Laborunterstützte Erstellung eines Bestandsprofils im Rahmen der risikobasierten Fleischuntersuchung

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1 Laborunterstützte Erstellung eines Bestandsprofils im Rahmen der risikobasierten Fleischuntersuchung Nina Langkabel, Herlinde Irsigler, Martina Oetjen, Dieter Siemens, Josef Feldhaus, Jochen Warnke, Barbara Stork, Reinhard Fries Wissenschaftliche Einrichtungen VPH Institut für Fleischhygiene und technologie FU Berlin Garmisch-Partenkirchen

2 1. Einleitung Grundlagen für die risikobasierte Fleischuntersuchung bei Mastschweinen: VO (EG) 854/2004 VO (EG) 1244/2007

3 1. Einleitung vorgestelltes Projekt Kombination von Infrastruktur und Labortechnik Ziel: Erstellung eines Bestandsprofils Umsetzung im realen Datenfluss eines Schlachtbetriebes

4 2. Material und Methode 296 Mastschweinebetriebe aus 2 EZG (EZG 1: 230 Betriebe, EZG 2: 66 Betriebe) aufgenommene Daten 56 Haltungsparameter Laboruntersuchungsergebnisse (Salmonella, Trichinella, Yersinia) post mortem Befunde aller angelieferten Schweine der entsprechenden Betriebe von

5 2. Material und Methoden Haltungsparameter 56 Haltungsparameter aus folgenden 10 Kategorien: Betriebsdaten Management Gebäude Gebäudeumgebung Hygienemanagement Futter und Tränke Tiergesundheit Biosecurity Tierkontakte Transporte

6 2. Material und Methoden Labordaten Untersuchungsmaterial: 3385 Fleischsaftproben ELISA-Untersuchung auf: Salmonella Trichinella Yersinia externes Labor im Rahmen des Salmonella-Monitorings eigene Untersuchungen eigene Untersuchungen Antikörpernachweis: Betrieb wurde als positiv gewertet im Anschluss: unterschiedliche Wertung der Ergebnisse

7 2. Material und Methoden p. m. Befunde von Jahrgänge der Probensammlung ausgewählt p. m. Befunde mit Aussagekraft zur Hygiene und Biosecurity wurden ausgewählt: Leber verwurmt Liegebeule Schwanzspitzennekrose parasitäre Hautveränderungen nekrotisches Nackengewebe Darm & Lymphknoten entzündlich verändert Darmlymphknoten Mykobakterienverdacht Darmwand verdickt Abszesse Kopf Kopflymphknoten Mykobakterienverdacht Kopflymphknoten verändert

8 2. Material und Methoden hygienisch aussagekräftige p. m. Befunde mögliche denkbare Ursache p. m. Befund mögliche denkbare Urasche Leber verwurmt Liegebeule Schwanzspitzennekrose nekrotisches Nackengewebe Darm & Lymphknoten entzündlich verändert Darmwand verdickt Abszesse Kopf Kopflymphknoten Mykobakterienverdacht Kopflymphknoten verändert Darmlymphknoten und Kopflymphknoten Mykobakterienverdacht R & D, Haltungseinrichtung Haltungstechnik, Tierdichte Behandlungen?, Impfungen Infektion Eintrag

9 3. Ergebnisse Erreger Nachweis Anzahl der Betriebe Verteilung innerhalb der EZGs EZG 1 EZG 2 absolut Prozent absolut Prozent Trichinella neg % % Salmonella pos % 1 1,5 % Yersinia pos ,3 % 21 31,8 % Salmonella & Yersinia Salmonella & Yersinia pos ,7 % 41 62,1 % neg % 3 4,5 %

10 3. Ergebnisse Betrachtung der Haltungsbedingungen 3.1 Vergleich EZG 1 mit EZG 2 Unterschiede in 3 von 56 Parametern Besitz eines eigenen Transportfahrzeugs Fütterungssystem Entwurmungsregime 3.2 negative Betriebe je ein Klein-, Mittel- und Großbetrieb keine signifikanten Unterschiede 3.3 Vergleich negative und positive Betriebe Unterschiede in 13 von 56 Parametern (v.a. Kategorie Futter & Tränke) keine signifikanten Unterschiede

