Evaluation von risikobasierten Stichprobenplänen für Monitoringprogrammeauf Rückstände am Schlachthof : Tetrazyklin bei Kälbern als Beispiel

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Michael Lehmann
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1 Evaluation von risikobasierten Stichprobenplänen für Monitoringprogrammeauf Rückstände am Schlachthof : Tetrazyklin bei Kälbern als Beispiel Patrick Presi Veterinary Public Health Institut Frühjahrstagung TVL, DVG und Epiforum

Tetrazyklin bei Kälbern als Beispiel Patrick Presi

2 Inhalt Kontext der Studie Evaluation des Monitoringsprogrammes für Fremdstoffe Beispiel einer risikobasierten Überwachung (Modell) Schlachthofprojekt

3 Überblick Konform an EU Richtlinien (96/23/EC) Jedes Land muss einen gewissen Prozentsatz seines Tierbestandes untersuchen für Substanzen wie Anabolikum, Antibiotika, Tierarzneimittel und Schadstoffe Wegen ihrem Import und Export von Fleisch führt die Schweiz dieses Programm seit 1991 durch und hat es in Übereinstimmung mit den Anforderungen der EU seit 1996 harmonisiert

und Schadstoffe Wegen ihrem Import und Export von Fleisch führt die Schweiz dieses Programm

4 Evaluation des Fremdstoffuntersuchungsprogrammes

5 Fremdstoffuntersuchungsprogramme 30 Gruppen von Substanzen ~6 000 zufällige Stichproben ~7 000 Analysen ~ Ergebnisse Positive* Proben in 2009 (A:0, B1:70; B2:14; B3:>200) => 1>GW *Rückstände konnten nachgewiesen werden 2008: 0/9/12/>200 =>3 2007: 0/17/1/>150 =>4

Proben in 2009 (A:0, B1:70; B2:14; B3:>200) => 1>GW *Rückstände

6 Verteilung von untersuchten Tieren 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% PIGS CALVES BEEF COWS slaughtered in abattoirs not participating in the programme slaughtered in abattoirs participating in the programme

7 Geografische Verteilung von Proben PIGS CA LVES BEEF COW S A B1 B2 B3 sampled as expected under-sampled over-sampled

8 Prozentsatz von untersuchten Tieren percentage of the slaughte ered population PIGS A1 A2 A3 A4 A5 A6 B1 B2 B3 percentage of the slaughte ered population BOVINES A1 A2 A3 A4 A5 A6 B1 B2 B3 groups of substances groups of substances Figure 3. Comparison between the proportion of animals sampled (dots) as part of the Swiss residue monitoring programme and the expected value according to EU requirements (boxes) as outlined in the Council Directive 96/23/EC. Dots represent the mean value for the years NB: the maximum value for EU requirements was defined within this study by equally attributing the same number of samples to each subgroup of the main group (A,B). It would therefore allow for detecting substances that were over-sampled compared to the other.

Comparison between the proportion of animals sampled (dots) as part of the Swiss residue monitoring programme and the expected value according to EU requirements (boxes) as outlined in the Council

9 Fakten Der Stichprobenplanerlaubtnichtdie AuswahljedesTieresmit gleicher Wahrscheinlichkeit Intensitätsunterschiede zwischen den verschiedenen geographischen Gebieten und zwischen Gruppen von Stoffen beobachtet TrotzeinerhohenStichprobeimProgrammbleibtdie Anzahlder positiven gering: WenndasDesign optimal ist=> Verringerungder Stichprobengröße für das gleiche Sicherheitsniveau Wennder Entwurfnichtoptimal ist => Nachweisvonweniger positiver Probe mit der gleichen Stichprobengröße

TrotzeinerhohenStichprobeimProgrammbleibtdie Anzahlder positiven gering: WenndasDesign optimal ist=> Verringerungder

