Chlamydieninfektionen bei Milchkühen in Nordrhein-Westfalen, Prävalenz, Risikofaktoren, Kennziffern und Vorhersagewahrscheinlichkeiten

Abstract

Primäres Ziel dieser Arbeit war es, die Prävalenz von Chlamydophila spp. in zufällig ausgesuchten Milchviehbetrieben in Nordrhein-Westfalen mit Hilfe einer hoch sensitiven genus-spezifischen real-time PCR festzustellen. Dazu wurden in Betrieben mit weniger als 100 Kühen zehn Tiere je Herde und in Betrieben mit mehr als 100 Kühen 10% der Herde mittels Vaginaltupfern beprobt. Aufgrund der diskontinuierlichen Ausscheidung des Erregers wurde eine Herde als positiv eingestuft, wenn mindestens ein Tier dieser Herde ein positives Ergebnis für Chlamydophila spp. aufwies. So wurde eine Prävalenz von 61% für eine aktuelle Infektion mit Chlamydophila spp in den untersuchten Betrieben (Betriebsebene), entsprechend 13,5% der untersuchten Kühe (Einzeltierebene) festgestellt. Als zweites Ziel dieser Arbeit wurden Risikofaktoren, welche die Verbreitung des Erregers aufzeigen und die Parameter, für die sich Unterschiede zwischen positiv und negativ klassifizierten Herden und Kühen ergaben und die damit als Kennzeichen für Infektionen mit Chlamydophila spp. gelten können, mittels Fragebögen erfasst. Diese enthielten Daten aus der Milchleistungsprüfung, aus Herdenmanagementprogrammen, Tierarztdaten und Beobachtungsdaten. In Chlamydophila spp. positiv klassifizierten Betrieben konnte eine geringere Milchleistung (-513 kg/Jahr), eine geringere Anzahl an Laktationen (-0,5) und eine kürzere Rastzeit (-9 Tage) festgestellt werden. Interaktionen zwischen diesen Variablen, dem Chlamydophila Status und der Laktationsnummer waren nicht vorhanden. Als Risikofaktoren für Infektionen mit dem Erreger wurden der Zukauf von Tieren, der Einsatz von Deckbullen anstelle der künstlichen Besamung, ein fehlender separater Abkalbebereich, ungenügende Boxen- und Laufgangreinigung und unsaubere Kühe identifiziert. Als Kennzeichen für Infektionen mit dem Erreger wurden geschwollene Gelenke, Klauen und/oder Störungen im Bewegungsapparat festgestellt. Außerdem traten in den positiv klassifizierten Betrieben vermehrt Aborte, zu frühe Kalbungen und eine erhöhte Kälbersterblichkeit auf. Positive Kühe und negativ getestete Kühe aus positiven Herden wiesen ebenfalls eine geringere Milchleistung (-383 kg bzw. -298 kg), häufigere Aborte, verfrühte Kalbungen, erhöhte Kälbersterblichkeit, Nachgeburtsverhaltung, unsauberen Vaginalausfluss, erhöhte Anzahl an tierärztlichen Behandlungen nach der Kalbung und Infertilitätsbehandlungen auf; zudem war ein geringerer Zellzahlwert (-35.000 Zellen/ml bzw. -23.000 Zellen/ml) und ein höherer Besamungsindex (2,6) im Vergleich zu den Kühen aus negativ klassifizierten Betrieben (2,2) feststellbar. Als drittes Ziel dieser Arbeit wurde mit Hilfe der signifikanten Variablen in verschiedenen logistischen Regressionsmodellen eine Checkliste ermittelt, die als Ergebnis dieser Arbeit zur Verfügung steht, um den Chlamydophila-Status unbekannter Betriebe festzustellen.Mit dieser Studie ist erstmals die Prävalenz von aktuellen Infektionen mit Chlamydophila spp. in zufällig ausgesuchten Betrieben erfolgt.

<strong>Chlamydophila spp. infections in dairy farms in North-Rhine-Westphalia: prevalence, risk factors, indices, and prediction probability</strong><br /> The first aim of our study was to evaluate the prevalence of Chlamydophila spp. in randomly selected dairy farms in North-Rhine-Westphalia using a highly sensitive genus-specific real-time PCR. In case of less than 100 cows per herd, ten cows per herd were sampled; if a herd had more than 100 cows, 10% of the herd were sampled. Due to the discontinuous shedding of the pathogen, a herd was classified as positive if at least one animal per farm was tested positive for Chlamydophila spp. The prevalence for an ongoing infection in farms was 61%, equivalent to 13.5% of the 1074 sampled cows. Milk performance recording data, veterinary data, data from management programs and observation data were evaluated to get two databases: a herd-level database and a cow-level database. Predisposing and risk factors which were related to the spreading of Chlamydophila spp. were evaluated based on the database variables. Variables which were different between positive and negative classified farms were attributed as indices for infections with Chlamydophila spp. The second aim of this study was to identify these variables. Chlamydophila spp. positive tested farms had a lower milk yield (-516 kg/year), lower numbers of lactation (-0.5 lactations) and less days open (-9 days). There were no interactions between these variables, the Chlamydophila classification and the lactation number. Replacement animals from outside sources, use of breeding bulls for insemination instead of artificial insemination, lack of separate calving pens, failing and unsatisfactory cleanliness of beddings and walkways and also unsatisfactory cleanliness of the cows were identified as risk factors for infection with the pathogen. Inflamed joints, claws and/or disturbed locomotion were associated with Chlamydophila spp. infection. Positive classified farms had more abortions, preterm calving and perinatal deaths than negative classified farms.Cows tested positive and negative tested cows from positive farms had more often abortions, preterm calvings, perinatal deaths, retained placenta, vaginal discharges and therapeutic treatments after calving and against infertility. They also had lower milk yields (-383 kg and 298 kg respectively) lower somatic cell counts (-35,000 cells/ml and 23,000 cells/ml respectively), and a higher number of inseminations (2.6) per conception than the animals from negative classified farms (2.2).The third aim of our study was to establish a combination of variables that is suitable to characterize the likelihood for Chlamydophila spp. infections on farms with an unknown Chlamydophila status. For that purpose, all variables, which were identified as risk factors and attributed as indices for infections with Chlamydophila spp, were pooled in different logistic regression models, to develop the best combination of variables. This final checklist consisted of the variables “perinatal deaths”, “place of calving” and “kind of insemination” and is a result of this study to classify the Chlamydophila-status on unknown farms.