11 3. Ergebnisse Festlegung neuer Cut-off-Werte für OD%-Werte Heraufsetzung der Cut-off-Werte zur Identifikation extrem belasteter Betriebe Hersteller Cut-off: > 20 % positiv heraufgesetzter Cut-off: Salmonella > 70 % Yersinia > 50 % Betriebe als stark belastet gewertet, wenn Salmonella: Min. 3 Proben von 6 darüber lagen (Cut-off 70 %) Yersinia: Min. 4 Proben von 6 darüber lagen (Cut-off 50 %)

12 3. Ergebnisse Festlegung neuer Cut-off-Werte für OD%-Werte Identifikation von 22 stark belasteten Betrieben 18 x Yersinia 5 x Salmonella Ein Betrieb mit beiden Erregern stark belastet. Vergleich mit Haltungsbedingungen der negativen Betriebe: keine signifikanten Unterschiede

13 3. Ergebnisse p. m. Befunde der stark belasteten Betriebe im Jahresverlauf Rangfolge der Häufigkeit des Auftretens von p. m. Befunden pro Betrieb 3 Betriebe identifiziert, die besonders häufig auf Platz 1 waren EZG 1 Betrieb 1 EZG 1 Betrieb 3 EZG 2 Betrieb 22 AK-Nachweis Salmonella + Salmonella Salmonella + Labor Yersinia + Yersinia + Yersinia + stark belastet Haltungsbedingungen Cut-off > 70% ja Cut-off > 50% nein Cut-off > 70% nein Cut-off > 50% ja Cut-off > 70% nein Cut-off > 50% ja Rein-Raus Rein-Raus kontinuierlich D bei Bedarf keine Zusatztränken eigenes Transportfahrzeug Breiautomaten keine Angabe keine Angabe D nach jedem Durchgang (nnnnn) Flüssigfütterung Nippeltränken kein eigenes Transportfahrzeug

14 4. Diskussion Verknüpfungen von Information Verknüpfung der Daten über IT ist möglich Graduierung nur bei Laborergebnissen möglich Bei Bestandsdaten muss eine Präzisierung der Information erfolgen

15 4. Diskussion Die zu befragenden Inhalte Haltungsparameterabfrage als ja-nein-abfrage erscheint nicht fein genug, um einen ursächlichen Zusammenhang zum Auftreten von Erregerbelastungen zu identifizieren. telefonische Abfragen? Die Kombination von hygienisch aussagekräftigen p.m. Befunden und indirektem Erregernachweis kann hygienisch bedenkliche Betriebe identifizieren.

16 4. Diskussion Die zu befragenden Inhalte Identifikation von Schwachstellen, die behoben werden können z. B.: Betrieb 1: D nur bei Bedarf keine zusätzlichen Tränken Betrieb 22: kontinuierliche Einstallung

17 4. Diskussion Einsatz der Informationen Abfrage von Haltungsbedingungen alleine führte bei dieser Untersuchung zu keiner Aussage hinsichtlich Erregerbelastung zusätzliche Faktoren, die schwer fassbar sind, können ausschlaggebend sein: Personal (Verhalten, Nachbarschaftsverhältnisse) Stall-Haustiere (z.b. Katze wohnt im Stall ) Besucherverkehr regionale Häufung

18 5. Zusammenfassung Datenerfassung aus den Betrieben im Sinne des Kettengedankens ist möglich Mehrfachserologie auf Grundlage einer Fleischsaftprobe ist möglich, sofern ausreichend Probenmaterial vorhanden ist reine Abfrage von Haltungsparametern erscheint nicht immer aussagekräftig

19 5. Zusammenfassung Kombination von p. m. Befunden und Laborbefunden kann helfen, belastete Betriebe zu identifizieren. Durch diese Fokussierung können Haltungsumstände interpretiert werden, die ohne Fokussierung nicht aufgefallen wären.

20 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit