ISSN: 2806-5697  
Vol. 7 – Núm. E1 / 2026  
Importancia de la microbiota intestinal en el desempeño  
productivo de cerdos: revisión sistemática y metaanálisis  
Importance of intestinal microbiota in the productive performance of pigs:  
systematic review and meta-analysis  
Importância da microbiota intestinal no desempenho produtivo dos suínos:  
revisão sistemática e metaanálise  
Dominique Daniela Capa Bernita1  
Escuela Superior Politécnica Agropecuaria de Manabí-Manuel Félix López  
dominique.capa.0220@espam.edu.ec  
https://orcid.org/0009-0004-6130-8567  
Marco Antonio Alcívar Martínez3  
Escuela Superior Politécnica Agropecuaria de Manabí Manuel Félix López  
marco.alcivar@espam.edu.ec  
https://orcid.org/0009-0003-7292-6099  
DOI / URL: https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v7/nE1/1310  
Como citar:  
Melany Juleidi A, I., Julian Antonio M, N., Pablo Alexandre L, Z. (2026). Importancia  
de la microbiota intestinal en el desempeño productivo de cerdos: revisión sistemática y  
metaanálisis. Código Científico Revista de Investigación, 7(E1), 606-628.  
Recibido: 17/12/2025  
Aceptado: 12/01/2026  
Publicado: 31/03/2026  
Código Científico Revista de Investigación/ V.7/ N. E1/ www.revistacodigocientifico.itslosandes.net pág. 606  
Volumen 7, Número Especial 1, 2026  
Research  
Resumen  
La microbiota intestinal influye en el crecimiento, la salud y la respuesta inmune de los cerdos,  
integrándose con la dieta, manejo y fisiología. El estudio se desarrolló bajo el objetivo de  
analizar la evidencia científica sobre el impacto de la modulación de la microbiota intestinal en  
el desempeño productivo de los cerdos. Se desplego un diseño no experimental, con enfoque  
cuali-cuantitativo, empleando los métodos analítico, sintético e inductivo, mediante una  
revisión sistemática y metaanálisis. La recolección de datos se realizó a través de una búsqueda  
bibliográfica estructurada en bases de datos de alto impacto, considerando estudios publicados  
entre 2020 y 2025, y seleccionados mediante el protocolo PRISMA. Los datos cuantitativos  
fueron extraídos y analizados mediante metaanálisis de efectos aleatorios, evaluando la  
heterogeneidad con Q, Tau² e I², y el sesgo de publicación mediante gráficos de embudo y la  
prueba de Egger. Los resultados muestran que la modulación de la microbiota intestinal en  
cerdos incrementa de manera significativa el peso corporal (d = 0,49; p = 0,033) y la ganancia  
diaria de peso (d = 0,53; p = 0,037), con heterogeneidad moderada entre estudios (I² = 52–59%).  
El consumo de alimento y la conversión alimenticia presentaron efectos variables y no  
significativos (p<0,05), reflejando heterogeneidad alta en ingesta (I² = 71%) y mínima en  
conversión alimenticia (I² = 2%). La evaluación del sesgo de publicación mediante la prueba de  
Egger no indicó asimetrías significativas (p > 0,05). Se concluye que la microbiota intestinal  
incide en el crecimiento y desempeño productivo porcino.  
Palabras clave: Producción porcina, microbiota intestinal, modulación microbiota intestinal,  
metaanálisis.  
Abstract  
The gut microbiota influences the growth, health, and immune response of pigs, integrating  
with diet, management, and physiology. The study was developed with the objective of  
analyzing the scientific evidence on the impact of gut microbiota modulation on the productive  
performance of pigs. A non-experimental design with a qualitative-quantitative approach was  
deployed, using analytical, synthetic, and inductive methods through a systematic review and  
meta-analysis. Data collection was performed through a structured literature search in high-  
impact databases, considering studies published between 2020 and 2025 and selected using the  
PRISMA protocol. Quantitative data were extracted and analyzed using random effects meta-  
analysis, evaluating heterogeneity with Q, Tau², and I², and publication bias using funnel plots  
and the Egger test. The results show that modulation of the intestinal microbiota in pigs  
significantly increases body weight (d = 0.49; p = 0.033) and daily weight gain (d = 0.53; p =  
0.037), with moderate heterogeneity between studies (I² = 52–59%). Feed intake and feed  
conversion had variable and non-significant effects (p<0.05), reflecting high heterogeneity in  
intake (I² = 71%) and minimal heterogeneity in feed conversion (I² = 2%). The assessment of  
publication bias using Egger's test did not indicate significant asymmetries (p > 0.05). It is  
concluded that the intestinal microbiota affects pig growth and productive performance.  
Keywords: Pig production, gut microbiota, gut microbiota modulation, meta-analysis.  
