Informatics progress of the Global Burden of Animal Diseases programme towards data for One Health.

The Global Burden of Animal Diseases (GBADs) programme will provide data-driven evidence that policy-makers can use to evaluate options, inform decisions, and measure the success of animal health and welfare interventions. The GBADs' Informatics team is developing a transparent process for identifying, analysing, visualising and sharing data to calculate livestock disease burdens and drive models and dashboards. These data can be combined with data on other global burdens (human health, crop loss, foodborne diseases) to provide a comprehensive range of information on One Health, required to address such issues as antimicrobial resistance and climate change. The programme began by gathering open data from international organisations (which are undergoing their own digital transformations). Efforts to achieve an accurate estimate of livestock numbers revealed problems in finding, accessing and reconciling data from different sources over time. Ontologies and graph databases are being developed to bridge data silos and improve the findability and interoperability of data. Dashboards, data stories, a documentation website and a Data Governance Handbook explain GBADs data, now available through an application programming interface. Sharing data quality assessments builds trust in such data, encouraging their application to livestock and One Health issues. Animal welfare data present a particular challenge, as much of this information is held privately and discussions continue regarding which data are the most relevant. Accurate livestock numbers are an essential input for calculating biomass, which subsequently feeds into calculations of antimicrobial use and climate change. The GBADs data are also essential to at least eight of the United Nations Sustainable Development Goals.

Le programme " Impact mondial des maladies animales " (GBADs) a pour but de réunir des éléments probants axés sur des données, qui soient exploitables par les décideurs politiques pour évaluer les solutions envisagées, fonder leurs décisions et mesurer le succès des interventions dans les domaines de la santé et du bien-être des animaux. L'équipe informatique du GBADs a conçu un processus transparent pour l'identification, l'analyse, la visualisation et le partage des données, grâce auquel il sera possible d'estimer l'impact des maladies du bétail et de réaliser des modèles et des tableaux de bord sur le sujet. Les données ainsi réunies peuvent être combinées avec celles couvrant d'autres problématiques ayant un impact mondial (santé humaine, pertes de récoltes, maladies d'origine alimentaire) afin de fournir l'éventail complet d'informations Une seule santé requis pour faire face à des enjeux tels que la résistance aux agents antimicrobiens ou le changement climatique. La première phase du programme a consisté à recueillir des données ouvertes auprès de diverses organisations internationales (qui procèdent également à leur propre transformation numérique). Les efforts déployés pour parvenir à une estimation précise des effectifs des cheptels ont mis en lumière les difficultés à trouver les données détenues par différentes sources, à y accéder et à les recouper au fil du temps. Des ontologies et des bases de données graphiques sont en cours d'élaboration pour résoudre le problème des silos de données et pour améliorer la facilité de recherche et l'interopérabilité des données. Les données du GBADs sont désormais expliquées sous forme de tableaux de bord, de récits construits à partir des données, ainsi que dans un site web documentaire et un Manuel de gouvernance des données, tous disponibles via une interface de programmation d'applications. Le partage des évaluations de la qualité des données renforce la confiance dans ces dernières et encourage à les appliquer pour traiter les problématiques affectant l'élevage ou relevant de l'approche Une seule santé. Les données relatives au bien-être animal présentent une difficulté particulière : elles sont, pour l'essentiel, détenues à titre privé et la question de savoir quelles sont les données les plus pertinentes est toujours en discussion. Les effectifs des cheptels doivent avoir été déterminés de manière précise afin de calculer la biomasse animale, élément qui entre par la suite dans le calcul des quantités d'agents antimicrobiens utilisés et des indicateurs du changement climatique. Les données du programme GBADs sont également essentielles au regard d'au moins huit des objectifs de développement durable des Nations Unies.

