Табло ганновер онлайн: Online табло аэропорта Ганновер вылет

Особенности аэропорта Ганновера

Аэропорт Ганновер-Лангерхаген — это второй по количеству линий аэропорт Германии, который соединяет страну с Восточной Европой. Ганноверский аэропорт был создан в 1945 году на базе военного аэродорма. До сих пор в северной части Лангерхагена находятся сохранившиеся военные казармы. В аэропорту есть три взлетно-посадочные полосы: две — бетонные, одна — с асфальтовым покрытием. Всего аэропорт оснащен четырьмя терминалами для его посетитителей. Базовыми авиакомпаниями считаются Germanwings и TUIfly. Ганновер-Лангерхаген находится в 11 километров от города.

Особенности нашей службы такси в Ганновере

Мы занимаемся пассажирскими перевозками по всей Германии. Мы доставим Вас, как из аэропорта в центр Ганновера, так и в любой другой конечный пункт.  Для вашего удобства наши водители в предлагают три разных класса машин:

— Premium Economy Class Sedan: Volkswagen Passat;

— Premium Economy Class Van: Volkswagen Transporter;

— Business Class Van: Mercedes Viano;

Наша служба такси станет решением проблемы, как добраться из аэропорта Ганновера в нужное для Вас место. В случае необходимости мы  также поможем разобраться с покупкой билетов. К примеру, если вам нужны билеты по направлению Ганновер Брюссель или Ганновер Москва, то мы с радостью поможем их приобрести.

За время нашей работы мы смогли доставить в нужное место сотни клиентов. И вот основные особенности нашей работы:

— чтобы не тратить зря время, вы можете воспользоваться онлайн формой заказа такси;

— у нас производится моментальный расчёт стоимости в два способа: онлайн или же наличными;

— мы используем только фиксированную стоимость поездки. Это является гарантией того, что вы будете ехать по действительно самому короткому маршруту. Мы предлагаем самые доступные цены  такси в Германии (Ганновер). Также, благодаря такой политике, вы не переплачиваете за простои в пробках;

— на официальном сайте Вы можете выбрать класс машины, на которой приедет за вами наш водитель;

— мы гарантируем безопасную поездку по городу, так как все клиенты нашей службы такси застрахованы;  

— наши водители — это опытные сотрудники, которые хорошо ориентируются в городе;

— мы предлагаем не только услуги перевозки пассажиров, а и даем возможность ознакомиться с достопримечательностями Ганновера, сделав заказ на трансфер на экскурсии по Германии и Европе.

Также полезной информацией для гостей нашего города будет то, что есть прямые рейсы из Астаны с компанией Air Astanа в Ганновер. Также постоянно курсируют самолеты из Москвы в Ганновер.

Почему именно наше такси в Ганновере

Попав в незнакомый для Вас город, первым делом возникает вопрос, сколько стоит такси в Ганновере и, что можно посмотреть в Ганновере за столько короткий промежуток времени.

Мы уже давно отказались от просто перевозки наших клиентов, предоставив такую возможность нашим коллегам. Мы хотим, чтобы у Вас было немного больше воспоминаний о Германии, чем просто дорога из гостиницы Ганновера аэропорт. Именно поэтому мы предлагаем ряд дополнительных  услуг:

— паломнические поездки;

— поездки в Амстердам , туры в Амстердам и любой другой европейский город;

— трансфер на Исторические реконструкции;

— помощь с покупкой обратных билетов из Ганновера;

— трансфер на выставки;

— поездки в развлекательны парки Европы;

— будем держать Вас в курсе погоды в Ганновере во время Вашего пребывание в городе;

— расскажем про лучшие рестораны во Ганновера

— шоппинг в Германии и по Европе;

— шоппинг русском Ганновере

— выставки в Ганновере;

Заказав такси на нашем сайте, вы платите не только за дорогу, а и за приятные воспоминания!

Свяжитесь с нами по электронному адресу taxi-eu@mail. ru и в течении рабочего дня мы вышлем Вам предложение по трансферу или экскурсии в интересующем Вас городе.

Прокат автомобиля с водителем в аэропорту Дюссельдорфа

Прокат автомобиля с водителем в аэропорту Дортмунда

Прокат автомобиля с водителем в аэропорту Кёльн / Бонн

Прокат автомобиля с водителем в аэропорту Дюссельдорф Веце

Прокат автомобиля с водителем в аэропорту Франкфурта

Ай Флай авиабилеты Ганновер — Москва

Авиабилеты Ай Флай Ганновер — Москва сегодня можно купить от 7 575 ₽. Самые дешевые билеты на самолет туда и обратно стоят от 14 861 ₽.

Авиабилеты Ай Флай Ганновер — Москва от 7 575 ₽

Календарь низких цен показывает дни, когда стоимость билетов на самолет на рейсы Ай Флай из Ганновера в Москву минимальна. Чтобы перейти к бронированию нажмите на цену.

Прямые рейсы Ай Флай Ганновер — Москва

Расписание самолетов Ай Флай из Ганновера в Москву. Время вылета и дни по которым выполняются прямые рейсы.

Дешевые авиабилеты Ай Флай Ганновер — Москва

Самые дешевые авиабилеты из Ганновера в Москву стоят от 7 575 ₽ за рейс в одну сторону и от 14 861 ₽ за билеты туда и обратно. Смотрите список всех рейсов и цены на авиабилеты.

Стоимость билетов зависит от дня перелета и времени покупки. Чаще всего, самые дешевые авиабилеты Ай Флай (от 7 575 ₽) можно купить примерно за месяц до вылета, с утренними вылетами в середине недели.

Самые дорогие авиабилеты Ай Флай (от 14 861 ₽) — на вечер пятницы «туда» и вечер воскресенья «обратно», купленные меньше, чем за 2 недели до вылета. Воспользуйтесь поиском, чтобы посмотреть все рейсы на нужную дату.

Домодедово — находит для Вас дешевые авиабилеты из Ганновера в Москву по всем авиакомпаниям. Официально, безопасно и без комиссий!

• Расстояние между Ганновером и Москвой: 1861 км
• Рейсы выполняются: по расписанию

Об авиакомпании Ай Флай

Ай Флай — чартерная авиакомпания выполняющая рейсы в интересах туроператоров TEZ TOUR и Tui. Базируется в московском аэропорту Внуково. Регулярно повышая уровень качества предоставляемых услуг iFly дважды становилась лауреатом национальной авиационной премии «Крылья России».

На рейсах авиакомпании Ай Флай провоз багажа: 20 кг (эконом-класс), 30 кг (бизнес-класс) Провоз ручной клади: 5 кг (эконом-класс), 10 кг (бизнес-класс)

Питание на борту: включено в стоимость билета. Рацион зависит от продолжительности полета.

Флот авиакомпании Ай Флай состоит из самолетов: Airbus A319, Airbus A321neo, Airbus A330-300, Airbus A330-200

Цитата: “Авиакомпания Ай Флай выдвигает повышенные требования к своим сотрудникам и партнерам, обеспечивая этим высокий класс предоставления услуг конечному потребителю. Будь то наземные операции или обслуживание в воздухе – наши пассажиры окружены вниманием и доброжелательностью. Сегодня, сотрудничая более чем с 20 аэропортами России, iFly предлагает пассажирам комфортабельные перелеты в страны Африки, Европы и Азии”.

Рейс Ай Флай Ганновер — Москва на карте онлайн

Смотрите рейс Ганновер — Москва авиакомпании Ай Флай онлайн на карте, чтобы знать где сейчас летит самолет. Номер рейса авиакомпании Ай Флай на карте всегда начинается с RSY. Например: RSY1234. Также, узнать номер нужного рейса можно с помощью онлайн табло.

онлайн табло вылетов на сегодня – LowCost.Club

четверг, 23 декабря
01:30	TK1430	Стамбул (Ататюрк)	Turkish Airlines	B38M (Boeing 737 MAX 8)	Задержан
02:25	PC623	Стамбул (Сабиха Гёкчен)	Pegasus	A20N (Airbus A320-251N)	Задержан
02:30	E47002	Варшава (Фредерик Шопен)	Enter Air	B738 (Boeing 737-8AS)	Задержан
03:35	TK703	Стамбул (Ататюрк)	Turkish Airlines	A21N (Airbus A321-271NX)	Задержан
03:40	PC625	Стамбул (Сабиха Гёкчен)	Pegasus	A20N (Airbus A320-251N)	Задержан
04:40	SM2930	Мюнхен (Франц Йозеф Штраус)	Air Cairo	320	По расписанию
05:00	MS43	Каир (Каир)	EgyptAir	223	По расписанию
07:15	S76627	Уфа (Уфа)	S7 Airlines	32N	Задержан
08:00	WZ4824	Самара (Курумоч)	Red Wings	321	По расписанию
08:30	RL8206	Омск (Омск)	Royal Flight	752	По расписанию
08:40	WZ4826	Казань (Казань)	Red Wings	321	По расписанию
09:00	ZF518	Москва (Внуково)	Azur Air	75W	По расписанию
09:00	ZF670	Уфа (Уфа)	Azur Air	73H	По расписанию
09:30	SM2942	Франкфурт-на-Майне (Франкфурт-на-Майне)	Air Cairo	32S	По расписанию
10:30	5N9272	Санкт-Петербург (Пулково)	Smartavia	B738 (Boeing 737-8Q8)	Задержан
10:40	MS194	Александрия (Бург-Эль-Араб)	EgyptAir	223	По расписанию
11:20	NP64	Каир (Каир)	Nile Air	320	По расписанию
11:20	OS2338	Вена (Швехат)	Austrian Airlines	A320 (Airbus A320-214)	По расписанию
11:30	7W7662	Киев (Борисполь)	Windrose Airlines	321	По расписанию
11:35	MS53	Каир (Каир)	EgyptAir	223	По расписанию
11:40	MS45	Каир (Каир)	EgyptAir	223	По расписанию
11:55	MS193	Шарм-эль-Шейх (Шарм-эш-Шейх)	EgyptAir	73H	По расписанию
13:05	SM2980	Дюссельдорф (Дюссельдорф)	Air Cairo	320	По расписанию
13:10	DE217	Штутгарт (Штутгарт)	Condor	320	По расписанию
13:15	E44002	Варшава (Фредерик Шопен)	Enter Air	B738 (Boeing 737-85R)	Задержан
13:30	ZF520	Санкт-Петербург (Пулково)	Azur Air	73J	По расписанию
13:40	U25788	Берлин (Берлин-Бранденбург)	easyJet	320	Задержан
13:50	ZF814	Волгоград (Гумрак)	Azur Air	737	По расписанию
14:00	DE433	Берлин (Берлин-Бранденбург)	Condor	32B	По расписанию
14:00	U67004	Москва (Домодедово)	Ural Airlines	321	Задержан
14:00	3Z7119	Катовице (Пыжовице)	Smartwings Poland	7M8	По расписанию
14:05	DE239	Лейпциг (Лейпциг-Галле)	Condor	32B	По расписанию
14:25	MS195	Каир (Каир)	EgyptAir	223	По расписанию
14:30	E47150	Варшава (Фредерик Шопен)	Enter Air	B738 (Boeing 737-8AS)	Задержан
14:45	N47812	Москва (Шереметьево)	Nordwind Airlines	321	По расписанию
14:45	XR493	Базель (Мюлуз)	Corendon Airlines Europe	738	По расписанию
14:55	XR497	Эрфурт (Эрфурт)	Corendon Airlines Europe	738	По расписанию
15:00	QS7111	Катовице (Пыжовице)	Smartwings	73H	По расписанию
15:10	DE69	Дюссельдорф (Дюссельдорф)	Condor	B753 (Boeing 757-330)	По расписанию
15:15	3Z7103	Варшава (Фредерик Шопен)	Smartwings Poland	7M8	По расписанию
15:15	E44670	Варшава (Фредерик Шопен)	Enter Air	B738 (Boeing 737-8Q8)	Задержан
15:20	DE3	Гамбург (Гамбург)	Condor	753	По расписанию
15:25	S73786	Москва (Домодедово)	S7 Airlines	32N	Задержан
15:30	X36123	Дюссельдорф (Дюссельдорф)	TUI fly	738	По расписанию
15:35	SM2990	Вена (Швехат)	Air Cairo	320	По расписанию
15:35	WK131	Цюрих (Цюрих)	Edelweiss Air	A320 (Airbus A320-214)	По расписанию
15:40	MS47	Каир (Каир)	EgyptAir	223	По расписанию
16:05	SR6647	Дюссельдорф (Дюссельдорф)	Sundair	320	По расписанию
16:10	U27936	Амстердам (Схипхол)	easyJet	A320 (Airbus A320-214)	Задержан
16:30	DE25	Мюнхен (Франц Йозеф Штраус)	Condor	32S	По расписанию
16:40	TB3012	Брюссель (Брюссель)	TUI	B738 (Boeing 737-8K5)	По расписанию
17:10	DE31	Франкфурт-на-Майне (Франкфурт-на-Майне)	Condor	75T	По расписанию
17:10		Дюссельдорф (Дюссельдорф)		A320 (Airbus A320-214)	Отменен
17:15	N99518	Биллунн (Биллунн)	Novair	A21N (Airbus A321-251N)	Задержан
17:25	SU423	Москва (Шереметьево)	Aeroflot	32N	По расписанию
17:50	LG922	Люксембург (Люксембург)	Luxair	B737 (Boeing 737-7C9)	По расписанию
18:00	U21208	Базель (Мюлуз-Фрайбург)	easyJet	320	Задержан
18:45	OR859	Амстердам (Схипхол)	TUI	B38M (Boeing 737 MAX 8)	По расписанию
18:45	MYX586	Таллин (Юлемисте)	SmartLynx	A320 (Airbus A320-214)	Задержан
18:55	SU621	Санкт-Петербург (Пулково)	Aeroflot	32A	По расписанию
18:55	U28862	Лондон (Гатвик)	easyJet	321	Задержан
19:35	XR2246	Ганновер (Ганновер)	Corendon Airlines Europe	738	По расписанию
19:40	MS49	Каир (Каир)	EgyptAir	223	По расписанию
19:40	XR1042	Кёльн (Кельн-Бонн)	Corendon Airlines Europe	738	По расписанию
пятница, 24 декабря
01:45	PC621	Стамбул (Сабиха Гёкчен)	Pegasus Airlines	320	По расписанию
02:35	3Z7139	Варшава (Фредерик Шопен)	Smartwings Poland	73H	По расписанию
03:35	TK703	Стамбул (Ататюрк)	Turkish Airlines	321	По расписанию
04:00	XR595	Фридрихсхафен (Фридрихсхафен)	Corendon Airlines Europe	738	По расписанию
04:55	PQ6550	Запорожье (Запорожье)	SkyUp Airlines	738	По расписанию
05:00	MS43	Каир (Каир)	EgyptAir	223	По расписанию
05:00	SM551	Братислава (М. Р. Штефаник)	Air Cairo	320	По расписанию