Resumo  
A microbiota intestinal influencia o crescimento, a saúde e a resposta imunitária dos suínos,  
integrando-se com a dieta, o manejo e a fisiologia. O estudo foi desenvolvido com o objetivo de  
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analisar as evidências científicas sobre o impacto da modulação da microbiota intestinal no  
desempenho produtivo dos suínos. Foi utilizado um desenho não experimental, com enfoque  
qualitativo-quantitativo, empregando métodos analíticos, sintéticos e indutivos, por meio de  
uma revisão sistemática e metanálise. A coleta de dados foi realizada por meio de uma pesquisa  
bibliográfica estruturada em bases de dados de alto impacto, considerando estudos publicados  
entre 2020 e 2025 e selecionados pelo protocolo PRISMA. Os dados quantitativos foram  
extraídos e analisados por meio de meta-análise de efeitos aleatórios, avaliando a  
heterogeneidade com Q, Tau² e I², e o viés de publicação por meio de gráficos de funil e do teste  
de Egger. Os resultados mostram que a modulação da microbiota intestinal em suínos aumenta  
significativamente o peso corporal (d = 0,49; p = 0,033) e o ganho diário de peso (d = 0,53; p =  
0,037), com heterogeneidade moderada entre os estudos (I² = 52–59%). O consumo de  
alimentos e a conversão alimentar apresentaram efeitos variáveis e não significativos (p<0,05),  
refletindo alta heterogeneidade na ingestão (I² = 71%) e mínima na conversão alimentar (I² =  
2%). A avaliação do viés de publicação por meio do teste de Egger não indicou assimetrias  
significativas (p > 0,05). Conclui-se que a microbiota intestinal influencia o crescimento e o  
desempenho produtivo dos suínos.  
Palavras-chave: Produção suína, microbiota intestinal, modulação da microbiota intestinal,  
meta-análise.  
Introducción  
El uso prolongado de antibióticos en la producción porcina, en los últimos años, ha  
generado un problema creciente de resistencia bacteriana, lo que pone en riesgo la salud  
humana a través de la cadena alimentaria (Barton, 2014). Este escenario también afecta la salud  
y productividad de los cerdos, al impactar directamente en aspectos como el crecimiento, la  
calidad de la carne y la respuesta del sistema inmunológico. Esto demuestra que dicho factor  
desempeña un papel clave en la eficiencia de la producción (Knecht et al., 2020).  
Las alteraciones del equilibrio microbiano intestinal son conocidas como disbiosis, y  
esta condición aumenta las incidencias de enfermedades diarreicas, especialmente aquellas  
provocadas por patógenos. Este desequilibrio no ocurre al azar, sino que responde a factores  
como la alimentación, el manejo en la granja e incluso la genética de los animales (Saha et al.,  
2024).  
En este contexto, usar probióticos y algunos suplementos nutricionales para cambiar la  
microbiota es una estrategia prometedora para cuidar la salud intestinal y evitar problemas  
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digestivos. Esto ayuda al bienestar y al rendimiento de los cerdos (Chaucheyras y Durand,  
2010).  
En este marco, la microbiota intestinal se reconoce como un ecosistema dinámico que  
regula la inmunidad, el metabolismo y el comportamiento del huésped (Huang y Chen, 2023).  
En cerdos, el intestino delgado resulta clave para comprender la interacción entre la dieta, la  
microbiota y el organismo, al ser el principal sitio de digestión, absorción y defensa  
inmunológica (Duarte y Kim, 2022).  
Esta relación es bidireccional; el sistema inmune y la microbiota se regulan  
mutuamente, puesto que la producción de IgA inducida por la microbiota ayuda a controlar la  
colonización bacteriana y evita la translocación de patógenos (Gutzeit et al., 2014). Además,  
algunas bacterias intestinales metabolizan toxinas alimentarias o sintetizan vitaminas  
esenciales para el epitelio intestinal (Yang et al., 2016).  
La salud intestinal en los cerdos ha recibido creciente atención dentro de la  
investigación veterinaria, ya que impacta directamente tanto en su bienestar como en su  
rendimiento productivo. Un intestino sano no solo garantiza una digestión adecuada, sino que  
también participa activamente en la regulación del sistema inmunológico, la prevención de  
enfermedades, el metabolismo y el crecimiento (Wang et al., 2025). Por lo tanto, su relación  
con la productividad lo convierte en un pilar fundamental para fortalecer la salud de los  
lechones y, al mismo tiempo, reducir el uso de antimicrobianos en las prácticas de cría porcina  
(Mahmud et al., 2023).  
Mantener un intestino sano es fundamental para que los cerdos digieran y absorban  
nutrientes de manera eficiente (Liao y Nyachoti, 2017). Estrategias como los probióticos,  
prebióticos, enzimas, el trasplante de microbiota fecal y los suplementos dietéticos tienen  
muchos beneficios. Estos incluyen el tratamiento de enfermedades, la regulación del sistema  
inmunológico y la mejora de la nutrición (Veerapagu et al., 2025). Un microbioma estable,  
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junto con mecanismos de defensa como la función de barrera intestinal y la inmunidad mucosal,  
resulta esencial para proteger al animal frente a patógenos (Pluske et al., 2018).  
