广东省仔猪病毒性腹泻横断面研究

陈平洁，孙彦伟，韩　雪，万美梅，田　云，

林乃锋1，王福广1，焦　颖1，薛念波1，贾贝贝3

（1. 广东省动物卫生监督总所，广东广州　510230；2. 中国动物疫病预防控制中心，北京　100125；3. 爱德华王子岛大学，加拿大）

广东省仔猪病毒性腹泻横断面研究

陈平洁1，孙彦伟1，韩雪2，万美梅1，田云1，

林乃锋1，王福广1，焦颖1，薛念波1，贾贝贝3

（1. 广东省动物卫生监督总所，广东广州510230；2. 中国动物疫病预防控制中心，北京100125；3. 爱德华王子岛大学，加拿大）

［目的］ 估计广东省规模化猪场仔猪病毒性腹泻（PVD）的群体流行率，分析PVD发生的风险因素。［方法］ 2013年12月—2014年3月，对广东省197个规模化猪场进行调查和横断面分析研究。［结果］ 调查发现：广东省规模化猪场的PVD场流行率为48.55%（95%CI：42.27%～56.21%）。PVD流行与猪场规模（OR=1.340，P=0.020）、外来人员进入生产区（OR=4.740，P=0.007）、距县级以上公路距离（OR=0.389，P=0.008）、病死猪无害 化处理与否（OR=0.244，P=0.035）有关联。多元logistic回归分析发现：参观者进入生产区（OR=5.003，95%CI：1.555～16.096，P=0.007）是发生PVD的风险因素；免疫猪流行性腹泻和传染性胃肠炎（PED+TGE）二联灭活疫苗（OR=2.012，95%CI：1.035～3.912，P=0.039）、未进行病死猪无害化处理（OR=0.306，95%CI：0.080～1.175，P=0.084）、距县级以上公路距离过近（OR=0.530，95%CI：0.080～1.175，P=0.090）可能是混杂因素。［结论］ 本研究弄清了广东省规模化猪场PVD的场流行率，确定了参观者进入生产区是发生PVD的风险因素，提示生物安全措施对PVD控制的重要性。

猪病毒性腹泻；猪流行性腹泻；传染性胃肠炎；轮状病毒病；流行率；风险因素；横断面研究

2010年10月以来，我国大面积发生仔猪腹泻［1-2］，从腹泻样本中检出猪流行性腹泻病毒（PEDV）、传染性胃肠炎病毒（TGEV）和轮状病毒（RV）等病原，混合感染率较高。由于这3种病原引起的腹泻在临床症状、流行特点等方面较为相似，所以统称为仔猪病毒性腹泻（PVD）。PVD可导致仔猪严重腹泻和大量死亡，严重时，2周龄内仔猪发病率可达100%，病死率在80%以上。在国际方面，自2013年至今，美洲地区已先后有美国［3］、加拿大、墨西哥、哥伦比亚和多米尼加共和国［5］，亚洲地区有韩国［4］、日本［5］等国家暴发猪流行性腹泻（PED）疫情。

近年来在多个国家暴发仔猪腹泻的原因尚不清楚。PEDV、TGEV和RV均为肠道病毒，过去认为其是通过食源性传播的［6-8］。此外PEDV的传播还可能与饲料污染有关［9-10］。近期研究发现：PEDV可通过空气长距离传播［11］；PEDV的传播与被污染的交通工具有关［12］；在乳汁中检出PEDV提示其存在垂直传播的可能［2］。 201 2年、2013年广东省连续开展了PVD监测，发现PVD阳性率分别为49.02%、50.88%［13］。由于这两年的监测采样倾向于发病猪场，检测结果不能反映广东省PVD的真实情况。为了估计广东省规模化猪场PVD的群体流行率，分析可 能导致PVD的风险因素，2013年12月至2014年3月，现场流行病学培训项目（FETPV）学员与广东省动物卫生监督总所开展了仔猪腹泻流行情况调查。

1　材料与方法

1.1病例定义

1.1.1PVD阳性个体。2013年12月至2014年3月，在有或无腹泻临床症状的仔猪中，以三重荧光RT-PCR方法检出PEDV、TGEV、RV中的一种或几种的，即判定为病毒性腹泻阳性个体。

1.1.2PV D阳性场。2013年12月至2014年3月，检出1例以上PVD阳性个体的猪场。

1.1.3PVD阴性场。2013年12月至2014年3月，PEDV、TGEV、RV三重荧光RT-PCR检测均为阴性的猪场。

1.2诊断试验

以荧光RT-PCR方法检测PEDV、TGEV、RV，采用平行试验。所用“PEDV + TGEV + RV”三重荧光PT-PCR试剂盒为北京世纪元亨生物科技有限公司生产，试剂生产厂家提供的试验总敏感性为98%，特异性为99.5%。

