2015—2017年安徽省定点监测猪群伪狂犬病血清学流行率估计

刘 华，周迎春，何长生，沈 艳，王 倩，王 军，王 维，占松鹤，朱良强，祁克宗

（1. 安徽省动物疫病预防与控制中心，安徽合肥 230061；2. 兽医病理生物学与疫病防控安徽省重点实验室，安徽合肥 230036）

猪伪狂犬病（Pseudorabies，PR）是由伪狂犬病病毒（Pseudorabies virus，PRV）引起的一种重要传染病，可发生在各生长阶段猪群，对养殖业危害极大。我国自1947年发现本病以来，相继已有30多个省报道了PR的发生与流行[1-5]，造成重大经济损失。2012年，我国将PR列入优先防治动物疫病病种，并作为种畜场净化的重点病种，要求到2020年全国所有种猪场都达到PR净化的目标。2015年以来，安徽省按照中国动物疫病预防控制中心要求，选取12个猪场作为国家级固定监测点，开展了包括PR在内的相关猪病监测工作，从而为其净化提供数据支撑。

1 材料与方法

1.1 监测点选择

结合安徽省养猪分布情况，选取具有代表性的县，确定12个使用PRV-gE基因缺失株疫苗的猪场作为固定监测点。

1.2 预调查

2015年春季，对12个监测点猪场进行预调查和采样检测。调查内容包括猪场环境、养殖结构、饲养管理、消毒措施、种源管理、免疫情况、监测情况以及生产性能等。按照简单随机抽样方法，抽取各场的血清样品，采用IDEXX公司的PRV-gE ELISA试剂盒检测，估算不同规模猪场的预期流行率[6]。

1.3 抽样策略

2015—2017年，每年6—7月将12个猪场全部纳入抽样范围，分别进行横断面研究。在个体水平，按照估计流行率方法，采用分层随机抽样策略[7]。首先，计算每个场所需的个体样品数量，即按95%置信水平（CL）和15%可接受绝对误差（d），根据预调查结果，设存栏量大于1 000头猪场的预期个体流行率为23%（p），存栏量小于1 000头的预期流行率为15%（p），根据公式n=1.962×p（1-p）/d2，计算各场所需的样品总数。将每个猪场分成种猪（经产母猪、后备母猪和种公猪）和其他猪（育肥猪和仔猪）两层，按存栏比例，在各层中随机抽取样品。每年各场的抽样数量和分配，应考虑存栏量和各层比例的变化（表1）。

表1 定点监测猪场的存栏及抽样情况 单位：头/份

1.4 血样采集和检测

无菌采集猪前腔静脉血3～5 mL，析出血清于灭菌的离心管内，逐份进行编号，−20 ℃备检。使用IDEXX试剂盒检测PRV gE-ELISA抗体。

1.5 个体流行率估计

参照Dohoo等[7]和孙向东等[8]的方法，通过抽样权重分析，计算出每个监测点的个体流行率和95%置信区间（95%CI）。将12个监测点的每个场当作一个层，用上述方法计算整体的个体表观流行率和95%置信区间。真实个体流行率根据ELISA试剂盒试验敏感性（Se）和特异性（Sp）计算。计算公式：TP=（AP+Sp-1）/（Se+Sp-1）。个体阳性率的95%CI，根据公式计算：。其中，p是个体阳性率，Z为正态分布中概率为0.05所对应的值，n为抽样数量。

2 结果

2.1 个体流行率

检测结果显示（表2）：2015年有5个猪场检测出PRV-gE抗体，通过权重分析，个体表观流行率最高为77.0%（95%CI：62.9%～91.2%）；2016年仅有1个猪场为PRV-gE抗体阳性，个体表观流行率为6.1%（95%CI：0～13.4%）；2017年有4个猪场为阳性，个体表观流行率最高的为53.0%（95%CI：28.9%～77.1%）。

表2 2015—2017年安徽省定点监测猪场PRV阳性数及血清学流行率

对12个监测点进行权重分析，计算每年整体的个体表观流行率（表3）。根据ELISA诊断试剂盒的敏感性（Se=98%）和特异性（Sp=99%）[9]，计算每年12个监测点的PR个体真实流行率。结果显示：2015年监测点内个体真实流行率为33.6%（95%CI：27.8%～39.5%），2016年为1.1%（95%CI：0～4.0%），2017年为 6.9%（95%CI：3.0%～10.7%）。用SPSS 20统计软件，对每年个体流行率进行Fisher's精确检验，发现差异极显著且有统计学意义（P＜0.01）。

表3 2015—2017年安徽省定点监测猪场猪群PRV阳性数及个体血清流行率

2.2 不同猪群情况

对12个监测点内的不同猪群，根据分层抽样情况，对各层猪群每年的PRV个体阳性率进行分析。结果显示：每年种猪的个体阳性率比其他猪高；经卡方和Fisher精确检验，2015年差异显著且有统计学意义（0.01＜P＜0.05），2016年差异不显著（P＞0.05），2017年差异极显著且有统计学意义（P＜0.01）。

