[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.

[es] La coinfección es un fenómeno complejo con implicaciones tanto para la salud pública como para la conservación de la fauna salvaje. A pesar de que las coinfecciones son comunes en poblaciones de fauna salvaje y han demostrado tener efecto sobre la su viabilidad, la investigación sobre el efecto de las enfermedades de la fauna se ha centrado principalmente en sistemas de un solo huésped y de un solo agente infeccioso. El estudio de la coinfección se puede hacer mediante diferentes enfoques, mediante el uso de datos obtenidos a partir del muestreo en campo, datos obtenidos experimentalmente, modelización o utilizando diferentes técnicas estadísticas. En esta tesis, hemos realizado cuatro estudios que implican diferentes formas de abordar el estudio de coinfección en fauna salvaje. Primero realizamos una revisión bibliográfica con análisis bibliométrico, para resumir los conocimientos de la investigación de coinfección en fauna salvaje durante el siglo pasado (estudio I). A continuación, examinamos la relación entre la condición corporal y la infección en una serie de especies de vertebrados salvajes, incluidos peces, anfibios, reptiles, aves y mamíferos. Este análisis utiliza la condición corporal como proxy para la salud y explora su asociación con las infecciones causadas por hongos, virus, bacterias, protozoos, helmintos y artrópodos (estudio II). Paralelamente, los dos últimos estudios son casos de estudio. En el primer caso, estudiamos las consecuencias de múltiples brotes de enfermedades con potencial sinzootico sobre las tasas de crecimiento y probabilidades de extinción de poblaciones virtuales expuestas a inviernos duros, la dependencia de densidad y los brotes de enfermedades infecciosas concomitantes, utilizando técnicas de modelización (estudio III). Finalmente, quisimos entender el impacto de las helmintiasis y la escasez de alimento en la progresión de la tuberculosis y exploramos las relaciones causa-efecto entre estos factores con los métodos estadísticos (estudio IV). A pesar de los retos inherentes en el estudio de la coinfección para entender sus mecanismos e implicaciones epidemiológicas, tenemos a nuestra disposición una combinación de herramientas experimentales y enfoques teóricos, incluyendo el análisis estadístico, las simulaciones y los modelos predictivos, ofreciendo vías prometedoras para avanzar en nuestra comprensión en este campo.