1.3研究群与抽样

本调查采用横断面研究。目标群为2013年12月至2014年3月广东省存栏100头以上的规模场；研究群为种猪场、猪繁育场、自繁自养肉猪场中的仔猪群；调查员为省级和市级动物卫生监督所的工作人员；调查方式为走访、与场长或负责人交谈、实地勘察等。调查问卷包含47个相关信息，如猪场的总体情况、环境、饲养管理、卫生与生物安全等。

抽样方法采用二阶段随机抽样。第一阶段确定抽样场数，以估计流行率计算。根据以往调查，群体流行率设为50%，置信水平为95%，可接受误差为7%，计算得到场抽样量为197个。根据各市规模化猪场（存栏量＞100头）数量，确定每个市所抽猪场数（表1）。按比例计算，结果不足1个场的，补足1，总采样场数仍为197个。

表1　各市采样的猪场数量

第二阶段确定场内抽样量。场内抽样数以发现疫病进行计算。根据以往调查，个体流行率设为22%，置信水平为95%，平均群体大小为240，需要样本数为12份。场内抽样采取基于风险的抽样，样本采集仔猪粪便或腹泻仔猪肠道内容物，置冷藏管，-20 ℃冷冻保存。

1.4统计分析

将调查问卷收集的信息输入Microsoft Excel表格，先用单因素logistic 回归进行单变量分析，如果暴露因素为连续变量，先转化为分类变量。将单变量模型中P＜0.2的变量引入多元logistic 回归，采用逐步向后剔除法进行变量筛选，并分析变量间的交互作用。

以WIN EPI 2.0进行真流行率、95%的置信区间（CI）、阳性预测值（PP V）、阴性预测值（NPV）计算。以EPI INFO 7.0进行卡方检验、logistic回归分析、相关性分析。

2　结果

2.1仔猪病毒性腹泻的群流行率

本研究共调查了197家猪场（由于汕头市仅提供了2家猪场的材料，由韶关市另外补充3家猪场材料），其中97家为PVD阳性场，PVD的群表观流行率为49.24%，群敏感性HSe=1-［p（1-Se）+（1-p）Sp］n=94.89%，群特异性HSp=（Sp）n=93.82%。由于试验的群敏感性和群特异性会对真流行率（TP）产生影响，群真流行率TP=（AP+HSp-1）/（HSe+HSp-1）=48.55%，95%CI为42.27%～56.21%。PPV（阳性预测值）为93.54%，NPV（阴性预测值）为95.11%。

在3种病原中，PED的检出率为31.47%，RV的检出率为27.92%，TGE未检出，PED和RV混合感染占样本总量的10.15%（表2）。在无腹泻的场中，仍有42.4%的猪场至少检出1种腹泻病毒（表3），说明猪场隐性带毒情况严重，而且腹泻病毒污染面广。197家猪场的问卷应答情况见表4。

表2　2012—2014年仔猪病毒性腹泻阳性猪场监测情况

表3　出现仔猪腹泻的猪场数及病原检出情况

表4　197家猪场的问卷调查统计情况

2.2 风险因素分析

经单变量logistic回归分析，保留P值小于0.2的11个暴露变量（表5）。其中，猪场规模（OR=1.340，P=0.020）、距县级以上公路距离（OR=0.389，P=0.008）、外来人员进入 生产区（OR= 4.740，P=0.007）、病死猪无害化处理（OR=0.244，P=0.035）、免疫“PED+TGE”二联灭活疫苗（OR=1.864，P=0.046）与PVD有关联。

表5　在单变量回归中P值小于0.2的变量汇总

对这11个变量进行相关性检验。由于猪场规模与其它变量存在共线性，所以去掉猪场规模这个变量，将其余变量引入多元logistic回归分析。

经采用逐步后退法筛选后，得到4个变量（表6）。允许外来人员进入场区的猪场发生PVD的概率是不允许外来人员进入场区的5.003倍（95%CI：1.555～16.096，P=0.007），对病死猪采取无害化处理的猪场发生PVD的概率仅为未经无害化处理的30.6%（95%CI：0.080～1.175，P=0.084），距县级以上公路大于6 km的猪场发生PVD的概率是小于6 km的53%（95%CI：0.254～1.104，P=0.090），免疫“PED+TGE”二联灭活疫苗的猪场发生PVD的概率是未免疫的2.012倍（95%CI：1.035～3.912，P=0.039）。对距县级以上公路距离、病死猪是否无害化处理分 别进行分层卡方检验，发现两者分层后粗略OR值与矫正OR相差均较大，可以初步认为距县级以上公路距离远近、病死猪无害化处理与否是混杂因素。免疫疫苗是发生PVD疫情后所采取措施之一，因此也认为是混杂因素。参观者进入生产区是风险因素。对这4个因素进行交互分析，未发现它们之间存在交互作用。