En línea con esto, diversos estudios han evidenciado la importancia del microbioma  
intestinal en la eficiencia alimentaria y la protección contra patógenos en cerdos (Vásquez et al.,  
2022). El uso de probióticos como Bacillus spp., bacterias ácido-lácticas, Enterococcus y  
Saccharomyces cerevisiae mejoran la salud intestinal, fortalecen el sistema inmune y optimizan  
la absorción de nutrientes, impactando positivamente en la producción porcina (Singh, 2024).  
Además, minerales, prebióticos, simbióticos, ácidos orgánicos y enzimas contribuyen a  
mantener el equilibrio de la microbiota (Zentek et al., 2024). En la práctica, usar agua con cepas  
beneficiosas como L. acidophilus y B. subtilis ha mostrado que ayuda a la interacción entre  
microorganismos, mejora la digestión de los alimentos, reduce la cantidad de diarreas y  
aumenta la producción (Vera et al., 2024).  
A pesar de los progresos en el manejo de la microbiota intestinal de los cerdos, todavía  
se necesita evidencia clara sobre cómo estas intervenciones afectan la producción y la salud  
intestinal en condiciones reales de cría. Con base en lo anterior, este estudio tiene como objetivo  
analizar la evidencia científica sobre cómo la modulación de la microbiota intestinal afecta el  
rendimiento productivo de los cerdos, a través de una revisión sistemática y un metaanálisis.  
Además, de manera particular, se busca responder si:  
¿La modulación de la microbiota intestinal tiene un efecto significativo sobre el  
desempeño productivo de los cerdos?  
¿Los efectos de las intervenciones nutricionales orientadas a la modulación de la  
microbiota intestinal son consistentes entre los estudios incluidos?  
¿Existe heterogeneidad entre los estudios respecto a la magnitud del efecto de la  
modulación de la microbiota intestinal sobre el desempeño productivo de los cerdos?  
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Research  
Metodología  
El estudio se desarrolló bajo un diseño no experimental de carácter documental, dado  
que no implicó la manipulación de variables, sino la recopilación y síntesis de evidencia  
científica previamente publicada. Se empleó un enfoque cuantitativo, mediante una revisión  
sistemática con metaanálisis, orientada a integrar de forma objetiva los efectos reportados sobre  
la modulación de la microbiota intestinal en sistemas productivos porcinos.  
Desde el punto de vista estadístico, la investigación adoptó un enfoque inferencial,  
utilizando modelos de efectos aleatorios para estimar tamaños de efecto combinados, intervalos  
de confianza y medidas de heterogeneidad, complementados con estadística descriptiva para  
caracterizar los estudios incluidos. El alcance fue descriptivo – analítico, dado que se buscó, por  
un lado, sistematizar la evidencia disponible y, por otro, analizar cuantitativamente la  
magnitud, dirección y consistencia de los efectos observados entre estudios.  
Estrategias de búsqueda  
La búsqueda bibliográfica se realizó en las principales bases de artículos de alto impacto  
como MPDI, ScienceDirect, PubMed, Scopus, Taylor y Francis, Frontiers, entre otras. Para  
garantizar la exhaustividad de la búsqueda, se emplearon palabras clave tales como “microbiota  
intestinal”, “modulación de la microbiota”, “probióticos”, “prebióticos”, “simbióticos”,  
“cerdos” y “rendimiento productivo”, junto con sus equivalentes en inglés: intestinal  
microbiota, microbiota modulation, probiotics, prebiotics, synbiotics, pigs, productive  
performance. Estas se combinaron mediante operadores booleanos (“AND”, “OR”, “NOT”)  
(Tabla 1) con el fin de optimizar la recuperación de artículos científicos relevantes.  
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Research  
Tabla 1.  
Combinaciones de términos de búsqueda y operadores booleanos empleados en las bases de  
datos.  
Términos en español  
“microbiota intestinal” AND  
“cerdos”  
Términos en inglés  
Combinación booleana  
(“intestinal microbiota” AND  
“pigs”)  
“intestinal microbiota” AND “pigs”  
“modulación  
microbiota”  
“probióticos”  
“prebióticos”  
“simbióticos”  
de  
la  
OR  
(“microbiota modulation” OR  
“probiotics”) AND “productive  
performance”  
(“prebiotics” OR “synbiotics”)  
AND “pigs” NOT “ruminants”  
“microbiota  
“probiotics”  
modulation”  
OR  
OR  
“prebiotics” OR “synbiotics”  
Nota: (Autores, 2026).  
