DISCUSSIONThis study used data of f

DISCUSSION

This study used data of farm-level technical and economic factors to obtain insight into factors that might be associated with the use of antibiotics on pig farms in the Netherlands. The data set included pig farms that take part in LEI FADN data collection as well as additional data collection on animal medicines, with LEI FADN farms considered representative for all farms in the Netherlands. Based on the 2 selected sets of farm factors, the study (sub)sample was representative for the entire LEI FADN sample of pig farms. The main advantage of this study is that it used real-life data collected on private farms, mostly based on farm accounts, and thus not subject to recording bias.

Antibiotics vary in their potency and pharmokinetic properties, and this is manifested in varying dosages per kilogram of BW. The measurement unit used in this study, NDDi, is suitable for calculating total exposure of pigs to different antibiotics, and making comparisons, for example, between groups of pigs. This unit conforms to international developments in this field and developments in the human sector (Mevius et al., 2007). Other measurement units to quantify antibiotic usage, such as number of treatment days or associated costs, are used. Different measurement units have shown to give different results, highlighting the importance of choosing the right measurement unit (Chauvin et al., 2008). For the aim of the current study (i.e., the selection of farm factors that are associated with the use of antibiotics, NDDi) was considered most appropriate. When the antibiotic treatments themselves are studied in more depth, including the characterization of different classes of antibiotics and their trends in time, other measurement units may be chosen. The NDDi of antibiotics is expressed per average pig present on the farm. This theoretical pig, representing an average pig (having an average BW) that is present on the farm the entire year, receives antibiotics for the specific number of days. For the sow farms, average daily dosages were expressed per average piglet present on the farms since birth, considering the orally given antibiotics only. As oral administration to sows is negligible and the piglets are sometimes also treated with injectable antibiotics, this number may have given an underestimation to the true antibiotic treatment of piglets. Obviously, the average piglet present is theoretical as piglets will not stay on the farm the entire year. The average number of dosages for the true period a piglet is present on the farm can be calculated from this average NDD2. For example, an average of 130 daily dosages per average piglet (overall average NDD2 found in this study) implies that a piglet that is present on the farm for 60 d receives, on average, antibiotics on 21.4 d (35.6% of the period).

This study showed that, both on the fattening pig and sow farms, NDDi increased from 2004 to 2006. Corrected for other effects, this increase was nearly 4 daily dosages per animal at the fattening pig farms and about 23 daily dosages per average piglet present on the sow farms (an entire year). As compared with 2006, NDDi decreased in 2007, reaching the level of 2005 at the fattening pig farms, and the level of 2004 at the sow farms (Tables 3 and 4). For the pig fattening farms, this finding is in contrary to Mevius et al. (2007) reporting an increase of antibiotic use of 4.5 daily dosages per pig year from 2006 toward 2007. The authors attributed this finding to the prohibition of the use of antimicrobial growth promoters (AMGP) in The European Union in 2006. Reduced use of AMGP might increase pig diseases leading to an increased use of therapeutic antibiotics (Casewell et al., 2003). This is supported by findings from Scandinavia, where a temporary increase in antibiotic treatments for clinical disease, mainly diarrhea after weaning, was found after introduction of the ban for AMGP (Bengtsson and Wierup, 2006; Møller Jensen, 2006; Vigre et al., 2008). This study showed that also in the Netherlands, the increase in the use of antibiotics was temporary, lasting during the year 2006.

Both at the fattening pig and the sow farms, NDDi varied greatly between individual farms. In 2004 and 2005, some farms were able to raise pigs without applying antibiotics (Table 2). On the other hand, maximum NDDi values showed that there are farms that are very intensive antibiotic users [e.g., the maximum value of NDD2 in 2007 exceeded 365 implying that the piglets received even more than 1 dosage per day (1.09 doses) over the entire period they were on the farm]. Consistently, the Lorentz curves also show that some farms are “heavy users” as 20% of the farms use about 45% of the antibiotics, both on the fattening pig and sow farms. The large between-farm variation in the use of antibiotics in the Netherlands corresponds to values reported from other countries, including Belgium (Timmerman et al., 2006) and France (Chauvin et al., 2002). Variations may be due to differences in hygiene status, prophylactic use, and treatment decisions made by the farmer or the veterinarian or both (Timmerman et al., 2006). This study showed that both on the sow and fattening pig farms the use of antibiotics on individual farms is relatively stable over the 4 yr of the study period (variation due to year relative to variation due to farm is very low). In other words, farms that use greater amounts of antibiotics in 1 yr will also do so in the next year, whereas farms that use decreased amounts in a particular year may also use less in the other years.

