Las pruebas comparativas son la única forma de conseguir unos resultados óptimos en las plantas de incubación y asegurar que se integran con un máximo efecto en la cadena de proceso. Por ello, es tan importante que se lleven a cabo de forma precisa y eficiente. En este artículo presentamos algunos elementos clave para unas pruebas comparativas satisfactorias.
Por Guy Whetherly, Investigador de incubación (Departamento de desarrollo de plantas de incubación)
- Antes de estructurar sus protocolos de pruebas, es imprescindible que los objetivos de la prueba estén claramente definidos. Estos objetivos determinarán el tipo de prueba (una prueba de incubadora sencilla o doble o una prueba de nacedora) y si hay necesidad de selección de huevos adicional o de diferentes configuraciones de las incubadoras.
Por ejemplo, una prueba para valorar el efecto último de cargar en la incubadora todos los huevos producidos respecto a cargar solo los huevos para incubar de calidad A1 (huevos buenos) puede dirigirse de diferentes formas.
- El primer método consiste en cargar bandejas solo de huevos buenos y de todos alternadas en el mismo carro (como se muestra en el imagen de abajo). Este método requiere mucha dedicación antes del proceso de carga en la incubadora, pero la transferencia de las bandejas es sencilla y solo se necesita una única nacedora e incubadora.
- Un segundo método consiste en utilizar dos incubadoras, cada una de las cuales funcionaría con el mismo programa y los mismos parámetros, y estaría cargada o solo con huevos buenos o con todos los huevos. Los huevos tienen que transferirse, utilizando el mismo patrón de transferencia, a varias nacedoras. Este método necesita repetición para eliminar cualquier efecto específico de la nacedora.
Independientemente del método usado, es importante que se utilicen los mismos patrones de transferencia en aras de la uniformidad.
- También es importante garantizar que todas las condiciones para los huevos, además de los parámetros de prueba específicos que busca probar, son iguales (como fuente, edad del lote, línea genética, condiciones de almacenamiento, fumigación, precalentamiento, etc.).
Tras la incubación, la mayor parte de las plantas de incubación llevan a cabo un análisis de incubación sencilla de los desechos de las plantas de incubación. Para comprender mejor los resultados de las pruebas, debería realizarse un análisis detallada (consulte Petersime News 12 para obtener más información sobre análisis de incubación; puede descargarse más abajo). A partir del análisis detallado pueden identificarse tendencias positivas o
- negativas y pueden cambiarse programas o ajustes para optimizar los resultados.
- Si la prueba incluye también rendimiento post-nacimiento, es importante eliminar cualquier posible efecto de las condiciones en la granja. La mejor forma de conseguirlo es dividiendo centralmente un edificio de la granja, en lugar de dividir los pollitos en diferentes edificios. Sería necesario recopilar los índices finales de conversión del alimento, pesos en el momento del sacrificio, uniformidad de los pollos y datos de mortalidad para obtener una evaluación global. Además de esto, deberían tomarse muestras intermitentes en los días 3 y 7 y, a partir de entonces semanalmente, para indicar la causa potencial de cualquier diferencia registrada.
La información y los datos recopilados durante el proceso de prueba le permiten analizar los resultados para buscar tendencias o conclusiones. Estas tendencias pueden utilizarse para optimizar los programas o ajustes de configuración de las incubadoras y de las nacedoras para conseguir unos resultados buenos y uniformes. Las pruebas también pueden revelar ajustes necesarios en el entorno de las granjas para mejorar los resultados post-nacimiento.
En resumen, los factores clave para unas pruebas comparativas satisfactorias son:
- Definir los objetivos de la prueba de forma clara antes de empezar.
- Asegurarse de que los parámetros se registran de forma precisa.
- Elaborar la prueba de tal forma que el efecto de todas las variables pueda explicarse en el análisis.
- Estar seguro de que el tamaño, repetición y rango de la muestra de datos es estadísticamente relevante. Si los datos que ha recopilado no son fiables, válidos o relevantes, ninguna prueba estadística puede recuperar esos datos.
1Los huevos buenos son huevos seleccionados, donde se han eliminado huevos deformados, sucios o de cama, y dentro de un rango de peso catalogado para eliminar los huevos demasiado grandes o demasiado pequeños.
Fuente:petersime.com
