Resolviendo el dilema experimental & Aplicando un enfoque industrial para evaluar datos de campo

En primer lugar, me pregunto, ¿cuál es exactamente el dilema experimental?
El dilema experimental radica en el hecho de que queremos investigar cómo resolver problemas del mundo real con nuestras soluciones y conceptos. Sin embargo, los ambientes científicos en los que probamos nuestros productos a menudo no se parecen a las condiciones prácticas de producción. Son muy limpios y la configuración está altamente estandarizada para proporcionar datos con la menor variación posible, simplemente no es realista.

Entonces, ¿por qué no haces pruebas de campo?
Sí, las pruebas de campo proporcionan condiciones de producción reales y desafíos prácticos. Sin embargo, estos desafíos conducen a una alta variación en los resultados, por lo que solo hay una posibilidad limitada para una evaluación científica de los efectos, especialmente porque no podemos obtener un gran número de repeticiones para controlar la variación.

De hecho, este es un dilema. ¿Cómo lograste resolver esto?
Conocemos un método de análisis de datos llamado "Control Estadístico de Procesos" (CEP). Con este método, es posible analizar una gran cantidad de repeticiones en campo y dar cuenta de la variabilidad en factores comunes, como alimentación, estado de salud, estación del año, etc. Esto ofrece la oportunidad de analizar datos del mundo real con un método estadísticamente válido.

Eso suena perfecto; ¿Cómo es que este método no se usa comúnmente?
El CEP no es común en la producción animal. Fue desarrollado para minimizar la variación de los productos que se fabrican en una línea de montaje y necesitan ser prácticamente idénticos. Por ejemplo, se utiliza para el proceso de fabricación de piezas para la industria automotriz alemana. Sin embargo, el método estadístico del CEP se puede adaptar para pruebas en producción animal y nos pusimos en contacto con el experto líder en pruebas CEP en animales, el Dr. Alberto Morillo, fundador de la organización de investigación española Tests & Trials, e iniciamos una cooperación con él.

¿Cómo funciona exactamente el CEP?
En esencia, en lugar de un control negativo y un grupo de tratamiento simultáneo, se utilizan datos históricos como control. Todo lo que necesita es una granja con muy buenos registros de los parámetros que le interesan y todos los factores que causan variación en los resultados. Por ejemplo, el rendimiento está influenciado por factores como la composición del alimento, la genética, la temperatura, etc. Los datos históricos se utilizan para calcular la variación intrínseca normal de los resultados de rendimiento. Si introduce un nuevo factor, en nuestro caso Sangrovit^®, puede medir cuánta variación "extraordinaria" causa. Por supuesto, solo podrá medirlo si su nuevo factor realmente causa un cambio en los resultados. Alerta de spoiler: sí, lo hace.

 

Parece bastante simple. Pero ¿cómo encontrar una granja con registros tan detallados?
Dr. Morillo organizó una prueba en un gran integrador porcino en el norte de España. Mantienen registros muy precisos porque crean sus propios animales sustitutos. Se obtuvieron datos de control del rendimiento (ganancia diaria media, consumo de alimento y CA), mortalidad y costo de la medicación y se evaluó el efecto de Sangrovit^® durante todo el período de crecimiento y terminación, desde los 70 días de vida hasta el sacrificio a 120 kg.

¿Y qué mostró el CEP después de agregar Sangrovit^®?
Nos complació mucho ver que el CEP confirmó los resultados de ensayos científicos previos y las experiencias de nuestros clientes en el campo: mientras que el consumo de alimento de los animales se mantuvo sin cambios, tuvimos un aumento significativo en la ganancia media diaria y una disminución en la CA en un asombroso 14 puntos. Desafortunadamente, no pudimos ver un efecto sobre la mortalidad, que generalmente es un parámetro muy confiable. Sin embargo, durante el período de prueba, hubo una gran tormenta de invierno en nuestra región que provocó un corte de energía de 24 horas para algunos de los criadores de cerdos, lo que provocó pérdidas considerables. Considerando esto, podemos suponer que, antes de la tormenta, influimos positivamente en la mortalidad, ya que el resultado final fue el mismo que en el período de control, y no mayor. Finalmente, el mayor efecto se observó en el costo de la medicación por animal, que se redujo en más del 30%, destacando el increíble potencial de ahorro a través del uso de Sangrovit^®.
 

Eso es impresionante. Pero no puedo evitar preguntarme – Si utiliza datos históricos como control, ¿cómo puede estar seguro de que los resultados positivos no se deben simplemente a la mejora genética?
La mejora genética en el tiempo es uno de los factores considerados en el análisis del CEP, para que pueda ser controlado. Sin embargo, nos preguntamos lo mismo. Así que hicimos lo mismo a la inversa: sacamos el Sangrovit^® del alimento para ver qué pasaba. Los efectos fueron más difíciles de detectar debido al período de control más corto, pero vimos que, numéricamente, el costo de la medicación aumentó una vez más y en la CA incluso vimos un aumento estadísticamente significativo de seis puntos.

Esta es una prueba notable de que Sangrovit^® trabaja para mejorar la salud y el rendimiento de los animales en el mundo real. ¡Qué método tan intrigante para lograr esta transferencia de evidencia científica a la práctica, gracias por familiarizarnos con el CEP!