מספר מחקר:226-0049-06

 

בניית מודלים לאבחון וזיהוי גורמי סיכון לבריאות העטין וכימות הנזקים הכלכליים הנגרמים מהם


ש.פרידמן∗,ע.שווימר∗,מ.פריד∗,מ.ואן סטראטן∗∗,ד. בר∗∗
∗-מועצת החלב –מאל"ה, ∗∗ החקלאית


שפ509
14.1.2008

תקציר

מטרת עבודה זו היתה לזהות ולאפיין את גורמי הסיכון לבריאות העטין ואיכות החלב ברפת הישראלית. בנוסף לכך לנסות לכמת את הנזקים הכלכלים הנגרמים עקב היחשפות המשק לגורמי סיכון אלו. העבודה התבצעה על 41 משקים שיתופיים (מעל ל 250 פרות) ו- 36 משקים משפחתיים (מתחת ל 250 פרות), סה"כ 77 משקים, כולם משתתפים בביקורת החלב החודשית של ספר העדר הישראלי. את התצפית והמחקר בשדה ביצעו מדריכי ורופאי המערך הארצי לבריאות העטין ואיכות החלב (מאל"ה) במסגרת עבודתם השיגרתית.
בשלב ראשון נבנה ומולא  שאלון (ראה ניספח 1) אשר כלל בתוכו איסוף מידע כללי על המשקים, סקירת גורמי סיכון אפשריים, וכן ביצוע תצפיות מעשיות בשעת הביקור במשק. התוצאות שהתקבלו סוכמו ונותחו בשיטות סטאטיסטיות שונות וצורפו לתוצאות של נתוני ספר העדר שכללו ממוצעי תוצאות שנתיות של ספירת תאים סומטים (סת"ס) וספירות חיידקים כלליות (סח"כ). עקב ריבוי גורמי הסיכון שניבדקו (132) ומיעוט יחסי של המשקים במידגם, לא נימצאה במודל זה  מובהקות סטאטיסטית ברורה ברוב גורמי הסיכון הנבחנים. השפעת אופן ניהול העדר "וחליבת יתר" בתהליך החליבה עצמו היו היחידים במודל זה אשר  נמצאו מובהקים בהשפעתם  על קבלת תוצאות מיטיביות של המשק בנושא בריאות העטין (ממוצע שנתי של סת"ס מתחת ל  200,000). יתר גורמי הסיכון היו גבוליים ברמת המובהקות שלהם או נימצאו ללא מובהקות סטאטיסטית כלל. כתוצאה מכך עברנו לשלב ב' של העבודה בו חולקו תוצאות הסת"ס שהתקבלו מביקורות החלב ונותחו ברמה החודשית (ולא כממוצע שנתי) וכן נקבע כי פרות שהיו מתחת ל 200,000 סת"ס/מ"ל נחשבו כבריאות בעטין ואילו פרות מעל לתוצאה זו נחשבו במודל זה כנגועות בנגיעות תוך עטינית. נעשה שימוש במודל GENERALIZED MIXED LINEAR ( GML)  כדי להעריך את מס' הפרות הנגועות, אלו שאובחנו בנגיעות חדשה תוך עטינית וקבוצת הפרות שהחלימו מהמחלה. גורמי הסיכון אשר נמצאו במודל סטאטיסטי זה  מובהקים בהשפעתם על בריאות העטין היו: העדר פרוטוקלי תחזוקת מכון חליבה ואי ביצוע תחזוקה מונעת בנדון, אי תקינות מערכת הואקום והפולסציה, אי חליבת פרות חולות בסוף החליבה, ציוד חליבה מלוכלך, הרכבה  לא נכונה של אשכול החליבה, "חליבת יתר", עטין מלוכלך בכניסה למכון, רביצה לאחר החליבה שלמעלה מ 10% מהפרות בחצי השעה הראשונה, אי התחשבות בגורם הפתאגוני ובמבנה העטין בשיקולים להוצאת הפרה, העדר תא המלטה, ו"יבוש פרה" בנוהל ובתנאים לא תקינים.
בנוסף לכך, נקבעו גם שעורי המדדים השונים המייצגים את בריאות העטין לשנת 2006 ונקבעו היעדים המיקצועיים לכל תחום. המדדים שנבדקו התייחסו לאחוזי הפרות והמבכירות מעל 200,000 בחודש הראשון לאחר ההמלטה ובמהלך התחלובה, שיעורי ההדבקות החדשות ושעורי החלמה של המבכירות והפרות. כאמור בעקבות ניתוח התוצאות הארציות  ברמת הרבעון העליון, החציון והרבעון התחתון נקבעו בפעם הראשונה היעדים המיקצועיים  המומלצים לכל קטגוריה נבחנת ברפת החלב הישראלית.
תוצאות עבודה זו מציגות בפעם הראשונה מידע עדכני על התנהלות הרפת הישראלית גורמי הסיכון העיקרים, מדדי הבריאות המומלצים וכן נסיון לכמת את הנזקים הכלכלים עקב נגיעות תוך עטינית. תרגום התוצאות העבודה לשאלון רלוונטי הכולל ביצוע תצפית במשק יאפשרו בעזרת מודלים סטאטיסטים שהופעלו בתוכנית זאת להציף את גורמי הסיכון המאפיינים את המשק הנבדק וכן לספק מידע על הנזק הכלכלי העשוי להגרם לו במידה וגורמי סיכון אלו לא יטופלו בהקדם.

