Stiftung Tierärztliche Hochschule Hannover (TiHo)TiHo eLib

Tierwohlbewertung von Mastschweinen durch übergreifende Analyse vorhandener Produktionsdaten und aktiv erfasster Variablen im Betrieb

Das Tierwohl von Nutztieren hat in den vergangenen Jahren zunehmend an Aufmerksamkeit gewonnen. Trotz gesetzlicher Vorgaben gibt es bisher jedoch noch keine einheitlich festgelegten Indikatoren zur Messung des Tierwohls. Daher wird zur Bestimmung der Tiergerechtheit von Haltungssystemen für Nutztiere auf verschiedene direkte und indirekte Methoden zurückgegriffen. Neben der aktiven Untersuchung der Tiere spielt auch die Nutzung bereits vorhandener Daten aus der Produktionskette eine wichtige Rolle. Um eine fortlaufend aktuelle Einschätzung des Tierwohlstatus in großem (nationalen) Umfang vornehmen zu können, bietet sich daher die Sekundärdatennutzung an. Das Verbundprojekt MulTiViS befasst sich dazu mit der Fragestellung, ob im Rahmen eines Tierwohlmonitorings von Mastschweinen routinemäßig erfasste und anschließend aufgearbeitete Produktionsdaten die tierärztliche Untersuchung im Bestand ergänzen oder sogar ersetzen können.

Im Rahmen des Projektes wurden ca. 200 Mitgliedsbetriebe des VzF einmalig an einem Stichtag besucht und eine Zufallsauswahl von Schweinen tierärztlich untersucht. Dabei spielte die Wahl der Projektbetriebe eine entscheidende Rolle, um eine gute Repräsentativität zu erreichen und Verzerrungen zu vermeiden. Die erfassten Indikatoren und Einflussfaktoren wurden größtenteils komplementär zu den vorliegenden Produktionsdaten erfasst. Letztere beinhalten die Ergebnisse aus der Betriebszweiganalyse des VzF, Informationen zum Antibiotikaeinsatz sowie die Schlachtbefunde. Für die statistische Auswertung mussten diese Daten zunächst aufbereitet werden. Dazu wurden u.a. Variablen zusammengefasst oder transformiert und eine Adjustierung der Befunddaten aus der routinemäßigen Fleischuntersuchung vorgenommen, um den sogenannten Schlachthof-Effekt auszugleichen. Zudem wurde das Einstallgewicht der Ferkel zur Mast als essentielles Stratifizierungsmerkmal herausgestellt, da dieses für grundlegende Management-Philosophien steht, die erheblichen Einfluss auf wichtige Tierwohlindikatoren haben.

Als Vorbereitung für ein relatives Benchmarking wurden die Indikatoren durch z‑Standardisierung auf eine einheitslose Skala gebracht. Dadurch kann jedem Betrieb ein spezifischer Score-Wert pro Indikator zugeordnet werden kann, welcher die Leistung im Vergleich zu den anderen Betrieben im Untersuchungskollektiv beschreibt. Dies birgt den Vorteil, dass keine absoluten Cut-Off-Werte definiert werden müssen und zudem ein stetiger Ansporn zur Verbesserung für den einzelnen Betrieb gegeben ist. Auf Basis ausgewählter Indikatoren wurden sieben Tiergesundheits-Scores und ein Gesamt-Score gebildet, welcher als Screening-Instrument zur Einschätzung des Tierwohlstatus dienen kann. Als Grundlage für eine landwirtschaftliche oder tierärztliche Beratung ist jedoch die multivariate Berücksichtigung der Einzel-Scores unerlässlich.

Die Untersuchung von möglichen Einflussgrößen auf die Tiergesundheits-Scores ergab, dass sich die Scores, welche sich auf die biologische Leistung der Schweine beziehen, durch wirtschaftliche Größen modellieren lassen. Jedoch spielt die große Produktionsvielfalt der Betriebe eine entscheidende Rolle, da durch die Heterogenität des Untersuchungskollektivs keine universell gültigen Aussagen zu spezifischen Präventionsmaßnahmen getroffen werden können. Aufgrund der Abhängigkeit einzelner Faktoren untereinander sollte zudem ein multifaktorieller Ansatz verfolgt werden. Insgesamt zeigten verschiedene varianzanalytische Modelle, dass die Übereinstimmung von Produktionsdaten und Erhebung eher gering ist, was für die Wichtigkeit der speziellen tierärztlichen Untersuchung im Bestand spricht. So konnten die Tiergesundheits-Scores, welche auf den Schlachtbefunden beruhen, durch die entsprechenden Indikatoren aus der Erhebung nur zu einem geringen Maß dargestellt werden.

Zur Umsetzung der Studienergebnisse in ein nationales Monitoring müssen zunächst die Verfügbarkeit der Daten bzw. die Praxistauglichkeit geklärt werden. Außerdem sollte die Qualität und Belastbarkeit der Befunddaten aus der Fleischuntersuchung verbessert werden.

The welfare of farm animals has gained increasing attention in recent years. However, despite legal requirements, there are still no uniformly defined indicators for measuring animal welfare. Therefore, various direct and indirect methods are used to determine the animal welfare of farm animal husbandry systems. In addition to the active examination of the animals, the use of existing data from the production chain also plays an important role. In order to be able to make a continuously updated assessment of the animal welfare status on a large (national) scale, the use of secondary data is therefore an option. The joint project MulTiViS is addressing the question of whether production data routinely collected and subsequently processed within the framework of animal welfare monitoring of fattening pigs can supplement or even replace veterinary on-farm examinations.

In the project, about 200 member farms of the VzF were visited once on a specific date and a random selection of pigs was examined by a team of veterinarians. The choice of project farms plays a decisive role in achieving good representativeness and avoiding biases. The indicators and influencing factors recorded were largely complementary to the available production data. The latter include the results from the VzF's farm branch analysis, information on antibiotic consumption and the slaughter findings. For the statistical evaluation, these data first had to be processed. For example, variables were combined or transformed and an adjustment of the slaughter findings was made to compensate for the so-called slaughterhouse effect. In addition, the initial body weight of piglets stalled in for fattening was identified as an essential stratification characteristic, as this represents fundamental management philosophies that have a considerable influence on important animal welfare indicators.

In preparation for a relative benchmarking, the indicators were brought to a unitless scale through the so-called z-standardisation. This makes it possible to assign a specific score value per indicator to each farm, which describes the performance in comparison to the other farms in the study collective. This has the advantage that no absolute cut-off values have to be defined and, in addition, a constant incentive for improvement is given to the individual farm. On the basis of selected indicators, seven animal health scores and one overall score were calculated, which can be used as a screening tool to assess the animal welfare status. However, multivariate consideration of the individual scores is essential as a basis for agricultural or veterinary advice.

The investigation of possible variables influencing the animal welfare scores showed that the scores relating to the biological performance of the pigs can be modelled by economic variables. However, the large production diversity of the farms plays a decisive role, as no universally valid statements on specific prevention measures can be made because of the heterogeneity of the study collective. Moreover, due to the dependency of individual factors on each other, a multifactorial approach should be pursued. Overall, different variance-analytical models showed that the agreement between production data and results of the survey is rather low, which speaks for the importance of the special veterinary on-farm examination. Thus, the animal health scores, which are based on the slaughter findings, could only be represented to a small extent by the corresponding indicators from the survey.

In order to implement the results of the study in national monitoring, the availability of the data and the practicality and responsibility of the execution must first be clarified. In addition, the quality and reliability of the findings data from the meat inspection should be improved.

Cite

Citation style:
Could not load citation form.

Rights

Use and reproduction:

Export