Evaluierung von Programmen zur Überwachung der Tiergesundheit unter räumlichen Gesichtspunkten
(01.09.2011) C. SCHLEICHER und K. FUCHS; Wien. Tierärztl. Mschr. - Vet. Med. Austria 98 (2011), 213 - 219
Bei der Umsetzung von Programmen zur Überwachung der Tiergesundheit erfolgt eine Probenahme innerhalb vorgegebener, räumlicher Verwaltungseinheiten.
Eine zufällige und somit räumlich repräsentative Verteilung dieser Proben ist dabei für die Berechnung eines unverzerrten Prävalenzschätzers ebenso unverzichtbar, wie beispielsweise für den Nachweis der Seuchenfreiheit eines Landes zu einer vorgegebenen Sicherheit.
In der Folge werden Methoden zur Evaluierung von Monitoringsystemen vorgestellt, wobei die räumliche Verteilung der Proben unter Berücksichtigung der vorkommenden landwirtschaftlichen Betriebe analysiert wird und Gebiete mit zu hoher oder zu niedriger Beprobungsintensität identifiziert werden.
Dabei finden diverse Analysemethoden räumlicher Punktprozesse wie beispielsweise die K-Funktion Verwendung.Weiters liefert die Schätzung der Beprobungsintensität in Relation zur Intensität der Grundgesamtheit der Betriebe wertvolle Aufschlüsse. Das Auftreten von lokalen Häufungen wird unter anderem mittels Spatial Scan Statistic untersucht.
Diese Methoden werden zur Analyse verschiedener Arten von Monitoringprogrammen, welche in den letzten Jahren in Österreich umgesetzt wurden, herangezogen.
Zunächst wird gezeigt, dass eine nach Bundesländern geschichtete Betriebsauswahl, wie sie in Österreich für die Überwachung von Brucella melitensis Anwendung findet, zu einer räumlich zufälligen Probenverteilung führt.
Die derzeitige Probenahmestrategie für die Prävalenzerhebung von VTEC beim Rind im Rahmen des österreichischen Zoonosemonitorings sieht eine Probenahme am Schlachthof vor.
Die Proben werden dabei größenproportional zum Schlachtaufkommen auf die Schlachthöfe verteilt und retrospektiv den Herkunftsbetrieben der dort beprobten Tiere zugeordnet.
Die daraus resultierende relative Intensität der 2009 beprobten Herkunftsbetriebe wird im zweiten Beispiel analysiert, wobei keine signifikanten Clusterbildungen festgestellt werden können (p = 0,101).
Allerdings gibt es mit einem p-Wert von 0,039 eine signifikante Abhängigkeit in der Anordnung der beprobten Betriebe, was durch die Schlachthöfe als gemeinsame Probenziehungsorte erklärt werden kann.
Im Falle der Prävalenzerhebung für VTEC beim Schaf werden die Schafe direkt am landwirtschaftlichen Betrieb beprobt, wobei anstelle eines konkreten Probenplanes lediglich die Anzahl der zu untersuchenden Tiere pro Bezirk festgelegt wird. Die Analyse der 2009 entstandenen Probenverteilung zeigt signifikantes Clustering (p < 0,001).
Außerdem können signifikante Clusterbildungen festgestellt werden (p < 0,001), was auf ungleiche Auswahlwahrscheinlichkeiten der Betriebe hindeutet. Dies ist für die Prävalenzschätzung des Landes dann problematisch, wenn Betriebe aus Regionen mit erhöhter oder besonders niedriger VTECPrävalenz in der gezogenen Stichprobe überrepräsentiert sind.