Фортуна Дюссельдорф 15.01.2022: прогнозы, ставки и коэффициенты букмекеров на Betteam.pro

Доброе утро дамы и господа, спустя непродолжительный отрезок — я вновь готов с вами вернуться и окунуться в увлекательный мир большого спорта, среди многочисленных явлений грядущего — мне приглянулась вывеска уже январского периода, во Второй по значимости Немецкой Бундеслиги. И это будт яркое противостояние с участием таких команд, как Бременский Вердер и Фортуна. Будет крайне увлекательно понаблюдать за возможным развитием происходящего в этом соперничестве на футбольном поле. Дальше посмотрим на обстановку нынешнюю, что царит внутри обоих, конкурирующих сторон.

Вердер

Фортуна Дюссельдорф

Травмы

Статистика личных встреч

Прогноз на матч

Hannover 96 текущий результат, расписание матчей и результаты — Football

Hannover 96 текущий результат (и прямая онлайн видео трансляция *), состав команды с графиком сезона и результатами. Ганновер 96 сыграет следующий матч 19 декабря 2021 года против Вердера Бремена во 2-й Бундеслиге.

Когда матч начнется, вы сможете следить за Hannover 96 против Werder Bremen текущий результат, турнирным положением, ежеминутно обновляемыми результатами и статистикой матча. У нас могут быть видеоролики с головами и новости некоторых матчей «Ганновер 96», но только если они будут играть свой матч в одной из самых популярных футбольных лиг.Hannover 96 предыдущий матч был против FC Ingolstadt 04 на 2. Bundesliga, матч завершился с результатом 1-2 (Hannover 96 выиграл матч). Hannover 96 закреплённая вкладка показывает последние 100 Футбольные матчи со статистикой и иконками победа / ничья / поражение. Тут так же все Hannover 96 запланированные матчи, которые будут сыграны в будущем.

Hannover 96 график показателей и формы, это уникальный алгоритм SofaScore Прямая трансляция Футбол, что мы генерируем на основе последних 10 матчей команды, статистике, детальном анализе и наших собственных знаниях.Этот график может помочь вам делать ставки на матчи Hannover 96, но имейте в виду, что SofaScore LiveScore не несет ответственности за любые финансовые или другие убытки, прямые или косвенные, в результате каких-либо действий, зависящих от любого содержимого этого веб-сайта. .

Текущий состав Hannover 96:

Нападающие : Лукас Хинтерсир, Патрик Твумази, Максимилиан Байер, Франк Эвина, Хендрик Вейдандт, Мик Гудра

Полузащитники: Вальм Флорент Муслижа , Доминик Кайзер, Себастьян Эрнст, Гаэль Ондуа, Том Трибулл, Филлипп Охс, Майк Франц, Себастьян Штольце, Тим Вальбрехт

Защитники: Марк Мартин Ламти, Сэй Муроя, Никлас Франкер, Лука Крайнц, Марсель Бёрннер, Марсель Бёрннер Dehm

Вратари: Рон-Роберт Цилер, Мартин Хансен

Вы можете нажать на любого игрока из списка справа и увидеть его личную информацию, такую ​​как национальность, дата рождения, рост, предпочтительная ступня, положение, ценность игрока , история переводов и т. д.Также есть статистика для каждого игрока во всех соревнованиях, включая общее количество сыгранных и начатых матчей, количество сыгранных минут, количество забитых голов, количество карточек и многое другое. Список бомбардиров Hannover 96 обновляется параллельно каждому матчу.

SofaScore Футбол текущий результат доступны в виде приложений для iPhone и iPad, приложений для Android в Google Play и Windows phone. Вы можете найти нас во всех магазинах на разных языках, введя «SofaScore». Установите приложение SofaScore и следите за всеми играми Hannover 96 в прямом эфире на вашем смартфоне или планшете!

Ганновер 96 текущий результат → Результаты сегодняшних матчей → Календарь игр → Вчерашний счет матча

Название команды: Ганновер 96
Представительство: Германия
Главный тренер: Домбровски, Кристоф

С начала 15.10.2021 На счету «Ганновера 96» в общей сложности 10 игр, из них 3 победных, 3 сыгранных вничью и 4 проигрыша.

Сейчас команда участвует в таких турнирах, как Club Friendly Games, 2nd Bundesliga.

Рейтинг Ганновера 96 в турнирах:
2-я Бундеслига — 20 очков, 5 победных матчей, 5 сыгранных вничью и 8 поражений. Всего забито голов — 14, пропущено — 27.

Игроки забили больше голов:
Керк, Себастьян — всего забито 5 голов
Майна, Линтон — всего забито 3 гола
Эрнст, Себастьян — 1 гол,
Байер, Максимилиан — 1 гол
Муслия, Флоран — 1 забито
Кайзер, Доминик — 1 забито
Вейдандт, Хендрик — 1 забито

Результаты последних матчей Ганновера 96:
Ганновер 96 — Вердер Бремен (19.12.2021) проигрыш со счетом 1: 4
FC Ingolstadt 04 — Hannover 96 (11.12.2021) победа со счетом 1: 2
Hannover 96 — Hamburger (05.12.2021) победа со счетом 1: 0
Karlsruher — Ганновер 96 (27.11.2021) поражение со счетом 4: 0
Ганновер 96 — Падерборн 07 (19.11.2021) ничья со счетом 0: 0
Фортуна Дюссельдорф — Ганновер 96 (06.11.2021) ничья со счетом из 1: 1
Hannover 96 — Erzgebirge Aue (30.10.2021) ничья со счетом 1: 1
Hannover 96 — Fortuna Dusseldorf (27. 10.2021) победа со счетом 3: 0
Ян Регенсбург — Ганновер 96 (24.10.2021) поражение со счетом 3: 1
Ганновер 96 — Шальке 04 (15.10.2021) поражение со счетом 0: 1

Ближайшие матчи Ганновера 96:
Ганза Росток — Ганновер 96 (14.01.2022 21:30)
Ганновер 96 — Боруссия Мёнхенгладбах (19.01.2022 21:30)
Ганновер 96 — Динамо Дрезден (23.01.2022 16:30)
1. ФК Хайденхайм 1846 — Ганновер 96 (04.02.2022 21:30)
Ганновер 96 — Дармштадт 98 (13.02.2022 16:30)
Санкт-Паули — Ганновер 96 (20.02.2022 16:30)
Ганновер 96 — Гольштейн Киль (26.02.2022 16:00)
СВ Сандхаузен — Ганновер 96 (05.03.2022 16:00)
Ганновер 96 — 1 Нюрнберг (12.03.2022 16:00)
Шальке 04 — Ганновер 96 (19.03.2022 16:00)

Следите за футбольной статистикой онлайн на fscore.ru. Статистика Ганновера 96. Расписание предстоящих матчей Ганновер 96. Рейтинг Ганновер 96.

Anzeiger-hochhaus, Ганновер | Стоимость билетов | Тайминги

Anzeiger-hochhaus, Ганновер

Внести вклад / Обзор Задайте вопрос

Посещение небоскреба Scoreboard поразит вас своим уникальным очаровательным архитектурным стилем. Фриц Хёгер спроектировал этот каркас в 1928 году. В нем находится планетарий на 210 мест. Если вы путешествуете с детьми, то наслаждайтесь фильмами, которые показывают в этом планетарии. Когда вы путешествуете по зданию, вы можете найти здесь различные радиостанции, офисы телеканалов и редакции газет. Ваши глаза будут ошеломлены молнией небоскреба Scoreboard, если вы когда-нибудь посетите это место ночью.

Как добраться до Anzeiger-hochhaus

• Метро- 10, 17 до остановки- Steintor
• Метро- 4, 5, 6, 11 до остановки- Steintor

• Anzeiger-hochhaus Адрес: Goseriede 9, 30159 Ганновер, Германия
• Anzeiger-hochhaus Контактный номер: + 49-5113661981
• Попробуйте лучший онлайн-планировщик путешествий, чтобы спланировать свой маршрут!

Что нужно знать перед посещением Anzeiger-hochhaus

Самые загруженные дни в Anzeiger-hochhaus Четверг

95% людей предпочитают путешествовать на машине во время посещения Anzeiger-hochhaus

Ганновер vs.

Менеджер «Боруссии Дортмунд» Томас Тухель был в дразнящем настроении в пятницу, когда встретился с прессой перед встречей его команды с Ганновером на следующий день.

Бывший тренер Майнца большую часть летних месяцев вертелся и вертелся всякий раз, когда возникал вопрос о том, сможет ли его команда сыграть против мюнхенской «Баварии» в Бундеслиге, но на этой неделе он казался гораздо более довольным, чтобы поговорить на эту тему.

Как сообщает DW Sport, он сказал: «Мы хотим и дальше оставаться на вершине. Нам нужно смотреть каждую игру из недели в неделю».

Перед добавлением: «Сравнение с мюнхенской Баварией не запрещено. Но меня не волнует, находимся ли мы на одном уровне с ними».

Имея это в виду, выездная поездка в эти выходные в Ганновер дает новому тренеру еще одну возможность продолжить свой 100-процентный рекорд в лиге и продолжать подталкивать «Баварию» к этому первому месту.

Дата: Суббота, 12 сентября

Время: 3:30 стр.м. BST / 10:30 по восточноевропейскому времени

Место проведения: Niedersachsenstadion, Ганновер, Германия

Информация по ТВ: Недоступно (только для Великобритании) / Fox Soccer Plus (только для США)

Онлайн: Нет / Fox Sports Go

Form

Ганновер: DLL

Дортмунд: WWW

Новости команд и составы

Тухель подтвердил в конце этой недели (h / t DW Sport), что Адриан Рамос сомневался в субботней игре, а это означает, что он присоединится к Марко Реусу, Лукашу Пищеку, Эрику Дурму и Нури Сахину в списке травм «Дортмунда» в этом матче лиги.

