[ca] La coinfecció és un fenomen complex amb implicacions significatives per a la salut pública i la conservació de la fauna salvatge. Tot i que les coinfeccions són comunes en poblacions de fauna salvatge i han demostrat efectes epidemiològics, la investigació s'ha centrat principalment en sistemes d'un sol hoste i d'un sol agent infecciós a causa de la complexitat dels sistemes naturals. L'estudi de la coinfecció es pot fer mitjançant diferents enfocaments, mitjançant l'ús de dades obtingudes a partir del mostreig en camp, dades obtingudes experimentalment, modelització o utilitzant técniques estadístics. En aquesta tesi, hem realitzat quatre estudis que impliquen diferents formes d'estudi de coinfecció en fauna salvatge. Primer vam realitzar una revisió bibliogràfica amb anàlisi bibliomètrica, per resumir els coneixements de la investigació de coinfecció en fauna salvatge durant el segle passat (estudi I). A continuació, vam examinar la relació entre la condició corporal i la infecció en una sèrie d'espècies de vertebrats salvatges, inclosos peixos, amfibis, rèptils, aus i mamífers. Aquest anàlisi utilitza la condició corporal com a proxy per a la salut i explora la seva associació amb les infeccions causades per fongs, virus, bacteris, protozous, helmints i artròpodes (estudi II). Paral·lelament, els dos últims estudis són casos d'estudi. En el primer cas, vam estudiar les conseqüències de múltiples brots de malalties amb potencial sinzoòtic sobre les taxes de creixement i probabilitats d'extinció de poblacions virtuals exposades a hiverns durs, la dependència de densitat i els brots de malalties infeccioses coocurrents, utilitzant tècniques de modelització (estudi III). Finalment, vam voler entendre l'impacte de l'helmintiasis i l'escassetat d'aliments en la progressió de la tuberculosi i vam explorar les relacions causa-efecte entre aquests factors amb els mètodes estadístics (estudi IV). Malgrat els reptes inherents a l'estudi de la coinfecció per entendre els seus mecanismes i implicacions epidemiològiques, tenim a la nostra disposició una combinació d'eines experimentals i enfocaments teòrics, incloent l'anàlisi estadística, les simulacions i els models predictius, que ofereixen vies prometedores per avançar en la nostra comprensió en aquest camp.

[en] Co-infection is a complex phenomenon with significant public health and wildlife conservation implications. While co-infections are common in wildlife populations and have proven epidemiological effects, due to the complexity of natural systems, research has mainly focused on single host and single infectious agent. Different approaches can include the co-infection study, data obtained from sampling in the field, data obtained experimentally, modelling, or using statistical approaches. In this thesis, we have conducted four studies involving different forms of study co-infection in wildlife. We first executed a literature review with bibliometric analysis to summarise the insights of co-infection research in wildlife during the last century (study I). We then examined the relationship between body condition and infection across various wild vertebrate species, including fish, amphibians, reptiles, birds, and mammals. This analysis uses body condition as a proxy for health and explores its association with infections caused by fungi, viruses, bacteria, protozoa, helminths, and arthropods (study II). Concurrently, the last two studies are study cases. In the first case, we studied the consequences of multiple disease outbreaks with synzootic potential on growth rates and probabilities of extinction of virtual populations exposed to hard winters, density dependence, and co-occurring infectious disease outbreaks, using modelling techniques (study III). Finally, we wanted to understand the impact of helminthiasis and food shortages on tuberculosis progression and explored the cause-effect relationships among these factors with statistical methods (study IV). Despite the challenges inherent in studying co-infection to understand its mechanisms and epidemiological implications, a combination of experimental tools and theoretical approaches, including statistical analysis, simulations, and predictive models, offers promising avenues for advancing our understanding in this field.