Selección para criterios de inclusión y exclusión  
Se incluyeron investigaciones publicadas entre 2020 y 2025, en idioma español o  
inglés; estos debían evaluar el efecto de estrategias de modulación de la microbiota en  
parámetros productivos porcinos como el peso, ganancia de peso, consumo de alimento y  
conversión alimenticia. Asimismo, se seleccionaron exclusivamente investigaciones que  
reportaran información cuantitativa suficiente para el metaanálisis, incluyendo el tamaño  
muestral (n), medias y medidas de dispersión, tales como desviación estándar (DE), error  
estándar (EE) o intervalos de confianza, necesarios para el cálculo de los tamaños de efecto.  
Se excluyeron estudios duplicados, revisiones narrativas, editoriales, resúmenes de  
congresos y tesis; de la misma manera, se descartaron estudios aplicados en otra especie animal,  
metodología no especificada, estudios que no evaluaran parámetros productivos y aquellos que  
no reportaran datos cuantitativos suficientes para el cálculo del tamaño de efecto.  
Tabla 2.  
Criterios de inclusión y exclusión  
Criterios de inclusión  
Estudios publicados entre 2020 y 2025  
Idioma español o inglés  
Criterios de exclusión  
Artículos duplicados  
Revisiones narrativas, editoriales, tesis o resúmenes  
de congresos  
Estudios en cerdos  
Estudios aplicados en otras especies animales  
Evaluación de estrategias de modulación de la  
microbiota (probióticos, prebióticos, simbióticos,  
ácidos orgánicos, etc.)  
Estudios sin intervención sobre microbiota  
Reporte de variables productivas (peso, ganancia  
diaria de peso, consumo de alimento, conversión  
alimenticia)  
Estudios que no reporten parámetros productivos  
Datos cuantitativos disponibles (n, media  
DE/EE/IC) para metaanálisis  
y
Falta de datos estadísticos suficientes para calcular  
tamaños de efecto  
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Diseño experimental o cuasi-experimental  
Metodología no especificada o no experimental (ej.  
observacional sin control)  
Nota: (Autores, 2026).  
Cribado y selección de estudios  
La selección de estudio se ejecutó mediante un cribado sistemático siguiendo las  
directrices de la metodología PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and  
Meta-Analyses) (Figura 1), a fin de asegurar la calidad y pertinencia de los artículos  
recuperados. La recopilación de artículos en 9 bases de datos permitió identificar 355 registros  
relacionados al objeto de estudio. En la primera revisión, se eliminaron 56 estudios duplicados,  
además de 38 documentos que se descartaron automáticamente y 23 registros que se excluyeron  
por otras razones. Esto dejó 229 estudios listos para la etapa de selección.  
Posteriormente, se intentó la recuperación de 180 informes a texto completo, de los  
cuales 25 no pudieron ser obtenidos, dejando 155 artículos para la evaluación detallada. Se  
revisaron 155 artículos completos, pero se excluyeron 145 estudios porque no tenían suficientes  
datos cuantitativos para un metaanálisis (n = 68), la población de investigación no era adecuada  
o el tipo de publicación no era correcto (n = 35). Finalmente, 10 estudios cumplieron con todos  
los criterios de elegibilidad y fueron incluidos en la revisión sistemática y el metaanálisis. Las  
características generales de los estudios incluidos se registraron en una matriz (Tabla 3) con  
elementos como: Autor (año), país, diseño del estudio, tipo de intervención, grupo control y  
variables evaluadas.  
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Figura 1.  
Diagrama de flujo PRISMA 2020 del proceso de identificación, selección e inclusión de  
estudios.  
Nota: Diagrama de flujo del proceso de identificación, cribado, elegibilidad e inclusión de estudios  
según la metodología PRISMA 2020. El diagrama muestra las etapas de selección desde la búsqueda inicial (n =  
355) hasta la inclusión final (n = 10). Basado en las directrices de Haddaway et al. (2022).  
Tabla 3.  
Características generales de los estudios incluidos en la revisión sistemática y metaanálisis  
Autor  
(año)  
Dong et  
al.  
País  
Diseño del  
estudio  
Ensayo  
experiment  
al  
Tipo de  
intervención  
Ácidos grasos  
de cadena corta  
y media  
Grupo control  
Variables evaluadas  
China /  
EE. UU.  
Dieta basal sin  
suplementación  
Peso  
corporal,  
ganancia  
diaria de peso, consumo de  
(2025)  
alimento,  
alimenticia,  
microbiota  
conversión  
digestibilidad,  
intestinal,  
controlado  
(monolaurato de  
glicerol y  
tributirina)  
respuesta inmune.  
Boston  
et al.  
(2024)  
EE. UU.  
China  
Ensayo  
experiment  
al  
Prebiótico  
(galactooligosac  
áridos)  
Dieta basal  
Rendimiento productivo  
(peso corporal, ganancia  
diaria de peso, consumo de  
alimento,  
conversión  
alimenticia), salud intestinal,  
microbiota.  
