Author(s): Veloso, Manuel Pinheiro de Almeida
Date: 2018
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10400.5/15126
Origin: Repositório da UTL
Subject(s): Aujeszky; DGAV; PCEDA; Erradicação; Análise de risco; Vacinação; Machine learning; Eradication; Risk analysis; Vaccination
Dissertação de Mestrado Integrado em Medicina Veterinária
A Doença de Aujeszky apresenta uma distribuição cosmopolita e é de declaração obrigatória para a Organização Mundial de Saúde Animal (OIE). Na União Europeia (UE) já poucos são os Estados Membros (EM) que ainda não estão livres da doença. O Plano de Controlo e Erradicação da Doença de Aujeszky (PCEDA) é um plano oficial coordenado pela Direção-Geral de Alimentação e Veterinária (DGAV). Devido à urgência de diminuir o período temporal até à erradicação da doença em Portugal foi necessário criar novas medidas que conduzissem ao objetivo. Neste trabalho é feita uma análise dos resultados do PCEDA e descreve-se a ocorrência da doença em função de variáveis como o tipo e o tamanho das explorações de suínos, a sua classificação sanitária, bem como a sua distribuição e densidade. Concluiu-se que os fatores de risco que influenciavam a probabilidade de uma exploração ter uma classificação sanitária positiva foram o tamanho de efetivo, a região onde se encontra, bem como alguns fatores de caracterização da vizinhança. No âmbito das atividades do PCEDA no ano de 2016, de modo a avaliar o cumprimento dos planos vacinais, foram realizadas em matadouro análises sanguíneas a 126 explorações para pesquisa de anticorpos vacinais e anticorpos virais. Com base nos dados recolhidos no matadouro foram criados dois modelos de classificação das explorações (J48 e Fast Frugal Trees). Estes modelos têm como objetivo identificar os fatores associados a falhas na cobertura vacinal e à classificação das explorações em relação ao seu grau de vacinação, com base nos dados existentes. As explorações selecionadas pelos modelos foram classificadas, principalmente de acordo com o tamanho do seu efetivo, com o índice de vacinação dos animais de substituição e com o facto de enviarem animais para outras explorações, sendo que os modelos criados pelo algoritmo Fast Frugal Trees apresentaram melhores resultados que os gerados pelo algoritmo J48. Estes modelos pretendem criar um mecanismo de amostragem de explorações baseado em risco para a realização de novas análises em matadouro, mais assertivas, e como tal com melhores resultados, tendo no final sido caracterizadas as explorações com um risco acrescido de apresentarem uma má cobertura vacinal.
ABSTRACT - Risk Based Surveillance Under The Aujeszky Disease Eradication - Pseudorabies (Aujeszky’s Disease) has been endemic in most parts of the world and is a notifiable disease to the World Organization for Animal Health (OIE). In the European Union, there are a few number of countries that still have the disease in their territory. The Aujeszky’s Disease Control and Eradication programme (PCEDA) is an official plan coordinated by the General Directorate of Food and Veterinary (DGAV). The urgency to eradicate the disease forced DGAV to apply new strategies and approaches. In this work, an analysis of the results of PCEDA are carried out and the occurrence of the disease is described based on factors as the type of the farm, size of the herd and sanitary classification, as well as its distribution and density. The risk factors with a significant influence in the probability of a farm been classified as infected were the size of the herd, the region and a few characteristics of the farm neighborhood. In the context of the activities of PCEDA in 2016, to assess the accomplishment of the vaccination program, DGAV carried out serological tests in 126 pig holdings, in blood samples collected at the slaughter house, to find vaccination and viral antibodies. Two classifications models (J48 and Fast Frugal Trees) were created with the results obtained in the slaughterhouse survey. The objective of these models was the identification of the factors related with gaps in the vaccination coverage and classification of the pigs’ farms vaccination ratio, based on existing data. The models with the best results were those created by the algorithm Fast and Frugal Trees. The farms selected by the models were classified primarily by their herd size, the vaccination status of the replacement animals and by the fact of sending, or not, animals to other farms. At the end, the main objective of the models was to create a better, risk-based sampling method to plan future slaughterhouse’s surveys with the goal of characterize the farm with the higher risk of having fails in the vaccination coverage.