Our study showed that antibiotic use, both on sow and fattening pig farms, was mainly influenced by farm system and number of pigs present on the farm, and for sow farms only, antibiotic use was also affected by the population density in the region of the farm. The greater number of pigs present on the farm may result in a greater probability of infection, which can explain the increased antibiotic treatments on large farms. Increased infection at larger farms has been reported previously (Österberg et al., 2006; Hautekiet et al., 2008; García-Feliz et al., 2009). It may also be hypothesized that workers on large farms spend less time inspecting individual animals and use antibiotics in a more preventive manner as compared with the workers on small farms. However, it remains unclear whether this applies to the current study because the number of pigs present on the farm was positively correlated with factors related to the amount of human labor available. Fattening pigs received the least number of antibiotic treatments when they were raised on farrow-to-finish farms, followed by specialized fattening pig farms, and the greatest amount on mixed farm systems. These findings probably relate to a greater infection risk with increased animal movement to mixed farms and mixture at the farm. For the sow farms, the results of the current study were contrary to this hypothesis, as piglets on specialized sow farms received fewer antibiotics compared with piglets on farrow-to-finish farms. Probably, this finding is due to the fact that on the farrow-to-finish farm systems the term piglet is used for a longer period of time than on the specialized sow farms. The region of the farm location was found to affect the number of treatments given to the piglets, with a greater use on farms located in densely populated livestock areas as compared with farms in less densely populated livestock areas. As was seen in an outbreak of classical swine fever in the Netherlands, the probability of a neighborhood infection decreases with an increased distance to an infected herd (Elber et al., 1999). Therefore, regions with a large number of pig farms may have a greater spread of infection (de Jong et al., 2009). Antibiotic use on sow farms is thus influenced both by the number of animals within a farm as well as by the number of farms within a specified region.

The underlying idea of investigating farm factors that are related to the application of antibiotics on pig farms was to select factors that could be used to identify farms that use more antibiotics. These factors and their underlying reason could probably be used in policy making, to provide farm-specific advice, or for more intensive control of these farms (e.g., in educating farmers and veterinarians on strategies to minimize antimicrobial resistance; European Commission, 2009). Our study results showed that, indeed, some factors were significantly associated with the number of antibiotics applied and, therefore, could be used to identify farms for their antibiotic use. These factors, including farm system, farm size, and region (in case of sow farms), are easy to collect and to register. The study results imply that farm advice and farm investigation to reduce the inappropriate use of antibiotics could be distinguished by these factors. For example, advice to farmers (and their veterinarians) could be differentiated to farm system. As farms that used greater antibiotics in 1 yr were shown to be very likely to also do so in the next years, it is very worthwhile to invest in specific and effective advisory programs. In Scandinavian countries, campaigns on optimal disease preventive management routines and guidelines on antibiotic therapy in food animals proved to be useful in diminishing antibiotic use (Bengtsson and Wierup, 2006).

Out of the initial selected sets of 16 and 19 factors for fattening pig and sow farms, respectively, only a few factors showed to be significantly associated with the use of antibiotics. Excluding factors that were correlated with each other and selecting the model with the best set of explanatory factors were done with great care, considering underlying biology/physiology as well as statistical arguments. Therefore, the applied selection methodology is considered to have resulted in the best set of explanatory factors, from both biological