Tang et  
al.  
(2021)  
Ensayo  
experiment  
al  
comparativ  
o
Probióticos  
(Lactobacillus  
plantarum y L.  
reuteri)  
Dieta basal sin  
probióticos  
Peso  
corporal,  
ganancia  
diaria de peso, consumo de  
alimento,  
alimenticia,  
antioxidante,  
conversión  
actividad  
inmunidad  
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intestinal.  
Lin &  
Yu  
(2023)  
Sudáfrica  
Estudio  
experiment  
al de campo  
Productos  
fermentados con  
Bacillus  
Dieta basal  
Rendimiento (peso corporal,  
ganancia diaria de peso,  
consumo  
conversión alimenticia).  
Peso corporal, ganancia  
diaria de peso, consumo de  
de  
alimento,  
licheniformis  
Kim et  
al.  
(2021)  
EE. UU.  
Ensayo  
experiment  
al con  
Exposición a  
antibióticos en  
dosis  
Dieta basal sin  
antibiótico  
alimento,  
conversión  
diarrea,  
parámetros  
desafío  
subterapéuticas  
alimenticia,  
inflamación,  
inmunológicos.  
Cai et  
al.  
(2024)  
Bélgica  
España  
Ensayo  
experiment  
al  
Mezcla de  
ácidos  
orgánicos  
Dieta basal.  
Dieta basal  
Peso  
corporal,  
ganancia  
diaria de peso, consumo de  
alimento, conversión  
alimenticia, antioxidantes.  
Rendimiento (peso corporal,  
ganancia diaria de peso,  
Sadurní  
et al.  
(2023)  
Ensayo  
experiment  
al  
Dieta con  
proteína  
reducida +  
butirato  
consumo  
conversión  
de  
alimento,  
alimenticia),  
protegido  
salud intestinal, microbiota.  
Peso corporal, ganancia  
diaria de peso, consumo de  
Michiel  
s et al.  
(2023)  
Bélgica  
Ensayo  
experiment  
al  
Suplementación  
con ácido  
glucónico  
Dieta basal sin  
suplementación  
alimento,  
conversión  
alimenticia,  
fermentación  
colónica, microbiota.  
Peso corporal, ganancia  
diaria de peso, consumo de  
Moita et  
al.  
(2021)  
EE. UU.  
Ensayo  
experiment  
al  
Aceites  
funcionales  
Dieta basal  
alimento,  
conversión  
microbiota  
alimenticia,  
mucosa, salud intestinal,  
desempeño productivo.  
Garavit  
o et al.  
(2025)  
EE. UU.  
Ensayo  
experiment  
al con  
Fitobióticos y  
aceites  
esenciales bajo  
desafío con E.  
coli F18+  
Dieta basal no  
desafiada  
Peso  
diaria de peso, consumo de  
alimento, conversión  
alimenticia, salud intestinal,  
respuesta inmune.  
corporal,  
ganancia  
desafío  
Nota: La tabla presenta un resumen de las características generales de los estudios incluidos en la revisión  
sistemática y metaanálisis, indicando autor y año, país de realización, diseño del estudio, tipo de intervención,  
presencia de grupo control y las variables evaluadas en cada investigación.  
Análisis estadístico (metaanálisis)  
Previo análisis de datos, se extrajeron los datos cuantitativos de los estudios elegidos y  
se registraron en una base de datos en hojas electrónicas, se distribuyó la información (n, media  
y desviación estándar) en correspondencia a las variables de estudio (peso corporal, ganancia de  
peso, consumo de alimento y conversión alimenticia), cuando fue necesario, se realizaron  
transformaciones estadísticas para homogeneizar las unidades de medida.  
Los datos fueron procesados y analizados usando IBM SPSS Statistics v31. Para el  
metaanálisis, se utilizaron modelos de efectos aleatorios con intervalos de confianza (IC) del  
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95%, tomando en cuenta la variabilidad dentro y entre los estudios (Hartung & Knapp, 2001;  
Halme et al., 2023; Veroniki & McKenzie, 2024).  
Para las variables continuas, se calcularon las diferencias de medias estandarizadas  
(SMD). La heterogeneidad se evaluó usando la prueba Q de Cochran, el estimador de varianza  
τ² y el estadístico I². Se consideró que había heterogeneidad sustancial cuando el valor de I² era  
mayor del 50% (Higgins & Thompson, 2002; Shuster, 2016; Borenstein, 2023).  
El sesgo de publicación se examinó mediante inspección visual de gráficos de embudo  
(funnel plots) y la aplicación de la prueba de regresión de Egger, considerando significativa la  
asimetría con (p<0,05) (Simmonds, 2015; Lin & Chu, 2017). Los resultados se representaron  
mediante diagramas de bosque (forest plots) con sus respectivos estadísticos relacionados al  
metaanálisis.  
