Avaliação do sistema de vigilância da peste suína clássica nos estados de Santa Catarina e Rio Grande do Sul

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Mota, Ana Lourdes Arrais de Alencar
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio.unb.br/handle/10482/32335
http://dx.doi.org/10.26512/2016.07.T.32335
Resumo: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, Programa de Pós-Graduação em Saúde Animal, 2016.
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spelling Avaliação do sistema de vigilância da peste suína clássica nos estados de Santa Catarina e Rio Grande do SulSuíno - doençasBiossegurançaEpidemiologiaVírusTese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, Programa de Pós-Graduação em Saúde Animal, 2016.O Brasil é o quarto maior produtor e exportador de carne suína do mundo. A maioria das doenças suínas listadas pela OIE é exótica ou já foi erradicada do país. O Programa Nacional de Sanidade dos Suídeos concentra, então, seus esforços em ações de vigilância para a peste suína clássica (PSC), em razão do impacto comercial desta enfermidade. Hoje, a zona livre do país abrange áreas de 16 unidades federativas, recentemente reconhecidas internacionalmente como livres de PSC. As atividades que compõem o sistema de vigilância ativa da doença são: (1) o monitoramento sorológico semestral das granjas de reprodutores; (2) o acompanhamento sorológico das granjas comerciais de suínos; (3) a avaliação sorológica de reprodutores de descarte em abatedouros; e (4) a realização de inquéritos bianuais em criatórios de suínos. O atendimento a notificações de suspeita da doença destaca-se como a principal atividade da vigilância passiva. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um método de avaliação quantitativo que comprovasse a eficácia das medidas previstas para a demonstração de ausência da doença e manutenção do status sanitário do país, utilizando inicialmente os dados dos estados do Rio Grande do Sul (RS) e de Santa Catarina (SC). Estes estados concentram cerca de 35% da população comercial e 70% da exportação de suínos do país e foram os primeiros a executar e registrar todas as atividades estabelecidas pelo sistema de vigilância da peste suína clássica na zona livre do Brasil. O modelo estocástico foi construído com base na metodologia de descrição por árvores de cenários, usando os dados do sistema de vigilância sorológica aplicada à população comercial de suínos, entre os anos de 2013 e 2015. Foram coletados dados primários sobre medidas de biosseguridade nas várias tipologias de produção da cadeia produtiva de suínos, com vista a calcular riscos relativos de introdução do vírus nas várias etapas da produção. Os atributos priorizados e quantificados foram a sensibilidade e o valor preditivo negativo (VPN) do sistema de vigilância. Os resultados indicaram sensibilidades anuais médias de até 91,1% e 98,6%, respectivamente para o RS e SC. Ao final dos três anos alcançou-se um VPN superior a 99,5%, supondo uma prevalência de rebanho de 1%, um risco de introdução da doença durante o ano nesta frequência especificada também de 1% e uma probabilidade prévia de estar livre da doença desconhecida. Obteve-se um nível de confiança alto na certificação de ambos os estados e pôde-se demonstrar a eficácia das medidas implementadas atualmente pelo RS e SC. Na análise de impacto dos componentes do sistema, os dados de vigilância sorológica em reprodutores de descarte nos abatedouros foram os que mais contribuíram para a sensibilidade final. As demais atividades executadas abrangem atualmente um número menor de animais ou são dirigidas a propriedades de baixo risco, o que limita o impacto para a vigilância anual da PSC em toda a população. Os resultados obtidos fornecem subsídios importantes para que as autoridades sanitárias possam otimizar a relação custo-eficácia do sistema de vigilância da PSC.Brazil is the fourth pork producer and exporter in the world. Most of the OIE listed diseases are exotic or have been eradicated from the country. The National Program for Swine Diseases focuses on surveillance for Classical Swine Fever (CSF), due to its impact on trade. Currently, the free zone in Brazil comprises 15 states and the Federal District, and has been recently recognized by the OIE as CSF free. The active surveillance system has the following components: (1) serological monitoring of accredited breeding farms that sell genetic stock, twice a year; (2) serological surveillance of commercial farms triggered by mortality of piglets above a certain threshold or presence of hemorrhagic lesions; (3) serological monitoring of culled breeding stock at the abattoir; (4) sero-surveys of non-commercial backyard holdings every two years. The response to the notification of disease suspects stands out as the main passive surveillance activity. The present work aims at developing a quantitative analytical method of evaluation of the effectiveness of implemented measures for demonstration of free zones and maintenance of the country’s health status, initially using data from states of Rio Grande do Sul (RS) and Santa Catarina (SC). These states hold about 35% of the population and 70% of the Brazilian swine meat exports and were the first ones to perform and record all activities established by the Classical Swine Fever Surveillance System in the country’s free zone. The stochastic model followed the methodology of scenarios trees and used data from the serological surveillance system applied to the commercial pig population in the states of RS and SC, between the years 2013 and 2015. In addition, we collected primary data on biosecurity measures applied by the main types of commercial swine farms to derive relative risks of introducing the virus at the various stages of the production chain. Sensitivity and negative predictive value (NPV) of the surveillance system were the assessed attributes. Results indicated an average annual sensitivity of up to 91.1% and 98.6%, respectively for RS and SC. After three years, each state reached a NPV of up to 99,5%, assuming a 1% risk of disease introduction during a year and given a herd prevalence of 1% and an unknown prior probability of disease freedom. The CSF active surveillance system is effective as it is and allows for a high level of confidence in the absence of disease. The serological monitoring of culled breeding stock at the abattoir was the component that contributed more to the final sensitivity. The other components are currently performed in fewer animals or are applied to low-risk properties, resulting in lower impact to annual surveillance of CSF in the entire swine population of RS and SC.Gonçalves, Vitor Salvador PicãoDórea, Fernanda CetrangoloMota, Ana Lourdes Arrais de Alencar2018-07-23T22:52:31Z2018-07-23T22:52:31Z2018-07-232016-07-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfMOTA, Ana Lourdes Arrais de Alencar. Avaliação do sistema de vigilância da peste suína clássica nos estados de Santa Catarina e Rio Grande do Sul. 2016. xiii, 79 f., il. Tese (Doutorado em Saúde Animal)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.http://repositorio.unb.br/handle/10482/32335http://dx.doi.org/10.26512/2016.07.T.32335A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2023-06-27T18:56:02Zoai:repositorio.unb.br:10482/32335Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-06-27T18:56:02Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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