 

מבוא

דלקת עטין היא מחלה חשובה עם השפעה הכלכלית הכבדה ביותר ברפת החלב. מצב זה נגרם כתוצאה מהיאירעות גבוהה בדלקות עטין קליניות ובעקר תת קליניות. הפסד יצור החלב הפוטנציאלי, בשילוב מחיר הטיפולים והוצאת הפרות הלא מבוקרת מהווים למעשה את עיקר הנזקים המצטברים מדלקות עטין. בנוסף לכך הנגיעות התוך עטינית פוגעת קשות גם באיכות החלב המיוצר ובאורך חיי המדף שלו.ניתן לסכם כי הן המגדל והן תעשית החלב מפסידים מתחלואת העטין. הראשון מפסיד  מאחר והוא מייצר פחות חלב והשני מפסיד בקבלת חומר גלם באיכות נמוכה. הדרך היחידה בה ניתן לשמור על יצור חלב בריא ואיכותי היא יצירת מערכת בקרה אשר תזהיר ותאבחן במהירות את גורמי הסיכון לנגיעות ולתחלואה וכך תאפשר טיפול מידי בבעיה יחד עם הוצאת המלצות למניעת אירועים ותקלות בעתיד.
יש להבדיל בין דלקות עטין קליניות ותת קליניות. דלקת עטין קלינית היא לפי הגדרתה "כל שינוי בעטין ו/או בחלב הנצפה ע"י המגדל". שעור היארעות של הדלקות עטין קליניות נע בין שיעור נמוך ביותר (1%-0) עד למעלה מ-% 20 , ברוב העבודות האירופאיות שיעור האירעות נע בין 25-20 מקרים ל- 100 פרות לשנה (wilesmith 1986, schukken at al 1989). גם משקים המצטיינים בממשק והתנהלות תקינים, סובלים מדלקות עטין קליניות (Ersdim atl al 1988, schukken al al 1991 Aloganet al 1989). דלקת עטין תת קלינית מתבטאת בנוכחות גורם פאתוגני בעטין אך ללא סימנים קליניים. הסימן היחידי מעבר לאיבחון הגורם עצמו הוא עליה בספירת התאים הסומטים (סת"ס) בחלב. רב העבודות והמחקרים מסכימים כי נקודת החיתוך (Cut off Point) להגדרת פרה נגועה תת קלינית היא כאשר תוצאת בדיקתה היא למעלה מ 200,000 תאים סומטים למ"ל חלב (Roneon 1986,  Dohoo and leslie 1991). דלקות עטין תת קליניות מהוות  בעיה הן ברמת הפרה והן ברמת העדר. תעשיית החלב בעולם ובארץ קבעה לעצמה גבולות לאי קבלת חלב מעל רמת סומטים הנעה בין 400,000-750,000 למ"ל חלב.
הדלקות הקליניות וגם התת קליניות משפיעות על בריאות העטין, איכות החלב וכמובן גם על הרווחיות של המגדל ותעשיית החלב. מכאן התעורר הצורך וההכרח לנטר את מצב בריאות העטין ואיכות החלב באופן קבוע בעדר בכדי לקבוע מי הם גורמי הסיכון העיקרים וכדי  להמליץ על פעולות לשיפור המצב ודרכים להתמודדות מולם.

 

תאור הבעיה וחשיבות המחקר–

בארץ קיים מערך אדיר של איסוף מידע ונתונים לנושא בריאות העטין. קיומה של מערכת הניטור במסגרת "ביקורת החלב" של ספר העדר מספקת מידי חודש נתונים ברמת הפרה הכוללים: סת"ס, חלבון, שומן, לקטוז ואוריאה. מערכת ספר העדר כוללת בתוכה למעלה מ 85% ממשקי החלב ומהווה בסיס מידע עדכני רציף. בנוסף לכך כל תוצאות הבדיקות הבקטריולוגיות מדלקות קליניות, דלקות תת קליניות, מיכלי חלב ,דוחות ממשק חליבה וסביבת הפרה, כולם יחד מרוכזים בתוכנת "בריאותין" אשר מנוהלת ע"י המערך הארצי לבריאות העטין ואיכות החלב (מאל"ה). שתי מערכות מידע אלו עובדות בסינכרון מלא ולמעשה משלימות אחת את השניה. מאגר כה נרחב של נתונים חייב לשמש ככלי עזר לעבודה ולשם כך נועד דו"ח הסיכונים. יצירת דו"ח כזה תאפשר לנצל את בסיס המידע העדכני ברמת המשק וברמה לאומית לצורך ניטור הגורמים המסכנים את בריאות העטין וכימות הנזקים הנגרמים מהם.
בבניית הדוח יש צורך להתחשב בדינמיקת הנגיעות התוך עטינית, האפידימיולוגיה של דלקת העטין, בגורמים הפתאוגנים השונים הניבדלים במהותם, בגורם הפרה ובתנאים הסביבתיים השונים בין המשקים.

 

מטרות העל של העבודה –

1. ניצול בסיס המידע במטרה ליצור מערכת בקרה בעלת יכולת ניתוח מקצועית גבוהה תוך ניצול כלים סטאטיסטים חדשים.
2. אבחון גורמי הסיכון ברמת המשק, המגזר או ברמה לאומית תאפשר לכמת את הנזקים הכלכלים ומכאן תעודד את המגדל והרופא המטפל לפעול למניעתם ולצמצום גורמי האיום הנגזרים מכך.
3. בנית כלי עזר יחודי לרופאי מאל"ה, למדריכים ולחוקרים אחרים אשר ישתמשו בו  ובתוצאותיו בעבודה השוטפת וכן בעבודות מחקר בתחום זה.

 

מטרות מפורטות

1. למצוא ולאפיין גורמי סיכון להיארעות של דלקות עטין קליניות בעדרים שיכנסו לסקר המורחב(מידגם שיבוצע ע"י מדריכי ורופאי מאל"ה במשקים משתפי פעולה והנימצאים בספר העדר).
2. למצוא ולאפיין את גורמי הסיכון לממוצע ספירת תאים סומטים (סת"ס) ב3 שקילות חלב אחרונות מעל ל 200.000 /מ"ל חלב (הנתונים ילקחו ממדגם המשקים המבוצע ע"י מדריכי ורופאי מאל"ה ובהמשך מכלל המשקים בארץ הניכללים בספר העדר).
3.  למצוא גורמי סיכון למקדם שונות (   (CVסת"ס וספירות חיידקים (סח"כ) ב12 שקילות אחרונות ולסח"כ גבוה בחודש האחרון הקרוב ביותר לביצוע המידגם במשק.

 

הפעלת המחקר – חומרים ושיטות-

1. מאחר ובסיס המידע הנרחב קיים כבר כיום יש צורך לאפיין ולבנות את הדוח עצמו בחלוקה לנושאים ראשיים (שגרת חליבה, תקינות מכון חליבה, סביבת הפרה, נהול והתנהלות) ובירידה לפרטי כל נושא ונושא באמצעות תחקיר מקיף הכולל נוכחות בשטח ובצוע תצפיות בפועל. התצפיות יתקיימו ב 25 משקים במגזרים השונים (שיתופי פרטי) בגדלים שונים ( עד-100 חולבות, 400-100 ומעל ל 400 חולבות).
2. לאחר ביצוע התצפיות ומילוי הדוחות וסיכומם יובאו התוצאות וינותחו בעזרת אפידמילוגיים וסטאטיסטיקאים במטרה להפוך את הדוח לכלי ישומי. העבודה תעשה בשיתוף פעולה ביעוץ והדרכה עם גורמים כמו האוניברסיטה העברית, "החקלאית", סטאטיסטיקאים מהמגזר הפרטי וכן אוניברסיטת קורנל בארה"ב.
3. בניית המודל הראשוני תחייב הרצתו בכ 100 משקים על בסיס התוצאות שיתקבלו. יאופיין גם החלק הכלכלי שבו העוסק באובדן הכנסות ונזקים הנגרמים מדלקות עטין.
4. השלב הסופי יהיה הטמעתו של הדו"ח בתוך מערכת "בריאותין" כאשר בסיס הנתונים הקיים ישולב on line ויהווה מרכיב קבוע ומעודכן לגבי מצבו של המשק הבודד והמשק הלאומי בנושא בריאות העטין ואיכות החלב.


תוצאות שלב א'

 לאחר הרצה ראשונית של טופס השאלות במידגם הראשוני (20 משקים) נבנה  השאלון למידגם המורחב (100 משקים במידגם אקראי שנקבע לפי סידור עבודתו של המדריך) הכולל למעלה מ 130 שאלות אשר חלקן (37) ניכתבו לקבלת מידע כללי ומפורט על המשק ולמעלה מ 90 שאלות מיקצועיות עוסקות  בבדיקת גורמי סיכון אפשריים לבריאות העטין ואיכות החלב.הנושאים אשר ניבדקו בשאלון זה כללו ראשי פרקים ותת סעיפים בנושאים הבאים:מדיניות ניטור וטיפול בעטין ,תחזוקת מכון חליבה,ממשק ממליטות ויבשות,נקיון פרות בסככות ובכניסה למכון החליבה,תצפית על שיגרת החליבה,ליקויי קצה פטמה,יכולות ניהול המשק,בטיחות ביולוגית ומדיניות הוצאת פרות (ראה שאלון מפורט  בנספח מס 1).לאחר שנה וחצי של עבודת תיחקור וביצוע תצפיות במישקי המידגם נאספו ונותחו נתונים של 76 משקים (10 משקים ניפסלו עקב העדר מאגר נתונים שלם).

מידע כללי

שאלות המידע הכללי למשק עסקו במספר נושאים כמו: מי מטפל בדלקות עטין, מי חולב,מה מאפיין את מכוני החליבה בארץ איזה ממשק רפוד מאפיין את המשקים ועוד נושאים. להלן טבלה מסכמת  לפי מיגזרים ובאחוזים:

 

טבלה 1. –ריכוז תוצאות מידע עיקריות בתחומי ממשק והתנהלות- לפי מיגזרים

 

 

סיכום מימצאים מידע כללי

1. הטיפול בדלקות עטין קליניות מתבצע כמעט כולו ע"י המגדל.
2. הטיפול הנפוץ ביותר בדלקות עטין קליניות הינו בהזרקה לגוף.
3.  רב הדלקות התת קליניות בארץ אינן מטופלות בטיפול אנטימיקוביאלי כל שהוא.
4.  מתן טיפול יובש מתבצע בארץ לרוב החולבות.
5.  מנהל הרפת השיתופית מעורב יותר בחליבות מאשר המנהל הרפת המישפחתית.
6.  הרפתן הוא עדין הדמות העיקרית בביצוע מירב החליבות.
7.  מכון החליבה השכיח בארץ הוא בין 10-24 עמדות בשני המיגזרים.
8.  ברוב מכוני החליבה קיימת מערכת לזיהוי הבקר וכן חצר המתנה לפני החליבה.
9.  הכלב החשמלי ברוב הרפתות אינו קיים או אינו מופעל.
10.  רוב  הרפתות במידגם משתמשות ברפד אנאורגני כאשר הן מרפדות את הסככות.

 


ניתוח רב מישתני של גורמי הסיכון לפי תוצאות הסקר המורחב

1.  דלקת עטין קלינית

 לצערנו  לכ 25% מהמשקים אין נתונים מהימנים או בכלל על דלקת עטין קלינית. לכן, לא יכולנו  לחשב עבורם היארעות דלקת עטין קלינית. מקובל הוא  שבלתי אחראי לנתח נתונים במסד נתונים בו חסרים יותר מ 10% ממשתנה מסוים. כאן המשתנה החסר הוא משתנה התוצא, עובדה זו גורמת להטיה חמורה מכיוון שברור שהנתונים לא חסרים באופן אקראי ולכן ננתח תת אוכלוסייה מאוד מסוימת.

2.  סת"ס מעל 200,000

נבדק הקשר בין כל המשתנים בדו"ח לבין משתנה דיכוטומי "ממוצע סת"ס שנתי מעל 200,000". ניבחר לבסוף ממוצע שנתי מפני שהוא נתן תוצאות טובות יותר "מממוצע 3 חודשים אחרונים". יתרה מזו, למשק אחד 3 חודשים אחרונים נופלים בקיץ ולאחר בחורף: בחירת ממוצע שנתי מתקננת עבור הטיה זו.
נמצא קשר (חלש) בין מספר גדול יחסית של משתנים בלתי תלויים למשתנה התוצא. מאידך, כאשר נעשה ניתוח רב משתני, נותרנו עם משתנה בודד אשר נשאר מובהק (בנוכחותו, האחרים לא נותרו מובהקים) במודל הלוגיסטי. המשתנה היה השפעת חליבת היתר --"חליבה על ריק" (לפני החליבה ואחריה) על תוצאות הסת"ס במישקי המודל. למשק אשר התקיימה בו " חליבת יתר" היו פי 4.4 יותר סיכויים לממוצע סת"ס שנתי מעל 200,000 ביחס למשק אשר לא חלב חליבת יתר. ערך ה p היה 0.0159 ורווח בר סמך 95% של יחס הסיכון היה 1.322 – 14.943.