К счастью для команды Михаэля Фронцека, «Ганноверу» остается только бороться с сомнительным Мануэлем Шмидебахом в полузащите, а это значит, что хозяева поля должны быть близки к полной силе к приезду «Дортмунда».

Ключевые игроки

В эти выходные «Дортмунд», несомненно, будет искать вдохновение в другом месте, а Реус будет в стороне, а это значит, что голы и передачи должны будут поступать из других опционов в полузащите.

К счастью для Тухеля, до сих пор это не было проблемой, поскольку Синдзи Кагава и Генрих Мхитарян оба забивали по своему усмотрению каждую неделю.Ожидайте увидеть эти два имени на табло в субботу рядом с Пьером-Эмериком Обамеянгом.

Учитывая огромную огневую мощь Дортмунда, Ганновер, несомненно, обратится к опорному полузащитнику Салифу Сане, чтобы подавить любую обнадеживающую контратаку. Игрок сборной Сенегала в этом сезоне был одним из лучших игроков команды.

«Ганновер» может не забивать много голов в этом сезоне, но Sane определенно помогает убедиться, что они не пропустят слишком много голов.

Коэффициенты (через Odds Shark)

Ганновер: +453

Розыгрыш: +280

Дортмунд: -161

Результаты лучших европейских лиг — www.

«Барселона» и «Реал Мадрид» одержали крупные победы над «Реал Бетис» и «Депортиво Ла Корунья» соответственно в Испании.

Лидеры лиги в Германии, Бавария Мюнхен пришли сзади, чтобы обыграть Вердер Бремен и увеличить свое лидерство в таблице, в то время как Дортмунд без ключевого игрока Обамеянг потерял очки на выезде.

«Челси», «Арсенал», «Манчестер Юнайтед» и «Манчестер Сити» набрали максимальное количество очков в Англии. См. Полные результаты ниже.

Премьер-лига

Арсенал 4-1 Кристал Пэлас

Эвертон 1: 1 Вест Бромвич

Брайтон Хоув и Альбион 0: 4 Челси

Вест Хэм 1: 1 Борнмут

Бернли 0: 1 Манчестер Юнайтед

Сток Сити 2-0 Хаддерсфилд Таун

Лестер Сити 2-0 Уотфорд

Саутгемптон 1: 1 Тоттенхэм Хотспурс

Манчестер Сити 3: 1 Ньюкасл Юнайтед

Суонси Сити — Ливерпуль — Понедельник

Ла Лига

Хетафе 2-2 Атлетик Бильбао

Атлетико Мадрид 1: 1 Жирона

Лас-Пальмас 2: 1 Валенсия

Реал Мадрид 7: 1 Депортиво Ла-Корунья

Реал Бетис 0-5 Барселона

Эспаньол 0: 3 Севилья

Вильярреал 2: 1 Леванте

Алавес 2-2 Леганес

Реал Сосьедад 1-2 Сельта Виго

Эйбар — Малага — понедельник

Серия А

Атланта 0: 1 Наполи

Сассуоло 1-1 Турин

Верона 0: 3 Кротоне

Сампдория 3: 1 Фиорентина

Лацио 5-1 Кьево

Болонья 3: 0 Беневенто

Кальяри 1-2 Милан

Удинезе 1: 1 СПАЛ

Интер Миан 1: 1 Рома

Ювентус — Генуя — понедельник

Бундеслига

Герта Берлин 1-1 Дортмунд

Хоффенхайм 1-4 Бавария Леверкузен

Майнц 3-2 VfB Штутгарт

Гамбургер СВ 0-2 Кельн

Бавария 4: 2 Вердер Бремен

Шальке 04 1: 1 Ганновер 96

Мёнхенгладбах 2: 0 Аугсбург

СК Фрайбург 2-1 РБ Лейпциг

Вольфсбург 1-3 Айнтрахт Франкфурт

Первая лига

Кан 0: 2 Марсель

Труа 1: 0 Лилль

Монпелье 2: 1 Тулуза

Амьен 3: 1 Генгам

Монако 3-1 Мец

Нант 0: 1 Бордо

Страсбург 3: 2 Дижон

Ренн 1: 0 Анже

Ницца 1: 0 Сент-Этьен

Лион 2: 1 ПСЖ

Источник: Joy Sports

Скрининг здоровья свиней с регистрационными данными из государственных и частных баз данных

Abstract

Растут требования к обеспечению здоровья животных и, в более широком смысле, благополучия животных, особенно сельскохозяйственных животных. В дополнение к недавно разработанным протоколам оценки благополучия, которые обеспечивают согласованный метод измерения здоровья животных во время посещений фермы, был поднят вопрос, можно ли использовать данные из существующих сборников данных для оценки без предварительного посещения фермы. Здесь мы исследуем возможности разработки показателей здоровья животных для откорма стад свиней с использованием а) ​​официальных результатов инспекции мяса, б) данных об использовании антибиотиков и в) данных программы мониторинга QS (QS Qualität und Sicherheit GmbH) Salmonella в Германии. .Цель состоит в том, чтобы агрегировать и объединить эти похожие на регистры данные в оценки здоровья животных, которые позволяют сравнивать и оценивать участвующие свинофермы в соответствии с их состоянием здоровья. Поскольку данные, объединенные в баллах, имеют разные единицы измерения и собираются на разных бойнях с, возможно, разными методами регистрации, мы выбрали подход относительной оценки с использованием z-преобразований различных входных переменных. Окончательные результаты представляют собой агрегированные баллы, в которых показатели объединяются и взвешиваются на основе мнения экспертов в соответствии с их биологической значимостью для здоровья животных.Было разработано шесть баллов для описания различных областей внимания, таких как «Здоровье органов дыхания», «Внешние травмы / изменения», «Управление животными», «Использование антибиотиков», «Статус сальмонелл, » и «Смертность». Эти баллы за «целевую» область в конечном итоге объединяются в «Общий балл». Для тестирования метода подсчета используются существующие стандартные данные по 1747 свиноводческим хозяйствам в Германии; Эти фермерские хозяйства являются членами системы качества QS Qualität und Sicherheit GmbH (QS). Кроме того, оценки напрямую подтверждаются для 38 хозяйств.Для этих фермерских хозяйств фермеры и их ветеринары представили свое мнение о фактическом состоянии здоровья и существующих проблемах со здоровьем. Этот процесс позволил сравнить результаты оценки с фактической информацией о здоровье с использованием коэффициентов каппа в качестве меры сходства. Балльное тестирование баллов в целевой области с использованием реальной информации привело к нормализованным данным. Результаты проверки показали удовлетворительное соответствие между расчетными баллами для проектных хозяйств и фактической информацией о состоянии здоровья, предоставленной соответствующими фермерами и ветеринарами.В заключение, разработанный метод оценки может стать жизнеспособным эталоном и инструментом оценки риска для здоровья животных в более широком масштабе в условиях немецкой системы.

Образец цитирования: Nienhaus F, Meemken D, Schoneberg C, Hartmann M, Kornhoff T, May T, et al. (2020) Оценка состояния здоровья сельскохозяйственных животных: проверка состояния здоровья свиней с использованием данных регистров из государственных и частных баз данных. PLoS ONE 15 (2): e0228497. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0228497

Редактор: Хуан Дж. Лоор, Иллинойский университет, США

Поступила: 9 сентября 2019 г . ; Принята к печати: 16 января 2020 г .; Опубликован: 4 февраля 2020 г.

Авторские права: © 2020 Nienhaus et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Данные были собраны на индивидуальной основе у фермеров и на бойнях. Каждый участник дал письменное согласие QS с пониманием того, что данные не будут переданы третьей стороне. Таким образом, передача данных заинтересованным лицам без заключения дополнительного формального договора не допускается. Данные доступны квалифицированным исследователям, подписавшим контракт с Ганноверским университетом ветеринарной медицины и QS. Этот договор будет включать гарантии обязательства сохранять конфиденциальность данных в соответствии с положениями немецкого закона о защите данных. В настоящее время не существует комитета по доступу к данным или другого органа, с которым можно было бы связаться для получения данных. Но для этого будет создан комитет. Этот будущий комитет будет состоять из авторов, а также членов Университета ветеринарной медицины Ганновера, QS и дополнительных экспертов. Заинтересованные партнеры по сотрудничеству, которые могут подписать контракт, как описано выше, могут связаться с: проф. Доктором Лотаром Крайенброком, кафедра биометрии, эпидемиологии и обработки информации, Университет ветеринарной медицины, Ганновер, Bünteweg 2, 30559 Hannover, [email protected]; Д-р Герман-Йозеф Ниенхофф, QS Qualität und Sicherheit GmbH, Schedestraße 1-3, 53113 Bonn, [email protected]; Д-р Лена Фридрих, QS Qualität und Sicherheit GmbH, Schedestraße 1-3, 53113 Bonn, [email protected].

Финансирование: Проект поддерживается за счет средств Федерального министерства продовольствия и сельского хозяйства (BMEL) на основании решения Парламента Федеративной Республики Германии через Landwirtschaftliche Rentenbank под номером 742849 и Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) »под номером 2817204313. Университет ветеринарной медицины получил средства «Landwirtschaftliche Rentenbank», а QS — средства «BLE». Спонсор предоставил поддержку в виде заработной платы авторам [FN, TK, AW], но не имел никакой дополнительной роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, решении о публикации или подготовке рукописи. Конкретные роли этих авторов сформулированы в разделе «Авторский вклад». Финансирование было доступно в рамках конкретной национальной схемы финансирования инноваций для поддержки компаний, работающих в сельском хозяйстве с результатами исследований.Благодаря этой поддержке непубличные данные могут быть агрегированы с научной точки зрения и станут общедоступными. Помимо этой общей выгоды, QS не может заявлять о каких-либо конкурирующих интересах.

Конкурирующие интересы: Спонсор предоставил поддержку в виде заработной платы авторам [FN, TK, AW], но не сыграл никакой дополнительной роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, решении о публикации или подготовке рукопись. Авторы TM и SH работают в коммерческой компании: «QS Qualität und Sicherheit GmbH, Германия».Это не влияет на нашу приверженность политике PLOS ONE в отношении обмена данными и материалами. Авторы заявляют, что у них больше нет конкурирующих интересов.

Сокращения: AFFL, Рабочая группа по гигиене мяса и тематическим вопросам пищевых продуктов животного происхождения; EFSA, Европейское агентство по безопасности пищевых продуктов; OD, оптическая плотность; QS, QS Qualität und Sicherheit GmbH; TF, частота лечения

Введение

Последнее десятилетие стало свидетелем новых импульсов и требований для обеспечения здоровья животных и улучшения их благополучия.Высокие стандарты здоровья и благополучия животных, особенно сельскохозяйственных животных, имеют большое значение для населения и все чаще ожидаются потребителями [1–4]. Доказательством этих тенденций являются различные виды деятельности, такие как расширение исследований методов измерения здоровья и благополучия животных [5, 6], намерение ввести этикетку для защиты животных или выполнение новых юридических требований к фермерам по документированию состояние здоровья их животных.

Для поддержания или улучшения состояния здоровья сельскохозяйственных животных в долгосрочной перспективе важным первым шагом является разработка методов, позволяющих оценивать здоровье животных и выявлять недостатки здоровья на уровне стада.Оценка здоровья или благополучия животных обычно основана на количественных показателях. Есть две группы индикаторов: индикаторы, основанные на ресурсах (например, тип этажа, распределение площадей) и индикаторы, основанные на животных, отражающие реакцию животных как индикаторы их благополучия и дефицита здоровья (например, травмы, смертность, заболеваемость). Настоящий проект ограничивается использованием показателей на животных, которые оказались предпочтительнее для оценки стад свиней [7].

