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Cómo aprender de los ensayos para un rendimiento óptimo

Supongamos que considera satisfactorios los resultados actuales de su planta de incubación. ¿Y si le digo que puede mejorarlos todavía más y que no es consciente de ello? ¿Cómo podría saber si su planta de incubación puede funcionar mejor?

Por Guy Whetherly, Investigador de Incubación del Departamento de Desarrollo de Incubación

El uso de ensayos comparativos para medir el rendimiento es una forma sencilla de averiguar cómo ciertos cambios en el perfil de incubación o en las prácticas de la planta de incubación pueden afectar a sus resultados de incubación. Básicamente, lo que hay que hacer es usar un grupo de huevos como referencia y otro grupo de huevos similar como muestra de ensayo. La modificación uno a uno de los parámetros de la planta de incubación le permitirá adaptar su proceso para obtener unos resultados mejores o comprobar si sus resultados actuales ya son los mejores posibles. Ahora, abordemos el tema más en profundidad y veamos cómo se deben plantear estos ensayos.

Objetivos claros y factibles

Antes de iniciar cualquier ensayo, es necesario definir primero unos objetivos claros. Sin unos objetivos bien definidos, la planificación y la realización de cualquier ensayo podría desembocar en una pérdida de tiempo y de recursos. Para garantizar que sus objetivos sean claros y factibles, cada uno de ellos debe ser SMART (en inglés, inteligente): eSpecífico, Medible, Alcanzable, Realista y de Tiemplo limitado. La definición de unos objetivos SMART facilitará luego la tarea de evaluación de los datos del ensayo.

Cómo se establecen los objetivos SMART

Veamos cómo aplicar lo anterior a un ensayo sobre sacrificios de reproductoras de ponedoras. El objetivo principal de este ensayo era reducir el número de sacrificios registrados en una planta de incubación de reproductoras de ponedoras debido a la vulnerabilidad de las ponedoras cuando existe una refrigeración excesiva o insuficiente. Dicha vulnerabilidad se produce antes y en el transcurso de la fase del ciclo de incubación cuando el saco vitelino y el sistema vascular se retraen (entre el picaje interno y externo). Para este ensayo, se definieron los objetivos SMART siguientes:

  • Específico: reducción del número de sacrificios (principalmente, los debidos a ombligos de botón).
  • Medible: realización de un análisis preciso de los restos de los nacimientos con información sobre los ombligos de botón.
  • Alcanzable: intento de reducir de manera progresiva y uniforme el nivel de sacrificios.
  • Realista: definición de un objetivo de sacrificios realista, puesto que estos siempre son elevados en el caso de los huevos de reproductoras de ponedoras.
  • Tiempo limitado: consecución del objetivo de sacrificios dentro de un plazo de 6 meses.

La definición de estos objetivos facilitó la comparación y el seguimiento. La modificación de la temperatura de transferencia de la nacedora para adaptarla a las temperaturas finales de la incubadora permitió una reducción del número de sacrificios de reproductoras de ponedoras. Asimismo, el número de ombligos de botón y de ombligos de cordel también disminuyó. Todos los criterios SMART se cumplieron durante el ensayo.

Condiciones ideales para la identificación de tendencias

La repetición, el tamaño de las muestras y el mantenimiento de unas condiciones de ensayo idénticas son elementos esenciales para la realización de ensayos comparativos. El único modo de identificar correctamente las tendencias es a través de la repetición de ensayos representativos bajo condiciones idénticas.

A diferencia de la investigación científica, el objetivo de los ensayos comerciales es repetir patrones para definir tendencias. Luego, en caso necesario, dichas tendencias pueden investigarse a nivel científico.

El tamaño mínimo de una muestra en las incubadoras comerciales viene determinado por el tamaño de una bandeja. Sin embargo, es preferible definir el tamaño de la muestra en función del tamaño de la máquina, de modo que la medición se realice sobre muestras de ensayo y de referencia compuestas por miles de huevos.

Cada muestra debe someterse a unas condiciones idénticas, salvo por una excepción: el parámetro de ensayo.

Todas las condiciones a las que se someten los huevos (como el origen, la edad del lote, la línea genética, las condiciones de almacenamiento, la fumigación, el precalentamiento, etc.) deben ser idénticas. Únicamente el parámetro de ensayo que se analice en cada ocasión podrá variar en cada muestra.

Recopilación de los datos para una visión clara de conjunto

Recopile el mayor número posible de datos y busque tendencias o efectos imprevistos. A partir de las distintas mediciones de la planta de incubación (análisis de embriodiagnosis, archivos históricos de la máquina, datos de HOF y HOS, peso y calidad de los pollitos, o análisis de los restos de los nacimientos), es posible identificar cualquier tendencia positiva o negativa. Con esta información a mano, podrá modificar los programas o los ajustes para optimizar sus resultados.

* HOF: incubabilidad de huevos fértiles; indica el coeficiente de pollitos que han nacido con respecto al número de huevos fértiles.
* HOS: incubabilidad de huevos en carga; indica el coeficiente de pollitos que han nacido con respecto al número de huevos cargados en la incubadora.

Datos empíricos

Por «prueba empírica» se entiende aquella información que se ha obtenido a partir de la observación o la experimentación. Dos aspectos fundamentales son la exactitud y la integridad de los datos, de modo que el investigador se considere competente e imparcial. La realización de ensayos comparativos permite obtener dos tipos de datos empíricos distintos: cuantitativos y cualitativos.

Los datos cuantitativos se expresan en forma numérica (por ejemplo, el porcentaje de HOF o HOS). Por su parte, los datos cualitativos implican el uso de los sentidos del ser humano (por ejemplo, para evaluar la calidad de los pollitos). Si bien ambos tipos de datos son perfectamente válidos, en el caso de la evaluación de la calidad de los pollitos, se recomienda asignar esta tarea al mismo personal en cada uno de los ensayos para, de este modo, obtener unos resultados consistentes.

La interpretación es clave

Cuando analice sus datos, asegúrese de interpretarlos correctamente. Los datos en bruto pueden inducir a errores si se descontextualizan. Por ejemplo: la ventilación normal de la humedad y la introducción de oxígeno en el entorno durante las últimas fases de la incubación provocarán una distorsión del perfil de temperatura normalmente homogéneo del interior de la cabina. Sin embargo, si solo se observan los resultados del registro de datos sin comprender la causa de este efecto, entonces se llegará a una conclusión insuficientemente informada.

Reglas de oro

  • Recuerde definir los criterios SMART para alcanzar su objetivo de mejora.
  • Asegúrese de que todas las condiciones sean idénticas, excepto por el parámetro individual de ensayo.
  • Busque tendencias en sus datos.
  • Interprete siempre los datos dentro de un contexto adecuado.

Si cumple con estas cuatro reglas de oro, podrá poner en marcha sin problemas un pequeño ensayo para mejorar sus resultados de incubación.