四川省达州市山羊场布鲁氏菌感染风险因素病例对照研究

梁璐琪，刘俐君，陈 斌，张 蕾，李清竹，赵小波，黎丁箕，陈代平，陈 冬，李 淳，伏 晓

（1. 四川省动物疫病预防控制中心，四川成都 610041；2. 达州市动物疫病预防控制中心，四川达州 635000）

布鲁氏菌病（以下简称布病）是由布鲁氏菌引起的严重危害人类和家畜健康的自然疫源性人兽共患传染病，是我国的人间乙类传染病[1]，畜间二类动物疫病[2]。在我国东北、西北和华北等地区，布病发病率曾一度较高，之后得到了较好控制。但20世纪90年代以来，布病散发病例以30%～50%的速度增加，个别地区还发生暴发流行[3]。

四川省达州市是畜牧业大市，地处川、渝、鄂、陕结合部，地势以山区和丘陵为主。随着草食牲畜养殖发展壮大，该地畜禽跨省流通量大，疫病防控形势复杂严峻。自2014年达州市在羊群中监测到布病以来，为保障当地畜牧产业健康发展和公共卫生安全，按照“四川省中长期动物疫病防治计划（2012-2020）”要求，已全面展开羊布病监测、净化工作。为探究羊群感染布病相关风险因素，从而制定科学的布病防控策略，提出针对性的防控建议，开展了本次病例对照研究。

1 材料与方法

1.1 调查对象

以养殖场为研究单位，2017年6-8月间在该市辖区内选择病例组与对照组进行问卷调查。病例组：选择自2015年该市启动羊布病监测净化项目以来确诊的布病阳性场点（通过虎红平板试验初筛，再经试管凝集试验确诊，至少检测出1头阳性羊的养殖场点）共58个。对照组：选择与病例组在同一区县或在地理分布相邻的布病阴性养殖场点共387个。

1.2 调查内容

设计“羊布病流行病学调查表”，对养殖场点基本信息、饲养管理、引种管理、生物安全措施4大方面25项因素进行现场问卷调查。

1.3 问卷质量控制

问卷设计完成后，在达川区和开江县各便利抽样了10个养殖场（5个阳性场、5个阴性场）进行预调查。预调查由这两个区（县）疫病控制中心及其乡镇兽医站工作人员进行。预调查前，对参与人员进行培训。调查时两人一组：一人问卷调查并记录被问人的回答，另外一人记录问卷人在问卷过程中和被问人在聆听过程中有困难的地方。预调查后，由问卷设计团队根据预调查结果，与达州市各区县动物疫病控制机构的羊布病监测净化负责人，对问卷中提出的修改意见进行修订。正式问卷调查前，对各区县动物疫病控制机构和乡镇兽医站参与调查人员进行统一培训。

1.4 数据录入与分析

用Excel 2007录入问卷信息，建立数据库，并将所有变量转为二分类变量。用Epi Info TM 7，采用卡方检验或Fisher确切概率检验，对25个因素逐一进行单因素分析，先筛选出P＜0.05的因素，然后进入多因素分析。用IBM SPSS Statistics22，先对筛选出的因素进行双变量相关性检验。若因素间Pearson相关系数＜0.4，则直接用于构建Logistic方程；若相关系数＞0.4，则选择一个更具生物学意义的因素代入。以检验水准=0.05进行多因素Logistic回归分析。

2 结果

2.1 调查对象分布

问卷下发至58个阳性场和387个阴性场，共计回收435份调查问卷，回收率为97.8%，剔除废卷40份，合格率为90.8%（表1）。

表1 有效问卷中被调查区县病例组与对照组情况

2.2 单因素分析

对病例组与对照组养殖场的基本情况、饲养管理状况、引种管理、生物安全措施等方面的25项因素做单因素分析（表2），从中选出14项P＜0.05的因素。此外，53个阳性场都有交换公羊的行为，虽无法计算该风险因素的OR值，但仍将“是否交换公羊”作为1项风险因素，与上述14项因素一起进行Pearson相关性检验。

在15项因素中，“存栏量”与“场点类别”，“新购入羊只是否隔离”与“运输运送羊或饲料的工具是否消毒”，“临产母羊是否隔离饲养”与“产羔地是否消毒”间的Pearson相关系数＞0.4。结合当地养殖实际情况和生物学知识，剔除了“场点类别”“运输运送羊或饲料的工具是否消毒”“产羔地是否消毒”3项因素。

2.3 多因素Logistic回归分析

将上述经过单因素分析和Pearson相关性检验的13个变量放入二元Logistic回归，构建模型（表3）。利用构建的模型，估算该场是否为阳性场的概率，并用估算概率与场点布病感染情况构建ROC曲线（图1）。曲线下面积（AUC）为0.926（95%CI：0.889～0.964），表明该模型预测达州市羊场发病的能力较好[4]。