Существуют разные методы сбора данных по показателям.Часто данные собираются на ферме, обычно путем оценки состояния отдельных животных, например, как это предлагается в Протоколе благополучия животных ^® [8]. Хотя этот подход может быть довольно точным, он довольно затратный и требует много времени [9, 10], когда используется для оценки всего населения ферм или для определения развития с течением времени. Таким образом, этот метод не представляется жизнеспособным, если необходимо регулярно контролировать большое количество стад. Поэтому мы выбрали другой подход, используя данные, уже имеющиеся в результате плановой проверки всей пищевой цепочки.В ходе расширения и специализации компаний в сельском хозяйстве оценка данных о фермах приобретает все большее значение. Что касается здоровья животных и, следовательно, их продуктивности, результаты инспекции мяса особенно важны для анализа данных на ферме [11]. С одной стороны, комплексные оценки состояния здоровья животных, основанные на данных, подобных этим регистрам, могут помочь выявить проблемы в управлении здоровьем на ферме. С другой стороны, эти данные могут быть полезны ветеринарным службам в качестве инструмента проверки для выявления хозяйств с потенциальными проблемами со здоровьем или частным предприятиям в качестве эффективного инструмента для обеспечения качества.Следовательно, необходимо разработать отличительные баллы, которые позволили бы различать разные группы (в данном случае фермерские хозяйства или разные моменты времени, соответственно) с точки зрения состояния здоровья животных.

В этой статье исследуется возможность разработки оценок здоровья животных на основе уже существующих данных из государственных и частных баз данных, регистрирующих информацию, собранную по пищевой цепочке откорма свиней в Германии. Это информация

• Данные инспекции мяса (раздел данных A)
Данные о потреблении антибиотиков
• (раздел данных B) и
• Данные мониторинга Salmonella (раздел данных C).

Поскольку данные о смертности (раздел данных D) являются очень важным показателем для описания здоровья животных, они также включаются в исследование.

Чтобы выбрать возможный подход к оценке, отобранные данные были проанализированы на предмет их распределения и связи. В качестве примера для этих реальных данных используются 1 747 свиноферм по всей Германии.

На следующем этапе метод оценки был утвержден. Баллы были рассчитаны для 38 проектных фермерских хозяйств. Эти оценки сравнивались с результатами анкетирования фермеров и их ветеринаров, занимавшихся фактическим состоянием здоровья на фермах.

Материалы и методы — Часть 1: Построение баллов

Источники данных

Для разработки показателей здоровья свиней на откорме мы выбрали показатели из существующих наборов данных. Данные были обработаны компанией QS, которая является владельцем схемы и проводником «Схемы качества QS для пищевых продуктов», которая охватывает все этапы цепочки поставок в Германии. Стандарты, определенные владельцем схемы, являются строгими, поддающимися проверке производственными и маркетинговыми критериями. В рамках схемы QS владельцы животных, скотобойни, оптовые и розничные продавцы продуктов питания обязаны участвовать в программах мониторинга.Свиноводы на откорме обязаны участвовать в мониторинге Salmonella , антибиотиков и диагностических данных. Все результаты, полученные в программах мониторинга, регистрируются и оцениваются в базе данных QS [12].

В этом исследовании критериями отбора данных были их потенциальная значимость для описания здоровья свиней, их подходящая форма, т. Е. Доступность (предпочтительна обычная электронная запись), качество (частота, точность, согласованное определение для сбора данных и т. Д.) И достаточность дисперсия для получения достаточной информации, позволяющей различать разные свинофермы.В выборку включены шестнадцать измерений на животных из четырех различных разделов данных:

1. Раздел A включает данных официальной инспекции мяса на убое . В Германии послеубойная инспекция мяса проводится регулярно для каждой забитой свиньи в соответствии с законодательством ЕС [13, 14]. Каждое зарегистрированное поражение может быть связано с хозяйством, скотобойней и днем ​​убоя. Результаты проверки мяса документируются в электронном виде ветеринарными властями и хранятся в базах данных, хранящихся на бойне.Некоторые из зарегистрированных кодов инспекции мяса исследовались в течение многих лет в соответствии с национальными административными правилами в Германии [15] (пневмония; плеврит; перикардит; печень с пятнами молока), а другие были добавлены в практику регистрации только недавно (например, , кишечные изменения, артрит, поражения ушей и хвоста) (подробности кодирования см. в таблице 1). Благодаря подробной отчетности для каждой комбинации фермы происхождения и бойни данные для каждого кода могут быть суммированы как распространенность, связанная с выбранным периодом времени.
2. Раздел B включает данные по стаду по потреблению антибиотиков . С 2014 года эта документация является обязательной в соответствии с поправкой 16 к Закону о фармацевтических препаратах Германии [16]. Кроме того, QS документирует использование антибиотиков у свиней для своих членов с 2012 года. Меры по частоте лечения (TF) за полгода, которые связаны с количеством использованных суточных доз (количество дней лечения × количество применяемых активных веществ × количество обработанных животных) до размера фермы (среднее количество содержащихся животных по возрастному классу) доступны в электронном виде (подробности см. в Schaekel et al.[17]).
3. Раздел C включает данных из системы мониторинга QS Salmonella [18]. Для всех фермеров, выращивающих свиней на откорме, случайным образом выбирается целевое количество образцов сыворотки или мясного сока, в зависимости от размера фермы, которые должны быть равномерно распределены в течение одного года. Из этого количества антител к Salmonella было обнаружено с помощью ELISA-теста. Определяемым показателем в образцах крови или мясного сока является оптическая плотность (OD). Если значение OD% ≥40, образец классифицируется как «положительный».С помощью этой информации можно оценить распространенность на единицу фермы, например, за полгода.
4. Раздел D включает данных о смертности . В соответствии с законодательством Германии свиноводы обязаны собирать данные о смертности [19]. До сих пор эти данные еще не регистрировались стандартизированным образом, а системы регистрации различаются от фермы к ферме (с использованием бумажных записей, листов в формате XLS или других средств, таких как специализированное программное обеспечение для откорма или кормления). Поэтому на данный момент QS не предоставляет данных о смертности.Однако, поскольку смертность является одним из наиболее важных показателей здоровья животных, эту информацию необходимо принимать во внимание при оценке здоровья. Поэтому был проведен унифицированный запрос количества животных, которые умерли и были забиты, а также общего количества животных, содержащихся за полгода для проектных хозяйств. Для расчета показателей смертности количество умерших и забитых животных было разделено на общее количество животных, содержащихся за полгода.

Общие принципы скоринговой оценки

Данные были получены от отдельных животных, а также агрегированы внутри хозяйств.Для объединения данных в оценку здоровья животных, привязанную к ферме, были предварительно определены следующие требования:

• позволяют получить целостное представление, т. Е. Предоставить простую оценку риска в тех случаях, когда детали не требуются
• быть способным описать различные области, вызывающие озабоченность в области здоровья животных, чтобы предоставить полезную информацию для фермеров и ветеринаров
• обеспечивает сравнение сельскохозяйственных единиц, в лучшем случае самоочевидный сравнительный анализ, а
• дать относительную оценку, т. е.е., — как немецкая система мониторинга антибиотиков — без предварительного определения фиксированного порога или порогового значения, но оценивает фермерские единицы по сравнению с другими фермерскими хозяйствами в Германии.

Таким образом, были разработаны отличительные баллы с целью различения хозяйств в соответствии с их состоянием здоровья. Для достижения этой цели отдельные компоненты оценки (переменные) были объединены, т. Е. Агрегированная сумма баллов была рассчитана с использованием преобразованных необработанных данных. Поскольку доступные индикаторы различаются по своей биологической значимости для описания здоровья животных, им был присвоен разный вес на основе оценки мнения экспертов.

Для удовлетворения обоих требований (обеспечения целостного представления и описания конкретных проблемных областей) был применен двухэтапный подход. На первом этапе индикаторы были объединены в различные «баллы по целевым областям», отражающие различные аспекты здоровья животных, такие как «Здоровье органов дыхания» или «Внешние травмы / изменения». Поскольку каждая область фокусировки описывалась отдельно, компенсации между этими областями не происходило. На следующем этапе результаты оценки области были объединены в общую оценку.

Чтобы связать индикаторы с «приоритетными областями», факторный анализ был применен к интегрированному набору данных, включая данные инспекции мяса, данные о потреблении антибиотиков и данные мониторинга Salmonella . Кроме того, десять экспертов по здоровью свиней были опрошены по вопросу о том, какую комбинацию показателей они считают разумной. Были задействованы ученые, а также специалисты-практики в области свиноводства, работающие в области управления здоровьем стада, и эксперты из организаций сельскохозяйственных производителей, имеющие опыт в области охраны здоровья свиней.Интервью проводились на основе анкетирования по телефону или при личной встрече.

Были определены шесть различных баллов по площади (рис. 1). В то время как баллы по основным направлениям «Здоровье органов дыхания», «Управление животными» и «Внешние травмы / изменения» были составлены из показателей, полученных при осмотре мяса, расчет баллов для «Статус сальмонеллы , », «Использование антибиотиков» и «Смертность». «был основан на одном индикаторе.

Определение баллов

Поскольку данные по каждой единице фермы были из разных масштабов (см. Раздел данных выше), преобразование всех входных переменных в одну согласованную шкалу было критически важным.Дополнительной проблемой была необходимость компенсировать различия в практике регистрации определенных показателей на разных бойнях. Таким образом, z-стандартизация была применена для определения баллов, варьирующихся по симметричной шкале около 0 и достигающих от -∞ до + ∞, то есть согласно формуле (1) данные x из фермы i были преобразованы в (1)

Поскольку одним из условий использования z-стандартизации в (1) является приблизительное нормальное распределение входных данных, данные p о распространенности p с фермы i (такие как данные инспекции мяса, данные о смертности и статус антител Salmonella ) были преобразованы с помощью логит-преобразование, т.е., (2) и искаженные данные, такие как частота терапии, были преобразованы с помощью обычного логарифма в десятичный.

Для расчета z-значений частоты лечения и статуса антител Salmonella были использованы средние значения и стандартные отклонения значений log10 или logit, соответственно, всех подсчетов в нашем наборе данных. Для данных инспекции мяса среднее значение и стандартное отклонение логитов были рассчитаны для каждой бойни отдельно, чтобы решить возможную проблему несовпадающей записи на разных бойнях.Во избежание ошибок вычислений в рамках математического преобразования для всех p <0,001 было установлено общее значение 0,001. Та же процедура была установлена ​​для частоты терапии <0,01, которая обычно была установлена ​​на 0,01.

Если фермер поставлял несколько (т. Е. Две или более) скотобойни за полгода, несколько z-значений были рассчитаны для каждого индикатора (т. Е. Одно z-значение, присвоенное бойне 1, и одно z-значение, присвоенное бойне 2). Поскольку в конечном итоге требовалось только одно значение для каждого показателя на единицу фермы за полгода, в таких случаях различные z-значения для каждого показателя были усреднены, взвешены в соответствии с количеством забитых животных на соответствующей бойне, т. е.е., для скотобоен S фермы i расчет равен (3) с участием

Модель агрегирования для расчета показателей здоровья животных

Когда множество критериев объединяется в одну оценку, критериям, которые оказывают большее влияние на описываемый атрибут, следует присвоить большее значение, т. Е. Больший вес. Поскольку в научной литературе почти не задокументировано никаких хорошо оцененных баллов за описание здоровья животных, мало что известно о жизнеспособном способе присвоения веса отдельным показателям.Поэтому экспертов попросили отметить веса, которые они дадут по пятибалльной шкале Лайкерта, в диапазоне от 1 (не актуально) до 5 (весьма актуально) для различных индикаторов. Мы использовали медианное значение мнений экспертов в качестве веса W _a для следующих расчетов баллов по площади, если в области было указано количество показателей A (Таблица 2). Если z _{a i total} обозначает z-оценку для данного показателя фермы i, суммированную в сумме по всем скотобойням, то оценка площади рассчитывается с использованием модели агрегирования в (4), i. е., (4) с участием

Таблица 2. Отдельные индикаторы с их описанием, средней распространенностью или средней частотой обработки, стандартным отклонением, минимумом, максимумом и назначенным средним экспертным весом для индикаторов инспекции мяса.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0228497.t002

Применительно к данному проекту формула (4) следующей таблицы 2 превращается в специализированные баллы в разделе данных A следующим образом:

• Score_resp_health = 5 × Z _всего _Пневмония + 5 × Z _всего _Плеврит + 4 × Z _всего _Перикардит) / 14;
• Score_extern_injuries = (3,5 × g_ Z _всего _Артрит + 3 × Z _всего _Abcess + 5 × Z _всего _Уши + 5 × Z _всего _Хвост + 2,5 × Z _всего _ Бурсит + 4 × Z _всего _ Кожа) / 23
• Score_animal_management = (1 × g_ Z _всего _Intestine + 5 × Z _total _Damage + 4,5 × Z _total _Liver + 1,5 × Z _total _condemnation) / 12 (4 a-c)

Для дальнейшего расчета общего балла баллы по областям «Респираторное здоровье», «Внешние травмы / изменения» и «Управление животными» из (4 ac) были дополнены «Использование антибиотиков», «Статус Salmonella, » и Показатели «смертности» напрямую реализованы с помощью z-показателей, связанных с исходными данными.

