Publicação:
Dor aguda em suínos: ciência de dados aplicada ao comportamento animal

Carregando...
Imagem de Miniatura

Data

2025-02-18

Orientador

Trindade, Pedro Henrique Esteves

Coorientador

Pós-graduação

Anestesiologia - FMB

Curso de graduação

Título da Revista

ISSN da Revista

Título de Volume

Editor

Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Tipo

Dissertação de mestrado

Direito de acesso

Acesso restrito

Resumo

Resumo (português)

A criação de suínos (Sus scrofa domesticus) envolve procedimentos dolorosos para os animais. Os suínos são criados mundialmente, seja para atender à demanda de proteína animal em diversos países ou como modelo animal em pesquisas. Os processos de manejo nesses contextos são dolorosos, portanto, mitigar a dor é importante para o bem-estar desses animais. Para avaliar a dor, as escalas comportamentais são uma das ferramentas mais importantes, devido à praticidade de uso, rapidez de aplicação e diagnóstico específico. A Unesp-Botucatu Pig Composite Acute Pain Scale (UPAPS) é uma escala validada psicometricamente, amplamente utilizada para o diagnóstico de dor em suínos. Ainda assim, existem oportunidades de melhoria contínua para essa escala. Nesse sentido, abordagens de ciência de dados vêm sendo empregadas para o refinamento de escalas comportamentais de dor. Sendo assim, o objetivo geral desta dissertação é encontrar pontos de melhoria para o diagnóstico comportamental da dor aguda em suínos utilizando abordagens de ciência de dados. O objetivo do Capítulo 1 desta dissertação foi investigar se algoritmos com diferentes níveis de complexidade podem melhorar o diagnóstico de dor da UPAPS. Os resultados do Capítulo 1 indicaram que os algoritmos de menor complexidade atingiram a mesma capacidade discriminativa que algoritmos de maior complexidade, incluindo todos os comportamentos da UPAPS. Logo, o item de atividade geral (“Activity”) poderia ser removido da UPAPS sem prejuízo da capacidade discriminativa. O objetivo do Capítulo 2 desta dissertação foi realizar um estudo piloto para identificar como observadores com três níveis diferentes de experiência na indústria de suínos atribuem pontuações na UPAPS. Os resultados do Capítulo 2 indicaram que os observadores com menos experiência atribuíram menores pontuações de dor seguindo a UPAPS. Essa diferença ocorreu na pontuação de alguns comportamentos específicos. De modo geral, os capítulos desta dissertação apresentam oportunidades de melhoria da UPAPS, como o encurtamento da escala e a atenção para a influência da experiência profissional prévia. Estudos futuros podem considerar a utilização de outras técnicas para o encurtamento da escala ou a validação de uma versão curta da UPAPS. Ainda, estudos futuros podem também considerar o desenvolvimento de programas de treinamento específicos para a utilização da escala.

Resumo (inglês)

Pig farming (Sus scrofa domesticus) encompasses painful procedures for the animals. Pigs are maintained worldwide to attend the demand for animal protein in several countries or as animal models in research. Routine husbandry procedures are painful, therefore, pain mitigation is important for animal welfare. In order to assess pain, behavioral scales are one of the main tools due to their fast application, precise diagnosis and practicality. The Unesp-Botucatu Pig Composite Acute Pain Scale (UPAPS) is a psychometrically validated scale, widely used for assessing pain in pigs. Still there are opportunities for continuous improvement for this scale. For that purpose, data science-based approaches have been employed for the refinement of behavioral pain scales. The general aim of this dissertation was to find points of improvement for the pain diagnosis using a data science approach. In Chapter 1, the aim was to investigate if algorithms with different levels of complexity can improve pain diagnosis in UPAPS. The results from Chapter 1 suggested that the lower complexity algorithm had the same predictive capacity as algorithms using all UPAPS behaviors. Activity item may be removed from UPAPS without impairments on predictive capacity. In Chapter 2, the aim was to conduct a pilot study to understand how previous experience in the swine industry may influence pain assessment using UPAPS, including an analysis of which behaviors were misidentified. The results from Chapter 2 suggested that less experienced observers underscore UPAPS behaviors. This difference occurs in some specific behaviors. In conclusion, the chapters of this dissertation present opportunities of improvement for UPAPS, such as the shortening of the scale and the attention to the influence of professional background. Future studies might consider using other techniques to propose the shortening of the scale or validating the short version of UPAPS. Additionally, future studies might as well consider developing training programs specific to the utilization of the scale.

Descrição

Idioma

Português

Como citar

SILVA, GV. Dor aguda em suínos: ciência de dados aplicada ao comportamento animal. Orientador: Pedro Henrique Esteves Trindade. Dissertação (Mestrado em Anestesiologia) - Faculdade de Medicina de Botucatu, Universidade Estadual Paulista (UNESP), Botucatu, 2025.

Itens relacionados

Unidades

Departamentos

Cursos de graduação

Programas de pós-graduação