Spatiotemporal dynamics and ecological risk factors of highly pathogenic avian influenza A(H5N1) in Canadian wildlife: A One Health surveillance analysis

Resumen Técnico: Dinámicas espacio-temporales y factores de riesgo ecológico de la influenza aviar altamente patógena A(H5N1) en la fauna silvestre canadiense

Planteamiento del Problema
La influenza aviar altamente patógena (IAAP) A(H5N1) ha expandido su alcance geográfico y ecológico, afectando a aves silvestres, mamíferos, animales domésticos y humanos. Si bien la vigilancia de la fauna silvestre es fundamental para la preparación bajo el enfoque de Una Salud, existe una carencia de análisis a escala nacional que integren la ecología del hospedador, los patrones espaciales, la estacionalidad, las linajes virales y los factores de riesgo. Específicamente, se requiere caracterizar las dinámicas espacio-temporales de la IAAP A(H5N1) en la fauna silvestre canadiense a lo largo de múltiples años e identificar factores asociados con los recuentos de detección para orientar una vigilancia basada en riesgos.

Metodología
Este estudio observacional retrospectivo analizó registros de vigilancia de la IAAP A(H5N1) en fauna silvestre canadiense desde enero de 2022 hasta marzo de 2026.

• Fuente de Datos: Los datos se extrajeron del panel público de la Agencia de Inspección de Alimentos de Canadá (CFIA), vinculados por la Cooperativa de Salud de la Fauna Silvestre de Canadá. El conjunto de datos incluyó 2.657 detecciones confirmadas en 13 provincias y territorios, abarcando 112 especies de fauna silvestre.
• Procesamiento de Datos: Los registros se depuraron para eliminar duplicados y datos de 2021. Se derivaron variables para tiempo (año, mes, estación, período de migración), espacio (provincia), hospedador (clase, grupo de aves, especie) y virología (linaje).
• Análisis Descriptivo y Espacial: El estudio empleó epidemiología descriptiva para resumir patrones temporales y de hospedador. Se evaluó la agrupación espacial utilizando el Índice I de Moran Global y los Indicadores Locales de Asociación Espacial (LISA) para identificar puntos calientes y agrupación local de los recuentos de detección.
• Modelado de Factores de Riesgo: El enfoque analítico principal utilizó modelos lineales mixtos generalizados (GLMM) de distribución binomial negativa para tener en cuenta la sobredispersión y la agrupación por provincia y especie de hospedador. La variable de resultado fue el recuento de detecciones por estrato provincia-tiempo-hospedador-linaje. Los predictores incluyeron año, estación, período de migración, categoría de hospedador y linaje viral. El ajuste del modelo se comparó utilizando el Criterio de Información de Akaike (AIC), y se realizaron diagnósticos de residuos utilizando DHARMa.

Resultados Clave

• Dinámicas Temporales: La carga de detecciones fue más alta en 2022 (45,1% del total de detecciones), seguida de una disminución en 2023 y 2024, y un resurgimiento en 2025. El análisis estacional reveló que las detecciones se distribuyeron de manera desigual, con los recuentos más altos en otoño (34,1%) y primavera (33,1%), y los más bajos en verano (10,9%).
• Distribución Espacial: Se observó una heterogeneidad geográfica significativa. Ontario (n=618), Alberta (n=429) y Columbia Británica (n=391) se identificaron como puntos calientes de detección "muy altos". El análisis del Índice I de Moran Local identificó un agrupamiento alto-alto significativo en Saskatchewan y un valor atípico espacial bajo-alto en Manitoba, aunque la autocorrelación espacial global no fue estadísticamente significativa.
• Ecología del Hospedador: Los hospedadores aviares representaron el 93,3% de las detecciones, siendo las aves acuáticas (44,0%) y las rapaces (23,2%) los grupos dominantes. Los mamíferos representaron el 6,7% de las detecciones. Los registros asociados a mortalidad constituyeron el 74,5% del conjunto de datos.
• Linaje Viral: Los linajes reordenados euroasiático-norteamericanos dominaron el conjunto de datos (80,8%), seguidos por los linajes totalmente euroasiáticos (18,6%).
• Hallazgos del Modelado: El modelo de temporada de distribución binomial negativa proporcionó el mejor ajuste. Los predictores clave incluyeron:
  • Año: Los recuentos de detecciones fueron significativamente más bajos en 2023, 2024, 2025 y 2026 en comparación con la línea base de 2022.
  • Estación: El otoño (IRR = 1,51) y la primavera (IRR = 1,39) tuvieron recuentos de detección esperados significativamente más altos que el invierno, mientras que el verano tuvo recuentos más bajos (IRR = 0,61).
  • Linaje: Los linajes reordenados Eu&Na estuvieron fuertemente asociados con recuentos de detección más altos (IRR = 129,80) en comparación con el grupo de referencia, seguidos por los linajes totalmente euroasiáticos (IRR = 40,39).

Significado y Afirmaciones
El artículo afirma proporcionar un análisis nacional de Una Salud que caracteriza la naturaleza estructurada de las detecciones de IAAP A(H5N1) en la fauna silvestre canadiense. Los hallazgos apoyan un enfoque de vigilancia basado en riesgos que prioriza:

1. Regiones de alta carga: Específicamente Ontario, Alberta y Columbia Británica.
2. Ventanas temporales: Períodos asociados a la migración (otoño y primavera), señalando que la transmisión significativa ocurre durante períodos no migratorios, lo que hace necesaria una vigilancia durante todo el año.
3. Grupos de hospedadores: Aves acuáticas, rapaces y fauna silvestre mamífera.
4. Características virales: Linajes virales reordenados.

Los autores enfatizan que sus resultados se basan en detecciones de vigilancia y no en la prevalencia real de infección, reconociendo sesgos relacionados con el esfuerzo de reporte y la probabilidad de detección de cadáveres. En consecuencia, el estudio enmarca sus hallazgos como un marco práctico para diseñar estrategias de vigilancia dirigidas y mejorar la preparación ante la IAAP A(H5N1) y otras amenazas zoonóticas emergentes, en lugar de como estimaciones definitivas de la prevalencia de infección subyacente.