@article{Poggio_Mujica_Prada_Larrieu_2022, title={Guía para el uso del inmunodiagnóstico en ovinos aplicado a la vigilancia epidemiológica de la equinococosis quística}, volume={24}, url={https://cerac.unlpam.edu.ar/index.php/veterinaria/article/view/6955}, DOI={10.19137/cienvet202224207}, abstractNote={<p>La equinococosis quística (EQ) es una zoonosis parasitaria causada por Echinococcus granulosus sensu lato. Técnicas inmunodiagnósticas como Western blot (WB) o el enzimoinmunoensayo (ELISA), con distintos antígenos, pueden ser aplicadas al diagnóstico de la EQ ovina con fin tales de vigilancia epidemiológica en programas de control. Sin embargo, hay limitación para su uso por la existencia de reacción cruzada antigénica entre diferentes especies de taeniidaes presentes en el ovino. A pesar de ello se ha postulado la utilidad de establecer sistemas de vigilancia basados en la identificación de infección presente<br>en un establecimiento ganadero, a lo que se denomina Unidad Epidemiológica (UE). Una nueva técnica diagnóstica de ELISA ha sido desarrollada y validada utilizando el antígeno EgAgB8/2 recombinante, para detección de anticuerpos contra E. granulosus, estimándose una DO 0.496 como el valor de corte que optimiza la sensibilidad y especificidad. Para la determinación de la infección en UE se construyó un modelo bayesiano ejecutado con un algoritmo de cadena de Markov Monte Carlo que permitió definir los tamaños de muestra para diferentes prevalencias esperadas para asegurar que al menos dos de las muestras sean verdaderamente positivas. De tal forma, el sistema puede ser usado para identificar la prevalencia de la infección en el área bajo control medida como porcentaje de UE con ovinos infectados (infección presente) o identificar individualmente las UE con transmisión presente, dada por la existencia de corderos infectados, sobre las que se deben intensificar las medidas de control.</p>}, number={2}, journal={Ciencia Veterinaria}, author={Poggio, Verónica Thelma and Mujica, Guillermo Bernanrdo and Prada, Joaquin and Larrieu, Edmundo Juan}, year={2022}, month={jul.}, pages={224–233} }