Resultados  
La revisión sistemática (Tabla 3) recabo estudios publicados entre el 2021 y 2025,  
desarrollados en diversas áreas globales como América, África, Europa y Asia. Las  
investigaciones plantearon generalmente diseños experimentales controlados, incluyendo  
ensayos prácticos, estudios comparativos y estudios de campo.  
Las intervenciones evaluadas estuvieron basadas en estrategias de suplementación  
nutricional mediante probióticos, prebióticos, ácidos orgánicos, aceites funcionales,  
fitobióticos y productos fermentados, dirigidas a modular la microbiota intestinal, y  
comparadas frente a grupos control alimentados con dietas basales sin aditivos. Asimismo, los  
estudios abordaron múltiples variables relacionadas con el rendimiento productivo, la salud  
intestinal, la microbiota y la respuesta inmune.  
Metaanálisis de las estrategias de modulación de la microbiota intestinal sobre el  
desempeño productivo en cerdos  
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Peso corporal.  
El metaanálisis (Figura 2), bajo un modelo de efectos aleatorios, integró 10 estudios que  
evaluaron el peso corporal, los parámetros del Forest plot muestran que el tamaño de efecto  
combinado fue positivo y de magnitud moderada (d = 0,49; IC 95%: 0,04–0,95), con  
significancia estadística (p = 0,033), lo que evidencia que las intervenciones dirigidas a la  
modulación de la microbiota intestinal se asocia consistentemente con un aumento del peso  
corporal en cerdos respecto a los grupos control; este efecto, aunque de magnitud intermedia,  
refleja una ganancia biológicamente relevante en el desempeño productivo.  
La variabilidad entre los estudios fue moderada (I² = 52%; Tau² = 0,26; Q = 18,43; p =  
0,03), lo que significa que hay una diferencia real en el tamaño del efecto que no se debe solo al  
error en las muestras. Esta variabilidad se debe a diferencias en las formulaciones, las dosis, la  
duración de las intervenciones y las condiciones de producción. La mayoría de los estudios  
reportaron efectos positivos, aunque con amplitudes diversas; Tang et al. (2021), Kim et al.  
(2021) y Michaels et al. (2023) evidenciaron los incrementos más marcados en el peso corporal,  
mientras que el estudio de Garavito et al. (2025) mostró un tamaño de efecto modesto y no  
significativo, con un intervalo de confianza amplio que refleja incertidumbre en la dirección del  
efecto.  
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Figura 2.  
Forest plot del efecto de la modulación de la microbiota intestinal sobre el peso corporal en  
cerdos.  
Nota: La figura muestra el efecto de intervenciones sobre la microbiota intestinal en el peso corporal de cerdos.  
Los cuadrados representan los efectos individuales de cada estudio, las líneas horizontales indican los intervalos  
de confianza del 95 %, y el diamante refleja el efecto combinado del metaanálisis, incluyendo la heterogeneidad  
entre estudios.  
Ganancia de peso.  
Para evaluar la ganancia diaria de peso (ADG), se realizó un metaanálisis (Figura 3)  
bajo un modelo de efectos aleatorios con datos de 10 estudios. El tamaño del efecto total fue  
positivo y de tamaño moderado (d = 0,53; IC 95%: 0,03 a 1,02), y fue estadísticamente  
significativo (p = 0,037). Esto indica que, en promedio, las intervenciones dirigidas a modular  
la microbiota se asocian con un incremento significativo en la ganancia diaria de peso de los  
cerdos en comparación con los grupos control.  
Entre los estudios, la heterogeneidad fue moderada-alta (I² = 59%; Tau² = 0,35; Q =  
19,93; p = 0,02), evidenciando una variabilidad considerable en la magnitud del efecto,  
conforme al forest plot, la mayoría de los estudios presentaron tamaños de efecto favorables,  
aunque con amplitud variable en sus intervalos de confianza.  
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Los estudios de Tang et al. (2021) y Michiels et al. (2023) encontraron efectos más  
claros y consistentes. Otros estudios, como el de Garavito et al. (2025) presentaron  
estimaciones casi sin efecto, con intervalos de confianza amplios. Esto muestra más  
incertidumbre, pero no significa que haya un efecto negativo real. Los parámetros observados  
sugieren que la modulación de la microbiota intestinal tiende a favorecer la ganancia diaria de  
peso. No obstante, la variación observada refleja que la magnitud de respuesta puede estar  
condicionada por aspectos como el tipo de intervención, el estado sanitario, la dieta basal y las  
condiciones de manejo experimental.  
Figura 3.  
Forest plot del efecto de la modulación de la microbiota intestinal sobre la ganancia diaria  
de peso  
Nota: La Figura muestra cómo las intervenciones sobre la microbiota intestinal inciden en la ganancia de peso  
corporal de los cerdos. Cada cuadrado representa el efecto de un estudio, las líneas horizontales muestran el  
intervalo de confianza del 95 %, y el diamante indica el efecto global del metaanálisis, considerando la  
heterogeneidad entre estudios.  
