Presente e futuro da análise de dados de fatores associados à soroprevalência da diarreia viral bovina

Abstract

O vírus da diarreia viral bovina (BVDV) causa uma das doenças mais importantes de bovinos em termos de custos econômicos e sociais, uma vez que é largamente disseminado na população de gado leiteiro. Os objetivos do trabalho foram estimar a prevalência em nível de rebanho e investigar fatores associados aos níveis de anticorpos em leite de tanque através de um estudo transversal, bem como discutir e comparar diferentes técnicas de modelagem, as tradicionais como regressão e as menos usuais para este fim, como as de Machine learning (ML) como Random Forest. O estudo transversal foi realizado no estado do Rio Grande do Sul para a estimação da prevalência de doenças reprodutivas baseados em amostras de tanque de leite, partindo de uma população total de 81.307 rebanhos. Foram coletadas 388 amostras de tanque de leite, e nas propriedades selecionadas foi aplicado um questionário epidemiológico. Como resultados se identificou uma prevalência de 23,9% (IC95% = 19,8 - 28,1) de propriedades positivas. Através de análise de regressão de Poisson se identificou como fatores associados o BVDV: o exame retal como rotina para o diagnóstico de prenhes, Razão de Prevalência [PR] = 2,73 (IC 95%: 1.87-3.98), contato direto entre animais (contato via cerca de propriedades lindeiras) (PR=1,63, IC 95%: 1.13-2.95) e propriedades que não utilizavam inseminação artificial (PR=2.07, IC 95%: 1.38-3.09) Na técnica de Random Forest pôde-se identificar uma dependência na ocorrência de BVDV devido a: inseminação artificial quando realizada pelo proprietário da propriedade ou capataz, o número de vizinhos que também possuem criação de bovinos, e em concordância com os resultados da regressão quanto a dependência da ocorrência de BVDV devido a palpação retal. Como resultado, pôde-se perceber que o BVDV está distribuído no estado do RS e caso seja de interesse do poder público, o desenvolvimento de um programa de controle da doença pode ser baseado nos resultados encontrados. Por outro lado, a contribuição deste estudo vai além das tradicionais análises realizadas em epidemiologia veterinária, principalmente devido os bons resultados obtidos com a abordagem por ML neste estudo transversal. Por fim, a utilização de técnicas estatísticas mais avançadas contribuiu para elucidar melhor os fatores possivelmente envolvidos com a ocorrência de BVDV no rebanho leiteiro gaúcho.

The bovine viral diarrhea virus (BVDV) causes one of the most important disease of cattle in terms of economic and social costs, since it is widely disseminated in dairy cattle population. The objectives were to estimate the herd level prevalence at and investigate factors associated with antibody levels in bulk tank milk through a cross sectional study, discuss and compare different modeling techniques such as the traditional regression with the ones less used for this approach machine learning (ML). The cross sectional study was conducted in Rio Grande do Sul state to estimate the prevalence of reproductive diseases based on bulk tank milk samples, from a total population of 81,307 herds. Milk samples from 388 bulk tank were sampled, and an epidemiological questionnaire was applied in each farm. The prevalence was 23.9% (95% CI 19.8 - 28.1). Through the Poisson regression analysis, the following factors associated with BVDV were found: routine use of rectal examination for pregnancy (Prevalence Ratio [PR] = 2.73 (IC 95%: 1.87-3.98), direct contact between/among animals (contact over the fence of neighboring farms) (PR = 1.63, IC 95%: 1.13-2.95) and properties that did not use artificial insemination (PR = 2.07, IC 95%: 1.38-3.09). On the other hand, using ML techniques, it was identify a dependency upon the occurrence of BVDV due to: artificial insemination when carried out by the owner of the property or foreman; the number of neighbors who also have cattle, and in accordance with the regression results as the dependence of the occurrence of BVDV due to routine use of rectal examination for pregnancy. BVDV is spread across the State and if the government's interest to launch a disease control program measures should be focusing mainly on better conditions and care in reproduction. On the other hand, the contribution of this study goes beyond traditional analyzes in veterinary epidemiology, mainly due to the good results obtained with the approach by ML in this cross-sectional study. Finally, the use of advances statistics techniques it has been made progress to better elucidate the factors possibly involved in the occurrence of BVDV in state dairy herds.