Global Burden of Animal Diseases informatics strategy, data quality and model interoperability.

The estimation of the global burden of animal diseases requires the integration of multidisciplinary models: economic, statistical, mathematical and conceptual. The output of one model often serves as input for another; therefore, consistency of the model components is critical. The Global Burden of Animal Diseases (GBADs) Informatics team aims to strengthen the scientific foundations of modelling by creating tools that address challenges related to reproducibility, as well as model, data and metadata interoperability. Aligning with these aims, several tools are under development: a) GBADs'Trusted Animal Information Portal (TAIL) is a data acquisition platform that enhances the discoverability of data and literature and improves the user experience of acquiring data. TAIL leverages advanced semantic enrichment techniques (natural language processing and ontologies) and graph databases to provide users with a comprehensive repository of livestock data and literature resources. b) The interoperability of GBADs'models is being improved through the development of an R-based modelling package and standardisation of parameter formats. This initiative aims to foster reproducibility, facilitate data sharing and enable seamless collaboration among stakeholders. c) The GBADs Knowledge Engine is being built to foster an inclusive and dynamic user community by offering data in multiple formats and providing user-friendly mechanisms to garner feedback from the community. These initiatives are critical in addressing complex challenges in animal health and underscore the importance of combining scientific rigour with user-friendly interfaces to empower global efforts in safeguarding animal populations and public health.

L'estimation de l'impact mondial des maladies animales nécessite l'utilisation intégrée de modèles issus de diverses disciplines : économiques, statistiques, mathématiques et conceptuels. Les données de sortie d'un modèle constituent souvent celles d'entrée d'un autre modèle ; la cohérence des composantes des différents modèles est donc primordiale. L'équipe informatique du programme " Impact mondial des maladies animales " (GBADs) s'efforce de consolider les bases scientifiques de l'utilisation des modèles en mettant au point des outils permettant de résoudre les problèmes de reproductibilité et d'améliorer l'interopérabilité entre les différents modèles, données et métadonnées. En phase avec ces objectifs, plusieurs outils sont en cours de développement : a) le Portail du GBADs " Trusted Animal Information Portal " (TAIL) est une plateforme d'acquisition de données qui facilite l'accès aux données et à la littérature, tout en améliorant l'expérience utilisateur lors de l'acquisition des données. Le portail TAIL s'appuie sur des techniques avancées d'enrichissement sémantique (traitement du langage naturel et ontologies) et sur des bases de données graphiques pour apporter aux utilisateurs un référentiel complet des données et des ressources documentaires relatives aux animaux d'élevage ; b) l'interopérabilité des modèles du GBADs est en voie d'amélioration grâce à la mise au point d'un progiciel de modélisation fondé sur R et à la normalisation des formats de paramètres. Cette initiative vise à favoriser la reproductibilité, à faciliter le partage de données et à permettre une collaboration transparente entre les parties prenantes ; c) le moteur de connaissances du GBADs, en cours de construction, vise à encourager une communauté d'utilisateurs inclusive et dynamique en proposant des données dans une multiplicité de formats ainsi que des mécanismes conviviaux pour recueillir les commentaires de la communauté. Ces initiatives se révéleront indispensables pour relever les défis complexes de la santé animale et soulignent l'importance d'associer une grande rigueur scientifique à la convivialité des interfaces, afin de donner encore plus d'élan aux efforts déployés dans le monde pour protéger les populations animales et la santé publique.

La estimación del impacto global de las enfermedades animales requiere la integración de modelos multidisciplinarios: económicos, estadísticos, matemáticos y conceptuales. El resultado de un modelo a menudo sirve de entrada para otro; por lo tanto, la coherencia entre los distintos componentes es fundamental. El equipo de informática del programa sobre el Impacto Global de las Enfermedades Animales (GBADs) tiene como objetivo fortalecer los fundamentos científicos de la modelización mediante la creación de herramientas que aborden los retos relacionados con la reproducibilidad, así como con la interoperabilidad de los modelos, datos y metadatos. En consonancia con estos objetivos, se están desarrollando varias herramientas: a) El Portal del GBADs "Trusted Animal Information Portal" (TAIL) es una plataforma de adquisición de datos que mejora tanto la descubribilidad de datos y bibliografía como la experiencia del usuario a la hora de obtener datos. El portal TAIL utiliza técnicas avanzadas de enriquecimiento semántico (procesamiento del lenguaje natural y ontologías), así como bases de datos de grafos, para ofrecer a los usuarios un repositorio completo de datos sobre ganadería y recursos bibliográficos. b) Se está mejorando la interoperabilidad de los modelos del GBADs mediante el desarrollo de un paquete de modelización en R y la normalización de los formatos de los parámetros. Esta iniciativa pretende fomentar la reproducibilidad, facilitar el intercambio de datos y permitir una colaboración fluida entre las partes interesadas. c) El Motor de Conocimiento del GBADs se está construyendo con el objetivo de fomentar una comunidad de usuarios inclusiva y dinámica, ofreciendo datos en diferentes formatos y proporcionando mecanismos fáciles de usar para recopilar comentarios de la comunidad. Estas iniciativas son fundamentales para hacer frente a los complejos retos en el ámbito de la sanidad animal y subrayan la importancia de combinar el rigor científico con interfaces fáciles de usar para potenciar los esfuerzos mundiales encaminados a proteger a las poblaciones animales y la salud pública.

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.

Development and assessment of an epidemiologic dashboard for surveillance of Varroa destructor in Ontario apiaries.