Consumo de alimento  
El metaanálisis sobre el consumo diario de alimentos (Figura 4), realizado con un  
modelo de efectos aleatorios, mostró un efecto positivo moderado (d = 0,41; IC 95%: −0,17 a  
0,99), pero no fue estadísticamente significativo (p = 0,17). Estos resultados indican que,  
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aunque la estimación inicial sugiere que los animales que reciben tratamientos para cambiar su  
microbiota suelen comer más, la evidencia actual no permite afirmar que esto sea un efecto  
constante en comparación con los grupos de control.  
La heterogeneidad entre estudios fue elevada (I² = 71%; Tau² = 0,58; Q = 26,19; p <  
0,001), lo que refleja una marcada variabilidad en la dirección y magnitud de los efectos  
individuales. El gráfico muestra una dispersión considerable de los tamaños de efecto; solo  
Tang et al. (2021) presenta incrementos relevantes en el consumo de alimento, mientras que  
otros estudios ofrecieron efectos cercanos a cero, con intervalos de confianza amplios en varios  
casos, lo que indica una alta incertidumbre en las estimaciones.  
Figura 4.  
Forest plot del efecto de la modulación de la microbiota intestinal sobre el consumo de  
alimento.  
Nota: La figura representa el impacto de la modulación de la microbiota intestinal sobre el consumo de alimento  
en cerdos. Cada estudio está indicado por un cuadrado con su intervalo de confianza del 95 %, y el diamante  
señala el efecto promedio del metaanálisis, incorporando la variabilidad entre estudios.  
Conversión alimenticia  
El metaanálisis de efectos aleatorios sobre la conversión alimenticia (Figura 5) mostró  
que el efecto general fue negativo y pequeño (d = −0.20; IC 95%: −0.49 a 0.10). Esto indica que  
no fue estadísticamente significativo (p = 0.16). Esto significa que, en general, las  
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intervenciones para modificar la microbiota no mejoran de manera constante la eficiencia  
alimenticia de los cerdos en comparación con los grupos de control.  
La heterogeneidad entre estudios fue mínima (I² = 2%; Tau² = 0.00; Q = 11.16; p =  
0.27), reflejando que los resultados individuales fueron altamente consistentes. Estudios como  
Moita et al. (2021), Cai et al. (2020) y Tang et al. (2021) reportaron reducciones significativas  
en la conversión alimenticia, mientras que Lin & Xu (2023) presentó una mejora leve no  
significativa. En general, estos resultados indican que, a diferencia de otros factores de  
crecimiento como el peso corporal o el aumento diario de peso, el cambio en la microbiota tiene  
un efecto leve y, en algunos casos, puede ser negativo en cuanto a la conversión de alimentos.  
Figura 5.  
Forest plot del efecto de la modulación de la microbiota intestinal sobre la conversión  
alimenticia.  
Nota: La figura muestra el impacto de la modulación de la microbiota intestinal sobre la conversión alimenticia  
en cerdos. Los resultados individuales de cada estudio se señalan mediante cuadrados, con líneas que indican su  
rango de confianza del 95 %, mientras que el diamante refleja el efecto agregado obtenido del metaanálisis,  
incluyendo la dispersión entre los estudios.  
Sesgo de publicación  
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Para asegurar que los resultados del metaanálisis sean válidos, se revisó si había sesgo  
de publicación usando la prueba de regresión de Egger. Esto se hizo para encontrar asimetrías  
en la distribución de los estudios que se incluyeron. Todos los estudios que se incluyeron en los  
metaanálisis sobre peso corporal, ganancia diaria de peso, consumo de alimento y conversión  
de este se distribuyeron de forma equilibrada alrededor del efecto global estimado en sus  
gráficos de embudo (Figura 6).  
Figura 6.  
Gráficos de embudo para la evaluación del sesgo de publicación en (a) peso corporal, (b)  
ganancia diaria de peso, (c) consumo de alimento y (d) conversión alimenticia.  
Nota: Gráficos de embudo para evaluar el sesgo de publicación mediante la prueba de Egger en las variables del  
metaanálisis: (a) peso corporal, (b) ganancia diaria de peso, (c) consumo de alimento y (d) conversión  
alimenticia. Cada punto representa un estudio primario. Las líneas discontinuas indican los límites de  
pseudointervalo de confianza al 95% y la línea vertical representa el tamaño de efecto global estimado.  
Esta distribución indica que no existe concentración sistemática de estudios hacia un  
lado del gráfico, lo que sugiere un bajo riesgo de sesgo de publicación, los resultados de la  
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prueba de regresión de Egger (Tabla 4) para cada variable fueron no significativos (p>0,05),  
reforzando la ausencia de sesgo detectable en los datos analizados.  