以其他猪的检测结果为参考，对种猪进行感染风险分析。结果显示（表4）：2015年监测点内种猪感染PRV风险较高，约为其他猪的2.0倍（95%CI：1.0～3.8），2017年 约 为 4.5倍（95%CI：1.9～11.0），且都具有统计学意义（P＜0.01）。

2.3 不同规模猪场情况

对12个监测点内的不同猪群，根据存栏量情况，对存栏≥1 000头和＜1 000头的猪场进行分类，对这两类猪场中每年的PRV个体阳性率进行分析。经卡方和Fisher的精确检验，2015年存栏量≥1 000头猪场的PRV个体阳性率较高，为27.0%（95%CI：20.8%～34.0%）差异极显著且有统计学意义（P＜0.01）；2016年二者差异不显著（P＞0.05）；2017年存栏量＜1 000头猪场的PRV个体阳性率较高，为17.9%（95% CI：10.2%～28.3%），二者差异极显著且有统计学意义（P＜0.01）。

以＜1 000头猪场的个体流行率为参考，对≥1 000头的猪场个体进行感染风险分析。结果显示（表5）：2015年存栏量≥1 000头猪场感染PRV风险是存栏量＜1 000头猪场的2.9倍（95%CI：1.4～6.1），2017年相反，感染风险下降，约为存栏量＜1 000头猪场的 20%（95%CI：0.1～0.5），且这些差异都具有统计学意义（P＜0.01）。

表4 不同猪群猪伪狂犬病血清学检测结果

表5 不同规模猪伪狂犬病血清学检测结果

3 讨论

检测结果显示：12个固定监测点3年期间有8个猪场检出猪伪狂犬病感染抗体，个别猪场个体表观流行率最高可达77.0%（95%CI：62.9%～91.2%），说明猪场的PRV的带毒较为普遍；个体真实流行率从2015年的33.6%（95%CI：27.8%～39.5%） 降 为 2017年 的 6.9%（95%CI：3.0%～10.7%），说明这些场自行实施净化措施后，推动了PRV感染率的下降。部分猪场盲目乐观净化结果，松懈生物安全和生产管理，可能是导致2017年阳性率出现小幅反弹的原因，但有待进一步调查。

12个猪场所有种猪群的PRV感染风险较其他猪群要高，这与本实验室往年的监测结果和其他学者的研究结果一致[6，10]。杨涛等[10]研究认为，猪场伪狂犬病的综合防控重点应放在种猪群上。有研究认为，母猪可通过种公猪配种、外购精液、外购种猪混群等感染PRV，仔猪则通过母猪感染垂直感染，后备母猪、育肥猪等基本是从这些仔猪中发展而来，带毒猪可通过飞沫以及带毒老鼠、犬猫等传播，导致病毒在猪场内形成恶性循环[10-14]。因此，种猪是猪场PR净化的关键，需要在检疫隔离、引种和精液检测等方面采取适当干预措施，降低种猪群感染风险。

本实验室2012年的监测结果显示，母猪存栏量＜200头的猪场，PRV感染抗体阳性率高于＞200头的种猪场[15]。2015年监测的结果显示，存栏量越大，猪场的PRV感染风险反而越高。杨涛等[16]认为，中小规模猪场由于多采取自繁自养方式，在外购种猪、人工授精等方面的引入风险较大型猪场要低，因此通过这些途径传入PR的可能性比较小。2017年，存栏量小的猪场感染风险反而高。综合分析后推测，大规模猪场的PRV感染率总体呈下降趋势，可能与大型规模场在采取净化措施后能够较好地维持有关。而中小规模猪场在取得阶段性成果后，可能在管理上会出现松懈，致使出现PRV的二次污染，具体原因尚待进一步研究。

2012年安徽省规模化种猪场PRV群流行率约为66.7%（95%CI：57.4%～76.0%），个体流行率约为19.0%（95%CI：17.7%～20.3%）[15]。2013年安徽省中小规模种猪场PRV群流行率为34.1%（95%CI：29.3%～38.9%）[11]。2014年黄晓慧等[17]从送检的2 231份猪血清样品中检出259份PRV-gE抗体。本次研究由于选取的猪场数量和个体数量均较少，因此无法精确估计2015—2017年全省总体情况。在今后研究中，应增设监测点数量并减少随机误差，以掌握全省PRV流行趋势和群内传播风险因素，从而有助于采取针对性的防控措施，达到群体净化的目的。

4 结论

本调查利用横断面研究方法，对安徽省12个固定监测点猪群进行分层随机抽样，开展了PR个体流行率估计。从8个监测点中检出PRV感染抗体，说明安徽省病毒感染面依然较广；12个固定监测点的PRV平均个体真实流行率从2015年的33.6%下降为2017年的6.9%，说明PR已得到有效控制；种猪群的个体阳性率高于其他猪群，存栏量小于1 000头猪场的个体阳性率增高，表明今后应重点加强对种猪群和小规模饲养猪群的PR防控。

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