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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.10.2012.tde-09102012-151041
Document
Author
Full name
Mauro Riegert Borba
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2012
Supervisor
Committee
Dias, Ricardo Augusto (President)
Amaku, Marcos
Ferreira Neto, José Soares
Gonçalves, Vitor Salvador Picão
Homem, Valéria Stacchini Ferreira
Title in Portuguese
Caracterização epidemiológica da brucelose bovina no estado do Maranhão
Keywords in Portuguese
Bovinos
Brucelose
Controle
Epidemiologia
Epidemiologia espacial
Maranhão
Abstract in Portuguese
O presente trabalho é resultado de uma parceria entre o Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento, a Agência Estadual de Defesa Agropecuária do Maranhão, a Universidade de São Paulo e a Universidade de Brasília, fazendo parte das atividades do Programa Nacional de Controle e Erradicação da Brucelose e Tuberculose Animal. Realizou-se um estudo do tipo transversal para estimar a prevalência da brucelose bovina em animais e propriedades no Maranhão e em quatro circuitos produtores de bovinos, oriundos da divisão do estado. Em cada propriedade selecionada para o estudo, foram aleatoriamente coletadas amostras de soro de fêmeas bovinas com idade igual ou superior a 24 meses, assim como, foi aplicado um questionário epidemiológico objetivando caracterizar os tipos de criação de bovinos e determinar os fatores de risco associados à ocorrência da doença no Maranhão. No total foram amostradas 749 propriedades e 6.779 animais. As coordenadas geográficas de cada propriedade foram coletadas para identificação da distribuição espacial das propriedades positivas e de áreas geográficas onde medidas de controle da doença devem ser preferencialmente implementadas. A prevalência de propriedades positivas com, ao menos um animal reagente, foi estimada em 11,42% (9,23 - 14,06%) e a prevalência de animais soropositivos foi de 2,52% (1,73 - 3,65%). Diferenças significativas de prevalência foram observadas entre o circuito produtor 2 e os demais circuitos. As variáveis: rebanho bovino com mais de 54 fêmeas com idade ≥ 24 meses, aluguel de pastos de/para terceiros e presença de áreas alagadiças na propriedade, foram identificadas como fatores de risco para a ocorrência de brucelose no estado. Exploração de corte foi identificada como um fator protetor da doença. A performance do modelo final de fatores de risco, analisada através da área sob a curva ROC, apresentou um valor igual a 0,73, o que significa dizer que a ocorrência de focos da doença é também influenciada por outros elementos não incluídos na análise de fatores de risco. A distribuição de brucelose bovina foi estudada através de análises espaciais de prevalência e efeitos de primeira e segunda ordem. Observou-se uma distribuição heterogênea de focos da doença no estado, com destaque para áreas no centro e nas fronteiras leste e noroeste. Pequenas evidências de efeitos de segunda ordem foram observados na escala de 0 a 10 km. A análise de efeitos de primeira ordem, através dos resíduos do modelo de regressão logística, identificou áreas de maior risco da doença, principalmente no centro do estado, onde a presença de brucelose bovina não foi totalmente explicada pelo modelo de fatores de risco. Maior atenção deva ser preferencialmente prestada a esta área, onde investigações epidemiológicas e intervenções de controle da doença devem ser implementadas.
Title in English
Characterization of bovine brucellosis in Maranhão State
Keywords in English
Brucellosis
Cattle
Control
Epidemiology
Maranhão
Spatial epidemiology
Abstract in English
The present work is the result of a partnership among the Ministry of Agriculture, Livestock and Food Supply, the Animal Health State Agency of Maranhão, the University of São Paulo and the University of Brasília, becoming part of the activities of the National Program to Control and Eradicate Animal Brucellosis and Tuberculosis. A cross-sectional study was conducted to estimate the prevalence of bovine brucellosis in animals and farms in Maranhão State and four cattle production circuits, from the arbitrary division of the State. In each farm selected for the study, serum samples were randomly collected from cows aged 24 months or more, as well as an epidemiological questionnaire was applied aiming to characterize the types of cattle production systems and to determine the risk factors associated with occurrence of the disease in Maranhão. In total 749 farms and 6,779 animals were surveyed. Geographic coordinates of each farm were collected for identification of the spatial distribution of positive farms and identification of geographic areas where disease control measures should preferably be implemented. The prevalence of positive farms with at least one reagent animal, was estimated at 11.42% (9.23 - 14.06%) and the prevalence of seropositive animals was 2.52% (1.73 - 3.65% ). Significant differences in prevalence were observed among the circuit number 2 and the others. The variables: cattle herd over 54 cows aged 24 months or more, rent pasture from/to third parties and presence of wetlands on the farm were identified as risk factors for the occurrence of brucellosis in the State. Beef herd was identified as a protective factor of the disease. The performance of the final model of risk factors, analyzed by the area under the ROC curve, was 0.73, which means that the occurrence of disease outbreaks is also influenced by other factors not included in the risk factors analysis. The distribution of bovine brucellosis was studied beyond spatial analysis of prevalence and first and second order effects. An heterogeneous distribution of disease outbreaks in the State was observed, especially some areas in central and eastern and northwestern borders. Little evidence of second order effects were observed on a scale of 0 to 10 km. The analysis of first-order effect, through the residues of the logistic regression model, identified areas of greatest risk of disease, especially in the center of the State, where the presence of bovine brucellosis has not been fully explained by the risk factors model. Greater attention should preferably be paid to this area, where epidemiological investigations and disease control interventions should be implemented.
 
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Publishing Date
2013-05-15
 
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