Impiego di antibiotici e punto di vista degli allevatori in merito al trattamento delle mastiti negli allevamenti da latte con sistemi di mungitura automatici o convenzionali.

Introduzione

L’utilizzo di antibiotici (AMU) negli animali allevati a scopo alimentare è uno dei fattori trainanti dell’antibiotico-resistenza (AMR; Van Boeckel et al., 2014; Tang et al., 2017). Per questo motivo, sono state proposte ed implementate alcune politiche per ridurre l’AMU nel bestiame (ad esempio, Mathew et al., 2007; Levy, 2014; Speksnijder et al., 2015). Buona parte dell’AMU nei bovini da latte è correlata alla salute della mammella (Mitchell et al., 1998). Nei Paesi Bassi, ad esempio, il 22% dell’AMU negli allevamenti da latte era correlata alla presenza di mastite clinica (CM) e il 44% dell’AMU al trattamento delle vacche in asciutta (Kuipers et al., 2016), e percentuali analoghe sono state descritte in Canada (Nobrega et al., 2018) ed Irlanda (More et al., 2017). Un controllo nell’utilizzo degli antibiotici è importante perché, ad esempio, è stato visto che l’insorgenza dell’AMR nello Staphylococcus aureus è correlata all’impiego (a livello di mandrie) di alcuni antibiotici (Saini et al., 2012), così come lo è la percentuale di NAS isolati resistenti a più farmaci ( Nobrega et al., 2018).

La diagnosi è un primo passo importante nel processo decisionale che porta all’utilizzo di antibiotici in caso di mastite. Nelle aziende con sistemi di mungitura automatici (AMS), la mastite viene diagnosticata in modo diverso rispetto a quanto succede nelle aziende con un sistemi di mungitura convenzionali (CMS), perché negli allevamenti AMS la diagnosi della mastite si basa principalmente sull’utilizzo dei sensori (Viguier et al., 2009; Jacobs e Siegford, 2012), cosa che potrebbe influire sull’AMU. Ad esempio, è stato visto come l’impiego della conducibilità elettrica per il rilevamento della mastite sia correlato positivamente all’AMU sia per il trattamento della mastite sub-clinica (SCM; Biggadike et al., 2002) che per quello della mastite clinica (CM; Kayitsinga et al., 2017). Anche nelle fasi più avanzate del processo di trattamento della mastite, gli allevatori AMS possono differire dagli allevatori CMS in termini di opinioni sul trattamento della mastite. Vilar et al. (2018) hanno riportato che gli allevatori finlandesi con aziende AMS tendono ad utilizzare più frequentemente una terapia di copertura per le vacche in asciutta (DCT) rispetto agli allevatori di aziende CMS. Differenze nella diagnostica e nei punti di vista riguardanti il trattamento della mastite possono determinare differenze nell’AMU tra gli allevamenti AMS e CMS. Inoltre, anche il sistema di mungitura può influire sulla salute generale della mammella (Lam et al., 2013; Nor et al., 2014; Deng et al., 2019) e sulla diffusione dei patogeni che causano mastite all’interno di una mandria.

È importante comprendere quali siano i fattori che spingono verso l’AMU e sapere in che modo gli allevatori di AMS differiscano dagli allevatori di CMS nel loro approccio al trattamento della mastite e all’impiego degli antibiotici al fine di personalizzare i programmi per ridurre ulteriormente l’AMU e per prevenire un ulteriore sviluppo di AMR nelle mandrie da latte. Secondo la nostra conoscenza, nessuno studio ha mai messo a confronto l’AMU negli allevamenti AMS e in quelli CMS ed ha studiato gli approcci diagnostici e terapeutici degli allevatori per quanto riguarda l’utilizzo degli antibiotici. In questo studio, abbiamo utilizzato i dati relativi all’AMU registrati per un gran numero di allevamenti AMS e CMS, nonché i dati raccolti tramite interviste telefoniche, per ottenere informazioni più approfondite sui potenziali fattori che spingono l’AMU in una selezione di queste tipologie di allevamenti. Dato il gran numero di variabili ottenute con questo approccio, per analizzare i nostri dati abbiamo utilizzato l’analisi delle componenti principali (PCA). La tecnica PCA può essere utilizzata per ridurre le dimensioni dei dati e per identificare l’assetto delle correlazioni tra le variabili. Poiché l’eterogeneità della tipologia delle variabili (vedi le variabili categoriali e numeriche) e le correlazioni non lineari tra le variabili erano comuni nei dati del questionario, abbiamo utilizzato la PCA non lineare (NLPCA), nella quale le variabili categoriali vengono trasformate in quantificazioni numeriche. Dopo questa quantificazione, le fasi analitiche successive erano le stesse della PCA lineare (Linting et al., 2007).

