Ovitrampas letales como una herramienta económica para el relevamiento y control de Aedes aegypti: Ovitraps as an economic tool for the detection and control of aedes aegypti - Salinas, M.; Cosenzo, E.; De Biase, S.; Suárez, F.; Carpintero, D.; Merluzzi, E. (Investigación Ciencia y Universidad, 2020)
El mosquito A. aegypti es de gran interés económico y sanitario por ser vectores de virus causantes de enfermedades de gran importancia para el ser humano. El manejo de esta plaga se realiza principalmente con descacharrado, plaguicidas y repelentes. Por otra parte, el uso de insecticidas puede derivar en un futuro en la aparición de poblaciones de mosquitos resistentes. La incorporación de nuevas técnicas de control puede mejorar la efectividad del manejo de esta plaga. El objetivo general de este trabajo fue desarrollar un modelo preliminar de trampa que permitiera realizar relevamientos sobra la población de mosquitos, buscando que resulte letal tanto para larvas como para adultos y que su fabricación sea económica. El método de trabajo se desarrolló en tres etapas: revisión bibliográfica permanente, aplicación de la información con ensayos básicos de campo y ajuste de modelos de trampa a fin de dejar un prototipo final que siente las bases para el desarrollo de una trampa que ofrezca resultados confiables. Para los ensayos a campo se utilizaron recipientes pets plásticos con diferentes formas y colores, baldes de diferentes medidas intercalados con mallas calibradas y recipientes plásticos con tapa con embudos de malla metálica. Se utilizaron en las mismas diferentes medios líquidos para atracción: agua corriente, agua estancada y agua con infusión vegetal. Los resultados preliminares alcanzados hasta la fecha muestran que una combinación de malla, trampa engomada y recipientes con cámara trampa obtuvieron los mejores resultados con un 68%(AB) de atracción y 48% (B) de captura. Del mismo modo el uso de los diferentes líquidos mostró interesantes variaciones de atracción. Se considera fundamental repetir la experiencia realizada con los modelos que mostraron mejores resultados preliminares con un diseño estadístico que permita definir las mejores opciones.