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สนทนาการศึกษานี้ใช้ข้อมูลปัจจัยทางเทคนิค และเศรษฐกิจระดับฟาร์มเพื่อให้ได้ความเข้าใจถึงปัจจัยที่อาจเกี่ยวข้องกับการใช้ยาปฏิชีวนะในฟาร์มสุกรในประเทศเนเธอร์แลนด์ ชุดข้อมูลรวมฟาร์มสุกรที่มีส่วนร่วมใน LEI FADN รวบรวมข้อมูลเก็บรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับยาสัตว์ กับ LEI FADN ฟาร์มถือว่าเป็นตัวแทนในฟาร์มทั้งหมดในเนเธอร์แลนด์ ตาม 2 ชุดเลือกปัจจัยฟาร์ม ตัวอย่างศึกษา (ย่อย) เป็นตัวแทนสำหรับตัวอย่าง LEI FADN ทั้งหมดของฟาร์มสุกร ประโยชน์หลักของการศึกษานี้คือ มันใช้ชีวิตข้อมูลเก็บในฟาร์มส่วนตัว ส่วนใหญ่ตามบัญชีฟาร์ม และดังนั้นจึงไม่ข้อบันทึกความโน้มเอียงยาปฏิชีวนะแตกต่างกันในสมรรถภาพและคุณสมบัติ pharmokinetic และนี้จะประจักษ์ใน dosages แตกต่างต่อกิโลกรัมของ BW หน่วยวัดที่ใช้ในการศึกษานี้ NDDi เหมาะสำหรับการคำนวณความเสี่ยงรวมของสุกรให้ยาปฏิชีวนะแตกต่างกัน และการเปรียบเทียบ เช่น ระหว่างกลุ่มของสุกร หน่วยนี้สอดคล้องกับการพัฒนาประเทศในฟิลด์นี้และพัฒนาในภาคมนุษย์ (Mevius et al., 2007) มีใช้หน่วยวัดอื่นวัดปริมาณการใช้ยาปฏิชีวนะ เช่นจำนวนวันที่รักษาหรือต้นทุนที่เกี่ยวข้อง หน่วยการวัดที่แตกต่างกันได้แสดงให้ผลลัพธ์ที่แตกต่าง เน้นความสำคัญของการเลือกหน่วยวัดที่ถูกต้อง (Chauvin et al., 2008) สำหรับจุดมุ่งหมายของการศึกษาปัจจุบัน (เช่น การเลือกฟาร์มปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการใช้ยาปฏิชีวนะ NDDi) ถือว่าเหมาะสมสุด เมื่อการรักษายาปฏิชีวนะตัวเองได้ศึกษาในเชิงลึกมากขึ้น รวมถึงคุณสมบัติของประเภทต่าง ๆ ของยาปฏิชีวนะและแนวโน้มของพวกเขาในเวลา หน่วยวัดอื่น ๆ อาจจะเลือก แสดง NDDi ของยาปฏิชีวนะต่อเฉลี่ยสุกรอยู่ในฟาร์ม หมูนี้ทฤษฎี แทนหมูเฉลี่ย (มีค่าเฉลี่ย BW) ที่อยู่ในฟาร์มทั้งปี ได้รับยาปฏิชีวนะสำหรับจำนวนวันที่ระบุ สำหรับฟาร์มเสา dosages เฉลี่ยรายวันจัดแสดงต่อเฉลี่ยลูกสุกรอยู่ในฟาร์มที่ตั้งแต่เกิด พิจารณายาปฏิชีวนะเนื้อหากำหนดเท่านั้น เป็นปากจัดการ sows เป็นระยะ และทรูดบางครั้งยังถือว่า มียาปฏิชีวนะยา หมายเลขนี้อาจมีกำหนด underestimation การรักษายาปฏิชีวนะจริงของทรูด อย่างชัดเจน ลูกสุกรเฉลี่ยปัจจุบันเป็นทฤษฎีเป็นทรูดจะไม่อยู่ในฟาร์มทั้งปี จำนวน dosages สำหรับรอบระยะเวลาเป็นจริงลูกสุกรอยู่ในฟาร์มโดยเฉลี่ยสามารถคำนวณได้จาก NDD2 นี้เฉลี่ย เช่น โดยเฉลี่ย 130 dosages วันต่อลูกสุกรเฉลี่ย (NDD2 โดยรวมเฉลี่ยที่พบในการศึกษานี้) บ่งชี้ว่า ลูกสุกรที่มีอยู่ในฟาร์มสำหรับ 60 d รับ เฉลี่ย ยาปฏิชีวนะใน d 21.4 (35.6% ของรอบระยะเวลา)การศึกษานี้แสดงให้เห็นว่า ทั้งหมูเลี่ยนและเสาฟาร์ม NDDi เพิ่มขึ้นจากปี 2004 2006 แก้ไขสำหรับลักษณะพิเศษอื่น ๆ การเพิ่มขึ้นเป็นเกือบ 4 วัน dosages ต่อสัตว์ที่ฟาร์มหมู fattening และ dosages ประมาณ 23 วันละเฉลี่ยลูกสุกรอยู่ในฟาร์มเสา (ปีทั้งปี) เมื่อเทียบกับปี 2006, NDDi ลดลงในปี 2007 ถึงระดับ 2005 ที่ฟาร์มหมู fattening และระดับของปี 2004 ที่เสาฟาร์ม (ตาราง 3 และ 4) สำหรับหมูเลี่ยนฟาร์ม ค้นหานี้ได้ขัดกับ Mevius et al. (2007) รายงานการเพิ่มขึ้นของการใช้ยาปฏิชีวนะของ dosages วัน 4.5 ปีหมูปี 2006 ต่อ 2007 ผู้เขียนบันทึกนี้ค้นหาการ prohibition การเจริญเติบโตของจุลินทรีย์ก่อ (AMGP) ใช้ในสหภาพยุโรปที่ในปี 2549 ใช้ของ AMGP ลดลงอาจเพิ่มโรคหมูที่นำไปสู่การใช้ยาปฏิชีวนะรักษาโรค (Casewell et al., 2003) เพิ่มขึ้น นี้สนับสนุนผลการวิจัยจากสแกนดิเนเวีย ที่มีการเพิ่มขึ้นชั่วคราวในการรักษายาปฏิชีวนะสำหรับโรคทางคลินิก โรคท้องร่วงส่วนใหญ่หลังจาก weaning พบหลังจากแนะนำของบ้านสำหรับ AMGP (Bengtsson และ Wierup, 2006 เจน Møller, 2006 Vigre et al., 2008) การศึกษานี้แสดงให้เห็นว่า ในประเทศเนเธอร์แลนด์ การเพิ่มขึ้นของการใช้ยาปฏิชีวนะเป็นชั่วคราว ยาวนานระหว่างปี 2549ทั้ง ที่หมู fattening และฟาร์มเสา NDDi แตกต่างอย่างมากระหว่างแต่ละฟาร์ม ในปี 2004 และ 2005 บางฟาร์มก็สามารถเลี้ยงสุกร โดยใช้ยาปฏิชีวนะ (ตารางที่ 2) บนมืออื่น ๆ ค่า NDDi สูงสุดพบว่า มีฟาร์มที่ผู้ใช้ยาปฏิชีวนะมาก [เช่น ค่าสูงสุดของ NDD2 ใน 2007 365 เกินหน้าที่ว่า ทรูดที่รับปริมาณได้มากกว่า 1 ต่อวัน (ปริมาณ 1.09) ระยะเวลาทั้งหมดที่อยู่ในฟาร์ม] อย่างสม่ำเสมอ โค้งลอเรนซ์แสดงว่า บางฟาร์มคือ "ผู้หนัก" เป็น 20% ของฟาร์มจะใช้ประมาณ 45% ของยาปฏิชีวนะ ทั้งหมูเลี่ยนและฟาร์มเสาด้วย รูปแบบฟาร์มขนาดใหญ่ระหว่างในการใช้ของยาปฏิชีวนะในเนเธอร์แลนด์ตรงกับค่าที่รายงานจากประเทศอื่น ๆ เบลเยียม (Timmerman และ al., 2006) และฝรั่งเศส (Chauvin et al., 2002) รูปแบบอาจเป็นผลจากความแตกต่างในสถานะปลอดภัย ใช้ทาน และตัดสินใจรักษาโดยเกษตรกร หรือสัตวแพทย์ที่ หรือทั้งสองอย่าง (Timmerman และ al., 2006) การศึกษานี้แสดงให้เห็นทั้ง บนเสาและฟาร์มหมูเลี่ยน การใช้ยาปฏิชีวนะในฟาร์มแต่ละค่อนข้างมีเสถียรภาพมากกว่าปี 4 ของรอบระยะเวลาการศึกษา (เปลี่ยนแปลงจากปีสัมพันธ์กับความผันแปรเนื่องจากฟาร์มอยู่ต่ำมาก) ในคำอื่น ๆ ฟาร์มที่ใช้ยาปฏิชีวนะจำนวนมากกว่าในปี 1 จะยังทำดังนั้นใน ปี ในขณะที่ฟาร์มที่ใช้ลดลงจำนวนเงินในปีหนึ่ง ๆ อาจใช้น้อยกว่าในปีศึกษาของเราแสดงให้เห็นว่าการใช้ยาปฏิชีวนะ ทั้งเสาและฟาร์มหมูเลี่ยน ส่วนใหญ่ได้รับอิทธิพลจากระบบฟาร์มและจำนวนสุกรอยู่ในฟาร์ม และสำหรับเสาฟาร์มเท่านั้น ใช้ยาปฏิชีวนะได้ยังรับผลจากความหนาแน่นของประชากรในภูมิภาคของฟาร์ม จำนวนสุกรอยู่ในฟาร์มมากขึ้นอาจส่งผลในความน่าเป็นมากกว่าติดเชื้อ ซึ่งสามารถอธิบายการรักษายาปฏิชีวนะเพิ่มขึ้นในฟาร์มขนาดใหญ่ มีการรายงานการติดเชื้อเพิ่มขึ้นในฟาร์มขนาดใหญ่ก่อนหน้านี้ (Österberg และ al., 2006 Hautekiet et al., 2008 García-Feliz et al., 2009) มันอาจยังได้ตั้งสมมติฐานว่าคนงานในฟาร์มขนาดใหญ่ใช้เวลาน้อยกว่าสัตว์แต่ละตรวจสอบ และใช้ยาปฏิชีวนะในลักษณะป้องกันมากขึ้นเมื่อเทียบกับคนงานในฟาร์มขนาดเล็ก อย่างไรก็ตาม มันยังคงไม่ชัดเจนว่านี้ใช้กับการศึกษาปัจจุบันเนื่องจากจำนวนสุกรอยู่ในฟาร์มถูกบวก correlated กับปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับจำนวนแรงงานมนุษย์ที่มี เลี่ยนสุกรได้รับน้อยที่สุดจำนวนยาปฏิชีวนะรักษาเมื่อพวกเขาขึ้นบน farrow ชัยฟาร์ม ตามเฉพาะเลี่ยนฟาร์มสุกร และยอดเงินมากที่สุดในระบบฟาร์มผสม ค้นพบเหล่านี้อาจสัมพันธ์กับความเสี่ยงติดเชื้อมากกว่ากับความเคลื่อนไหวของสัตว์เพิ่มฟาร์มผสมกับส่วนผสมที่ฟาร์ม สำหรับฟาร์มเสา ผลของการศึกษาปัจจุบันได้ขัดต่อสมมติฐานนี้ เป็นทรูดบนเสาเฉพาะฟาร์มได้รับยาปฏิชีวนะน้อยกว่าเมื่อเทียบกับทรูดในฟาร์ม farrow เสร็จสิ้น คง ค้นหานี้ได้เนื่องจากข้อเท็จจริงที่ว่าระบบฟาร์ม farrow เสร็จ ลูกสุกรระยะใช้สำหรับรอบระยะเวลายาวกว่าในที่เฉพาะหว่านฟาร์ม ภูมิภาคของที่ตั้งฟาร์มพบมีผลต่อจำนวนการรักษาให้ทรูด มีการใช้มากในฟาร์มที่ตั้งอยู่ในพื้นที่ประชากรหนาแน่นไปปศุสัตว์ตกฟาร์มน้อยหนาแน่นไปเติมพื้นที่ปศุสัตว์ ได้เห็นในการระบาดของไข้สุกรคลาสสิกในเนเธอร์แลนด์ ความน่าเป็นของการติดเชื้อใกล้เคียงลด ด้วยระยะห่างจากฝูง (Elber et al., 1999) การติดเชื้อที่เพิ่มขึ้น จึง ภูมิภาคที่ มีจำนวนฟาร์มสุกรขนาดใหญ่อาจมีการแพร่กระจายมากขึ้นของเชื้อ (de Jong et al., 2009) จึงมีอิทธิพลต่อการใช้ยาปฏิชีวนะในฟาร์มเสาทั้ง ด้วยจำนวนของสัตว์ภายในฟาร์ม เป็นฟาร์มภายในภูมิภาคระบุจำนวนความคิดพื้นฐานของการตรวจสอบฟาร์มปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการใช้ยาปฏิชีวนะในฟาร์มสุกร ถูกต้องปัจจัยที่สามารถใช้เพื่อระบุฟาร์มที่ใช้ยาปฏิชีวนะมากขึ้น ปัจจัยเหล่านี้และเหตุผลของพวกเขาอยู่ภายใต้ไม่อาจจะใช้นโยบายทำ ให้คำแนะนำเฉพาะฟาร์ม หรือ ในฟาร์มเหล่านี้ (เช่น ในการให้เกษตรกรและสัตวแพทย์ในกลยุทธ์เพื่อลดความต้านทานจุลินทรีย์ ควบคุมเร่งรัดมากขึ้น คณะกรรมาธิการยุโรป 2009) ผลการศึกษาของเราแสดงให้เห็นว่า แน่นอน บางปัจจัยเกี่ยวข้องอย่างมากกับจำนวนยาที่ใช้ และ ดังนั้น สามารถใช้ในการระบุฟาร์มสำหรับการใช้ยาปฏิชีวนะ ปัจจัยเหล่านี้ ระบบฟาร์ม ฟาร์มขนาด และภูมิภาค (กรณีเสาฟาร์ม), ได้ง่าย เพื่อรวบรวม และ การลงทะเบียน ผลการศึกษาเป็นสิทธิ์แบบว่า แนะนำฟาร์มและตรวจสอบฟาร์มเพื่อลดการใช้ยาปฏิชีวนะไม่เหมาะสมอาจแตกต่างไปจากปัจจัยเหล่านี้ ตัวอย่าง คำแนะนำกับเกษตรกร (การสัตวแพทย์) สามารถแยกแยะระบบฟาร์ม เป็นฟาร์มที่ใช้ยาปฏิชีวนะมากในปีที่ 1 ได้แสดงให้น่าจะทำให้ในปีถัดไป ถูกมากคุ้มค่าการลงทุนในโปรแกรมให้คำปรึกษาที่เฉพาะเจาะจง และมีประสิทธิภาพ ประเทศสแกนดิเนเวีย ส่งเสริมการขายบนคำสั่งการจัดการป้องกันโรคดีที่สุดและแนวทางในการรักษาด้วยยาปฏิชีวนะในอาหารสัตว์พิสูจน์ให้เป็นประโยชน์ในการใช้ยาปฏิชีวนะ (Bengtsson และ Wierup, 2006) ลดลงจากเริ่มต้นที่เลือกชุดของปัจจัย 16 และ 19 สำหรับเลี่ยนฟาร์มหมูและเสา ตามลำดับ เพียงไม่กี่ปัจจัยพบว่าจะเกี่ยวข้องอย่างมากกับการใช้ยาปฏิชีวนะ ไม่รวมปัจจัยที่ถูก correlated กัน และเลือกรูปแบบที่ มีชุดดีที่สุดอธิบายปัจจัยทำกับดูแลที่ดี พิจารณาสรีรวิทยาพื้นฐานชีววิทยาเป็นอาร์กิวเมนต์ทางสถิติ ดังนั้น วิธีเลือกใช้ถือว่ามีผลในการอธิบายปัจจัย จากชีวภาพทั้งชุดสุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การอภิปราย

