0
Antecedentes
O PRRS continua a ser uma das patologias dos suínos economicamente mais importantes, que afecta o rendimento reprodutivo e da engorda nas populações afectadas.
Coincidindo com a emergência de estirpes de PRRSv do padrão RFLP 1-7-4, produziu-se um aumento significativo da mortalidade na fase do desmame-engorda (D-C) numa empresa concreta do médio-oeste dos Estados Unidos. Houve a percepção de que as estirpes pertencentes à familia 174 tinham um maior impacto sobre a saúde suína em comparação com outras estirpes de PRRSv. A empresa tinha inúmeras explorações de porcas, supervisores, fábricas de ração e outras variáveis que poderiam ter alguma influência. As explorações de porcas eram positivas ou estáveis a PRRSv no momento de início deste estudo. O efeito relativo de cada variável na mortalidade era desconhecido.
Objectivo e dados
Levou-se a cabo um estudo epidemiológico de campo para compreender as causas da mortalidade durante o D-E e avaliar o papel do PRRSv 174 na mortalidade e na margem por animal.
Criou-se uma base de dados com:
a) dados de lotes de engorda (fluxos D-E de uma só origem)
b) avaliação semanal das explorações de mães de acordo com o projecto de monitorização sanitária da Universidade do Minesota (SHMP)
c) parâmetros de maneio
d) parâmetros específicos das explorações de porcas
A base de dados final teve 462 lotes de engorda, representando 2,3 milhões de porcos de 33 diferentes explorações de reprodução. Os dados analisaram-se mediante modelos de regressão multinível.
Resultados e discussão
A mortalidade na fase D-E teve uma média geométrica de 6,5% (IC 95% 1,2% e 30%). Os seguintes factores não estiveram significativamente associados a alterações na mortalidade: densidade dos parques, média do número de parto na semana do desmame, número de parto médio da exploração, dias de vazio sanitário antes de novas entradas.
O tipo de porca de reposição à entrada (coberta vs 122 kg) e o estatuto da exploração de porcas relativamente ao DESv (positiva instável, positiva estável com vacinação, negativa) apresentaram uma tendência (p entre 0,05 e 0,20) em estar associados à mortalidade.
As fábricas de ração (n=12), os supervisores (n=30), a percentagem de ocupação, o estatuto da exploração de porcas em relação ao PRRSv (positiva instável, positiva estável com vacinação, negativa), o peso inicial, o tipo de PRRSv (174 vs outros) e o trimestre do desmame, estiveram significativamente associados à mortalidade.
O modelo final incluiu: vírus PRRS (174, outro, nenhum); número de semanas com o mesmo estatuto de PRRSv; trimestre do desmame; tipo de porca de reposição; supervisor; fábrica de ração; estatuto de DESv; percentagem de ocupação. O modelo previu a mortalidade e a margem com uma precisão elevada (R2 = 0,81 e R2 = 0,78 respectivamente).
O impacto ajustado de PRRSv 174 sobre a mortalidade foi de +4,8 % adicional. O impacto ajustado sobre a margem foi de uma redução de 2,87 $ por animal.
Figura 1. Mortalidade dos lotes de engorda segundo o estatuto do PRRSv
Figura 2. Mortalidade dos lotes de engorda real vs. prevista (elipse de previsão a 95%)
Comentarios finais
Este estudo epidemiológico de campo desenhou-se para entender os factores associados a um problema agudo, unindo informação multidisciplinar que incluía desde veterinária clínica, a diagnósticos laboratoriais e epidemiologia básica (tempo/sujeito/lugar). Os dados avaliaram-se criticamente e geraram informação prática (causas de mortalidade D-E) para melhorar economicamente a produção suína. Concretamente, estimou a importância relativa de cada variável investigada sobre a mortalidade e sobre a margem por animal.
A magnitude da virulência do agente patogénico em condições de campo (ou seja, o impacto económico na produção suína) influi directamente nos modelos para calcular o retorno do investimento (ROI) de intervenções sanitárias como vacinações ou alterações no fluxo de animais. Neste estudo desenvolvemos um método para quantificar a importância económica relativa do estatuto sanitário dos porcos relativamente a agentes patogénicos específicos (PRRSv e DESv) e estimamos o efeito de um tipo concreto de PRRSv num sistema produtivo concreto.
Agradecimentos
A Ian Levis e Katie Wedel por nos fornecerem e permitirem partilhar dados do seu sistema produtivo e a Carl Betlach por nos fornecer os dados SHMP.