3. "ניהול הרפת"

בנוסף, ניבדק הקשר בין שיטות הניקוד (scores) שעשינו למשתנה התוצא. נמצא קשר רק להשפעת "ניהול הרפת" אשר מסכם בתוכו 19 סעיפים אשר חלקם מפורט בהמשך. הנושאים העיקרים שניבדקו תחת כותרת "ניהול" היו מידת מעורבותו של הרופא המטפל,קיום אחראי לבריאות העטין ותחזוקת המכון,העברת המידע השוטף בין אנשי הצוות וביצוע  הפרדה ,סימון ותיעוד של הדלקות בעדר במהלך השנה.


הקשר הוא כמעט ליניארי כפי שניתן לראות בגרף מספר 1.

גרף מספר 1. הקשר בין ניקוד "ניהול" לסיכויים לממוצע סת"ס שנתי מעל 200,000 (החלקה בשיטת Loess).

 

כפי שניתן לראות, ככל שהציון בניהול גבוה יותר, כך פוחתים הסיכויים לממוצע סת"ס שנתי מעל 200,000. הקשר הוא כמעט ליניארי ומתון עד לציון של כ 60. מעל ציון זה פוחתים הסיכויים לסת"ס גבוה ב"קצב יותר מהר" (שינוי בשיפוע).
במודל ליניארי, יחס הסיכונים של "ניהול הרפת " היה 0.96. ערך ה p היה 0.0445 ורווח בר סמך 95% היה 0.923 – 0.999. פירוש הדבר הוא כי קיימת ירידה של כ 4% בסיכויים לסת"ס שנתי מעל 200,000, על כל נקודה ב "ניהול הרפת". לדוגמה, משק ששיפר את הציון שלו מ 60 ל 61, הקטין את הסיכויים שלו לסת"ס שנתי מעל 200,000 ב 4%, ביחס לסיכויים שהיו לו כאשר ציונו היה 60.


4.  ספירת חיידקים במיכל מעל 10,000
גם כאן, ע"מ למנוע הטיה, עבדנו  עם ממוצע שנתי של ספירת החיידקים.
נמצאו כ 16 משתנים להם קשר חלש עד חזק עם המשתנה הדיכוטומי "ממוצע שנתי של ספירת חיידקים מעל 10,000". במודל הלוגיסטי הסופי, נותרו 3:

 

טבלה 2. משתנים להם נמצא קשר (במודל לוגיסטי) למשתנה הדיכוטומי "ממוצע שנתי ספירת חיידקים מעל 10,000".

∗"לא" ביחס ל"כן".


על פי תוצאות  המודל, הוצאת צליפים "מגדילה" את הסיכויים לספירת חיידקים גבוהה פי 5.7 (1/0.174) ביחס לאי הוצאת צליפים (p=0.0496). למשקים אשר מגישים ד"ע קליניות קשות לרופא פי 2.9 (1/0.344) יותר סיכויים לספירת חיידקים גבוהה ביחס לאלו שלא מגישים לרופא (p=0.0492). למשקים שמוציאים פרות בגלל סת"ס גבוה פי 8.3 (1/0.121) יותר סיכויים לספירת חיידקים גבוהה ביחס למשקים שאינם לוקחים סת"ס גבוה כקריטריון להוצאה (p=0.0137).
למרות שבמבט ראשון תוצאות אלו "נוגדות את ההיגיון" , צריך לקחת בחשבון מספר דברים:
א. מובהקות גבולית בשני המשתנים הראשונים, במיוחד במצב ש:
ב. משווים המון משתנים, חלק מהקשרים יכול לנבוע מ"מזל".
ג. במחקר מסוג זה נזהרנו מקביעת גורם ותוצאה, ניתן במקרה הטוב לקבוע קשר. יכול להיות לדוגמה, שקיים קשר בין משקים "גרועים" להוצאת צליפים, יכול להיות שמשקים "בעייתיים" מוציאים יותר פרות על בעיות עטין וכד'.
שיטת הניקוד היחידה לה נמצא קשר עם משתנה תוצא זה הייתה  השפעת "שיגרת החליבה", אשר מכילה בתוכה שקלול של 30 משתני שגרת חליבה. במודל לוגיסטי נמצא יחס סיכון של 0.915, ערך p של 0.0205 ורווח בר סמך 95% של 0.849 – 0.986. עבור כל נקודה בציון זה, יורדים הסיכויים לספירת חיידקים גבוהה בכ 9%. לצערינו, הקשר בין השניים לא חזק כמו בדוגמה הקודמת, כפי שניתן לראות בגרף מספר 2.

 


גרף מספר 2. הקשר בין ניקוד "שגרת חליבה" לסיכויים לממוצע ספירת חיידקים שנתי מעל 10,000 (החלקה בשיטת Loess).