ในการศึกษาครั้งนี้ได้ใช้ข้อมูลทางเทคนิคระดับฟาร์มและปัจจัยทางเศรษฐกิจที่จะได้รับความเข้าใจในองค์ประกอบที่อาจจะเกี่ยวข้องกับการใช้ยาปฏิชีวนะในฟาร์มสุกรในเนเธอร์แลนด์ ชุดข้อมูลรวมฟาร์มหมูที่ใช้เวลาส่วนหนึ่งในการเล่ย fadn รวบรวมข้อมูล ตลอดจนการรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับยาสัตว์พวงมาลัย fadn ฟาร์มถือเป็นตัวแทนทุกฟาร์มในเนเธอร์แลนด์ ขึ้นอยู่กับ 2 ปัจจัยคัดสรรชุดฟาร์ม ศึกษา ( ย่อย ) จำนวนตัวแทนทั้งหมดเล่ย fadn ตัวอย่างของฟาร์มสุกร ประโยชน์หลักของการศึกษานี้คือ มันใช้ในชีวิตจริง เก็บรวบรวมข้อมูลในฟาร์มเอกชน ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับบัญชีฟาร์ม และดังนั้นจึง ไม่ต้องอคติ

บันทึกยาปฏิชีวนะที่แตกต่างกันในความแข็งแรงและคุณสมบัติ pharmokinetic และเป็นที่ประจักษ์ในการโดต่อกิโลกรัมของน้ำหนักตัว การวัดหน่วยที่ใช้ในการศึกษานี้ nddi , เหมาะสำหรับการคำนวณความเสี่ยงรวมของสุกรยาปฏิชีวนะที่แตกต่างกัน และการเปรียบเทียบ เช่น ระหว่างกลุ่มของสุกรหน่วยนี้สอดคล้องกับการพัฒนาระหว่างประเทศในด้านนี้และการพัฒนาในภาคของมนุษย์ ( mevius et al . , 2007 ) หน่วยการวัดอื่น ๆที่มีการใช้ยาปฏิชีวนะ เช่น จํานวนวันในการรักษา หรือ ค่าใช้จ่ายที่ใช้ หน่วยการวัดที่แตกต่างกันจะแสดงเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน เน้นความสำคัญของการเลือกหน่วยการวัด ( ขวา น่า ชูวิน et al . , 2008 )สำหรับจุดมุ่งหมายของการศึกษาในปัจจุบัน ( เช่น การฟาร์ม ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการใช้ยาปฏิชีวนะ nddi ) มีความเหมาะสมที่สุด เมื่อการรักษาด้วยตนเอง ศึกษาในเชิงลึกมากขึ้น รวมถึงคุณสมบัติของชั้นเรียนที่แตกต่างกันของยาปฏิชีวนะและแนวโน้มของพวกเขาในเวลา หน่วยการวัดอื่น ๆอาจจะเลือกการ nddi ยาปฏิชีวนะจะแสดงต่อหมูเฉลี่ยปัจจุบันในฟาร์ม ทฤษฎีนี้หมูหรือสุกรเฉลี่ย ( มีน้ำหนักตัวเฉลี่ย ) ที่อยู่ในฟาร์มทั้งปีได้รับยาปฏิชีวนะสำหรับหมายเลขเฉพาะของวัน สำหรับสุกรฟาร์มขนาดเฉลี่ยรายวันมีการแสดงออกต่อลูกสุกรในฟาร์มเฉลี่ยปัจจุบันตั้งแต่เกิดพิจารณาให้ยาปฏิชีวนะทางเท่านั้น เป็น การบริหารช่องปากแม่สุกรและลูกสุกรเล็กน้อยบางครั้งยังได้รับการรักษาด้วยยาฉีดปฏิชีวนะ ตัวเลขนี้อาจได้รับการการประเมินค่าต่ำไปต้องให้ยาปฏิชีวนะที่แท้จริงของลูกสุกร . เห็นได้ชัดว่า ปัจจุบันลูกสุกรเฉลี่ยทฤษฎีเมื่อลูกสุกรจะอยู่ในฟาร์มทั้งปีอัตราเฉลี่ยของยาในช่วงเวลาจริงลูกหมูอยู่ในฟาร์ม สามารถคำนวณได้จาก ndd2 เฉลี่ยนี้ ตัวอย่างเช่น เฉลี่ย 130 ประจำวัน dosages ต่อสุกรเฉลี่ย ( ค่าเฉลี่ยรวม ndd2 พบในการศึกษานี้แสดงถึงว่า ลูกหมูที่อยู่ในฟาร์ม 60 D ได้รับโดยเฉลี่ย 21.4 ใช้ D ( 35.6 % ของระยะเวลา ) .

