スペインにおける豚の感染症の空間的傾向

Spatial Trends in Infection in Pigs in Spain.

• Kendy Tzu-Yun Teng
• Marta Martinez Avilés
• Maria Ugarte-Ruiz
• Carmen Barcena
• Ana de la Torre
• Gema Lopez
• Miguel A Moreno
• Lucas Dominguez
• Julio Alvarez

抄録

は、世界的に最も重要な食中毒病原体の一つです。主な感染源は家禽と豚で、多くの国で感染が蔓延しています。スペインには世界最大の豚の個体数があります。感染は養豚場で一般的に検出されているにもかかわらず、国レベルでのその空間的分布は十分に理解されていない。ここでは、スペインの-陽性養豚場の空間分布を報告し、17年間の潜在的な空間的傾向の存在を調査することを目的とした。このために、3,730農場を代表するスペインの獣医抗菌薬耐性監視プログラムの一部として、2002年から2013年、2015年、2017年、2019年に検査された豚からのサンプルに関するデータを分析した。県レベルでの陽性養豚場の空間分布とクラスタリングは、空間的経験的ベイズ平滑化とグローバルモランの , ローカルモランの , および空間スキャン統計のポアソンモデルを使用して探索された。その後、再パラメータ化されたBesag-York-Molliéポアソンモデル（BYM2モデル）を用いたベイズ空間回帰を行い、州レベルでの感染の潜在的危険因子の影響を考慮しながら、空間的に構造化された効果と構造化されていない効果の存在を定量化した。全体の陽性農場の割合は 37.8％（95％信頼区間：36.2-39.4）であった。陽性農場のクラスターはスペインの東部と北東部で検出された。ベイズ空間回帰により、州レベルでの感染リスクの西から東への増加が明らかになり、この空間的パターンの65.2％（50％最高密度区間：70-100.0％）が空間的構造化成分によって説明された。我々の結果は、スペインの州レベルでの養豚場における感染リスクに空間的変動が存在することを示している。この情報はスペインにおけるリスクベースのサーベイランスプログラムの最適化に役立つ可能性があるが、このパターンを説明する農場レベルの要因を特定するためのさらなる研究が必要である。

is one of the most important foodborne pathogens worldwide. Its main reservoirs are poultry and pigs, in which infection is endemic in many countries. Spain has one of the largest pig populations in the world. Even though infection is commonly detected in pig farms, its spatial distribution at the national level is poorly understood. Here we aimed to report the spatial distribution of -positive pig farms in Spain and investigate the presence of potential spatial trends over a 17-year period. For this, data on samples from pigs tested for in 2002-2013, 2015, 2017, and 2019 as part of the Spanish Veterinary Antimicrobial Resistance Surveillance program, representing 3,730 farms were analyzed. The spatial distribution and clustering of -positive pig farms at the province level were explored using spatial empirical Bayesian smoothing and global Moran's , local Moran's , and the Poisson model of the spatial scan statistics. Bayesian spatial regression using a reparameterized Besag-York-Mollié Poisson model (BYM2 model) was then performed to quantify the presence of spatially structured and unstructured effects while accounting for the effect of potential risk factors for infection at the province level. The overall proportion of -positive farms was 37.8% (95% confidence interval: 36.2-39.4). Clusters of positive farms were detected in the East and Northeast of Spain. The Bayesian spatial regression revealed a West-to-East increase in the risk of infection at the province level, with 65.2% (50% highest density interval: 70-100.0%) of this spatial pattern being explained by the spatially structured component. Our results demonstrate the existence of a spatial variation in the risk of infection in pig farms at the province level in Spain. This information can help to optimize risk-based surveillance programs in Spain, although further research to identify farm-level factors explaining this pattern are needed.

Copyright © 2020 Teng, Martinez Avilés, Ugarte-Ruiz, Barcena, de la Torre, Lopez, Moreno, Dominguez and Alvarez.