一点式猪场的生物安全状态及其与生产、管理特征的相关性（续完）

赵双成（编译）

（勃林格殷格翰国际贸易上海有限公司， 上海 200120）

（上接 5 期32页）

4 统计分析

通过方差分析和Scheffé方法进行数据比较分析，评估国家在总体、内部和外部生物安全评分差异以及生物安全和农场特征的12个子类别之间的差异。如果数据不满足正态分布和齐性方差，则进行非参数双侧独立样本Kruskall-Wallis检验。通过双向Pearson相关系数显示内部生物安全评分与外部生物安全评分之间的相关性。

为了分析生物安全评分与猪群特征和技术结果之间的关联（即猪群管理数据和问卷结果的分析 ：母猪数量，WSY，ADG（g / d），至断奶仔猪死亡率（%），发情猪的死亡率（%），分娩间隔，断奶日龄，负责人/猪场管理人员经验年数，负责人/猪场管理人员的最高教育水平，接种疫苗的病原体数量，雇员人数和性别），根据作者的逻辑推理设计第一条因果路径，包括两个变量之间的所有可能关联，并围绕内部和外部生物安全分数。基于该因果途径中描述的潜在关联，通过单变量分析来分析变量之间的关系，箭头指向的变量为因变量。由于分析4个国家的数据，因此所有分析结果都通过国家的特有特征来进行修正。

那些在单变量分析中，保留P＜0.20的单变量并用于多变量模型中做进一步分析。随后，通过逐步后退法选择保留的单变量并构建多变量一般线性模型，包括分析重要主效应的双向交互作用。我们通过评估参数估计值的变化来检查建模过程中的混淆因素。如果P＜0.05，则该关联被认为是显着的。用正态检验和绘图来检测残差是否满足正态性和方差性，并且鉴定其在假设中没有偏差（除了需要对母猪数量进行对数（LOG）转换之外）。

为了研究疾病频率替代指标（所估计的对特定疾病特征的治疗频率）与生物安全水平的关系，将每个动物类别的得分总和（1分：从未；5分：总是/总是）作为因变量。由于对于厌食者、断奶仔猪和发情猪而言，疾病症状被分为5种，并且使用了5个等级评分，因此，其评分总分结果可能在5～25之间。对于母猪而言，共有7种类型的症状，其评分分值范围在7～35之间。该总和在单变量线性回归模型中作为因变量来分析该参数与猪群生物安全水平之间的关联。所有统计分析均使用SPSS 22（IBM）进行。

5 结果

5.1 农场选择和特征

最后，比利时有52个猪群参与，其他3个国家每个国家有60个参与，研究期间没有发现无应答场或无法访问场。我们将每个猪群有100头母猪的标准降低到70头，以使参加猪群的数量达到最大。比利时3个猪群、法国6个猪群和1个瑞典猪群的母猪数量都在70～100头之间。

表1列出了参与本次研究的猪群的特点，表2列出了本次参加猪场猪群的分娩间隔、负责人/猪场管理人员的性别和教育信息等一般信息。

正态检验发现猪场中的母猪数量右偏，因此在统计分析时，将数据进行了LOG转换。232个猪群的断奶平均日龄为27日（范围：19～49），但瑞典的断奶日龄较高（见表1）。在比利时、法国和德国，WSY的数量（每头母猪每年提供的断奶仔猪数量）是可比的，并且PSY在瑞典通常较低。这些国家的猪群死亡率有较大的差异。

分娩间隔结果显示：在法国和德国，间隔3周是最常见的，在比利时和瑞典，间隔4周最为常见。然而在瑞典，部分农场（32%）间隔5周。

使用接种疫苗的病原体的数量从0（即根本不接种疫苗）到11（即针对农场使用的11种病原体的疫苗）。

图1 每个国家畜群生物安全总分矩形图

图2 每个国家畜群外部生物安全得分矩形图

图3 每个国家畜群内部生物安全得分矩形图

图4 猪群中内部生物安全和外部生物安全的关联

5.2 不同国家的生物安全

4个国家的生物安全分数显示总生物安全性都为60.8（残余标准误差=8.9），与内部生物安全性（55.8，残余标准误差= 11.3）相比，外部生物安全性得分较高（65.3，残余标准误差= 9.4）。每个国家的总分、外部和内部生物安全的矩形图显示，在国家之间以及国家内部都表现出巨大差异（图1，图2和图3）。