表2 该市羊布病感染风险因素单变量分析结果

3 讨论

该市在前期辖区内羊场布病感染情况本底调查的基础上，对阳性场户及其周边的阴性场户开展了“病例-对照”研究，构建了二元Logistic回归模型，并将模型预测值与羊场布病感染的真实情况进行比较，构建了ROC曲线，AUC为0.926（95%CI：0.889～0.964）。该模型不仅能对辖区内羊场布病的感染情况进行较好预测，而且通过多因素分析找出“存栏量”“场启用时间”“近1年内是否引羊”“引羊来源”“新购入羊只是否隔离”“临产母羊是否隔离饲养”等6项是该市羊场感染布病的主要风险因素。

表3 构建Logistic回归模型中的变量

图1 多因素Logistic回归模型预测概率的ROC曲线

以存栏量50只为界。50只及以上阳性场与阴性场的比（Odds）是50只以下的9.10倍（95%CI：2.91～28.39）。根据当地养殖情况，50只也是划分散养户与规模场的临界值。调查结果显示，规模场的布病感染情况要比散养户严重，与规模场的疫病防控普遍优于散养户的常识相违背。该市羊养殖规模场与散养户在硬件设施、生产管理水平上的区别并不明显。存栏量小的养殖场户，常做短期育肥或仅将少量羊只留种，与存栏量大的养殖场常出现不同批次羊混群的情况相比，更容易在客观上实现“全进全出”。此外，该市羊场多修建在民居附近，受场地限制，存栏量大的场养殖密度较高，为布病在畜间和环境中的传播提供了有利条件。

启用年限以2012年为界。2012年前启用的羊场中，阳性场与阴性场的Odds是2012年及以后的 12.57倍（95%CI：3.69～42.85）。这主要与该市在2012年前后新建了不少适度规模的羊场有关。新建养殖场在结构布局上优于老旧羊场，使得执行清洗消毒、分圈、隔离饲养等生物安全措施成为可能。此外，新场使用时间较老场短，在相同卫生状况下新场的病原微生载量比老场低，易感动物在新场被感染的可能性比老场低。

大力发展山羊养殖，一方面使得当地山羊饲养条件得到一定程度的改善，有利于疫病的防控；另一方面，由于本地供羊能力有限，势必对外大量引羊。与引羊有关的行为是该市阴性场转阳的主要原因。近1年内有过引羊行为的羊场中，阳性场与阴性场的Odds是没引羊的9.11倍（95%CI：1.08～77.29）。羊只来源于外市的羊场中，阳性场与阴性场的Odds是本市的19.30倍（95%CI：1.94～192.41）。现场调查发现，不少养殖户在引羊时将羊价作为首要考虑因素，而忽略了羊只健康状况。有不少养殖户甚至因价格低而购买外地的淘汰羊。调查发现，养殖户在引羊前后向当地兽医部门主动备案的仅为26.08%（101/395）。以上因素使布病感染羊进入达州市的可能性增高，相关部门很难在最佳时间内将感染羊阻挡在外。引羊后，“新购入羊只不隔离”（OR：6.78，95%CI：1.33～34.45）和“临产母羊不隔离饲养”（OR：5.63，95%CI：1.61～19.72）等高风险行为，为布病在羊群中的定殖和扩散提供了机会。

4 结论

本研究采用病例对照研究方法，对达州市山羊场布病感染风险因素进行了探究。达州市山羊场感染布病的主要风险因素为对外引羊，特别是低价购入外地淘汰羊，以及养殖户生物安全意识差。本市多数羊场养殖条件有限，生物安全与疫病防控意识较薄弱，存在新购入羊只混群前、母羊临产时未进行隔离饲养，以及随意交换公羊等行为，为布病在场内与场间的传播创造了条件。建议在开展布病监测净化工作的同时，对养殖场户进行布病防控宣传干预，让其了解布病，主动避免养殖过程中的高风险行为。此外，相关部门应进一步加强对羊只的移动检疫和监管。

[1] 全国人民代表大会常务委员会. 中华人民共和国传染病防治法：中华人民共和国主席令第十七号[A]. 北京：全国人民代表大会常务委员会，2004.

[2] 全国人民代表大会常务委员会. 中华人民共和国动物防疫法：中华人民共和国主席令第七十一号[A]. 北京：全国人民代表大会常务委员会，2007.

[3] 刘鹏. 羊布鲁氏菌病诊断与防制[J]. 甘肃畜牧兽医，2013，43（12）：35-37.

[4] HOSMER D W，LEMESHOW S. Applied Logistic Regression [M]. New York：Wiley J and Sons，2000.