Untersuchungen zum Aufbau einer Tiergesundheitsdatenbank beim Mastschwein mit Fokus auf den Einsatz antibiotischer Arzneimittel

Rehberg, Betty

DissertationCC BY 4.02025Published

Untersuchungen zum Aufbau einer Tiergesundheitsdatenbank beim Mastschwein mit Fokus auf den Einsatz antibiotischer Arzneimittel

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Die Schweinemast ist ein integraler Bestandteil der deutschen Landwirtschaft und sieht sich mit einer Vielzahl an Herausforderungen konfrontiert. Im Spannungsfeld zwischen Lebensmittelsicherheit, Kupierverzicht, afrikanischer Schweinepest, Antibiotikaeinsatzreduktion, Verbraucherakzeptanz, Wirtschaftlichkeit, Nachhaltigkeit und Klimaschutz, ist die Schweinehaltung im Umbruch. Die Betriebe halten im Schnitt mehr Tiere und die Zahl der Schweine haltenden Betriebe in Deutschland ist merklich gesunken. Unklar ist, wie sich dieser Wandel auf die Tiergesundheit auswirken wird. Mit der Verankerung des Tierschutzes als Staatsziel im Grundgesetzes, müssen Tiergesundheit und Tierwohl in der gewerblichen Tierhaltung nach aktuellem Wissensstand weiter gefördert werden, dabei soll die Errichtung einer zentralen Tiergesundheitsdatenbank helfen. In einer Tiergesundheitsdatenbank sollen bereits vorhandene, separate Datenquellen auf Grundlage von Dokumentationspflichten nach geltendem Tiergesundheits-, Tierhaltungs-, Tierschutz-, Seuchen-, und Lebensmittelrecht zentral zusammengeführt und von unterschiedlichen Stakeholdern übergreifend genutzt werden. Als mögliche Datenquellen werden Informationen aus Tierkörperbeseitigungsanstalten, Schlachttier- und Fleischuntersuchungen, amtlichen und bestandstierärztlichen Kontrollen, Seuchenüberwachung und Seuchenbekämpfung sowie betriebliche Mortalitätsraten und Daten zum Arzneimitteleinsatz diskutiert. Während manche dieser Daten bereits in nationalen oder privatwirtschaftlichen Monitoringprogrammen standardisiert gemeldet werden (z. B. Antibiotikaeinsatz), gibt es für andere Daten bisher keine einheitliche Datendokumentation (z. B. betriebliche Mortalitätsraten). In Rahmen dieser Arbeit wurden Tiergesundheitsdaten aus den privatwirtschaftlichen Monitoringprogrammen der QS Qualität und Sicherheit GmbH (QS) und aus dem wissenschaftlichen Projekt Veterinary Antimicrobial Usage and Resistance (VetAmUR) auf ihre Vollständigkeit und Eignung zur Integration in einen zentralen Datensatz untersucht. Dabei wurden Informationen von Mastschweine haltenden QS-Mitgliedsbetrieben zu Salmonellenbelastung, Schlachtbefunden und Antibiotikaeinsatz mit Ergebnissen regelmäßiger Betriebsbegehungen, in denen die Vollständigkeit der betrieblichen Dokumentation, die Tierhaltung und die Biosicherheit bewertet wurden, harmonisiert und verknüpft. Die Daten lagen größtenteils vollständig vor und konnten mit wenig Datenverlust verknüpft werden. Im Anschluss wurde der Datensatz zur Evaluation der Schlachtbefunde (insbesondere Lungen- und Schwanzläsionen, siehe Publikation I) und des Antibiotikaeinsatzes genutzt, um zeitliche und regionale Trends untersuchen zu können, sowie Assoziationen zwischen den Tiergesundheitsdaten und begleitenden Informationen wie der Betriebsgröße in multifaktoriellen gemischten Modellen zu identifizieren. Bei der Evaluation des Antibiotikaeinsatzes konnte gezeigt werden, dass der Antibiotikaeinsatz positiv mit der Salmonellenbelastung assoziiert ist und sowohl positive als auch negative Assoziationen zu Schlachtbefunden aufweist. Größere Betriebe sind ebenfalls mit einem höheren Antibiotikaeinsatz assoziiert. Bei der Auswertung dieser Daten ist insbesondere eine Informationsverzerrung durch Unterschiede in der Befunderhebung zwischen Schlachtbetrieben zu berücksichtigen. In dieser Arbeit wurde deshalb mit einer Adjustierung der Befundprävalenzen gearbeitet oder die Schlachtbetriebe als zufällige Effekte in den Modellen berücksichtigt. Die Informationen über Biosicherheit und Tierhaltung sind bisher nicht spezifisch und differenziert genug für eine detaillierte Auswertung und konnten hier nur für eine grobe Kategorisierung der Betriebe genutzt werden. Zur Ergänzung der Antibiotikaeinsatzdaten wurden im Rahmen des VetAmUR-Projektes Antibiotikaresistenzdaten aus der Routinediagnostik tierärztlicher Praxen als zusätzliche Datenquelle untersucht. Hierfür wurden Antibiotikaeinsatzdaten und Informationen aus Antibiogrammen simultan in Schweine haltenden Betrieben, die von freiwillig am Projekt teilnehmenden Tierarztpraxen betreut werden, untersucht (Publikation II). Dabei zeigte sich, dass lediglich für ein Fünftel der untersuchten Betriebe Antibiogrammergebnisse aus von Mastschweinen stammenden Proben vorliegen. Diese Betriebe sind tendenziell größer und haben einen höheren Antibiotikaeinsatz im Vergleich zum gesamten untersuchten Kollektiv. Diese Selektionsverzerrung muss bei der Bewertung der Resistenzraten berücksichtigt werden. Zudem liegen zu wenig Antibiogrammergebnisse pro Betrieb und Jahr vor um direkte zeitliche Zusammenhänge zwischen Einsatz und Resistenz zu untersuchen. Im Vergleich der Betriebe hat sich jedoch gezeigt, dass höhere Resistenzraten in größeren Betriebe und Betrieben mit höherem Antibiotikaeinsatz in den Sekundärdaten nachvollzogen werden können. Die Heterogenität der Labormethoden und Datenstrukturen erschwert die Verknüpfung und Auswertung der Resistenzinformationen allerdings. Grundsätzlich ist die Integration der Resistenzdaten aus der Routinediagnostik zur Evaluation von Risikobetrieben mit erhöhtem Antibiotikaeinsatz aber durchaus zu empfehlen. Für die Integration der vorhandenen Datenquellen in eine zentrale Datenbank sollte die Standardisierung von Erhebungsmethoden, Datenstrukturen und -dokumentation weiter vorangetrieben und Meldestrukturen entwickelt werden um eine doppelte Datenerhebung unbedingt
zu vermeiden.