表6　多元logistic回归分析得出的风险因素和混杂因素

得到logistic回归模型：Log（Y/（1+Y））=0.601-0.636X1-1.185X2+0.699X3+1.61X4。Y为发病的概率，X1为距县级以上公路距离，X2为病死猪无害化处理，X3为免疫“PED+TGE”二联疫苗，X4为参观者进入生产区。经Hosmer-Lemeshow 检验［14］，本模型与数据的拟合程度较高（P=0.920）。最终模型的ROC曲线如图1所示。曲线下面积为0.661，说明该曲线用于预测的效能并不高。

图1　logistic回归模型的ROC曲线

3　讨论

本研究的目的之一是估计PVD的场群流行率，了解该病在广东省的真实流行情况。虽然在2012年、2013年连续两年开展了监测，但由于采样倾向于发病猪场，未考虑样本数量，导致产生选择性偏倚，使得监测的场阳性率可能偏高。本研究采取的是两阶段随机采样，样本量是依据全省的养殖量，以估计流行率的方法计算出来的，同时还考虑了三重荧光PCR检测方法的敏感性和特异性，有效降低了偏倚的发生。但由于个别市未能完成采样任务，使得该市的采样比例不得不转加到其他市，可能会产生选择性偏倚。本研究按照平均群体大小240来计算每个场户的抽样量，但是各个场户的规模不一样，可能导致每个场户的敏感性不一致。本研究的调查时间与往年监测的时间一致，均为12月至来年3月。从场群流行率（49.99%）结果来看，2014年PVD未有减弱的迹象。尽管近两年采取了许多措施，但并未有效控制该病的流行本研究设计的场预期流行率为50%，而真流行率与之非常接近。

在无腹泻临床症状的场中，仍检出较高比例的PEDV或RV，说明猪场近期发生过PVD。所以本研究的病例定义不以腹泻的临床症状为前提，而以无论有无腹泻症状，只要检出PEDV或TGEV或RV，均视为PVD阳性。从广东省动物卫生监督总所开展的PVD监测情况来看（表2），TGE呈逐年下降趋势，而PED和RV感染保持较高流行态势，且存在一定的混合感染。国内有人认为2010—2012年华东地区暴发仔猪腹泻的主要病原为PEDV，其阳性率在54.9%～69.2%之间［15］。本研究也得出类似结果。

本研究发现，参观者进入生产区的猪场发生PVD的风险比不允许进入的高5.003倍。这些参观者包括购猪者、饲料和兽药推销商、非本场兽医（包括执业兽医和官方兽医）、同行、亲属等。执业兽医往往在多个猪场从事猪病诊治，传播疫病的风险最高；同行及一部分来自猪场的购猪者可能将本场固有的疫病带入；饲料和兽药推销商、生猪批发商、官方兽医常奔波于各猪场之间，传播疫病的风险也较高。安全隔离是确保猪场生物安全的重要措施。人员进入场区必须更衣、消毒、洗手；进入生产区前，必须要采取更加严格的隔离、消毒措施。这些是防止病原进入猪场的必要措施。

调查数据表明，病死猪是疫病的重要传染源。广东省每年在监督执法中，都可从病死动物样品中检出高致病性病原微生物。本研究调查的病死猪处理方式包括焚烧、深埋、喂鱼、丢弃等。前两种是具有生物安全性的无害化处理，后三种被视为未经无害化处理。调查发现，81.73%的猪场对病死猪选择深埋的处理方式，7.29%的猪场对病死猪未经无害化处理。虽然2013年10月农业部出台了《病死动物无害化处理技术规范》，但目前我国的病死动物无害化处理技术相对落后。只有增强养殖者的疫病防控主体责任意识，完善相关配套设施建设，落实补偿政策，加强监管，才能降低病死动物传播疫病的风险。

Lowe等［12］在5.2%的车辆上发现PEDV，认为PEDV的传播与运输工具有关。本研究未发现PVD传播与运输工具有关，而是与运输工具的通道有关。距县道以上公路的距离越大，发生PVD的风险越小。本研究还关注车辆是否有效消毒。对于养殖场来说，无论是评价车辆，还是评价猪舍、场区、人员的消毒有效性，均较为困难，因而对车辆消毒的调查可能产生偏倚。