如图4所示，内部和外部的生物安全性呈正相关（R = Pearson r = 0.43；P＜ 0.01）。

外部生物安全子类别中的“采购策略”得分很高，平均得分为84.1（范围30-100，标准差（SD）= 14.4），而“饲料，水和设备的供应”平均得分最低为38.5（范围0～90，SD=14.7）。内部生物安全评分较为一致，其中“疾病管理”平均得分较低（平均值为45.7，范围0～ 100，SD=18.3）。“区域化、生产线和设备”的评分最低。表3列出了每个国家的生物安全评分的详细信息。“清洁和消毒”是唯一一个在国家之间没有显着差异的子类别。

表3 4个国家基于内部生物安全和外部生物安全的生物安全总分以及特定的子类别

5.3 生物安全与猪场特征之间的关联

由于在保育和肥育期间负责人的性别分布不均衡（男性多于女性），因此该变量在分析时未被考虑。只对分娩时负责人的性别进行了分析，并发现与其他相关参数有关联。

单变量分析保留了几个彼此相关的变量。

在多因素分析模型中，发现结果变量：“母猪数量（LOG值）”，“雇员人数”，“分娩负责人的性别”，“教育程度”，“分娩间隔”，“每日体重增加量”，“每年每头母猪提供断奶仔猪数量”，“外部或内部的生物安全性”，“接种过疫苗的病原体数量”，“断奶日龄”和“至断奶猪的死亡率”，在经过国家影响因素修正后，最终，除了前面提到的生产和管理参数，有13个相关因素与生物安全水平存在相关关系。图5描述了这13种因素的相关关系，表4 描述并列出了前面提到的有显著关联的结果变量以及一些危险因素。

母猪数量与员工数量（P＜0.01）以及每头母猪每年提供断奶仔猪数量（P＜0.01，国家间交互作用）呈正相关关系。母猪数量和分娩间隔也具有相关关系，分娩间隔从2周以后，母猪数量下降（P＜0.01）。分娩间隔影响断奶日龄； 分娩间隔在3周时具有较高的断奶日龄。此外，分娩间隔为4周或5周以上的猪群有较少的雇员（P＜0.01）。更多的员工意味着分娩部门有更多的女性（P＜0.01）。而外部生物安全性与雇员人数呈正相关关系（P＜0.01）。断奶日龄较高的猪群ADG较低（P = 0.03），且每头母猪每年提供断奶仔猪数量较少（P＜0.01）。另一方面，外部生物安全性对WSY有积极影响（P = 0.02，复图S1），因为母猪数量多（国家因素），就会有较高的死亡率，从而导致WSY较少。最后，外部和内部生物安全性存在相关性（P＜0.01），而较高的内部生物安全性与较高数量的接种疫苗的病原体也存在相关性（P = 0.02）。

表4 猪群中内部生物安全分数与猪群特征的单因素、多因素线性模型的统计分析结果

5.4 生物安全水平与疾病发病率（用治疗某些疾病症状的估计频率指标代替）的相关性

治疗某些疾病症状的估计频率总得分与发情猪内部、外部生物安全（P = 0.03；P＜0.01）以及母猪的内部、外部生物安全（P=0.02；P=0.01）显著相关。断奶仔猪的得分仅与外部生物安全有关（P＜0.01）。相关系数为负数，表明较高的生物安全与不同疾病症状治疗频率较低相关（表5）。

6 讨论

6.1 农场特点与研究设计

本研究首次尝试研究和比较几个欧洲国家猪生产中的生物安全措施。然而，在解释结果时，需要谨慎。因为与任何观察性研究一样，本研究也存在一些局限性。由于猪场参与和分享信息的意愿是一个重要的选择标准，而参与的猪场很可能代表了更好的人群结果，这可能导致选择偏差。又因为参与者在四个国家的招募方式略有不同，这也可能导致参与者选择偏倚。然而，由于每个国家所选择的猪群数量相对较多，因此，所选样本具有较好的代表性。

