决策模型的开发应用于缓解断奶后的蓝耳病

决策模型的开发应用于缓解断奶后的蓝耳病

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引言

生猪生产体系经常获取大量的实时数据。有效利用这些数据可以开发决策工具，制定战略性决策。例如，PRRSV病导致从断奶到上市(WTM)的经济损失。少数几个策略可以用于WTM阶段减少经济损失。然而，了解PRRSV感染在一批次带来的平均损失，并且能够预测哪些批次可能遭受哪些损失，采用至关重要的缓解措施来最优化经济效益。本论文描述了一种决策模型，是在大型生产系统建设和应用的，用于缓解从断奶猪到上市猪阶段，缓解蓝耳病的经济决策模型。

材料与方法

建立了两阶段的决策模型。第一阶段，根据感染组(p)和非感染组(n)生产成绩的不同，评估WTM阶段(在断奶到上市阶段)，感染蓝耳病毒的边际成本(MEC)。

MEC={[(增重/非感染组平均日增重)—(增重/感染组平均日增重)] x住房成本/天数}+{[(增重*非感染组饲料转换率)—(增重*感染组饲料转化率)] x饲料成本}+{[非感染死亡数-感染死亡数] x 1头死猪的价值}。

本模型中的数值取决于多变量分析法(ANOVA)，评估n批次与p批次之间的平均生产成本不同，由于其他因素的变动，包括：农场源、区域养殖场的密度、站点的生物安全级别、蓝耳病发生的季节和地点。

第二阶段，通过应用多变量逻辑回归来预测哪些可能遭遇蓝耳感染引起损失，在同一逆向逐步回归方式中使用相同变量。

一个生产体系提供的数据包含503份独立记录的批次。在这503批次中，53批次包含了本次分析的所有数据点。站点的生物安全级别采用PADRAP2(生产动物疾病风险评估程序2)和内部生物安全审计来评估。区域密度根据2007年美国农业部普查的所在县每平方英里的农场数量来评估。通常，连续采集唾液PCR检测PRRSV，但是每隔4周采集一次，用来测定感染时间。27批次检出蓝耳阳性(至少有一份PCR为阳性)，26批次为阴性，构成数据集。

结果

蓝耳病毒增加断奶仔猪的死亡率，降低饲料转化率和断奶仔猪的生长速率，导致平均每头需要多饲喂2.8天(1.4-4.3)，多耗饲料4.77 kg(2.9-6.6 kg)。

使用成本假设(死亡率=50美元/hd，按码计算=0.12美元/天，饲料=0.33美元/kg)在WTM阶段PRRSV感染的边际成本预估为2.84美元(1.78-3.92美元)。在一批次猪中，由于蓝耳病导致损失的风险，本系统不能用于预测放置日期、来源、地区猪密度或是评价站点生物安全。

结论与讨论

大致50%批次感染蓝耳，导致损失为2.84美元，但是无法预估哪些批次将会遭受损失，该系统应是一种系统的—广泛的方式实现成本意识缓解策略，而不是尝试一种特定的途径。衡量生物和系统资源的变化的能力对制定决策是至关重要的。尽管这次案例中仅有10.5%的批次有完整数据集，但小的、精确的、代表性的数据集在模型中对生产系统制定决策和实现长期的最佳生产性能会有帮助。