 

סיכום ביניים  והערות

לפני בניית המודלים, נבחנו הקשרים החד משתנים של כל גורמי הסיכון אשר בדו"ח עם משתני התוצא. למספר משתנים היה קשר עם משתני התוצא, אם כי קשר זה היה גבולי מבחינת מובהקות סטטיסטית בהרבה מקרים (ראו הלאה: חישובי עוצמה). כל המשתנים הללו נבדקו במבחנים סטטיסטים שונים לתלות אחד בשני. במידה והתלות הייתה גבוהה, נבחר המשתנה עם הקשר החזק ביותר למשתנה התוצא, כמועמד למודלים הסופיים. במודלים הסופיים נותרו לבסוף משתנה בודד במודל הסת"ס, ושלושה משתנים במודל לספירת חיידקים במיכל.
בגלל המדגם הקטן יחסית (77 משקים), בוצעו חישובי עצמה. חישובים אלו באים לענות על השאלה: "במידה וקיים הבדל אמיתי בין הסיכויים להיות עם סת"ס גבוה למשק עם חשיפה מסוימת (למשל ניגוב פטמות) למשק ללא החשיפה, מה הסיכויים (בהינתן גודל המדגם הקיים והסיכויים בשני המשקים) לגלות אותו, במובהקות הרצויה (p=0.05).
במקרה שלנו, שיעור המשקים עם סת"ס מעל 200,000 הוא 74%. במידה והיינו רוצים להדגים הבדל של 10% (יחידות), כלומר שיעור של 64% (למשל במשקים שמנגבים פטמות), הסיכויים שהבדל זה היה יוצא מובהק (p=0.05) הם רק 52%, ועם תיקון לרציפות 47%. תוצאות אלו מראות שאם היינו רוצים "לגלות" הבדלים בסדר גודל כזה, היינו צריכים להגדיל משמעותית את גודל המדגם.
ניתוח הנתונים לעבודה רחבת היקף זו כלל עשרות רבות (אם לא מאות) שורות פקודות וניתוחים אשר לא נכללו בסיכום זה, בעיקר מפני שלא היו רלוונטיים.

בניתוח הגורמים האחרים לפי מידת השפעתם על בריאות העטין ואיכות החלב נימצאו קשרים חד מישתנים  ("גורמי סיכון") להם היה קשר מובהק או גבולי מובהק עם משתני התוצא "ממוצא סת"ס שנתי מעל 200,000" ו"ממוצא ספירת חיידקים במיכל שנתי מעל 10,000".
 


טבלה 3. קשרים חד משתנים אשר נמצאו מובהקים או "גבוליים": ממוצא סת"ס שנתי מעל 200,000.

 

 

טבלה 4. קשרים חד משתנים אשר נמצאו מובהקים או "גבוליים": ממוצא ספירת חיידקים במיכל שנתי מעל 10,000.


∗קשר "הפוך" פירושו קשר בכיוון שאנחנו לא מצפים. לדוגמה, למשקים שהוציאו צליפים היו יותר סיכויים להיות עם ממוצא שנתי חיידקים במיכל מעל 10,000.

 

שלב ב': ניתוח מדדים נוספים המייצגים את בריאות העטין.

מכיוון שהמדדים שנותחו בשלב א' התבררו כבעלי קשר חלש יחסית עם גורמי הסיכון, הוחלט למצוא מדדים ישירים המנצלים את העובדה שיש בידנו מידע על כל פרה ומידי חודש. המדדים חייבים להיות אובייקטיביים וללא קשר לטיב שגרות הרישום ברפת ומידת שיתוף הפעולה של הרפתן עם המערכת.

 

מדדים רלבנטיים באם מנצלים את העובדה ששקילות החלב הן חודשיות ויש לנו מידע ברמת הפרה:
1. מספר המבכירות עם סת"ס גבוהה מ200,000 בשקילה הראשונה לאחר ההמלטה
2. מספר המבכירות עם תוצאת סת"ס בשקילה הראשונה לאחר ההמלטה
3. מספר המבכירות עם סת"ס גבוהה מ200,000 בשקילה השנייה ומעלה לאחר ההמלטה
4. מספר המבכירות עם תוצאת סת"ס בשקילה השנייה ומעלה לאחר ההמלטה
5. מספר המבכירות עם סת"ס גבוהה מ200,000 שהיו עם סת"ס נמוכה מ200,000 בשקילה הקודמת
6. מספר המבכירות עם סת"ס נמוכה מ200,000 בשקילה הקודמת ועם תוצאת סת"ס בשקילה  הנוכחית
7. מספר המבכירות עם סת"ס נמוכה מ200,000 שהיו עם סת"ס גבוהה מ200,000 בשקילה הקודמת
8. מספר המבכירות עם סת"ס גבוהה מ200,000 בשקילה הקודמת ועם תוצאת סת"ס בשקילה  הנוכחית
9. מספר הבוגרות עם סת"ס גבוהה מ200,000 בשקילה הראשונה לאחר ההמלטה
10. מספר הבוגרות עם תוצאת סת"ס בשקילה הראשונה לאחר ההמלטה
11. מספר הבוגרות עם סת"ס גבוהה מ200,000 בשקילה השנייה ומעלה לאחר ההמלטה
12. מספר הבוגרות עם תוצאת סת"ס בשקילה השנייה ומעלה לאחר ההמלטה
13. מספר הבוגרות עם סת"ס גבוהה מ200,000 שהיו עם סת"ס נמוכה מ200,000 בשקילה הקודמת
14. מספר הבוגרות עם סת"ס נמוכה מ200,000 בשקילה הקודמת ועם תוצאת סת"ס בשקילה  הנוכחית
15. מספר הבוגרות עם סת"ס נמוכה מ200,000 שהיו עם סת"ס גבוהה מ200,000 בשקילה הקודמת
16. מספר הבוגרות עם סת"ס גבוהה מ200,000 בשקילה הקודמת ועם תוצאת סת"ס בשקילה  הנוכחית

מתוך משתנים אלו חושבו שיעורי ההיארעות של הפרמטרים המופיעים בטבלה 5 (כסכום השנתי של המדדים לעיל למשך שנת 2006 ולכלל המשקים שבספר העדר).

 

טבלה 5: שיעורי ההיארעות של מדדים שונים המייצגים את בריאות העטין. שיעורי ההיארעות חושבו כסכום השנתי של המדדים לעיל למשך שנת 2006 ולכלל המשקים שבספר העדר (178 משקים שיתופיים ו533 משקים משפחתיים).
 

