Verknüpfung ausgewählter Daten zur Bestandscharakterisierung beim Mastschwein

Abstract

Mit Inkrafttreten der VO (EG) 854/2004 wurde eine Überwachung für Mastschweine ermöglicht, die sich am Risiko orientiert, das die Tiere tragen. Dies gilt nur für Tiere, die seit dem Absetzten in kontrollierten Haltungsbedingungen in integrierten Produktionssystemen gehalten wurden. Die VO (EG) 1244/2007 konkretisiert diese Bedingungen, ohne genaue Angaben zur Art der zu sammelnden Daten und Untersuchungen vorzuschreiben. Mit der vorliegenden Arbeit sollte eine Kombination von Infrastrukturgegebenheiten, Laboruntersuchungen und p. m. Daten im Hinblick geprüft werden: • ob die Datensammlung im realen Datenfluss eines Schlachtbetriebes möglich ist, • ob ein Bestandsprofil erstellt werden kann, • ob diese Kombination weiteren Aufschluss im Sinne der VO (EG) 854/2004 ermöglicht. Dazu standen 296 Mastbetriebe aus zwei Erzeugergemeinschaften (EZG 1: 230 Betriebe, EZG 2: 66 Betriebe), die an einen nordwestdeutschen Schlachtbetrieb liefern, zur Verfügung. Aufgenommen wurden 56 Haltungsparameter, Ergebnisse von ELISA-Untersuchungen an Fleischsaftproben auf Salmonella, Trichinella und Yersinia sowie hygienisch aussagekräftige p. m. Befunde aller angelieferten Schweine der Betriebe im Beprobungszeitraum von 2005 – 2009. Die Daten wurden anschließend zu einem Bestandsprofil verknüpft. Material und Methode Insgesamt wurden 3346 Fleischsaftproben untersucht, wobei der Mindestumfang der Proben 10 pro Betrieb betrug (Untersuchungsumfang: Trichinella n = 10, Yersinia n = 6). Diese Untersuchungen wurden als eigene Untersuchungen in den Institutslabors durchgeführt. Die Untersuchungsergebnisse auf Salmonella-Antikörper wurden in einem externen Labor im Rahmen des Salmonella-Monitorings erhoben und in dieses System importiert. Sobald bei einem Betrieb ein positiver Antikörpernachweis erfolgte, wurde der Betrieb für den jeweiligen Erreger als positiv gewertet. Ergebnisse Es wurden acht Betriebe identifiziert, die lediglich Antikörper gegen Salmonella aufwiesen und 93 Betriebe, die nur Antikörper gegen Yersinia aufwiesen. Der Großteil der Betriebe (192 Betriebe) wies Antikörper gegen Salmonella und Yersinia auf (positive Betriebe) und bei nur 3 Betrieben wurden Antikörper überhaupt nicht nachgewiesen (negative Betriebe). Alle auf Trichinella-Antikörper untersuchten Proben waren Trichinella-negativ. Weder beim Vergleich der beiden Erzeugergemeinschaften untereinander, noch beim Vergleich der negativen Betriebe untereinander, noch beim Vergleich der positiven und negativen Betriebe bestanden signifikante Unterschiede in der Haltung. Daraufhin wurden die Cut-off-Werte des Salmonella- und Yersinia-ELISA heraufgesetzt, um Bestände mit stärkerer Antigenbelastung zu identifizieren. 22 Betriebe wurden als stark belastet mit Salmonella und / oder Yersinia gewertet. Auch ein Vergleich dieser Betriebe mit den negativen Betrieben zeigte keine signifikanten Unterschiede in den Haltungsbedingungen. Daraufhin wurden 11 hygienisch aussagekräftige p. m. Befunde für die stark belasteten Betriebe zusammengestellt. Es konnten drei Betriebe identifiziert werden, die besonders häufig an der Spitze der für die p. m. Befunde erstellten Ranglisten standen. Die Haltungsbedingungen dieser drei Betriebe wurden erneut miteinander verglichen und es zeigten sich Beobachtungen im Bereich der Desinfektion, des Einstallungssystems und der Einstreu, die bei näherer Betrachtung in einem ursächlichen Zusammenhang zur hohen Antikörperbelastung und bestimmten p. m. Befunden stehen könnten. Fazit: Datensammlung im Sinne des Lebensmittelkettengedankens ist möglich. Die mehrfache serologische Untersuchung einer Probe ist durchführbar, sofern ausreichend Probenmaterial zur Verfügung steht. Mittels reiner „ja-nein-Abfrage“ von Haltungsbefunden konnte nicht gezeigt werden, dass Haltungsbedingungen als solche auf das Vorliegen von Erregerbelastungen schließen lassen. Dieser Angabenkatalog kann jedoch dazu genutzt werden, eine grundlegende Charakterisierung des Betriebes aufzunehmen. Eine Graduierung der Laborergebnisse konnte helfen, stark belastete Betriebe zu identifizieren. Eine Kombination mit der Häufigkeit des Auftretens von p. m. Befunden führte zur Identifizierung von Betrieben, die als belastet und von ihrer Haltungstechnik als verdächtig eingestuft werden können. Ggf. müssen noch weitere Umstände in der Haltung, wie z. B. regionale Häufungen oder Haustierkontakte, berücksichtigt werden. Letztendlich konnten durch eine schrittweise und disziplinübergreifende Fokussierung Schwachstellen in der Haltung erkannt werden, die ansonsten nicht aufgefallen wären.