Таким образом, общий балл был определен по формуле (5) как (5)

Чтобы иметь возможность присвоить вес каждой оценке области, десять экспертов также попросили ранжировать их в соответствии с их важностью для здоровья животных. Мы определили медианы из рейтинга экспертов, которые использовались в качестве веса, приписываемого баллам в соответствующих областях, для расчета общего балла (таблица 3). Рейтинг важности смертности не установлен. Поскольку этот показатель, несомненно, имел очень высокое значение для оценки здоровья животных, ему приписывался максимальный вес.

В формуле (5) следующей таблицы 3 используется

• Score_overall = (5 × балл _{Респираторный} + 4 × балл _травмы + 4,5 × балл _{Ведение} + 3,5 × Z _всего _ Антибиотики + 2,5 × Z _всего _ Сальмонелла + 5 × Z _всего _ Смертность) /24,5 (5а)

Материалы и методы — Часть 2: Оценка в баллах

Поскольку в области построения баллов, связанных со здоровьем животных, было задокументировано лишь небольшое количество опыта, разработанный метод балльной оценки, описанный выше, оценивался дважды. Во-первых, его осуществимость была проверена с применением реальных данных в реальном времени из процедуры QS, чтобы показать распределение исходных показателей, преобразованных значений и окончательных оценок. Во-вторых, он был подтвержден путем сравнения оценок с информацией о фактическом состоянии здоровья выбранных проектных хозяйств, чтобы убедиться, что полученные оценки здоровья животных действительны, т. Е. Отражают фактическое состояние здоровья и позволяют проводить сравнительный анализ хозяйств.

Оцените технико-экономическое обоснование с использованием стандартных данных

Для расчета баллов по площади, описанных выше, и общего балла мы использовали существующие данные о свиньях на откорме, убитых в Германии в период с 01.07.2016 по 31.12.2016.Данные были предоставлены QS, включая данные о проверке мяса, использовании антибиотиков и статусе Salmonella . Стандартные данные о смертности отсутствовали. Чтобы повысить осуществимость подсчета баллов, была выбрана простая случайная выборка фермерских хозяйств из коллектива свиноводов на откорме в Германии. Комбинации ферма-скотобойня, содержащие менее десяти наблюдений (убитых свиней) за полгода, были исключены в следующих анализах. Набор данных включает в себя данные по 1747 свиноводческим хозяйствам и 58 бойням в целом.Поскольку некоторые фермерские хозяйства поставляли более одной бойни, в отчетном полугодии насчитывается 3084 комбинации фермы происхождения и бойни.

Данные оценивались с помощью SAS, версия 9.4 TS level 1M5 (SAS Institute Inc., Кэри, Северная Каролина, США) с использованием математических функций, включенных в программное обеспечение.

Подтверждение оценки: сравнение результатов оценки с информацией о состоянии здоровья на месте в ходе полевого обследования

Для полевого обследования было задействовано 38 фермерских хозяйств, в общей сложности 16 фермеров, из густо свиного региона на северо-западе Германии.Фермеры были наняты производственной организацией в соответствии с профилем требований, заранее определенным партнерами по проекту. Фермы должны

• находиться в одном из двух районов, участвующих в проекте
• имеет тесные отношения поставок с одной из задействованных скотобойни
• продает большую часть через ассоциированную организацию производителей
• иметь минимальный размер фермы 500 мест откорма
• можно оценивать как независимую компанию, а
Номер
• включает только свиней на откорме.

Для этих 38 фермерских хозяйств во второй половине 2016 года все оценки состояния здоровья были рассчитаны, как описано выше. Поскольку смертность еще не регистрируется по умолчанию, она была собрана стандартизированным способом для проектных хозяйств с использованием опросного листа с указанием количества содержащихся животных, а также мертвых и забитых животных в период исследования. В августе 2017 года 16 фермеров и десять связанных ветеринарных клиник были опрошены ретроспективно относительно фактического состояния здоровья животных на каждой ферме во второй половине 2016 года с использованием анкеты самоотчетности, разработанной для этой цели.Чтобы проверить недавно разработанные оценки здоровья животных, на следующем этапе вычисленные оценки и результаты анкеты сравнивались путем расчета индекса соответствия Каппа. Это было сделано только для общего балла здоровья животных и баллов по областям «Здоровье дыхательных путей», «Внешние травмы / изменения» и «Управление животными», потому что другие баллы по областям были просто z-преобразованиями из уже существующих индексов.

Разработка анкеты состояния здоровья на откорме свинокомплексов

Разработанная анкета была основана на материалах и анкетах из других немецких докторских диссертаций [20–24].По данным Petersen et al., Все области симптомов, которые обычно возникают у свиней на откорме в клинических испытаниях. [25], были включены. Таким образом, анкеты были разделены на пять различных областей здоровья животных: респираторное здоровье, внешние травмы / изменения, здоровье животных в целом, управление животными и проблемы домашнего скота, соответственно. Таким образом, различные области здоровья животных, для которых была разработана оценка, можно было задавать с помощью разных наборов вопросов. В начале каждой части вопросника соответствующее поголовье свиней на откорме должно быть классифицировано в форме «квартальной оценки» конкретной площади по сравнению с другим поголовьем свиней на откорме в регионе за соответствующий период, т.е.е.,

• 1 ^st квартал: очень хорошие или лучшие фермерские хозяйства в соответствующем диапазоне
• 2 ^nd квартал: хорошие хозяйственные единицы в соответствующем диапазоне
• 3 ^rd квартал: средние фермерские хозяйства в соответствующем диапазоне
• 4 ^{-й квартал} : худшие фермерские хозяйства в соответствующем диапазоне.

На дальнейшие вопросы о состоянии здоровья стад свиней на откорме в форме запроса симптомов необходимо было отвечать по шкале Лайкерта с характерными значениями «нет», «редко», «иногда», «часто». и дополнительная оценка распространенности в виде процента.Вопросы комплектов «Животноводство» и «Проблемы животноводства» во многом сформулированы как открытые.

Полную версию оригинальной анкеты на немецком языке можно найти в Интернете по адресу https://www.tiho-hannover.de/kliniken-institute/institute/bioepi/publikationen/zusatzmaterial-publikationen/.

Расчет индекса соответствия Каппа

Баллы, основанные на стандартных данных, и результаты анкеты сравнивались с помощью измерения соответствия.Целью расчета индекса соответствия Каппа в этом исследовании является изучение степени, в которой оценки здоровья животных могут указывать на фактическое состояние здоровья стада, оцененное фермерами и ветеринарами. Здесь каппа относится к оценке состояния хозяйств фермерами и ветеринарами (приблизительно на основе квартальных оценок из анкеты) и четырехкратной классификации, основанной на разработанных оценках здоровья животных. Квартальные оценки фермеров и ветеринаров были сведены в общую квартальную оценку путем усреднения обоих ответов.Взвешивание коэффициента каппа включает степень несоответствия несогласованных пар в расчет.

Данные были оценены с помощью SAS, версия 9.4 TS level 1M5 (SAS Institute Inc., Кэри, Северная Каролина, США) с использованием параметров подобия в рамках процедуры FREQ.

Результаты

Часть 1: Оценочное тестирование с использованием реальных рутинных данных

Описательная статистика по 16 окончательно включенным индикаторам вместе с медианными весами экспертов представлена ​​в таблице 2.В то время как классические индикаторы инспекции мяса «пневмония», «плеврит», «перикардит» и «печень с пятнами молока» показали среднюю распространенность от 4% до 14,7%, большинство недавно добавленных индикаторов инспекции мяса показали среднюю распространенность ниже 1 % уровень.

Визуальный осмотр распределений исходных значений частоты терапии и распространенности Salmonella на единицу фермы показал искаженное распределение по исходной шкале, приведшее к приблизительному нормальному распределению с нулевой инфляцией после процесса преобразования (рис. 2).

Это искаженное распределение, которое привело к приближенному нормальному распределению с нулевой инфляцией, всегда было верным для данных инспекции мяса, даже в случаях очень редких событий (рис. 3; полное описание всех проанализированных распределений можно найти в Интернете по адресу https: // www. .tiho-hannover.de / институт-клиник / институт / биоэпи / публикации / zusatzmaterial-publikationen /).

Следовательно, вычисление соответствующих баллов площадей и их визуализация для 1747 ферм, выбранных для этой оценки, привели к распределению, которое обычно было разбросано около нуля (рис. 4).Баллы обычно варьировались от -3 до +3, при этом отрицательные баллы были получены от хозяйств, принадлежащих к лучшей половине коллектива, и положительные баллы давались хозяйствам, принадлежащим к нижней половине исследуемого населения.

Часть 2: Проверка оценки: Сравнение результатов оценки с информацией о состоянии здоровья на месте

Удобные выборочные баллы для 38 проектных фермерских хозяйств были рассчитаны, как описано, включая балл по смертности за вторую половину 2016 года. QS предоставил для стандартизации частоты результатов по каждой бойне, что было необходимо для расчета z-баллов. дополнительный набор псевдонимизированных данных.Из этого набора данных по девяти бойням, предоставленным 16 партнерами по проекту, было доступно 1226 комбинаций фермы-бойни из 774 фермерских единиц, в общей сложности 634 634 забитых свиньи. В целом, было очень равномерное и симметричное распределение всех оценок фермерских единиц проекта (рис. 5), что позволяет предположить, что фермерские единицы, выбранные для проекта, были репрезентативным поперечным сечением всего фермерского населения, представленного QS.

Если выбранные проектные фермерские единицы были классифицированы по каждому баллу площади в четырех кварталах на основе значений квартилей описанного набора данных, то для каждого балла фермерские единицы можно было бы найти в каждом квартале (Таблица 4).

Чтобы обеспечить обзор валидации метода подсчета баллов, были рассчитаны таблицы сходства 4 × 4 для различных баллов, в отличие от квартальных оценок из вопросника о самооценке состояния здоровья и кварталов подсчета баллов (таблица 5). Принимая во внимание, что общее соответствие принимается путем выставления баллов в пределах ± 1 квартала для общего балла «Здоровье животных» (серые заштрихованные области), только 13,2% хозяйств оказались несогласованными, что свидетельствует о довольно хорошем качестве баллов.Что касается показателей площади, то только некоторые дополнительные фермерские хозяйства оказались несогласованными с оценкой ± 1 квартал. Несоответствие по параметрам «Здоровье органов дыхания» и «Внешние травмы / изменения» составило 21,1%, а по «Управлению животными» — 18,4%. Хорошее качество оценки было дополнительно продемонстрировано с помощью взвешенных коэффициентов Каппа, которые показали, что результаты обоих измерений совпадают.

Кроме того, было исследовано соответствие дихотомического деления на очень хорошие хозяйства (1-й квартал) и хозяйства с нарушением здоровья животных (2 ^-й по 4 ^-й квартал) (Таблица 6).Поскольку было невозможно оценить силу несоответствия в дихотомической классификации, в этом случае совпадение оценивалось с использованием невзвешенных каппа-коэффициентов. В таких случаях коэффициенты каппа указывали на более высокое согласие между двумя методами.

Оценка «Респираторное здоровье» имеет низкий коэффициент Каппа (0,0608) по дихотомической классификации. Однако совпадение с 65,79% конкордантных пар, тем не менее, показало консенсус между двумя методами.Коэффициент Каппа не отражал это согласие из-за неравномерного распределения результатов. Как показано в Таблице 7, существует 23 совпадения для категорий с 2 ​​^-й по 4 ^-й квартал, но только два совпадения для категории 1-го квартала ^-й . Кроме того, имело место неравномерное маржинальное распределение, что привело к низкому коэффициенту Каппа.