ศึกษานี้พบว่าทั้งในสุกรขุนสุกรและฟาร์ม nddi เพิ่มขึ้นจาก 2547 ถึง 2549 การแก้ไขสำหรับผลกระทบอื่น ๆ เพิ่มเป็นเกือบ 4 ทุกวัน ยาต่อสัตว์ในฟาร์มสุกรขุนประมาณ 23 ประจำวัน dosages ต่อลูกสุกรในฟาร์มสุกรเฉลี่ยปัจจุบัน ( ทั้งปี ) เมื่อเทียบกับปี 2006 nddi ลดลงในปี 2007 ถึงระดับ 2005 ในฟาร์มสุกรขุน ,และระดับของปี 2004 ที่สุกรฟาร์ม ( ตารางที่ 3 และ 4 ) สำหรับฟาร์มสุกรขุน , หา นี้เป็นในทางตรงกันข้ามกับ mevius et al . ( 2007 ) รายงานการเพิ่มขึ้นของการใช้ยาปฏิชีวนะของทุกวัน ขนาด 4.5 ต่อปีหมูปี 2549 ต่อ 2550 ผู้เขียนบันทึกนี้หาในการห้ามใช้ของโปรโมเตอร์การเจริญเติบโตของจุลชีพ ( amgp ) ในสหภาพยุโรปในปี 2006ลดการใช้ amgp อาจเพิ่มสุกรโรคที่นำไปสู่การเพิ่มขึ้นของการใช้ยาปฏิชีวนะ ( casewell et al . , 2003 ) นี้ได้รับการสนับสนุนโดยผลจากสแกนดิเนเวียที่ชั่วคราวเพิ่มขึ้นในการรักษายาปฏิชีวนะสำหรับโรคทางคลินิกส่วนใหญ่ท้องเสียหลังหย่านม , ถูกพบหลังจากเบื้องต้นของบ้าน amgp ( bengtsson และ wierup , 2006 ; M ขึ้น ller เจนเซ่น , 2006 ; vigre et al . ,2008 ) การศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าในเนเธอร์แลนด์ , การเพิ่มขึ้นของการใช้ยาปฏิชีวนะเป็นชั่วคราว นาน ในช่วงปี 2549