Pig farming is an integral part of German agriculture and faces a number of challenges. Between the conflicting priorities of food safety, waiver of tail docking, African swine fever, reduction of antibiotic use, consumer acceptance, profitability, sustainability and climate protection, pig farming is undergoing profound changes. On average, farms are keeping more animals and the number of pig farms in Germany has fallen considerably. It is unclear how this change will affect animal health. With the enshrinement of animal welfare as a national objective in the German constitution, animal health and welfare in commercial animal husbandry needs to be further promoted according to the current state of knowledge. The establishment of a central animal health database should assist these efforts. In an animal health database, existing separate data sources based on documentation requirements under current animal health, animal husbandry, animal welfare, disease and food legislation will be centralized and shared by different stakeholders. Possible data sources under discussion include information from carcass disposal, ante-mortem and meat inspections, official and herd veterinary inspections, disease surveillance and control, on-farm mortality rates and antibiotic use data. While some of these data are already reported in a standardized way in national or private sector monitoring programs (e.g. antibiotic use), there is no standardized data documentation for other data (e.g. on-farm mortality rates). As part of this work, animal health data from the private sector monitoring programs of QS Qualität und Sicherheit GmbH (QS) and the scientific project Veterinary Antimicrobial Usage and Resistance (VetAmUR) were assessed for completeness and suitability for integration into a central data set. This involved harmonizing and linking information (provided by QS) on salmonella contamination,

slaughterhouse findings and antibiotic use with the results of regular farm inspections,

which assess the completeness of farm documentation, animal husbandry and biosecurity.

The data were largely complete and could be linked with little loss of data. The dataset was

then used to evaluate slaughterhouse findings (in particular lung and tail lesions, see publication I) and antibiotic use, to investigate temporal and regional trends and to identify associations between animal health data and ancillary information such as farm size in multifactorial mixed models. When assessing antibiotic use, it was shown that antibiotic use is positively associated with Salmonella contamination and has both positive and negative associations with slaughterhouse findings. Larger farms were also associated with higher antibiotic use. When interpreting these data, it is important to take into account the information bias due to differences in the recording of findings between slaughterhouses. Therefore, in this study, the prevalence of findings was adjusted or slaughterhouses were included in the models as random effects. The information on biosecurity and animal husbandry is not yet specific and differentiated enough for a detailed evaluation and could only be used here for a rough categorization of the farms. To complement the data on antibiotic use, the VetAmUR project examined antimicrobial resistance data from routine diagnostics in veterinary practices as an additional data source. For this purpose, antibiotic use data and information from antimicrobial susceptibility testing (AST) were simultaneously examined in pig farms tended to by veterinary practices voluntarily participating in the project (Publication II). This showed that AST results from samples taken from fattening pigs were only available for one fifth of the farms surveyed. These farms tended to be larger and to use more antibiotics than the total sample. This selection bias must be taken into account when assessing resistance rates. In addition, there are too few AST results per farm and year to investigate the direct temporal association between antibiotic use and resistance at farm level. However, a comparison between farms has shown that higher resistance rates in larger farms and farms with higher antibiotic use can be detected in the secondary data. However, the heterogeneity of laboratory methods and data structures makes it difficult to link and analyse the resistance information. In principle, however, the integration of resistance data from routine diagnostics is highly recommended for the evaluation of highrisk farms with increased antibiotic use. In order to integrate existing data sources into a central database, the standardization of data collection methods, data structures and documentation should be further promoted and reporting structures should be developed to avoid duplicate data collection.