With Reg. (EC) No. 854/2004 coming into force, surveillance was implemented as risk based meat inspection for pigs being held in integrated production systems under controlled housing since weaning, more precisely outlined in Reg. (EC) No. 1244/2007. However, which data and examinations to be performed is not yet fully clear. The aim of this study was to collect data and to examine options to construct a profile for each farm based on infrastructure, laboratory data and p. m. findings as required in Reg. (EC) No. 854/2004. Material and Methods Data from 296 fattening farms associated to 2 farmer associations (the first one with 230 farms and the second one with 66 farms) were available, in addition 56 management parameters, results of serological examination (ELISA for Salmonella, Trichinella, Yersinia) and p. m. findings potentially reflecting hygiene efforts and efficacy at farm level for the period between 2005 and 2009. These data were connected to a farm profile. In total, 3.346 meat juice samples were examined, the minimum sample size for each farm was 10 (n = 10 Trichinella; n = 6 Yersinia). Salmonella-ELISA was realized in an external laboratory, following the mandatory German Salmonella Monitoring system. ELISA for Trichinella and Yersinia took place in the institute’s laboratory. A farm was classified as positive if the antibody titre for one of the pathogens was positive. Eight farms were only Salmonella- positive and 93 farms only Yersinia-positive. Most of the farms (193 farms) were Salmonella- and Yersinia-positive, three farms were negative for all pathogens. No Trichinella antibodies were detected. The sequence of combination Management parameters: Comparison of the two farmer associations, of the negative farms and of positive and negative farms yielded no significant difference. Laboratory data: Cut off-levels for Salmonella and Yersinia-ELISA OD were increased to identify farms with a higher antibody burden. With this step, 22 farms were identified and classified as “highly burdened”. Again comparison of management parameters of these farms with the negative farms did not yield any significant difference. P. m. findings: Finally, eleven p. m. findings with a possible association to hygiene from the highly burdened farms were examined. P. m. findings were arranged in a list and farms on top of these lists were identified. Management parameters of three suspected farms were scrutinized again and factors possibly reflecting causes for the high antibody titres and frequent p. m. findings were identified: In this case procedure of desinfection, housing system and use of bedding. Conclusions: It was possible to collect data for food chain control from different sources and to combine them. It was also possible to use a single meat juice sample for several investigations; however, for this meat juice must be available not only for one testing procedure. Management parameters: Routine assessment as yes / no answer is certainly useful for basic characterisation of farms however such basic information could not identify farms with a pathogenic burden. Finally, combination of specific p. m. findings with increased cut offlevels identified farms which might possibly fail in biosecurity. More or other management or environmental conditions should be considered in order to find factors with a higher informative value. In the end, with a stepwise approach it was possible to identify suspected conditions which had not been recognized without that approach.