 

 

סטטיסטיקה תיאורית:
התלות של מדדים אלו בחודשי השנה ובמגזר מתוארת בגרפים 3-9. הגרפים מתארים ממוצעים מתוקנים ושגיאות תקן שנלקחו ממודל לינארי מורחב ומעורב (Proc GLIMMIX בתוכנת SAS), המודל נקרא מורחב בגלל שהמשתנה התלוי הוא בעל פיזור בינומינלי ולא נורמלי (קרוי גם רגרסיה לוגיסטית), ומעורב בגלל שהשונות במודל מורכבת ממרכיב המשק (מדידות חוזרות של אותו המשק) ומרכיב הטעות. התוצאות מוצגות כסיכויים (המרה חוזרת מסיכונים).

 

גרף 3: ממוצעים מתוקנים של הסיכוי של מבכירות להיות עם תאים סומטים גבוהים מ 200,000 בחודש הראשון לאחר ההמלטה.
 

מגרף 3 עולה שלחודשי השנה (P<0.0001) היתה השפעה משמעותית על אחוז המבכירות עם גירוי תוך עטיני גבוה לאחר ההמלטה. השפעת המגזר היתה מובהקת בסיכום כולל (19.9% לעומת 21.4% P<0.0001).

 

גרף 4: ממוצעים מתוקנים של הסיכוי של מבכירות להיות עם תאים סומטים גבוהים מ 200,000 בחודש השני ואילך לאחר ההמלטה למשך התחלובה כולה.
 

מגרף 4 עולה שלחודשי השנה (P<0.0001) היתה השפעה משמעותית על אחוז המבכירות עם גירוי תוך עטיני גבוה במהלך התחלובה. השפעת המגזר היתה מובהקת בסיכום כולל (14.3% לעומת 15.2% P<0.0001).

 

גרף 5: ממוצעים מתוקנים של הסיכוי של פרות להיות עם תאים סומטים גבוהים מ 200,000 בחודש הראשון לאחר ההמלטה.
 
מגרף 5 עולה שלחודשי השנה (P<0.0001) היתה השפעה משמעותית על הסיכוי להיות עם גירוי תוך עטיני גבוה בחודש הראשון לאחר ההמלטה (P<0.0001). במגזר המושבי העליה בסיכוי זה בחודשי הקיץ החלה חודשיים מוקדם יותר (P<0.001).

 

גרף 6: ממוצעים מתוקנים של הסיכוי של פרות להיות עם תאים סומטים גבוהים מ 200,000 מהחודש השני לאחר ההמלטה ולאורך התחלובה כולה.
 

מגרף 6 עולה שלחודשי השנה (P<0.0001) היתה השפעה משמעותית על אחוז הפרות עם גירוי תוך עטיני גבוה במהלך התחלובה. השפעת המגזר היתה מובהקת בסיכום כולל (21.1% לעומת 21.9% P<0.001).

 

גרף 7: ממוצעים מתוקנים של הסיכוי של מבכירות להיות עם תאים סומטים גבוהים מ 200,000 לאחר שבחודש הקודם היו מתחת ל 200,000.
 

מגרף 7 עולה שהן לחודשי השנה (P<0.0001) והן למגזר (P<0.0001) היתה השפעה משמעותית על אחוז המבכירות עם הדבקות חדשות של העטין (לפי מדד הסת"ס). 


גרף 8: ממוצעים מתוקנים של הסיכוי של פרות להיות עם תאים סומטים גבוהים מ 200,000 לאחר שבחודש הקודם היו מתחת ל 200,000.
 

מגרף 8 עולה שהן לחודשי השנה (P<0.0001) והן למגזר (P<0.0001) היתה השפעה משמעותית על אחוז הפרות עם הדבקות חדשות של העטין (לפי מדד הסת"ס). 


גרף 9: ממוצעים מתוקנים של הסיכוי של מבכירות להיות עם תאים סומטים נמוכים מ 200,000 לאחר שבחודש הקודם היו מעל 200,000.
 
מגרף 9 עולה שלחודשי השנה (P<0.0001) היתה השפעה משמעותית על אחוז המבכירות שהבריאו מדלקת עטין קודמת (לפי מדד הסת"ס).

 

גרף 10: ממוצעים מתוקנים של הסיכוי של פרות  להיות עם תאים סומטים נמוכים מ 200,000 לאחר שבחודש הקודם היו מעל 200,000.
 
מגרף 10 עולה שלחודשי השנה (P<0.0001) היתה השפעה משמעותית על אחוז הפרות שהבריאו מדלקת עטין קודמת (לפי מדד הסת"ס).
 
 

בחירת גורמי סיכון מייצגים לשאלון מקוצר מומלץ
בניתוח השפעת גורמי הסיכון צרפנו את נתוני המבכירות לפרות. בכל המודלים חודש קלנדרי נכלל בגורמי הסיכון. המגזר לא נכלל מכיוון שחלק מההבדלים נובעים מפיזור שונה של גורמי הסיכון בין המגזרים ונראה לנו שמבחינה ביולוגית אין למגזר השפעה על בריאות העטין. גורמי הסיכון במודלים הסופיים נבחרו לאחר בדיקתם הפרטנית ובאם השפעתם היתה דומה במודל רב משתנים שכלל את אוסף גורמי הסיכון המתיחסים למכון החליבה, לשגרת החליבה, לממשק כללי או לממשק הייבוש בהתאמה. גם פה השתמשנו במודל לינארי מורחב ומעורב (Proc GLIMMIX בתוכנת SAS).

טבלה 2 מסכמת את גורמי הסיכון שנבחרו על סמך השפעתם המובהקת על המדדים שנבחרו במודל רב גורמי ולכן יחסי הסיכונים המפורטים הינם יחסי סיכון רובדיים. גבולות בר סמך חושבו לפי אלפא=0.05.

טבלה 6. גורמי סיכון שנבחרו על סמך השפעתם המובהקת על המדדים שנבחרו במודל רב גורמי (לסעיף). 


 

בנוסף לכך חושבו גורמי הסיכון לסתס גבוהה מ200,000 בחודש הראשון לאחר ההמלטה בפרות הקשורים בייבוש הפרות ובממשק היבשות במודל רב גורמי.

 

לבסוף נבדקו גם גורמים המשפיעים על שיעור ההבראה.