图5 猪群中多变量模型中的畜群管理、生产变量、内部和外部生物安全分数具有统计学差异的因果途径

表5 生物安全与不同疾病症状治疗频率的相关

尽管本次研究并没有满足前期每个猪群有≥100头母猪的选择标准（总共有10个养殖场的母猪数量＜100头），但我们确信我们的研究能够提供可能对参与国家猪生产有利的结果。在4个国家中，在能生产该国家大部分猪的地区随机选择了参与本次研究的猪群。在比利时，2005年有大约5 000个有母猪的农场，在德国有34 000个，法国11 000个，瑞典2 000个（EUROSTAT，2015）。这些数字的差异表明，我们在比利时的52个猪群样本以及在德国、法国和瑞典每个国家的60个畜群样本仅占这四个国家猪总产量的一小部分。我们的样本猪群中的平均群体规模（比利时= 333头母猪/畜群，法国= 200头母猪/畜群，德国= 396头母猪/畜群，瑞典= 249头母猪/畜群）表明我们样本群的母猪数量多于每个国家的平均猪群规模（2013年，比利时有210头母猪/猪群（Belgian FPSEconomy， 2013）；2011年，法国为 152至257（取决于猪场类型 ）（SSP-Agreste， 2010）；2013 年，德国有145头母猪/猪群（German Fed eral Statistical Office， 2014）；2013 年，瑞典为 190（Statistics Sweden， 2014））。通过雇员人数发现，较高的母猪数量与较高的外部生物安全性存在相关性，表明我们的抽样猪群数量可以较好的代表该国家整体猪群。母猪数量与农场雇员数量正相关的观察结果认为：越来越多母猪数量与工作量的增加是有逻辑关系的。断奶日龄和ADG的差异表明，瑞典法律要求可以在最迟在28 d断奶（Regeringskansliet Sweden，1988），而在其他国家断奶日龄通常较低。欧盟理事会指令2008/120 / EC中提到28 d的正式断奶日龄，但允许在达到某些最低要求时可21 d断奶（Council of the European Union，2008）。此外，瑞典的ADG相当高，这与以前的报告相一致（Ingvar Eriksson，2014）。

6.2 不同国家的生物安全

Laanen等人（2010年）证明：在比利时，用Biocheck.UGentTM系统比较和定量猪群生物安全状况是可靠并实用。它还允许客观地比较各国之间在整个猪群和病原体水平上的生物安全水平，而其他可用系统更多地集中在特定病原体上（例如美国猪兽医协会（AASV）（2007年）和瓦赫宁根大学（2008年））。这项研究的结果清楚地表明，在比利时、法国、德国和瑞典，许多猪群的生物安全水平还有待提高。不同国家的大多数生物安全子类别分数的巨大差异表明，与其他一些养猪从业者相比，有些养猪从业者设法采取更多的生物安全措施。

图S1 猪群的外部生物安全分数与每年每头母猪提供断奶仔猪数量之间的关系。灰色直线代表关联所有组合数据的拟合直线。不同国家用不同的符号表示。

本次研究获得的比利时生物安全评分与Laanen等人描述的结果相一致（2013），他使用相同的方法（Biocheck.UGentTM）于2009年至2010年在比利时进行了一项研究。对于本次研究中的其他参与国家而言，目前还没有关于可用于生物安全状况比较的数据，突出显示了这项研究通过一种通用工具对几个国家的生物安全水平进行第一次观察比较的重要性。

比利时和法国的得分较低的子类别是外部生物安全中的“饲料，水和设备的供应”。这往往与猪场无固定的物流以及供应公司，进入需要允许或者禁止进入的“清洁区或者猪群特定区域”有关。另一个重要因素是这个子类别缺乏对水质的常规化学和微生物检测。

此外，Biocheck.UGentTM评分系统的结果确实提供了有关在国家特定或整体水平上可能改进的宝贵信息。例如，在查看标准差时，我们注意到，在“虫害和鸟类控制”这个子类别中仍有改进的空间（x=68.7，SD= 20.1），而对于“采购政策”这一子类别改进空间较小x = 84.1，SD = 14.4）。国家之间的不同（可能需要国家特有的建议），比如：“疾病管理”这一子类别，在比利时得分较低（x =55.4，SD = 21.6），而在瑞典得分较高（x = 69.7，SD = 27.2），而较高的SD暗示两个国家猪群水平仍有提高的可能。我们也注意到“位置和环境”这一子类别差异较大，但对于该子类别的人为干预通常比较难实施。对于比利时来说，可以关注“分娩和哺乳期”这一子类别，因为其他国家在该子类别中有较高的生物安全分数。比利时、德国和瑞典也可以尝试改进“区域化，生产线和设备”这一子类别，因为来自法国猪群的结果表明这是可能改进的内容。“保育期”的得分也出现了有趣的差异，瑞典的得分较高，而德国的得分也较高。该子类别的“保育期” 主要受高养猪密度评分的高权重因子影 响（Supplementary data in Laanen et al.(2013)），而瑞典由于瑞典立法的原因评分较低（Regeringskansliet Sweden，1988）。相对于较小的程度，育肥期同样适用于。

