Stochastic Assessment of the Economic Impact of Streptococcus suis-Associated Disease in German, Dutch and Spanish Swine Farms
Notice bibliographique
Résumé
The economic assessment of animal diseases is essential for decision-making, including the allocation of resources for disease control. However, that assessment is usually hampered by the lack of reliable data on disease incidence, or treatment and control measures, and that is particularly true for swine production diseases, such as infections caused by Streptococcus suis . Therefore, we deployed a questionnaire survey of clinical swine veterinarians to obtain the input data needed for a stochastic model to calculate the costs caused by S. suis , which was implemented in three of the main swine producing countries in Europe: Germany, the Netherlands and Spain. S. suis -associated disease is endemic in those countries in all production phases, though nursery was the phase most severely impacted. In affected nursery units, between 3.3 and 4.0% of pigs had S. suis -associated disease and the mortalities ranged from 0.5 to 0.9%. In Germany, the average cost of S. suis per pig (summed across all production phases) was 1.30 euros (90% CI: 0.53–2.28), in the Netherlands 0.96 euros (90% CI: 0.27–1.54), and in Spain 0.60 euros (90% CI: 0.29–0.96). In Germany, that cost was essentially influenced by the expenditure in early metaphylaxis in nursery and in autogenous vaccines in sows and nursery pigs; in the Netherlands, by expenditure on autogenous vaccines in sows and nursery pigs; and in Spain, by the expenditures in early metaphylaxis and to a lesser extent by the mortality in nursery pigs. Therefore, the differences in costs between countries can be explained to a great extent by the measures to control S. suis implemented in each country. In Spain and in Germany, use of antimicrobials, predominantly beta-lactams, is still crucial for the control of the disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».