Gli obiettivi di questo studio erano (1) confrontare l’AMU tra allevamenti AMS e CMS, (2) determinare le variabili correlate all’AMU in entrambe le tipologie di allevamento, inclusa la posizione degli allevatori verso il rilevamento e il trattamento della mastite, e (3) descrivere la diffusione degli agenti patogeni causa di mastite e i loro modelli di resistenza agli antibiotici in entrambe le tipologie di allevamento.

Abstract

La mastite è una delle principali cause dell’utilizzo di antibiotici negli allevamenti di bovini da latte. Negli allevamenti con sistemi di mungitura automatica (AMS), la diagnostica differisce da quella che viene effettuata nelle aziende con sistemi di mungitura convenzionale (CMS), con un punto di vista potenzialmente diverso per quanto concerne il trattamento della mastite. Ciò può comportare alcune differenze nell’utilizzo degli antibiotici (AMU, antimicrobial usage) all’interno di queste 2 tipologie di allevamenti. Gli obiettivi di questo studio erano (1) mettere a confronto l’AMU negli allevamenti AMS e CMS, (2) identificare le variabili associate all’AMU in entrambe le tipologie di allevamento e (3) descrivere la diffusione dei patogeni causa di mastite e i loro modelli di resistenza agli antibiotici. I dati sull’AMU provenivano da 42 allevamenti AMS e da 254 allevamenti CMS situati nei Paesi Bassi, e sono stati espressi come dose giornaliera definita dagli animali (ADDD). Le variabili ADDD erano l’utilizzo totale (ADDDTOTAL), l’utilizzo intramammario durante la lattazione (ADDDIMM), l’utilizzo per la terapia delle vacche in asciutta (ADDDDCT) e l’utilizzo tramite iniezione (ADDDINJ). Diciotto allevamenti AMS e 24 allevamenti CMS hanno partecipato ad un’indagine sui fattori potenzialmente correlati all’AMU. Questi allevatori hanno raccolto 5 campioni di latte dai quarti con mastite clinica o con un’elevata conta delle cellule somatiche, i quali sono stati sottoposti a coltura batterica e a test di sensibilità agli antibiotici. Inoltre, durante l’analisi sono stati impiegati i dati sulla salute delle mammelle raccolti routinariamente da questi allevamenti. L’analisi non lineare delle componenti principali (NLPCA) è stata utilizzata per indagare le associazioni tra AMU, salute della mammella e variabili del questionario. ADDDTOTAL e ADDDDCT erano analoghe tra gli allevamenti AMS e quelli CMS, mentre la ADDDIMM tendeva ad essere inferiore e la ADDDINJ superiore negli allevamenti AMS rispetto a quelli CMS.  L’analisi NLPCA ha generato 3 principali componenti  (PC) che spiegavano il 48% della variazione in tutte queste variabili. Le aziende AMS non si distinguevano dalle aziende CMS nello spazio delle componenti principali. Le 3 PC rappresentavano diversi aspetti della salute della mammella, dell’ADDDTOTAL e della strategia di trattamento. Le differenze nella strategia di trattamento non erano correlate all’utilizzo totale di antibiotici o alla salute generale della mammella. La distribuzione dei patogeni causa di mastite e la loro antibiotico-resistenza erano analoghe negli allevamenti AMS e CMS.

In conclusione, il nostro studio mostra che l’AMU negli allevamenti AMS era simile a quello degli allevamenti CMS, ma gli allevatori di aziende AMS tendono ad applicare più trattamenti iniettabili e meno trattamenti intra-mammari durante la lattazione rispetto agli allevatori CMS. In entrambe le tipologie di allevamento, la posizione degli allevatori nei confronti della salute generale della mammella e del trattamento della mastite era connessa all’AMU.

Antimicrobial use and farmers’ attitude toward mastitis treatment on dairy farms with automatic or conventional milking systems

 Z. Deng,1* T. J. G. M. Lam,1,2 H. Hogeveen,1,3 M. Spaninks,1 N. Heij,1 M. Postema,1 T. van Werven,1,4 and G. Koop1

1Department of Population Health Sciences, Utrecht University, Utrecht 3584 CL, the Netherlands

2GD Animal Health, 7400 AA Deventer, the Netherlands

3Chair Group Business Economics, Wageningen University and Research, 6700 EW Wageningen, the Netherlands

4University Farm Animal Practice, Harmelen 3481 LZ, the Netherlands

*Corresponding author: zhaoju.deng2014@ gmail .com

J. Dairy Sci. 103:7302–7314

doi.org/10.3168/jds.2019-17960

Journal of Dairy Science Vol. 103 No. 8, 2020

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