Обсуждение

Важной целью Европейского агентства по безопасности пищевых продуктов (EFSA) является обеспечение возможности измерения благополучия животных в качестве предварительного условия для улучшения благополучия животных.Однако «цель EFSA по оценке благополучия животных с использованием методологии количественной оценки риска еще не достигнута» [26]. Таким образом, оценка благополучия и здоровья животных является предметом общенаучных дискуссий [6]. Некоторые из предлагаемых оценок или индексов состоят из переменных, зависящих от животных, которые взимаются на ферме, например, схема «Реальное благосостояние» [27]. Однако постоянная оценка на ферме требует много времени и средств, а потому неосуществима в масштабах всей страны.

Таким образом, нашей целью было разработать показатели здоровья / благополучия животных на основе данных, которые уже доступны и могут быть получены в электронном виде для последующего использования в качестве инструмента оценки рисков и сравнительного анализа. В Дании и Швеции, например, существуют аналогичные подходы к измерению благополучия животных с учетом существующих стандартных данных [28–31]. Хотя различные нормативные акты ЕС устанавливают рамочные условия для сбора данных по всей пищевой цепочке из свинины, ситуация с данными различается от страны к стране из-за различий в национальном законодательстве и различных лейблов частных организаций, которые собирают разные данные о здоровье. Следовательно, подробные оценки состояния здоровья животных можно установить только на национальном уровне.

Часть 1: Включенные индикаторы и определение баллов

В этой статье мы представили вторичный метод анализа данных для оценки здоровья животных. Каждый из вторичных наборов данных, используемых для этой цели, имеет свои проблемы. Следовательно, фундаментальное понимание имеющихся данных необходимо для жизнеспособного агрегирования и преобразования необработанных данных для их окончательного использования. В частности, эти проблемы касаются данных инспекции мяса.Хотя EFSA выделяет данные инспекции мяса как важный, но «недостаточно используемый» инструмент надзора за здоровьем и благополучием животных, в нем также упоминаются конкретные проблемы, связанные с чувствительностью этих данных [32]. Для Германии исследования Steinmann et al. [33] и Hoischen-Taubner et al. [34] подтверждают эти вызовы. Одна повторяющаяся тема — различия в методах регистрации на разных скотобойнях. Поэтому стандартизация инспекции мяса проводится почти на всех бойнях в Германии.В рамках этого процесса QS создала стандартный каталог для проверки [35] (таблица 1), что в конечном итоге повысит точность данных. Формальные коды, используемые QS для посмертной инспекции мяса, были дополнены новыми данными от 01.07.2016 [35]. Для всех бойней, участвующих в системе QS, это обязательство применяется только с 01.01.2018 [36]. Поэтому, как ожидается, в ближайшем будущем качество данных будет неуклонно улучшаться.

Таким образом, в целом использованные данные в целом изменчивы.Поскольку эти данные имеют количественную шкалу, возрастает риск получения оценок здоровья / благополучия с ложноположительными или ложноотрицательными результатами. С точки зрения связи между характеристиками фермы и другими факторами, определяющими полученные оценки, может возникнуть информационная ошибка. Однако для этого отношения должно быть указано недифференциальное смещение, т.е. все возможные отношения разбавляются до нуля, что, наоборот, указывает на нижнюю границу причинности, если оценка идентифицирует отношение как таковое [37].

Помимо типа включенных данных, перед фактическим построением баллов необходимо было принять ряд решений, например, в отношении подхода к оценке и уровня масштабирования окончательных оценок. В качестве реакции на зависящие от времени колебания и из-за дополнительных характеристик доступных данных (таких как частота сбора данных или объем доступных данных) временной интервал, выбранный для расчета оценок состояния здоровья, составлял полгода, что напрямую связано с юридическими требованиями немецкого закона о фармацевтике [16].

В нашем проекте мы использовали показатели здоровья на интервальном уровне, которые позволили получить количественную информацию о здоровье животных, что позволило дифференцированно сравнивать фермы [2]. Поскольку исходные входные переменные (данные о распространенности и частота терапии) были непрерывными, решение об использовании баллов по обычной шкале означало бы потерю информации.

Из-за характеристик доступных рутинных данных был выбран подход, в котором значение балла описывало состояние здоровья относительным образом. Этот подход был найден в двух элементах расчета баллов: во-первых, при расчете z-значений по показателю для каждой бойни; во-вторых, в интерпретации итоговой площади и общих баллов.

Преобразование данных о распространенности от инспекции мяса в z-значения позволяет компенсировать эффект, заключающийся в том, что данные с разных бойней показывают разные уровни распространенности. Этот последний феномен часто описывался [38–41] и был подтвержден в наших предварительных анализах. Невозможно определить источник отклонений, связанных со скотобойней, с помощью тех данных, которые доступны для нашего анализа.Как квалифицированное предположение, вариации могут возникать из-за различных методов регистрации и технических условий на бойне или из-за разницы в реальной распространенности заболевания между подгруппой хозяйств, которые отправляют своих свиней на конкретную бойню. Если причина кроется в различии в методах регистрации на разных бойнях, могут применяться разные подходы к согласованию и обучению, чтобы справиться с ситуацией. Следует отметить, что для создания стабильной, функционирующей и согласованной системы, которая генерирует надежные и сопоставимые данные, обычно требуются годы.

Что касается относительной интерпретации окончательных оценок в отличие от абсолютной интерпретации, этот подход полезен, если не существует абсолютного порога для классификации на «хорошие» или «плохие». По таким показателям, как, например, кожные изменения, которые в Германии были добавлены к инспекции мяса совсем недавно, знания о фактической распространенности среди свиней на откорме являются скудными; таким образом, индикаторы не могут быть оценены с использованием заранее определенного абсолютного порога.Этот подход аналогичен немецкому юридическому подходу к мониторингу антибиотиков [16].

Следует отметить, что во время этой процедуры значение оценки, рассчитанное для определенной фермы в определенный момент времени, не может сравниваться с более поздним значением оценки напрямую из-за временных изменений в популяции, которые изменят относительное положение одной фермы, даже если с течением времени не произойдет никаких изменений в абсолютных показателях здоровья. Таким образом, этот подход позволяет сравнивать состояние здоровья, рассчитанное за определенный период для разных ферм, но он может быть неверным при использовании для описания динамики состояния здоровья одной фермы с течением времени.Однако относительная оценка может указывать на то, имеет ли ферма лучший или худший рейтинг, чем другие фермы, по сравнению с предыдущим периодом. Это способствует постоянному улучшению здоровья животных, поскольку определение хорошего здоровья животных в этом методе оценки всегда зависит от всего коллектива, который, как ожидается, улучшится в результате сравнительного анализа. Поэтому для сопровождения этой относительной оценки решающее значение имеет абсолютное временное развитие конкретных показателей здоровья животных в пределах одной фермы.Кроме того, это помогает избежать «чрезмерной агрегации», которая может произойти, если некоторые оценки области уступают место хорошей оценке, а некоторые — плохой оценке фермы, которая в конце превращается в нормальную оценку общей оценки.

Что касается взвешивания индикаторов, в данной публикации использовались мнения экспертов. По сути, взвешивание подразумевает суждение о том, что является более важным и значимым. Эти суждения могут быть изменены, и поэтому веса должны пересматриваться с течением времени или расширенной группой экспертов.

Часть 2: Оценка оценки

Данные, представленные в этой статье, позволили оценить определение баллов по двум направлениям. Во-первых, метод подсчета очков был оценен с точки зрения его осуществимости с использованием стандартных данных по 1747 свиноводческим хозяйствам и 58 бойням. Результаты показали, что оценки обычно распределялись с разбросом около нуля, что указывало на то, что оценки охватывали огромный диапазон возможных результатов и позволяли сравнивать фермы в рамках этого подхода.

Во-вторых, метод был протестирован непосредственно в оценочном исследовании, в котором участвовало 38 хозяйств, для которых учитывались оценки.Кроме того, были учтены мнения фермера и ветеринара. Ожидалось, что особенно преданные своему делу фермеры будут готовы участвовать в проекте, который включает объединение данных в сеть для целей сравнительного анализа. Тем не менее предполагалось, что, как и в исследовании Dickhaus et al. [42], данные о здоровье животных уже расширяются из этого узкого набора преданных фермеров из одного региона, принадлежащих к одной и той же группе производителей. Это расширение было очень важно для подтверждения соответствия баллов всем категориям здоровья животных.Результаты анализа данных о здоровье животных показали, что, несмотря на узкий отбор преданных фермеров в одном регионе, наблюдался широкий разброс данных и очень равномерное и симметричное распределение баллов по участвующим хозяйствам во всех диапазонах баллов. . Следовательно, хотя исследуемая популяция была построена как удобная выборка, ее следует указать как репрезентативную для всей целевой популяции немецких свиноводческих хозяйств. Классификация 38 проектных фермерских единиц на основе значений квартилей набора данных QS из 774 фермерских единиц еще раз подтвердила это, поскольку фермерские хозяйства располагались в каждом квартале.

Насколько нам известно, исследования, подтверждающие оценку здоровья животных на основе информации, предоставленной фермерами и ветеринарами ферм о состоянии здоровья стада, редки. Чтобы способствовать постоянному улучшению здоровья животных и обеспечить ориентир, полученные оценки здоровья животных зависели от более широкого коллектива. Таким образом, необходимо было расположить фермерские хозяйства по состоянию здоровья в кварталах. Основываясь на клинических исследованиях фермерских хозяйств проекта, можно было бы только сравнить их друг с другом, но мы не смогли бы не сравнить их с остальной частью коллектива, на которой производился подсчет баллов.Кроме того, клинические осмотры всегда будут снимками состояния здоровья. Таким образом, в анкете была сделана попытка классифицировать фермерские хозяйства на основе ретроспективной оценки состояния здоровья за шестимесячный период в форме квартальных оценок. Регион, в котором был начат проект, является очень плотным по количеству свиней, поэтому фермеры проекта находятся в тесном контакте и обмениваются с другими фермерами, производящими свиней на откорме. Кроме того, многие фермеры в Германии состоят в консультационных кругах и организациях производителей, в которых ведется оживленный обмен.В результате предполагается, что фермеры могут ранжировать свои фермерские хозяйства по сравнению с остальной частью региона. Чтобы получить всестороннюю оценку здоровья животных, были также опрошены ответственные ветеринары. Ветеринары глубоко знакомы с состоянием здоровья всех хозяйств, которые они контролируют, и находятся в контакте с другими ветеринарами. Поэтому предполагалось, что они также могут ранжировать фермы по сравнению с остальной частью региона. Таким образом, несмотря на отсутствие прямой клинической оценки, оценки фермеров и ветеринаров были основаны на высокой степени надежности.

Сравнение сходства показало соответствие между квартальными оценками из вопросника и квартальным делением, основанным на разработанных оценках здоровья животных. Согласованность была даже лучше с дихотомической классификацией на очень хорошие фермы и фермы с ухудшением здоровья животных. Несопоставимые предельные распределения между квартальными оценками, связанными с респираторным здоровьем, и квартальным делением на основе оценки «Респираторное здоровье» были вызваны дихотомическим разделением на очень хорошие фермы (1 ^st квартал) и фермы с ухудшением здоровья животных (2 ^-й по 4 ^{-й квартал} ).Возбудители респираторных заболеваний в свиноводческих хозяйствах широко распространены. Поэтому в регионах, где сосредоточены свиньи, часто встречаются респираторные заболевания. Кроме того, респираторные заболевания также обычно являются дорогостоящей проблемой и поэтому приобретают все большее значение, что может затруднить для фермеров квартальную оценку и привести к переоценке проблемы. В целом, согласно квартальной оценке, основанной на анкете, только пять хозяйств были отнесены к первому кварталу.При таком небольшом размере низкое значение Каппа не обязательно указывает на низкое согласие [43]. В этом случае согласие было как минимум с 65,79% конкордантных пар.