Tabla 4.  
Resultados de la prueba de regresión de Egger para evaluar el sesgo de publicación.  
Intersección  
(coef)  
IC 95%  
inferior  
-2,993  
IC 95%  
superior  
1,417  
Variable  
SEb  
t
p (bilateral)  
Peso corporal  
Ganancia de peso  
Consumo de  
alimento  
-0,788  
-0,682  
0,9561  
0,7222  
-0,824  
-0,945  
0,434  
0,373  
-2,348  
0,983  
-0,788  
-0,297  
0,9561  
0,3868  
-0,824  
-0,769  
0,434  
0,464  
-2,993  
-1,189  
1,417  
0,595  
Conversión  
alimenticia  
Nota: La intersección (Coef) indica la presencia de sesgo de publicación; valores cercanos a 0 y no significativos  
(p > 0,05) sugieren ausencia de sesgo. SEb representa el error estándar de la pendiente, t es el estadístico  
asociado a la intersección o pendiente, p la significancia bilateral, e IC 95% el intervalo de confianza de la  
estimación.  
Discusión  
Los resultados de la revisión sistemática y el metaanálisis indican que las intervenciones  
para cambiar la microbiota intestinal de los cerdos generalmente mejoran aspectos de  
producción, como el peso y el aumento de peso, aunque hay variaciones entre los estudios. Los  
efectos más pronunciados se divisaron en los estudios de Tang et al. (2021) y Michiels et al.  
(2023), quienes alcanzaron aumentos significativos en estas variables.  
Otros estudios como el de Boston et al. (2024), Lin & Yu (2023) y Dong et al. (2025),  
evidenciaron incrementos moderados, mientras que Kim et al. (2021), Cai et al. (2024), Sadurní  
et al. (2023) y Moita et al. (2021) reportaron efectos más variables o no significativos. Esta  
variabilidad muestra cómo factores como la dieta, la genética de los lechones y las condiciones  
de manejo pueden afectar la respuesta a las acciones que se toman para mejorar el desarrollo  
corporal y el aumento de peso diario.  
En relación al consumo de alimento, los parámetros fueron heterogéneos; Tang et al.  
(2021) mostró un aumento significativo, mientras que estudios como Garavito et al. (2025),  
Sadurní et al. (2023), Moita et al. (2021) y Michiels et al. (2021) reportaron reducciones, lo que  
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sugiere que la modulación de la microbiota en los cerdos no siempre se traduce en aumentos  
lineales de ingesta y que la respuesta puede depender de factores como el ambiente y  
condiciones experimentales (Gardiner et al., 2020; Duarte & Kim, 2021; Liao et al., 2024).  
Respecto a la conversión alimenticia, la mayoría de los estudios mostró efectos  
limitados o incluso negativos, con reducciones significativas reportadas por Tang et al. (2021),  
Cai et al. (2020) y Moita et al. (2021), mientras que Lin & Xu (2023) evidenció mejoras leves,  
pero estas no fueron significativas. Pese a que la modulación de la microbiota en los cerdos  
favorece el peso y crecimiento, su efecto sobre la eficiencia alimenticia es variable y, en  
algunos casos, potencialmente adverso.  
En general, la evidencia disponible indica que la microbiota juega un papel importante  
al conectar el ambiente, la dieta y el hospedador. Además, cambiarla puede ser una buena  
estrategia para mejorar los sistemas de producción de cerdos (Kiernan et al., 2023; Wang et al.,  
2025). No obstante, la magnitud del efecto es variable y depende de múltiples factores,  
incluyendo la etapa fisiológica, la composición de la dieta, el estado sanitario de los animales,  
las condiciones ambientales y el tipo de estrategia de modulación aplicada (Das et al., 2020;  
Knecht et al., 2020; Upadhaya & Kim, 2022).  
Conclusiones  
La modulación de la microbiota intestinal mejora significativamente el desempeño  
productivo de los cerdos, evidenciado principalmente en el aumento del peso corporal y la  
ganancia diaria de peso.  
Los efectos de las intervenciones sobre la microbiota intestinal varían según la variable  
evaluada, el peso corporal y la ganancia diaria presentan respuestas favorables y relativamente  
uniformes, mientras que el consumo de alimento muestra resultados heterogéneos y la  
conversión alimenticia no registra cambios significativos respecto a los controles.  
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Se observa heterogeneidad entre los estudios en relación con los efectos de la  
modulación de la microbiota intestinal, siendo moderada para peso y ganancia diaria, alta para  
consumo de alimento y mínima para conversión alimenticia.  
Factores como tipo de intervención, dosis, duración y condiciones de manejo influyen  
en la respuesta observada en los cerdos, además, para modificar su salud intestinal es necesario  
un enfoque completo que considere los factores ambientales, genéticos y de manejo que afectan  
la producción y salud de los lechones  
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