ทั้งในสุกรขุนสุกรและฟาร์ม nddi แตกต่างกันอย่างมากระหว่างฟาร์มแต่ละ ในปี 2004 และ 2005 บางฟาร์มเลี้ยงหมูได้โดยไม่ต้องใช้ยาปฏิชีวนะ ( ตารางที่ 2 ) บนมืออื่น ๆnddi คุณค่าสูงสุด พบว่า มีฟาร์มที่เข้มมากผู้ใช้ยาปฏิชีวนะ [ เช่น คุณค่าสูงสุดของ ndd2 ในปี 2007 เกิน 365 หาว่าลูกสุกรได้รับมากกว่า 1 ครั้งต่อวัน ( 1.09 doses ) มากกว่าระยะเวลาทั้งหมดพวกเขาในฟาร์ม ] เสมอโดยเส้นโค้งลอเรนซ์ก็แสดงให้เห็นว่า บางฟาร์ม " ผู้ใช้ " หนักเป็น 20% ของฟาร์มใช้ประมาณ 45% ของยาปฏิชีวนะทั้งในสุกรขุนสุกรและฟาร์ม ฟาร์มขนาดใหญ่ระหว่างการใช้ยาปฏิชีวนะในเนเธอร์แลนด์ที่สอดคล้องกับค่านิยม รายงานจากประเทศอื่น ๆรวมทั้งเบลเยียม ( ทิมเมอร์มานน์ et al . , 2006 ) และฝรั่งเศส น่า ชูวิน et al . , 2002 )การเปลี่ยนแปลงอาจจะเนื่องจากความแตกต่างในสถานภาพอนามัยถุงยางอนามัยใช้ และการรักษา การตัดสินใจของเกษตรกรหรือสัตวแพทย์หรือทั้งสองอย่าง ( ทิมเมอร์มานน์ et al . , 2006 )การศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าทั้งในสุกรขุน และฟาร์มเลี้ยงสุกร การใช้ยาปฏิชีวนะในฟาร์มแต่ละคนค่อนข้างมีเสถียรภาพในช่วง 4 ปีของระยะเวลาการเปลี่ยนแปลงเนื่องจากปีเทียบกับความแปรปรวนเนื่องจากฟาร์มต่ำมาก ) ในคำอื่น ๆที่ฟาร์มที่ใช้ยอดเงินมากขึ้นของยาปฏิชีวนะใน 1 ปี จะทำให้ในปีถัดไปส่วนฟาร์มที่ใช้ในปริมาณที่ลดลงในปีโดยเฉพาะอาจใช้น้อยกว่าปีอื่น ๆ .

การศึกษาของเราพบว่า ยาปฏิชีวนะที่ใช้ทั้งในการ หว่าน และขุนฟาร์มหมู ได้รับอิทธิพลส่วนใหญ่โดยระบบฟาร์มและจำนวนสุกร ปัจจุบันในฟาร์มและฟาร์มสุกรเท่านั้น การใช้ยาปฏิชีวนะยังมีผลต่อประชากร ความหนาแน่นในพื้นที่ของฟาร์มโดยยิ่งปัจจุบันจำนวนสุกรในฟาร์มอาจส่งผลให้ความเป็นไปได้มากขึ้นของการติดเชื้อ ซึ่งสามารถอธิบายการเพิ่มการรักษายาปฏิชีวนะในฟาร์มขนาดใหญ่ เพิ่มการติดเชื้อที่ฟาร์มขนาดใหญ่ได้รับการรายงานก่อนหน้านี้ ( Ö sterberg et al . , 2006 ; hautekiet et al . , 2008 ; garc í a-feliz et al . , 2009 )มันอาจจะตั้งสมมติฐานว่า คนงานในฟาร์มขนาดใหญ่ใช้เวลาน้อยกว่าการตรวจสอบสัตว์บุคคล และใช้ยาปฏิชีวนะในลักษณะการป้องกันมากขึ้นเมื่อเทียบกับแรงงานในฟาร์มขนาดเล็ก อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีความชัดเจนว่า นี้ใช้กับการศึกษาปัจจุบัน เพราะปัจจุบันจำนวนสุกรในฟาร์มมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับปริมาณแรงงานมนุษย์ใช้ได้สุกรขุนที่ได้รับน้อยที่สุดการรักษายาปฏิชีวนะเมื่อพวกเขาถูกเลี้ยงในฟาร์ม ฟาร์โรว์ ให้เสร็จตาม โดยเฉพาะฟาร์มสุกรขุน และจํานวนมากที่สุดในระบบเกษตรผสม การค้นพบนี้อาจเกี่ยวข้องกับการติดเชื้อมากขึ้นความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นในการเคลื่อนไหวเพื่อฟาร์มสัตว์ผสมและผสมที่ฟาร์ม สำหรับสุกรฟาร์มผลการศึกษาปัจจุบันขัดกับสมมติฐานนี้เป็นลูกสุกรในฟาร์มสุกรได้รับยาปฏิชีวนะเฉพาะน้อยลงเมื่อเทียบกับตัวบน ฟาร์โรว์จบฟาร์ม อาจจะหาที่เป็นเช่นนี้เนื่องจากว่าในฟาร์โรว์จบระบบฟาร์มในระยะสุกรที่ใช้สำหรับระยะเวลานานของเวลากว่าที่เชี่ยวชาญหว่านฟาร์มภูมิภาคของที่ตั้งฟาร์ม พบว่ามีผลต่อการรักษาให้กับลูก ด้วยการใช้ในฟาร์ม ตั้งอยู่ในพื้นที่ที่มีประชากรหนาแน่นเมื่อเทียบกับฟาร์มปศุสัตว์ในพื้นที่ที่มีประชากรหนาแน่นน้อยกว่า ปศุสัตว์ . เหมือนที่เห็นในการระบาดของไข้สุกรคลาสสิกในเนเธอร์แลนด์ความน่าจะเป็นของการติดเชื้อลดลงเมื่อระยะทางเพิ่มขึ้นใกล้เคียงกับฝูงวัวที่ติดเชื้อ ( elber et al . , 1999 ) ดังนั้น ขอบเขต ด้วยตัวเลขขนาดใหญ่ของฟาร์มสุกรอาจจะแพร่กระจายมากขึ้นของการติดเชื้อ ( de Jong et al . , 2009 ) การใช้ยาปฏิชีวนะในฟาร์มสุกร จึงได้รับอิทธิพลทั้งจากจำนวนสัตว์ภายในฟาร์มได้เป็นอย่างดีโดยมีจำนวนฟาร์มภายในเขตที่ระบุไว้ .