В других исследованиях оценки хозяйств в основном были получены с использованием протокола качества ^® . Knage-Rasmussen et al. [29] разработали оценку благосостояния свиноматок на основе ранее имеющихся данных. Они подтвердили его на основе индекса благосостояния на ферме, основанного на протоколе качества ^® , и пришли к выводу, что между этими двумя методами нет никакого сходства.Однако они также упомянули, что внутрихозяйственный индекс отражает ситуацию одного дня и оценку базы данных за целый год, поэтому «два типа данных не охватывают одних и тех же животных в одной и той же среде» [29]. Оттен и др. [30] выбрали аналогичный подход, сравнивая индекс, состоящий из ранее доступных регистровых данных, взвешенных на основе мнения экспертов, с внутрихозяйственным индексом и индексом, состоящим из показателей, основанных на ресурсах. Кроме того, для индекса регистровых данных были изучены разные периоды времени.Однако в их исследовании не было обнаружено значительного сходства. Чтобы преодолеть эти расхождения между долгосрочными оценками и однодневным посещением стада, мы ввели гораздо более комплексный метод оценки показателей здоровья животных как фермерами, так и ветеринарами, который показывает довольно хорошее сходство. В целом, метод, предложенный здесь, кажется подходящим в качестве подхода к сравнительному анализу в цепочке производства свинины.

Заключение

С этими предостерегающими примечаниями мы предлагаем использовать подход для расчета показателей здоровья, такой как описанный, для сбора данных с различных скотобоен, данных об использовании антибиотиков, статусе Salmonella и данных о смертности , чтобы предоставить оценку состояния здоровья на уровне фермы в качестве всестороннего обзора в условиях немецкой системы производства свинины.Исходя из актуальности вышеупомянутых изменений в системе обратной связи данных о здоровье и благополучии животных, необходима продольная повторная проверка оценок и особенно их взвешивания.

Таким образом, этот подход к оценке предназначен не для замены клинического обследования, а для предоставления инструмента для ориентированного на риски контроля или рекомендаций, тем самым способствуя постоянному улучшению здоровья и благополучия животных. Поскольку общая оценка может скрыть отдельные области здоровья животных, можно использовать различные оценки области, чтобы привлечь внимание к определенным проблемным областям здоровья животных.Поскольку баллы состоят из индивидуальных данных, также важно предоставить эти данные по отдельным показателям здоровья животных для фермеров, чтобы они могли провести исследование причинно-следственной связи вместе со своим ветеринаром.

Благодарности

Работа проводилась в рамках проекта PPP-InfoS. Авторы выражают благодарность фермерам, бойням и органам ветеринарной администрации за участие в проекте.

Ссылки

1. 1.Веник ДМ. Благополучие животных: аспект заботы, устойчивости и качества продуктов питания, требуемый населением. Журнал ветеринарного медицинского образования. 2010. 37 (1): 83–8. pmid: 20378884
2. 2. Скотт Э.М., Нолан А.М., Фицпатрик Дж. Л.. Концептуальные и методологические вопросы, связанные с оценкой благосостояния: основа для измерения. Acta Agriculturae Scandinavica, Раздел А-Зоотехния. 2001; 51 (S30): 5–10.
3. 3. Фрейзер Д. Оценка благополучия животных: разные философии, разные научные подходы.Зоопарк Биология. 2009. 28 (6): 507–18. pmid: 19434682
4. 4. Вербеке В.А., Виаене Дж. Этические проблемы животноводства: удовлетворение озабоченности потребителей по поводу безопасности мяса и благополучия животных. Журнал сельскохозяйственной и экологической этики. 2000. 12 (2): 141–51.
5. 5. Соренсен Дж. Т., Фрейзер Д. Оценка благосостояния хозяйств для целей регулирования: проблемы и возможные решения. Животноводство. 2010. 131 (1): 1–7.
6. 6. Чихолл I, Бюттнер К., Критер Дж.Обзор оценки благополучия животных с особым акцентом на «Протокол оценки благополучия животных ^® для растущих свиней». Архивы животноводство. 2015; 58 (2): 237–49.
7. 7. Комиссия EFSA по здоровью и благополучию животных (AHAW). Научное заключение об использовании средств измерения на животных для оценки благополучия свиней. EFSA Journal 2012. 2012: 2512. 85 с. Www.efsa.europa.eu/efsajournal
8. 8. Ботро Р., Вейсье И., Перни П. Общая оценка благополучия животных: стратегия, принятая в Welfare Quality ^® .Забота о животных. 2009. 18 (4): 363–70.
9. 9. Далмау А., Темпл Д., Родригес П., Ллонч П., Веларде А. Применение протокола Welfare Quality ^® на бойнях свиней. Забота о животных. 2009. 18 (4): 497–505.
10. 10. Temple D, Dalmau A, de la Torre JLR, Manteca X, Velarde A. Применение протокола Welfare Quality ^® для оценки растущих свиней, содержащихся в интенсивных условиях в Испании. Журнал ветеринарного поведения: клиническое применение и исследования.2011; 6 (2): 138–49.
11. 11. Харли С. , Мор С., Бойл Л., О’Коннелл Н., Хэнлон А. Хорошее благополучие животных имеет экономический смысл: потенциал инспекции мяса на свиной скотобойне как инструмента надзора за благополучием. Ир Вет Ж. 2012; 65 (11).
12. 12. QS Qualität und Sicherheit GmbH. Информация о QS-схеме [цитировано 25 июля 2019 г.]. В: QS — Press and Publication [Интернет]. https://www.q-s.de/press-and-newsroom/information-about-the-qs-scheme.html
13. 13. Регламент (ЕС) № 2017/625 Европейского парламента и Совета от 15 марта 2017 г. об официальных проверках и других официальных мероприятиях, проводимых для обеспечения применения закона о пищевых продуктах и ​​кормах, правил по здоровью и благополучию животных, здоровью растений и защите растений продукты, вносящие поправки в Регламенты (ЕС) № 999/2001, (ЕС) № 396/2005, (ЕС) № 1069/2009, (ЕС) № 1107/2009, (ЕС) № 1151/2012, (ЕС) № 652 / 2014, (ЕС) 2016/429 и (ЕС) 2016/2031 Европейского парламента и Совета, Постановления Совета (ЕС) № 1/2005 и (ЕС) № 1099/2009 и Директивы Совета 98/58 / ЕС, 1999/74 / EC, 2007/43 / EC, 2008/119 / EC и 2008/120 / EC, а также отменяющие Регламенты (EC) № 854/2004 и (EC) № 882/2004 Европейского парламента и Совета , Директивы Совета 89/608 / EEC, 89/662 / EEC, 90/425 / EEC, 91/496 / EEC, 96/23 / EC, 96/93 / EC и 97/78 / EC и Решение Совета 92/438 / EEC (Регламент официального контроля). Официальный журнал Европейского Союза. 2017; L 95: 1–142.
14. 14. Регламент Европейской комиссии (ЕС) № 2019/627 от 15 марта 2019 г., устанавливающий единые практические меры для проведения официальных проверок продуктов животного происхождения, предназначенных для потребления человеком, в соответствии с Регламентом (ЕС) 2017/625 Европейского парламента и Совета и поправки к Регламенту Комиссии (ЕС) № 2074/2005 в отношении официального контроля. Официальный журнал Европейского Союза.2019; L 139: 51–100.
15. 15. Allgemeine Verwaltungsvorschrift über умереть Durchführung дер amtlichen Überwachung дер Einhaltung фон Hygienevorschriften für Lebensmittel унд ZUM Verfahren цур Prüfung фон Leitlinien für Eine GUTE Verfahrenspraxis (AVV Lebensmittelhygiene-AVV Lmh), умирают Zuletzt Durch Verwaltungsvorschrift фом 20.10.2014 (Banz НА 07.11.2014 В2) gändert worden ist, (2009). Немецкий.
16. 16. Закон о лекарственных средствах в редакции, опубликованной 12 декабря 2005 г. (Федеральный вестник законов [BGBl.]) Часть I стр. 3394 с последними изменениями, внесенными статьей 3 Закона от 4 апреля 2016 г. (Вестник федеральных законов I, стр. 569), (2005 г.) 17.
17. 17. Шекель Ф., Мэй Т., Зайлер Дж., Хартманн М., Крайенброк Л. Использование антибиотиков у свиней в Германии — меняются ли профили классов? ПлоС один. 2017; 12 (8): e0182661. pmid: 28841685
18. 18. Schweine-Salmonellen-Verordnung vom 13. März 2007 (BGBl. I S. 322), die zuletzt durch Artikel 137 des Gesetzes vom 29. März 2017 (BGBl. I S. 626) geändert worden ist, (2007).Немецкий.
19. 19. Tierschutz-Nutztierhaltungsverordnung in der Fassung der Bekanntmachung vom 22. августа 2006 г. (BGBl. I S. 2043), die zuletzt durch Artikel 3 Absatz 2 des Gesetzes vom 30. Juni 2017 (BGBl. I S. 2147) geändert worden ist, (2006 worden ist, ). Немецкий.
20. 20. Бёкель В. Untersuchungen zur Quantitativen Bewertung der Tiergesundheit von Schweinebeständen. Докторская диссертация, Tierärztliche Hochschule Hannover. 2008. Немецкий. https://d-nb.info/989584372/34
21. 21.Meemken D. Untersuchung von Bewertungssystemen für Lebensmittelketteninformationen zur Nutzung im Rahmen der risikoorientierten Schlachttier- und Fleischuntersuchung von Schlachtschweinen. Докторская диссертация, Tierärztliche Hochschule Hannover. 2006. Немецкий. https://elib.tiho-hannover.de/dissertations/meemkend_ss06
22. 22. Schruff C. Entwicklung eines Entscheidungsmodells für die Zulassung von Mastschweinen zur Schlachtung im Rahmen der risikoorientierten Fleischuntersuchung.Докторская диссертация, Tierärztliche Hochschule Hannover. 2004. Немецкий. https://elib.tiho-hannover.de/receive/etd_mods_00002353
23. 23. Wesselmann S. Entwicklung eines Benchmarkingsystems zur vergleichenden Bewertung der Tiergesundheit, des Antibiotikaverbrauchs und der Qualität der Tierbetreuung von Tierbeständen, die von einer specialisierten Fachtierarzürweerpraxis. Докторская диссертация, Tierärztliche Hochschule Hannover. 2016. Немецкий. https: // elib.tiho-hannover.de/servlets/MCRFileNodeServlet/etd_derivate_00000289/wesselmanns_ss16.pdf
24. 24. Dickhaus C-P. Epidemiologische Untersuchungen zur semiquantitativen Kategorisierung der Tiergesundheit в Schweinemastbetrieben — Entwicklung und Validierung des «Herden-Gesundheits-Score» (HGS). Докторская диссертация, Tierärztliche Hochschule Hannover. Elektronische Ressource. Giessen VVB Laufersweiler 2010 1. Aufl .; 2010. Немецкий. https://elib.tiho-hannover.de/receive/etd_mods_00001251
25. 25.Петерсен Х. Х., Нильсен Э., Хассинг А., Эрсбёлль А. К., Нильсен Дж. П. Распространенность клинических признаков болезни у датских свиней откорма. Ветеринарная запись. 2008. 162 (12): 377–82. pmid: 18359931
26. 26. EFSA (Европейское агентство по безопасности пищевых продуктов). Внутренний проект EFSA по использованию показателей в отношении животных для оценки благополучия животных в ЕС — современное состояние за 10 лет деятельности и анализ пробелов. Вспомогательные публикации EFSA 2015; 12 (11): 884E.
27. 27. Пандольфи Ф., Стоддарт К., Уэйнрайт Н., Кириазакис И., Эдвардс С.Схема «реального благосостояния»: сравнительный анализ результатов благосостояния свиней, выращиваемых на коммерческих фермах. животное. 2017; 11 (10): 1816–24. pmid: 28249629
28. 28. Forkman B, Sørensen JT, Houe H, Rousing T., Kirchner M, Michelsen AM, редакторы. Разработка национального индекса благополучия животных. Международная конференция по благополучию свиней; 2015: Министр по делам Fødevarer, Landbrug og Fiskeri.
29. 29. Knage-Rasmussen KM, Rousing T., Sørensen JT, Houe H. Оценка благополучия животных в стадах свиноматок с использованием данных о проверке мяса, лекарствах и смертности.животное. 2015; 9 (3): 509–15. pmid: 25385251
30. 30. Оттен Н.Д., Роузинг Т., Хоу Х., Томсен П., Соренсен Дж. Сравнение показателей благополучия животных в молочных стадах на основе различных источников данных. Забота о животных. 2016; 25 (2): 207–15.
31. 31. Сандгрен Ч., Линдберг А., Килинг Л. Использование национальной базы данных по молочным продуктам для выявления стада с низким уровнем благосостояния. Забота о животных. 2009. 18 (4): 523–32.
32. 32. Группы EFSA по биологическим опасностям (BIOHAZ), загрязнителям в пищевой цепи (CONTAM) и по здоровью и благополучию животных (AHAW).Научное заключение об опасностях для здоровья человека, которые должны быть покрыты инспекцией мяса (свиней). Журнал EFSA. 2011; 9 (10): 2351. [198 стр.] Www.efsa.europa.eu/efsajournal
33. 33. Штайнманн Т., Блаха Т., Мимкен Д. Стандартизация перекрестного определения показателей легких во время посмертного осмотра откормочных свиней в промышленных условиях на двух разных бойнях. Берл Мунк Tierarztl Wochenschr. 2018; 131 (5–6): 206–16.
34. 34. Хойшен-Таубнер С., Блаха Т., Вернер С., Сундрам А.Zur Reproduzierbarkeit der Befunderfassung am Schlachthof für Merkmale der Tiergesundheit. Archiv für Lebensmittelhygiene. 2011; 62 (3): 82–7. Немецкий.
35. 35. QS Qualität und Sicherheit GmbH. Leitfaden Befunddaten in der Schweineschlachtung, 2016. Немецкий.
36. 36. QS Qualität und Sicherheit GmbH. Запись диагностических данных — запись данных и отчетность по свиньям, адаптированные к практике. QS Report Мясо и мясные продукты. 2018; 01/2018: 3.
37. 37. Доху I, Мартин В., Стрин Х.Ветеринарно-эпидемиологические исследования, 2-е. изд, Шарлоттаун, Остров Принца Эдуарда; 2009.
38. 38. Enøe C, Christensen G, Andersen S, Willeberg P. Необходимость встроенной валидации данных эпиднадзора, чтобы можно было выявить изменения в диагностической эффективности патологоанатомического исследования мяса. Профилактическая ветеринария. 2003. 57 (3): 117–25. pmid: 12581595
39. 39. Нильсен С.С., Михельсен А.М., Йенсен Х.Э., Барингтон К., Опструп К.В., Аггер Дж. Ф. Очевидная распространенность поражений кожи, предположительно вызванных человеком, у датских свиней откорма при убое. Профилактическая ветеринария. 2014. 117 (1): 200–6. pmid: 25172120
40. 40. Nielsen SS, Nielsen GB, Denwood MJ, Haugegaard J, Houe H. Сравнение регистрации перикардита и заболеваний легких при обычном осмотре мяса с результатами систематического мониторинга здоровья датских свиней откорма. Acta veterinaria scandinavica. 2015; 57 (1): 18.
41. 41. Нильсен С.С., Денвуд М.Дж., Форкман Б., Хоу Х. Выбор данных инспекции мяса для индекса благополучия животных крупного рогатого скота и свиней в Дании.Животные. 2017; 7 (12): 94.
42. 42. Дикхаус С.П., Мимкен Д., Блаха Т. Эпидемиологический анализ и классификация состояния здоровья стада свиней — Индекс здоровья стада (HHI). В: Аланд А., редактор. Здоровье животных, благополучие животных и биобезопасность Труды 13-го Международного конгресса по гигиене животных, Тарту, Эстония, 17–21 июня 2007 г., том 1. Тарту; Эстония: Эстонский университет естественных наук, Йыгеваский институт селекции растений, Эстонский научно-исследовательский институт сельского хозяйства; 2007 г.
43. 43. Вьера AJ, Гарретт JM. Понимание соглашения между наблюдателями: статистика каппа. Fam Med. 2005. 37 (5): 360–3. pmid: 15883903