El programa sobre el Impacto Global de las Enfermedades Animales (GBADs) proporcionará información contrastada y basada en el uso de datos de la que luego puedan servirse los planificadores de políticas para valorar distintas opciones, decidir con conocimiento de causa y medir la eficacia de una u otra intervención en materia de sanidad y bienestar animales. El equipo informático encargado del GBADs está preparando un proceso transparente destinado a seleccionar, analizar, visualizar y poner en común datos que ayuden a calcular la carga de enfermedades del ganado y a guiar la elaboración de modelos y paneles de control. Estos datos pueden ser combinados con datos referidos a otros grandes problemas planetarios (salud humana, pérdida de cultivos, enfermedades de transmisión alimentaria) para obtener el repertorio completo de información en clave de Una sola salud que se necesita para abordar problemáticas como la resistencia a los antimicrobianos o el cambio climático. El programa empezó por reunir datos abiertos procedentes de organizaciones internacionales (inmersas, por otra parte, en su propio proceso de transformación digital). La labor emprendida para estimar con exactitud las cifras de ejemplares del mundo pecuario reveló ciertos problemas a la hora de encontrar, obtener y conciliar datos de distintas fuentes a lo largo del tiempo. Ahora se están elaborando ontologías y bases de datos gráficos para crear conexiones entre los "silos de datos" y lograr que los datos sean a la vez más compatibles entre sí y más fáciles de localizar. Paneles de control, interpretaciones narrativas de los datos ("data stories"), un sitio web de documentación y un manual de gestión de datos ayudan a explicar y aprehender los datos del GBADs, accesibles ahora por medio de una interfaz de programación de aplicaciones. El hecho de poner en común las evaluaciones de la calidad de los datos genera mayor confianza en esta información, promoviendo con ello su aplicación en temas de ganadería y de Una sola salud. Los datos de bienestar animal plantean una particular dificultad, pues gran parte de esta información está en manos privadas y todavía no está claro cuáles son los datos de mayor interés. Disponer de cifras exactas sobre el número de cabezas de ganado es fundamental para efectuar los cálculos de biomasa que después se utilizan para hacer otros cómputos referidos al uso de antimicrobianos y al cambio climático. Los datos del GBADs son asimismo esenciales para al menos ocho de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas.

The potential of the transect method for early detection of welfare problems in broiler chickens.

The potential of the transect method was tested for early detection of welfare problems associated with bird age and genetic line, litter quality, and transect location. On-farm welfare impairment and its consequences on slaughter outcomes were evaluated to test the method's predictive ability. A total of 31 commercial Ross, Cobb, and mixed RC broiler flocks were evaluated at 3, 5, and 6 wk of age. Two observers evaluated 3 transects each, simultaneously and in the same house by detecting welfare indicators including lame, immobile, sick, small, dirty, tail wounds, other wounds (head and back wounds), featherless, terminally ill, and dead birds. Increasing lame, immobile, sick, and terminally ill birds according to bird age (P < 0.001) was detected. Higher incidences of small and sick birds were detected in C and RC (P < 0.001) as compared to R flocks, whereas more dead and tail wounded were observed in RC compared to R and C flocks at week 5 (P < 0.001). Dirty incidence increased as litter quality deteriorated (P < 0.001). A higher incidence of immobile, small, sick, dirty, and dead was registered near house walls (P < 0.001). Differences across observers were detected for lame, immobile, and terminally ill birds (P < 0.001). For the observer by bird age interaction, differences were detected for dirty, tail wounds, and other wounds (P < 0.05). Pearson correlations between welfare indicators at week 3 and those at final weeks of age (P < 0.05) ranged between r values of -0.2 and 0.654 (P < 0.05). Correlations between welfare indicators and slaughter outcomes showed a relationship between flock mortality and dead on arrival, footpad dermatitis, leg problems, and illness (P < 0.05). Litter quality positively correlated with downgrades (P < 0.001). This study showed the potential of transects to detect differences in welfare indicators according to factors that effects were previously reported. It demonstrated the transect potential for detecting and predicting the consequences of welfare impairment on slaughter outcomes. This would make the transect method a useful tool for notifying and rectifying welfare deterioration as early as at 3 wk of age.