ความคิดพื้นฐานของการตรวจสอบฟาร์ม ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการใช้ยาปฏิชีวนะในฟาร์มสุกร เพื่อเลือกองค์ประกอบที่สามารถใช้เพื่อระบุฟาร์มที่ใช้ยาปฏิชีวนะเพิ่มเติม ปัจจัยเหล่านี้และเหตุผลอาจจะถูกใช้ในการกำหนดนโยบาย เพื่อให้คำแนะนำเฉพาะฟาร์ม หรือควบคุมเข้มข้นมากขึ้นของฟาร์มเหล่านี้ ( เช่นในการให้ความรู้แก่เกษตรกร และสัตวแพทย์ในกลยุทธ์เพื่อลดภาวะเชื้อดื้อยาต้านจุลชีพ ; คณะกรรมาธิการยุโรป , 2009 ) ผลการศึกษาของเราแสดงให้เห็นว่า จริงๆ แล้ว ปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับจำนวนของยาปฏิชีวนะที่ใช้และจึงสามารถใช้เพื่อระบุฟาร์มสำหรับการใช้ยาปฏิชีวนะ ปัจจัยเหล่านี้รวมถึงระบบฟาร์มขนาดฟาร์มและเขต ( ในกรณีของฟาร์มสุกร )ง่ายต่อการเก็บรวบรวมและการลงทะเบียน ผลการศึกษาพบว่าฟาร์มคำแนะนำและตรวจสอบฟาร์มเพื่อลดการใช้ยาปฏิชีวนะที่อาจจะแตกต่างจากปัจจัยเหล่านี้ ตัวอย่างเช่นคำแนะนำแก่เกษตรกร ( สัตวแพทย์ ) อาจจะแตกต่างกับระบบฟาร์ม . เป็นฟาร์มที่ใช้ยาปฏิชีวนะมากกว่า 1 ปี กำลังเป็นแนวโน้มมากที่จะทำเช่นนั้นในปีหน้ามันเป็นสิ่งที่คุ้มค่าที่จะลงทุนในโปรแกรมที่ปรึกษาเฉพาะและมีประสิทธิภาพ ในประเทศสแกนดิเนเวียน แคมเปญในการป้องกันโรคที่ดีที่สุดการจัดการการปฏิบัติและแนวทางในการรักษาสัตว์อาหารพิสูจน์แล้วว่าเป็นประโยชน์ในการลดการใช้ยาปฏิชีวนะ ( bengtsson และ wierup , 2006 ) .

ออกการเลือกชุดของ 16 และ 19 ปัจจัยเพื่อเลี้ยงสุกรขุน และหว่านไร่ ตามลำดับมีเพียงไม่กี่ปัจจัยที่พบว่ามีความสัมพันธ์กับการใช้ยาปฏิชีวนะ ไม่รวมปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับแต่ละอื่น ๆและเลือกรุ่นที่มีชุดที่ดีที่สุดของปัจจัยการทำ ด้วยการดูแลที่ดี พิจารณาพื้นฐานชีววิทยา / สรีรวิทยา ตลอดจนข้อโต้แย้งทางสถิติ ดังนั้นการประยุกต์วิธีการถือว่ามีผลในชุดที่ดีที่สุดของปัจจัยทั้งจากทั้งทางชีวภาพ