Ocena wpływu szczepów PRRSV 174 na stan zdrowia tuczników

Wstęp

PRRS pozostaje jedną z najważniejszych ekonomicznie chorób świń na świecie, wpływając negatywnie na rozród i przyrosty w zakażonych populacjach.

Na fermach w środkowo-zachodnim stanie USA zaobserwowano procentowy wzrost śmiertelności świń od odsadzenia do uboju (WTF), co zbiegło się w czasie z pojawieniem się szczepów PRRSV posiadających wzór restrykcyjny (RFLP) 1-7-4. Stwierdzono, że przypuszczalnie nowe szczepy wirusa należące do wariantu 174 w większym niż inne szczepy stopniu wpływały na zdrowie zwierząt. System, w którym doszło do wybuchu problemu składał się z wielu ferm loch, oraz występowało wiele zmiennych, które mogły odgrywać rolę w obserwowanych zaburzeniach. W czasie wykonywania badań fermy loch były dodatnie w kierunku PRRSV, lub były PRRS stabilne. Współzależność zmiennych w wywoływaniu wyższej śmiertelności była nieznana.

Badania

Przeprowadzono badania epidemiologiczne w celu (1) zrozumienia przyczyn wzrostu śmiertelności WTF, i (2) oceny roli szczepów PRRSV 174 jako czynnika wzrostu śmiertelności i określenia jego wpływu na wydajność produkcji.

W tym celu przygotowano bazę danych złożoną z: a) danych produkcyjnych dotyczących grup tuczników pochodzących z jednej fermy loch, b) tygodniowych danych statusu ferm loch monitorowanych w ramach programu SHMP prowadzonego na Uniwersytecie Minnesota, c) wskaźników zarządzania, i d) wybranych wskaźników dotyczących ferm loch. W sumie baza danych zawierała dane 462 grup tuczników, dotyczące 2,3 mln świń, pochodzących z 33 ferm loch. Analiza statystyczna została wykonana w oparciu o wielopoziomowe modele regresji.

Wyniki i dyskusja

Średnia geometryczna śmiertelności od odsadzenia do sprzedaży wyniosła 6,5% (95% CI 1.2% i 30%). Stwierdzono statystycznie nieistotną korelację następujących czynników: zagęszczenie świń w kojcu, średni wiek lochy w tygodniu odsadzania, średni wiek stada loch, liczba dni „pustych” przed zasiedleniem.

Związek ze śmiertelnością wykazany w przypadku typu loszek i statusu stada loch w zakresie PED (dodatnie niestabilne, dodatnie stabilne szczepione, ujemne) (P między 0,005 i 0,20).

Istotny związek ze śmiertelnością wykazano dla takich zmiennych jak mieszalnia pasz (n=12), nadzór (n=30), procent wykorzystania chlewni, status fermy loch odnośnie PRRSV (dodatnia niestabilna, dodatnia stabilna szczepiona, ujemna), wagi początkowej świń i wariantu PRRSV (174 lub inny).

Model finalny zawierał: status PRRSV (174, inny, ujemny); tygodnie statusu PRRSV; początkowy kwartał, typ loszek, nadzór, mieszalnia pasz; status PEDV; procent wykorzystania chlewni od odsadzenia to sprzedaży. Model precyzyjnie określał śmiertelność i zysk (odpowiednio, R² = 0.81 i R² = 0.78).

Zakażenie PRRSV 174 podwyższało śmiertelność o 4,8%. Zysk z tego powodu był zmniejszony o 2,87$ na sprzedaną sztukę.

Ryc. 1. Poziom śmiertelności zależnie od statusu PRRSV.

Ryc. 2. Porównanie przewidywanego i faktycznego poziomu śmiertelności świń do końca tuczu (elipsa obrazuje 95% przewidywalnych wartości).

Wnioski

Powyższa analiza epidemiologiczna miała na celu zrozumienie czynników związanych z pojawieniem się ostrego problemu wzrostu śmiertelności w populacji świń, i opierała się na badaniu szerokiego zakresu czynników dotyczących kliniki, diagnostyki i epidemiologii ogólnej. Dane przeanalizowano w sposób krytyczny co dostarczyło praktycznych informacji na temat głównych czynników wpływających na śmiertelność od odsadzenia do sprzedaży, co miało na celu poprawę opłacalności produkcji. Mówiąc dokładniej, badania pozwoliły na określenie wzajemnej roli wielu zmiennych na wyniki produkcyjne (śmiertelność i zysk).

Poziom zjadliwości drobnoustroju w warunkach terenowych istotnie wpływa na ocenę zwrotu nakładów inwestycyjnych na opiekę zdrowotną (szczepienia, modyfikacja przepływu świń). Nasze badania zakończyły się opracowaniem modelu ilościowej analizy wpływu obniżenia stanu zdrowia świń na skutek zakażenia PRRSV i PEDV, oraz określenia roli jednego z wariantów PRRSV w danym systemie produkcyjnym.

Podziękowania

Autorzy dziękują Ianowi Levis i Katie Wedel za dostarczenie i zgodę na wykorzystanie danych produkcyjnych, i Carlowi Betlach za udostępnienie danych z SHMP.