10 Beispiel von risikobasierter Untersuchung

11 Risikobasierte Überwachung Risiko= KonsequenzeinerGefahr+ Wahrscheinlichkeitdes Geschehens Risikobasiert fokus Überwachung wo das Risiko höher ist Risikobasierte Probenahme Wahrscheinlichkeitsauswahl im Verhältnis zum Risiko Vorherige Informationen erforderlich, um die Population von Interesse zu idenfizieren(risikofaktoren) Qualität der Vorabinformation Qualität der Ergebnisse

Wahrscheinlichkeitsauswahl im Verhältnis zum Risiko Vorherige Informationen erforderlich, um

12 Risikobasierte Überwachung Sollte die gleiche Sicherheit resultieren für wenige Stichproben oder mit der gleichen Stichprobenanzahl mehr positive Proben geben (EC 802/2004) partially target sampling um die Effizienz zu erhöhen => risikobasiertes Monitoring Dafür muss man Risikofaktoren definieren Wie gut ist die risikobasierte Überwachung?

802/2004) partially target sampling um die Effizienz zu erhöhen => risikobasiertes

13 Beschreibung des Modells Das Ziel dieses Modells ist die Effizienz einer risikobasierten Stichprobe im Vergleich zu einer zufälligen Stichprobe abzuschätzen Beispiel mit einer Kombination von Tier und Substanz: KALB TETRAZYKLIN Das Modell schließt Expertenmeinungen so wie echte Daten ein

Stichprobe abzuschätzen Beispiel mit einer Kombination von Tier und

14 Strukture des Modells RISIKOBASIERTE STICHPROBE SIMULATION DER POPULATION ZUFÄLLIGE STICHPROBE Daten von einem Monitoringprogramme Nationale Herdendaten + Expertenmeinungen + + Risikofaktoren-Analyse Prävalenz (definiert) Beprobung im Zusammenhang mit Kontaminations- Wahrscheinlichkeit Herden inklusiv kontaminierte Zufällige Stichprobe Effizienz einer risikobasierten Stichprobe im Vergleich mit einer zufälligen Stichprobe

(definiert) Beprobung im Zusammenhang mit Kontaminations- Wahrscheinlichkeit Herden inklusiv kontaminierte

15 Verfügbare Daten ~ Betriebe Betriebstype(bio-konventional) Tierschutzbeitrag Anzahl Spezies GVE Flächeder Wiesenund Weiden Tierbewegungen(TVD)

16 Expertenmeinungen Fragebogen an fünf Experten Definition der wichtigen Parameter, die die Präsenz von Tetrazyklin- Rückständen in Kälbern erklären könnten Zum Beispiel: Kleine Anzahl von Kälbern hoch mittel schwach 0 schwach mittel hoch X Grosse Anzahl von Kälbern Simulation der kontaminierten Herde

Kleine Anzahl von Kälbern 0.01 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0.

17 Expertenmeinungen Faktoren p* Betriebstyp 0.65 Anzahl Rinder 0.7 Anzahl Kälber 0.9 Anzahl Spezies 0.7 Anzahl GVE 0.7 Fläche der Wiesen und Weiden 0.7 Tierbewegungen der Rinder 0.9 * Relative Werte zeigt den Unterschied zwischen den verschiedenen Modi eines Parameters

7 Fläche der Wiesen und Weiden 0.7 Tierbewegungen der Rinder 0.

18 Faktorkombination p1 pi n pi = 1 i=1 pn

19 Relative Risiken frequency relative-risk

20 Simulation von kontaminierten Herden relativerisk

21 Stichprobenanalyse 600 Harnproben von Kälbern wurden im Kanton Zürich im 2005 und 2006 untersucht ~50% hatten Rückstände von Tetrazyklin Ein generaliserteslineares Modell wurde benutzt um Risikofaktoren zu bestimmen Faktoren estimate p-werte Anzahl von Kälber GVE Eingefügt ins Modell für die risikobasierte Untersuchung