过去认为PED主要通过食源性传播。近期有研究认为，饲料中填加的猪血浆带有PEDV导致了加拿大仔猪腹泻疫情的暴发［10］；但也有研究认为，没有证据证明喷雾干燥猪血浆会污染PEDV［16］。本研究仅调查了是否是自配饲料，至于饲料成分是否对PVD有影响，有待进一步研究。Alonso［11］在实验感染猪的空气中检出PEDV，在自然感染猪场下风向10 km处检出PEDV，因而认为PEDV可以通过空气传播。本研究未发现PVD病原通过空气传播的证据。

在logistic回归模型中，免疫“PED+TGE”二联灭活疫苗反而出现PVD增多现象（P＜0.05）。这一方面反映了疫苗的免疫效果确实不佳；另一方面是养殖场发生PVD后才开始免疫“PED+TGE”疫苗，不是免疫疫苗而导致发病增多，免疫疫苗仅为混杂因素。

调查问卷的提问方式、被调查者的应答质量将影响到最终的调查结果。在单变量回归（表5）中，出现如定期杀虫OR大于1（危险因素）、引种未隔离OR小于1（保护性因素）的情况，随后的多元logistic回归可以将这些混杂因素剔除。

4　结论

本研究估计了广东省规模化猪场PVD的场流行率，数据提示PVD没有减弱的趋势。PVD流行与猪场规模、外来人员进入生产区、距县级公路距离、病死猪无害化处理与否有关联。多元logistic回归分析发现：参观者进入生产区是发生PVD的风险因素，而距县级公路距离附近、未进行病死猪无害化处理、免疫腹泻疫苗是混杂因素，提示了生物安全措施对PVD控制的重要性。这提示养殖场选址应符合动物防疫条件，远离公路、铁路等主要交通干线以及养殖场和屠宰场，并要建立严格的生物安全管理制度。

致谢：感谢给予本研究大力帮助的中国动物卫生与流行病学中心和英国皇家兽医学院的老师、FETPV 特聘老师、OIE工作人员、所有FETPV二期学员、广东省各级动物卫生监督机构及动物疫病预防控制机构参与调查的相关人员。

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（责任编辑：朱迪国）

A Cross-sectional Study on Piglet Viral Diarrhea in Guangdong Province

Chen Pingjie1，Sun Yanwei1，Han Xue2，Wan Meimei1，Tian Yun1，
Lin Naifeng1， Wang Fuguang1，Jiao Ying1，Xue Nianbo1，Jia Beibei3
（1. Guangdong Animal health supervision Institution，Guangzhou，Guangdong 510230；2. China Animal Disease Prevention and Control Center，Beijing 100125；3. University of Prince Edward Island，Canada）

［Objective］To evaluate the prevalence of piglet viral diarrhea（PVD）in large-scale pig farms in Guangdong province and analyze the related risk factors of PVD outbreaks.［Methods］ 197 scale pig farms were investigated from December 2013 to March 2014 and then a cross-sectional study was conducted by logistic regression analysis. ［Results］The prevalence rate of PVD at the farm level was 48.55%（95%CI：42.27%～56.21%）. Four factors including herd size（OR=1.340，P=0.020），the behavior of visitors entering the breeding area（OR=4.740，P=0.007），the distance to roads above the county level （OR=0.389，P=0.008）and the bio-safety disposal of diseased and dead pigs（OR=0.244，P=0.035），were associated with prevalence of PVD. Multivariate logistic regression analysis showed that the behavior of visitors entering the breeding area（OR=5.003，95% CI：1.555～16.096，P=0.007）was the risk factor of PVD outbreaks. Immunization with the porcine epizootic diarrhea and transmissible gastroenteritis（PED+TGE）vaccines（OR=2.012，95% CI：1.035～3.912，P=0.039），bio-safety disposal of diseased and dead pigs（OR=0.306，95%CI：0.080～1.175，P=0.084），distance to roads above the county level （OR=0.530，95% CI：0.080～1.175，P=0.090）might be confounding factors. ［Conclusion］ The entry of visitors was confi rmed as an important risk factor of PVD outbreaks，which indicated the importance of bio-security measures for PVD prevention and control.

piglet viral diarrhea；porcine epidemic diarrhea；transmissible gastroenteritis of swine；rotavirus infection；prevalence；risk factors；cross-sectional study

S851.3

B

1005-944X（2016）10-0001-06

10.3969/j.issn.1005-944X.2016.10.001