הצעה לכימות הנזק הכלכלי למשק בגין גורם סיכון מסויים (או אוסף גורמי סיכון)

מטבלאות אלו ניתן לחשב את הסיכון הנוסף להדבקות בתחלובה כלהלן:
נניח שבמשק מסויים יש 10% הדבקות חדשות בחודש. ההמרה לסיכון היא 0.1/0.9=0.111, באם החליבה מתבצעת במכון וציוד חליבה לא נקיים הסיכון יהיה 0.111∗1.40=0.1555, המרה חוזרת לאחוז הנדבקות בחודש 0.1555/1.1555=13.46%. באם יש יותר מגורם סיכון אחד הסיכון יהיה מכפלת יחס הסיכונים.
ניתן להראות (בעזרת מודל SI Susceptible-Infectious) שבאחוז החלמה של 50% ההבדל יהיה 20 מקרים חדשים של דלקות עטין קליניות ותת קליניות למאה פרות ושנה (109 מקרי דלקת במקום 89). באם נקבל את האומדן שהתקבל בעבודות שחישבו את הנזק של דלקות עטין עם מודלים דינמיים (Houben, 1994; Østergaard, 2005; Bar, 2007) שהיה $180 לערך באחוז דומה של דלקות עטין קליניות ותת קליניות כמו בסקר זה, יהיה הנזק הנוסף במשק עם 300 פרות:
₪ 20∗3∗$180∗4    = 43,200 ש"ח  (לפי שער 4 ₪ ל$).

  

 

דיון ומסקנות
בשלב א' של ניתוח הנתונים הוכח שתמונת מצב בריאות העטין הכוללת רק נתון אחד למשק (כגון ממוצע שנתי מעל 200,000 ) או השימוש בנתון התלוי בשגרת רישום מסודרת של הרפתן (מס' דלקות קליניות בשנה) אינה מספיק מפורטת לניתוח גורמי סיכון וכימותם הכלכלי. ספר העדר הישראלי מכיל מידע הרבה יותר מפורט. השימוש בעובדה שיש בידנו מידע פרטני על התאים הסומטים מדי חודש, מאפשר לנו לתאר את תמונת בריאות העטין במשק מסוים באופן דינמי. הערכים שנמצאו בניתוח כלל העדרים בארץ מאפשרים יצירת דוח ניטור עם יעדים מומלצים, כמו גם התלות של פרמטרים אלו בחודשי השנה. המדדים שנבחרו גם מאפשרים יצירת מקדמים למודל SIR (Susceptible-Infectious-Recovered) מודל כזה, שבמקרה של דלקות עטין הוא אף פשוט יותר (פרות שהחלימו מהמחלה ישר עוברות למצב רגישות) מאפשר ספירת מספר האירועים לפרה בשנה, ולכן גם כימותם הכלכלי.
השפעת החודש הקלנדרי על המדדים שנבחרו הינה משמעותית ביותר, במיוחד על אחוז הפרות עם דלקת עטין לאחר ההמלטה. במבכירות במשק השיתופי השיעור נע בין 16% בדצמבר לעומת 27% באוגוסט, בפרות שיעורים אלו היו 19% ו 26%. לכן, באם מחושבים ערכים כממוצעים לתקופה קצרה משנה, אין להשתמש ביעדים שתוארו פה ושחושבו לפי ממוצע שנתי, אלא יעדים אחרים (הניתנים לחישוב לתקופה המתאימה). גם למגזר היתה השפעה מובהקת, במיוחד על שיעור המבכירות והפרות עם הדבקות חדשות במהלך התחלובה, אולם נראה לנו שאין ליצור למגזר המושבי יעדים מקצועיים אחרים.
במודלים הרב גורמיים לפי נושאים נמצאו מספר גורמי סיכון בעלי השפעה מובהקת ומצטברת על בריאות העטין, רובם זהים לגורמים שנמצאו קשורים בקשרים חד משתנים בשלב א'.  
השאלון שמולא ע"י  מדריכי ורופאי מאל"ה ושימש אותנו לבחירת גורמי הסיכון המיטביים לשימוש עתידי הוא מפורט מאוד, דורש זמן רב למילוי, ולכן מתאים למחקר בלבד. שאלון המתבסס על 18 גורמי הסיכון המפורטים להלן הוא מעשי הרבה יותר לביצוע שגרתי.
גורמי סיכון הקשורים במכון החליבה היו מחסור בפרוטוקול תחזוקה מונעת כתוב, מחסור בתיעוד של טיפולים ותחזוקה, תפקוד לא תקין של מערכת הפעימה, ותפקוד לא תקין של מערכת הוואקום. למעשה, אם כי התוצאות אינן מפורטות כאן, המחסור בפרוטוקול תחזוקה מונעת כתוב, והמחסור בתיעוד של טיפולים ותחזוקה היו הגורמים שהסבירו את ההבדל בין המשק המושבי לשיתופי.

גורמי סיכון הקשורים בממשק החליבה היו: נגועות/חולות לא נחלבות תמיד בסוף, מכון וציוד חליבה לא נקיים בזמן חליבה, הרכבת אשכול לא תקינה, ו"חליבת יתר".
גורמי סיכון הקשורים בממשק כללי היו עטינים לא נקיים בכניסה לחליבה, פחות מ 90% עומדות חצי שעה אחרי החליבה, הוצאת פרות ללא התיחסות לסוג החיידק, והוצאת פרות ללא התייחסות למבנה עטין ולקויות פטמה. גורמי הסיכון הקשורים בממשק הייבוש היו מחסור בחצר המלטה, ייבוש פרות במכון לא נקי, החדרה לא נכונה של טיובות ייבוש, ופרות יבשות לא נקיות.
 השימוש במקדמים שנמצאו בסקר זה לגורמי הסיכון עם נתוני המשק הבודד מאפשר חישוב התרומה של גורם מסוים על תמונת בריאות העטין במשק הבודד. ע"י שימוש במדד המחושב במודל החוזה את שיעור הפרות החולות בדלקת עטין, ניתן להעריך את המזק הכלכלי של גורם סיכון אחד או יותר במשק הפרטני.

