oposición a la abundancia más convencionalmente utilizada, se convierte en una métrica de interés y, desde una perspectiva analítica, ofrece algunas características beneficiosas.

Es así como un artículo científico -elaborado por Jaewoon Jeong del Departamento de Gestión de la Salud del Atlantic Veterinary College de la Universidad de la Isla del Príncipe Eduardo (Canadá) y Crawford Revie del Departamento de Informática y Ciencias de la Información, Universidad de Strathclyde, Glasgow (Escocia)- explora una variedad de escenarios de muestreo y sus impactos en la precisión de la estimación de piojos de mar, particularmente cuando la prevalencia es la métrica adoptada.

La investigación subraya que los datos empíricos del recuento de piojos demostraron un buen ajuste a la distribución binomial negativa y proporcionaron un rango probable de valores que podrían usarse para describir los niveles típicos de sobredispersión.

“Se demostró que, cuando la prevalencia es baja, se puede usar de manera confiable para predecir la abundancia. Las simulaciones de Monte Carlo de un centro salmonicultor hipotético se utilizaron para evaluar los resultados de una variedad de tamaños de muestra y escenarios de infestación de piojos”, explican Jeong y Revie, añadiendo que “se simularon diferentes niveles de infestación entre jaulas en un centro (es decir, un efecto de agrupamiento espacial) y agregaciones de piojos en sus huéspedes (es decir, el efecto de la sobredispersión) para explorar una variedad de condiciones”.

Los científicos exploraron también la medida en que los niveles más altos de agrupamiento y/o dispersión excesiva requieren la necesidad de tamaños de muestra más grandes para lograr niveles similares de precisión. El nivel de precisión que se puede lograr en la práctica depende de muchos factores y lo que se considera un nivel aceptable de precisión será, por definición, subjetivo y variará de acuerdo con el propósito para el cual se realiza la estimación.

“Este estudio incluye una variedad de situaciones posibles para guiar a los productores en la elección de tamaños de muestra de acuerdo con sus requisitos particulares. Además, se puede esperar que la determinación adecuada del tamaño de la muestra reduzca el esfuerzo de muestreo general, logre un mejor control general, ayude a evitar tratamientos innecesarios y reduzca los costos asociados y los impactos en el bienestar de los peces”, sostienen ambos investigadores en su estudio al cual puede acceder aquí.