Систематический подход, основанный на оценочных картах, к оценке места при подготовке к клиническим испытаниям вакцины против лихорадки Ласса в пострадавших странах | Пилотные исследования и технико-экономические обоснования

Лихорадка Ласса остается важной причиной заболеваемости и смертности в субрегионе Западной Африки с момента ее выявления в 1969 году [14].Нигерия, Сьерра-Леоне и Либерия несут основное бремя болезни. В Нигерии в период с 2018 по 2019 год от этой болезни пострадало более 1000 человек и погибло около 300 человек [15]. В настоящее время нет вакцин или удовлетворительных терапевтических средств для профилактики или лечения LF [16]. В последнее время этой тропической болезни, которой до сих пор не уделялось должного внимания, уделялось значительное внимание и было выделено финансирование для исследований в области разработки медицинских контрмер (MCM). Недавнее внимание и финансирование частично объясняются его выбором в качестве приоритетного патогена для ускоренной разработки вакцины в соответствии с планом ВОЗ по НИОКР для действий по предотвращению эпидемий.Такие организации, как Коалиция за инновации в обеспечении готовности к эпидемиям (CEPI), недавно объявили конкурс предложений по разработке вакцин-кандидатов против LASV [17]. CEPI нацелен на финансирование исследований вакцины LASV от доклинической проверки концепции (POC) до клинических испытаний фазы II. CEPI также взяла на себя обязательства по закупке вакцин-кандидатов и их хранению в «запасе», который в конечном итоге может быть использован во время эпидемий для снижения заболеваемости и смертности людей. Более продвинутые кандидаты на вакцину LASV уже начали первые исследования на людях (FIH) в США и Бельгии [18, 19], в то время как другие кандидаты готовы начать клинические испытания.

С появлением кандидатов на вакцины LASV [16, 20] и возобновлением желания обеспечить проведение клинических испытаний в затронутых странах, ожидается, что инвестиции в НИОКР в Африке возрастут. Следовательно, это технико-экономическое обоснование было выполнено для оценки наличия и уровня готовности центров клинических исследований в затронутых странах для проведения клинических испытаний вакцины LF. В настоящее время определение идеальных мест проведения клинических испытаний для предлагаемого испытания включает в себя удобное картирование потенциальных исследовательских центров при поддержке контрактной исследовательской организации (CRO) и оценку с использованием анкеты [21].В этом процессе часто используется подход «работает / нет», при котором «неквалифицированные» участки исключаются без приоритетного внимания к пробелам и потребностям этих объектов в наращивании потенциала. Это также может быть предвзятым со стороны CRO, которые могут обращаться к традиционным сайтам, с которыми они в некоторой степени знакомы. В этом исследовании используется аналогичный подход к CRO, но он отличается следующими чертами:

1. a)

   Использование соответствующих консорциумов / сетей по заболеваниям и социальных сетей для охвата более широкого круга потенциальных исследовательских сайтов.

2. b)

   Использование инновационной шкалы оценок с акцентом на возможности учреждений, непосредственно связанных с проведением испытаний вакцины LASV.

3. c)

   Категоризация центров на основе их сильных сторон по отношению к клиническим исследованиям LF, так что многие сайты, которые традиционно сильны в исследованиях LF и проявляют интерес к проведению испытаний вакцины LF, но не имеют значительной истории клинических испытаний, не были исключены. .

4. d)

   Данные, полученные в результате деятельности, которые могут быть дополнительно проанализированы, чтобы выявить пробелы в потенциале выявленных исследовательских участков с целью реализации мероприятий по наращиванию потенциала.

Европа и Северная Америка, вероятно, по-прежнему будут первыми принимать у себя исследования вакцин-кандидатов на людях (FIH) из-за научной и нормативной строгости, связанной с обеспечением исходной безопасности, а также сгенерированы данные, подтверждающие концепцию иммуногенности, прежде чем переходить к уязвимым группам населения [22].

Недавний опыт эпидемиологии болезни LF предполагает, что испытание эффективности фазы III является вероятным требованием для получения лицензии [23]. В результате оценка этих центров основана на их способности проводить испытания фазы II и III.Колесо компетенций ВОЗ / СПТБ было разработано для обеспечения гибкой структуры компетенций, которые необходимо продемонстрировать исследовательскому центру или группе для проведения успешного клинического исследования. Это исследование представляет собой попытку практического применения этой концепции. Это исследование, хотя и не основано на гипотезах, представляет собой первую всеобъемлющую попытку систематически и оперативно охарактеризовать центры клинических испытаний в странах Западной Африки, затронутых ЛФ.

Тот факт, что только 44 участка были нанесены на карту в 8 странах, указывает на ограниченный потенциал клинических исследований в странах, затронутых LF (Таблица 2).«А» обозначает центр, признанный готовым к испытаниям вакцины против LF. Все нанесенные на карту участки в Буркина-Фасо ( n = 5) и Мали ( n = 2) попали в эту категорию. Он также включал 4 из 5 участков, охарактеризованных в Гане. Сценарий был другим для Нигерии, где только 3 из 14 сайтов можно было отнести к этой категории, и для Либерии и Сьерра-Леоне, где не было сайтов в этой категории. Другой распространенной темой для большинства сайтов в этих трех странах было отсутствие в анамнезе значимых клинических испытаний вакцин.В то время как в Мали было проведено почти 100 клинических испытаний в двух своих центрах за последние 30 лет, в центрах Нигерии, Либерии и Сьерра-Леоне — трех наиболее пострадавших странах с низким уровнем дохода — в общей сложности было проведено только 56 клинических испытаний за тот же период, из которых только шесть. из них проводятся испытания вакцины по сравнению с 68 в Мали и Буркина-Фасо. Площадки категории А имели хорошо развитые процессы, оборудование, а также квалифицированный научный и вспомогательный персонал. Основными учреждениями здравоохранения, оказавшими поддержку клинические испытания на объектах категории A, в то время как GlaxoSmithKline (GSK) и Novartis были основными спонсорами из частного сектора.Поучительно, что в 9 учреждениях, в том числе 2 объектах категории А, не проводились клинические испытания вакцин или лекарств, спонсируемые частным сектором. Три нигерийских центра в этой категории не имели хорошей репутации в проведении клинических испытаний лекарств или вакцин, но обладали хорошо развитыми человеческими и материальными ресурсами и, следовательно, могли и хотели проводить фазы II и III клинических испытаний вакцины LASV. Это подчеркивает важность нашего подхода к картированию и оценке участков по сравнению с традиционным методом.Объекты категории B были в основном объектами A, но в них не было адекватных условий для расширенной клинической и лабораторной оценки объектов исследования или обращения с исследуемым продуктом (IP). Например, в 4 центрах этой категории было невозможно провести тест ПЦР, в 4 не было гарантированного доступа к отделению интенсивной терапии, а в 3 не было доступа к морозильной камере -80 ° C для хранения биологических образцов, а в 10 центрах было менее трех таких холодильников. . Хотя все центры B (кроме 2) имели опыт проведения клинических испытаний, большинство из них было сосредоточено на академических исследованиях с участием уже лицензированных лекарств или вмешательств, а не на разработке лекарств или вакцин.Однако у них был квалифицированный персонал, но требовалось наращивание потенциала и модернизация инфраструктуры. В связи с ожидаемыми финансовыми последствиями обновления этих сайтов было бы полезно партнерство с соответствующими глобальными организациями здравоохранения и частными фармацевтическими разработчиками. Участки категории «C» потребовали значительного обновления человеческих ресурсов, клинических операций и инфраструктуры. Ни один сайт в этой категории не получил максимальной оценки для научных сотрудников. У них также практически не было опыта проведения клинических испытаний.

В целом, большая часть выявленных пробелов в возможностях была связана с инфраструктурой, особенно лабораторными возможностями для диагностики ЛФ и финансированием. Стабильное электроснабжение по-прежнему является проблемой в Западной Африке, но на всех предприятиях есть резервные планы для обеспечения бесперебойного электроснабжения. Все центры имели доступ к лабораторным помещениям, где выполнялись стандартные гематологические и паразитологические параметры; 28 (80%) сайтов смогли выполнить ПЦР. Несмотря на то, что на многих сайтах существовала форма институционального совета по этике, для проведения клинических испытаний вакцины обычно требуется одобрение национального комитета по этике и регулирующего органа (NRA).

Результаты показывают, что необходимы стратегические меры по укреплению потенциала для проведения клинических испытаний и, следовательно, разработки вакцин в этих странах.

Ограничения исследования

Несмотря на то, что были предприняты все попытки обеспечить высокое качество непредвзятого исследования, полнота исследования была ограничена такими факторами, как медленное или отсутствие ответа с сайтов, сокращение взаимодействия из-за онлайн-характера сбора данных и эмпирического характера шкалы оценок, которая была разработана ведущим исследователем на основе его опыта и расстановки приоритетов в отношении того, что было необходимо для проведения успешного испытания вакцины против лихорадки Ласса.