Estimación de poblaciones de perros en libertad (Perú) mediante Google Street View: un estudio metodológico

Una prueba de campo utilizando Google Street View

Controlar y eliminar patógenos zoonóticos como el virus de la rabia, Echinococcus granulosus y Leishmania spp . requiere conocimiento cuantitativo de las poblaciones de perros.

Las estimaciones de la población de perros son fundamentales para planificar, implementar y evaluar programas de salud pública. Sin embargo, la estimación de la población de perros consume mucho tiempo, requiere mucho personal de campo, puede ser inexacta y poco confiable, y no está exenta de peligros.

El objetivo de este estudio fue evaluar un método remoto para estimar la población de perros callejeros utilizando Google Street View (GSV). Adoptando un enfoque de ciencia ciudadana, se reclutó a participantes de Arequipa y otras regiones de Perú utilizando las redes sociales y se los capacitó para usar GSV para identificar y contar perros callejeros en 20 comunidades urbanas y 6 periurbanas.

Se usaron  métricas de correlación y modelos binomiales negativos para comparar los conteos de perros identificados en las imágenes de GSV con conteos precisos de perros callejeros con dueño estimados a través de una encuesta puerta a puerta (D2D) realizada en 2016.

Los científicos ciudadanos detectaron 862 perros usando GSV
Después de ajustar por la proporción de calles que se escanearon con GSV, se estimaron un total de 1022 perros vagabundos, mientras que la encuesta D2D de 2016 estimó 1536 perros vagabundos con propietario en esas 26 comunidades.

Se detectó una fuerte correlación positiva entre el número de perros detectados por los dos métodos en las comunidades urbanas (r = 0,85; p < 0,001) y una correlación débil en las áreas periurbanas (r = 0,36; p = 0,478).

El modelo multivariable indicó que por cada perro vagabundo adicional estimado utilizando GSV, el número esperado de perros vagabundos con propietario disminuyó en un 2% en las áreas urbanas (p < 0,001) y aumentó en un 2% en las áreas periurbanas (p = 0,004).

El tipo de comunidad (urbana vs. periurbana) tuvo un efecto en las predicciones, y ajustar los modelos en las comunidades periurbanas fue difícil debido a la escasez de imágenes GSV de alta resolución.

El uso de imágenes de GSV para estimar las poblaciones de perros es una herramienta prometedora, especialmente en zonas urbanas.

Los científicos ciudadanos pueden contribuir a generar información para los programas de control de enfermedades en lugares con recursos insuficientes.

• Más información: Estudio completo.