22 Stichprobenanalyse predictive relative risk no residues residues Auf die gesamte Population generalisiert um die Herdenwahrscheinlichkeit zu bestimmen in die Stichprobe einbezogen zu werden

23 Simulation random RESIDUES NO RESIDUES Probability of selection risk-based

24 Ergebnisse StochastischesModell Simulation mit unterschiedlichen Prävalenzen von Kontamination Probenahme von 120 Herden und Bestimmung der Anzahl kontaminierter Herden 30 prevalence of 10% random risk-based

25 Risikobasierte vs zufällige Stichprobe 100 Prozensatz Gewinn Prävalenz von Kontamination

26 Fakten In diesembeispiel, risikobasierteprobennahmekönntedie Effizienz des Programms bis zu 100% erhöhen im Vergleich zu einer Zufallsstichprobe Der Unterschied in der Effizienz steht in direktem Zusammenhang mit der Prävalenz von kontaminierten Herden MitbegrenztenRessourcengibtesdie Möglichkeitin Kombination mit Gutachten eine Stichprobe zu konzipieren um die Ergebnisse zu verbessen

27 PhDProjekt Der Schlachthof als Datenquelle für Überwachungsprogramme Sarah Schärrer Veterinary Public Health Institut

28 Hintergrund Schweiz: aktuell 17 nationale Überwachungsprogramme -> Davon 15 im EU-Recht verankert Erhöhung Kosteneffizienz z.b. durch Risikobasierte Probennahmen Nutzung von zentralisierten Strukturen -> Milchviehbetriebe: Umstellung auf Tankmilchproben

29 Problemstellung 1/3 der Rinderbetriebe (Mastbetriebe) nicht erfasst Mastvieh (z.b. Mutterkuhhaltungen) sind am aufwendigsten für die Hofbeprobung Alternativen zur Hofbeprobung notwendig: -> Probenerhebung im Schlachtbetrieb

30 Problemstellung Rinder kommen häufig über Händler und/oder einzeln in den Schlachthof -> macht Aussagen auf Bestandesebene schwierig Es ist nicht im Voraus bekannt, wann und wo die Tiere eines Betriebes geschlachtet werden -> erschwert Planung Unterscheidung im Schlachthof notwendig Alternative Probenmatrixes

31 Problemstellung Risikobasierte Betriebsauswahl (Herde) Januar SH A September Mai SH C Zufällige Auswahl der Stichprobe (Einzeltier) SH B

32 Projektziele Überblick über die Rinderpopulation in der Schweiz und deren Verteilung auf die Schlachtbetriebe Tages-aktuelle Zuweisung von Schlachttieren im Schlachtbetrieb zur Stichprobe anhand eines Optimierungsalgorhytmus Praktische Machbarkeit der Probenerhebung im Schlachthof und der Beprobungvon vordefinierten Einzeltieren

33 Projektübersicht Rinderpopulation CH Risikopopulation Risikofaktoren Prävalenz Stichprobengrösse Übersicht der Rinderpopulation SH A 1... SH XY Model I SH A SH B Algorithmus zur Einzeltier Zuweisung SH C SH D SH E Verteilung des Schlachtvieh auf die Schlachthöfe Sample Machbarkeitsstudie TVD

34 Fakten CharakterisierungvonBetriebendurchParameterdie erlauben, Risikogruppen zu identifizieren abhängig von Überwachung oder Kontrollprogramme die man entwickeln möchte Schlachthofselektion durch ein Modell, der die Risikofaktoren und Trends von Tierbewegungen integriert Auswahl der Tiere durch einen Algorithmus der identifiziert ob ein Tier beprobt werden soll oder nicht Wahl des Probenmaterials nach Machbarkeit und Nutzen Evaluation der praktischenmachbarkeitunddes Aufwandesin den Schlachthöfen

35 VIELEN DANK FÜR VIELEN DANK FÜR IHRE AUFMERKSAMKEIT!

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