与内部评分相比，外部生物安全得分较高的原因可以解释为，与改变自己与内部生物安全有关的习惯相比，养猪从业者更容易对外部访问者（与外部生物安全相关的内容）施加规则，这一结果与 Gunn等人(2008) 以及 Laanen 等人 (2013)的发现一致。另一个原因可能是：养猪从业者可能更多的关注到从其他猪群或来源引入疾病/病原体的风险（Visschers et al.，2015）。然而，由于我们观察的范围较大，因此这项研究的结果表明，内部和外部生物安全性的改善在所有国家仍然有可能。而内部生物安全可能为改善生物安全提供最佳起点（Laanen et al.， 2013）。

6.3 生物安全与猪场特征之间的相关关系

我们确定和量化了生物安全水平与农场特征和生产参数之间的关联，但应该强调的是，这些结果是在横断面研究基础上获得的，不能确定因果关系。然而，在统计分析之前，我们通过设计一可能的因果路径，试图克服一些限制。每个国家可能由于文化和习惯、法规、猪生产结构、疾病流行率和外部因素产生一些差异（例如：野猪的存在决定将国家作为固定变量纳入所有模型，以确保对这些影响进行修正）。

生物安全措施的实施可以被认为是整体猪群管理的代表，因此观察到的关联也可能与上述提到的其他猪群因素有关。尽管在前一年收集了有关生产参数和猪群管理的信息，并且在猪群访问时目测了生物安全现状，但我们相信这并不影响所收集数据的质量。

图5显示了内部生物安全级别与接种水平（针对接种疫苗的病原体数量）有关。这表明，更好地理解猪群内疾病传播风险有利于采取更多预防措施，例如通过接种大量病原体疫苗来改善其生物安全状态并确保动物的良好免疫状态。

外部生物安全性与每头母猪每年提供断奶仔猪的数量有关； 在本次研究模型中，外部生物安全得分每提高10分，就会增加0.2头断奶仔猪（补充图S1）。

6.4 疾病发病率（用治疗某疾病症状的估计频率代替）与生物安全水平的关联

对预先列出的疾病症状类别的治疗估计频率被用作所研究猪群中疾病发病率的替代指标。但应该指出，这是一个粗略和主观的测量方法。然而，所使用的作为疾病发生率的替代参数和生物安全水平之间的负相关关系确实表明，生物安全性较好，猪群中病情水平较低，这表明生物安全性可被视为如前所述的疾病预防工具（Amass and Clark， 1999；Maeset al.， 2004； Casal et al.， 2007； Euro pean Commission， 2007；Maes et al.， 2007；Gunn et al.， 2008； Brockhoff et al.， 2009；Brennan and Christley， 2012）。这种关联与内部生物安全有关，可以通过一些事先列举的症状解释，例如跛行和皮肤问题，可能由于猪场的管理和在猪场的互相传播有关。另一方面，与外部生物安全性的关联可以通过减少传入疾病的风险来解释，例如呼吸道病原体。对实际发病率或抗菌药物使用情况的更详细信息进行更彻底的分析可能会对这些关联提供更清晰的解释。

对比利时、法国、德国和瑞典的232个选定的猪群进行横断面研究表明，许多猪群的生物安全状况都有很大改善空间。比利时的生物安全评分总分以及内部生物安全评分最低，法国的外部生物安全评分最低。瑞典生物安全评分总分以及内部生物安全评分最高，德国外部生物安全评分最高。内部和外部生物安全评分都与国家和其他因素密切相关。拥有较多母猪和较多雇员的猪群可能拥有更高的外部生物安全评分。较高的外部生物安全评分于每年每头母猪提供断奶仔猪数量和内部生物安全评分正相关。其他因素也被发现与猪群管理、生产和生物安全之间有关联。这些结果可能有助于指导养猪者通过提高生物安全水平，作为实现动物健康和生产的工具。