 

סיכום

בעבודה רבת היקף שנמשכה שלוש שנים הוגדרו גורמי הסיכון העיקריים לבריאות העטין ואיכות החלב ברפת הישראלית. גורמי הסיכון המשפיעים על שיעורי ההדבקות החדשות וכן על הסיכוי לקבלת סת"ס מעל 200,000 ברמת העדר הינם: ביצוע לקוי או העדר תחזוקה מונעת של מכון החליבה הכולל בתוכו גם תפקודים לקויים של המערכות הטכניות (פולסציה, ואקום), העדר נקיון של הפרות והעטינים, מדיניות הוצאת פרות לא נכונה, אי ביצוע מלא של שגרת החליבה ההיגיינית תוך הדגשה על אי הפרדת חולות/בריאות  וכן קיום "חליבת יתר" בתחילת ובסוף החליבה. בנוסף לכך חושבו גם גורמי הסיכון לסת"ס גבוה (מעל 200,000) בחודש הראשון לאחר ההמלטה ונמצא כי הם כוללים: העדר תא המלטה, פרות "יבשות" לא נקיות במהלך תקופת היובש וכן ביצוע לא תקין של תהליך "היבוש" עצמו. על שעורי ההחלמה נמצאו משפיעים אופן הרכבת אשכול החליבה ואי הוצאת פרות עקב מבנה עטין לקוי ולקויות על קצה הפטמה. נושא ניהול העדר נבדק גם הוא באחד המודלים ונמצא גם הוא בעל השפעה רבה על בריאות העטין ואיכות החלב המיוצר ממנו. לפי תוצאות עבודה זו ניתן כיום לעדכן את הממדים המקצועים הנדרשים הקשורים לרמת הנגיעות בעדר (פרות, מבכירות), שעורי ההדבקות החדשות המותרות וכן יעדי החלמה המומלצים כדי לשמור על עדר בריא. תוצאות אלו נגזרו מניתוח הנתונים של כלל העדרים בארץ (711) המשתתפים בביקורת החלב החודשית.
הערכים שנמצאו בניתוח כלל העדרים בארץ מאפשרים לנו יצירת דוח ניטור הכולל בתוכו גם יעדים מקצועיים מומלצים הקשורים לחודשי השנה השונים וכן למגזר.
יצירת דוחות ניטור חדשים שיכללו רק 18 שאלות (לעומת 132 בדוח המקורי) יאפשרו ניטור מהיר ויעיל של גורמי הסיכון במשק, כימות הנזק הכלכלי שלהם והגדרת יעדים מקצועיים למגדל להמשך תהליך השיפור בנושאי בריאות העטין ואיכות החלב.


מחקר זה מספר 226-0049-06  מומן כולו ע"י קרן המחקר של מועצת החלב-2007

 

ספרות עזר

Y.H.Schukken and W.D.J.Kremer Monitoring udder health : Objectives Materials and Methods.
Herd  Health and Production Management in Dairy Practice. Wageningen Pers ,1997,pp.351-415.

Y.H.Schukken, F.J.Grommers, D.Van  De Geer, H.N.Erb and A.Brand:Risk factors for Clinical Mastitis with Low Bulk Somatic Cell Count 1.Data and Risk Factors for All Cases. 1990 J.Dairy Sci 73:3463-3471

Y.H.Schukken, F.J.Grommers, D.Van  De Geer, H.N.Erb and A.Brand:Risk factors for Clinical Mastitis with Low Bulk Somatic Cell Count.2. Risk factors for E.Coli and Staph.aureus1991 J.Dairy Sci 74:826-832.

H.W.Barkema, Y.H.Schukken,T.J.G.M.Lam, M.L.Beiboer,G.Benedictus and A.Brand:Management Practices Associated with Low ,Medium, and High Somatic Cell Counts in Bulk Milk. 1996 J.Dairy Sci 81:1917-1927.

A.R.W.Elbers,J.D.Miltenburg, D.DeLange,A.P.P.Crauwels,H.W.Barkema and Y.H. Schukken: Risk Factors for Clinical Mastitis in a Random Sample of Dairy Herds from the Southern Part of the Netherlands.1998 J.Dairy Sci 81:420-426.

H.W.Barkema, Y.H.Schukken,T.J.G.M.Lam, M.L.Beiboer,G.Benedictus and A.Brand: Management Practices Associated with
The Incidence Rate of Clinical Mastitis.1999 J.Dairy Sci 82:1643-1654.

H.W.Barkema, Y.H.Schukken,T.J.G.M.Lam, M.L.Beiboer,G.Benedictus and A.Brand: Management Style and its Association with Bulk Milk Somatic Cell Count and Incidence Rate of Clinical Mastitis.1999 J.Dairy Sci 82:1655-1663.

E.J.Peeler, M.J.Green, J.L.Fitzpatrick, K.L.Morgan and L.E.Green: Risk Factors for Clinical Mastitis in Low Somatic Cell Count  British Dairy Herds.2000 J.Dairy Sci 83:2464-2472.

Houben, E. H. P., R. B. M. Huirne, A. A. Dijkhuizen, and A. R. Kristensen. 1994. Optimal replacement of mastitic cows determined by a hierarchical Markov process. J. Dairy Sci. 77:2975-2993.

Østergaard, S., M. G. G. Chagunda, N. C. Friggens, T. W. Bennedsgaard, and I. C. Klaas, 2005. A stochastic model simulating pathogen-specific mastitis control in a dairy herd. J. Dairy Sci. 88:4243-4257.

Bar, D., 2007. Cost of generic clinical mastitis in dairy cows. PhD Thesis, Cornell University, Ithaca, NY.


ניספח מס 1-    שאלון שמולא ע"י צוות השדה של מאל"ה במהלך העבודה


דף שער למשק – דו"ח סיכונים –מידע כללי על המשק

 


שם הסוקר _____________

 

 

דוח גורמי סיכון – גרסה  19


לכל המבזקים....
office@milk.org.il פקס: 972-3-9564766 טל: 972-3-9564750 דרך החורש 4 , ת"ד 97, יהוד 5647003
מופעל באמצעות מעוף - מגוון אפקט