Modelo de risco preditivo para a ocorrência da raiva bovina no Peru | Predictive risk model of livestock rabies occurrence in Peru

португальский. Raiva de herbívoros é endêmica no Peru. Consequentemente, sua disseminação persistente e anual representa um importante impacto econômico, especialmente às comunidades rurais empobrecidas. A doença é principalmente transmitida pelo morcego hematófago Desmodus rotundus. Este estudo tem por objetivo adaptar um modelo preditivo pré existente às ocorrências de raiva de herbívoros no Peru, no qual o risco de transmissão de morcegos para os herbívoros foi estimado por meio de árvores de cenários de receptividade e vulnerabilidade. Foram usados os dados oficiais de vigilância da raiva entre 2010 e 2015, assim como os possíveis fatores de risco, tais quais a biomassa de animais, alterações ambientais e características geomorfológicas. Diversos cenários foram criados para avaliar a predição da ocorrência da raiva por meio da determinação de diversos pontos de corte das variáveis de receptividade. Durante o período de estudo, a precisão do modelo foi estimada por meio da sensibilidade (39,46%) e especificidade (98,64%), utilizando matrizes de confusão. Focando em esforços de controle, especialmente em distritos com elevado risco estimado, seria possível prevenir uma proporção significativa dos focos, o que poderia otimizar os recursos humanos e econômicos do serviço oficial peruano. Entretanto, a qualidade dos dados produzidos pelo sistema de vigilância deveria ser melhorada não somente para obter maior precisão do modelo, mas também para possibilitar o melhor planejamento das ações de controle desta doença.

Английский. Livestock rabies is endemic in Peru. Hence, its persistence and annual dissemination represent an important economic impact, especially for impoverished farming communities. The disease is mostly transmitted by the hematophagous bat Desmodus rotundus. The present study aimed to adapt an existing predictive model of the occurrence of livestock rabies to Peru, in which the risk of rabies transmission from bats to livestock was estimated using decision-tree models of receptivity and vulnerability. Official rabies surveillance data between 2010 and 2015 were used along with possible risk factors, such as livestock biomass, environmental changes, and geomorphological characteristics. Several scenarios were established to evaluate the prediction of the occurrence of livestock rabies cases by determining more than one cut-off point of the receptivity variables. During the study period, the precision of the model was estimated through the sensitivity (39.46%) and specificity (98.64%) by using confusion matrices. Targeting control efforts, especially in districts with a high estimated risk, could represent the prevention of a significant proportion of livestock rabies cases, which would optimize the human and economic resources of the Peruvian surveillance service. However, the quality of data produced by the surveillance should be improved not only to obtain higher model precision but also to allow the adequate planning of control actions.