Varroosis (caused by the Varroa destructor mite) is a key health issue for honey bees in North America. Because these mites can exist in reservoirs of feral honey bee colonies, eradication is impossible, and instead efforts are made to maintain mites below a critical threshold. Monitoring for Varroa mites within a population is key for allocating resources and targeting interventions but surveillance can be difficult and/or expensive. This project aims to reflect on the success of data dashboards developed throughout the 2019-coronavirus pandemic and showcase how these methods can improve surveillance of Varroa mite infestations in Ontario, Canada. Dashboards provide a consistent source of information and epidemiologic metrics through data visualizations, and mobilize data otherwise bound to tables and intermittent reports. In the present work, an interactive dashboard for the surveillance of Varroa mite infestations across the province is proposed. This dashboard was developed using routine ministry inspection data to depict the spatio-temporal distribution of mites across a five-year data collection period. Through interactive figures and plots, able to be disaggregated to a specific region and time frame, this dashboard will allow for members of the beekeeping community to monitor provincial mite levels throughout the season. Seven criteria found to be common across highly actionable COVID-19 dashboards were used in a beta testing stage of development to assess the quality of the dashboard, and critically reflect on its strengths and weaknesses. Furthermore, future directions for surveillance dashboards are explored, including integration with citizen science data collection to develop a comprehensive province-wide surveillance system. The outcome of this project is a functional dashboard proof-of-concept for population-level monitoring of Varroa mites and a model for future tools designed for other species and diseases.

Global Burden of Animal Diseases: a novel approach to understanding and managing disease in livestock and aquaculture.

Investments in animal health and Veterinary Services can have a measurable impact on the health of people and the environment. These investments require a baseline metric that describes the burden of animal health and welfare in order to justify and prioritise resource allocation and from which to measure the impact of interventions. This paper is part of a process of scientific enquiry in which problems are identified and solutions sought in an inclusive way. It poses the broad question: what should a system to measure the animal disease burden on society look like and what value would it add? Moreover, it aims to do this in such a way as to be accessible by a wide audience, who are encouraged to engage in this debate. Given that farmed animals, including those raised by poor smallholders, are an economic entity, this system should be based on economic principles. These poor farmers are negatively impacted by disparities in animal health technology, which can be addressed through a mixture of supply-led and demand-driven interventions, reinforcing the relevance of targeted financial support from government and non-governmental organisations. The Global Burden of Animal Diseases (GBADs) Programme will glean existing data to measure animal health losses within carefully characterised production systems. Consistent and transparent attribution of animal health losses will enable meaningful comparisons of the animal disease burden to be made between diseases, production systems and countries, and will show how it is apportioned by people's socio-economic status and gender. The GBADs Programme will produce a cloud-based knowledge engine and data portal, through which users will access burden metrics and associated visualisations, support for decisionmaking in the form of future animal health scenarios, and the outputs of wider economic modelling. The vision of GBADs, strengthening the food system for the benefit of society and the environment, is an example of One Health thinking in action.

Les investissements réalisés en santé animale et dans les Services vétérinaires ont un impact mesurable sur la santé des personnes et de l'environnement. Le système de mesure appliqué à ces investissements doit reposer sur un référentiel de base décrivant l'impact de la santé et du bien-être animal de manière à justifier et classer par priorités les ressources allouées et à mesurer les effets des interventions. Les auteurs présentent une étude conduite dans le cadre d'une enquête scientifique destinée à identifier les problèmes et à rechercher des solutions de manière inclusive. L'étude pose la question de savoir à quoi devrait ressembler un système conçu pour mesurer l'impact sur la société des maladies animales, et quelle serait sa valeur ajoutée. En outre, l'étude est conduite de manière à être accessible à une large audience afin d'encourager cette dernière à participer aux discussions. Étant donné que les animaux d'élevage constituent une entité économique, y compris les animaux appartenant à des éleveurs pauvres, le système de mesure doit reposer sur des principes économiques. Les exploitants pratiquant une agriculture de subsistance subissent les effets négatifs des disparités entre les différentes technologies applicables à la santé animale, disparités auxquelles il est possible de remédier par le biais d'interventions associant des mesures dictées par l'offre et par la demande et en renforçant l'efficacité du soutien financier ciblé apporté par les organisations gouvernementales et non gouvernementales. Le Programme « L'impact mondial des maladies animales ¼ (GBADs) aura pour tâche de glaner les données existantes afin de mesurer les pertes associées à la santé animale au sein de systèmes de production qui auront été soigneusement caractérisés au préalable. Grâce à l'élucidation cohérente et transparente des pertes imputables à chaque problème de santé animale, des comparaisons pertinentes pourront être effectuées concernant l'impact des maladies animales par maladies, par systèmes de production et par pays, et la répartition de cet impact dans les populations concernées suivant le statut socio-économique et le genre des intéressés sera mieux comprise. Le Programme GBADs entend créer un moteur de recherche et un portail de données qui seront disponibles sur le Cloud et donneront aux utilisateurs l'accès à des outils de mesure de l'impact des maladies et à d'autres informations présentées sous forme graphique, ainsi qu'à des outils d'aide à la décision sous forme de scénarios prospectifs sur la santé animale et aux résultats d'études plus larges de modélisation économique. La vision du GBADs, renforcer le système de production de denrées alimentaires au profit de la société et de l'environnement, est un exemple de mise en oeuvre du concept Une seule santé.

Las inversiones en sanidad animal y en los Servicios Veterinarios pueden tener un efecto mensurable en la salud de las personas y el medio ambiente. Para efectuar estas inversiones se precisan parámetros que describan y cuantifiquen la situación de partida y el impacto de los problemas de sanidad y bienestar animales, a fin de poder, a partir de ahí, justificar y jerarquizar la asignación de recursos y medir los efectos de las intervenciones. Este artículo, inscrito en un proceso de indagación científica encaminado a detectar problemas y buscar soluciones de forma incluyente, plantea la cuestión general de cómo debería ser y qué valor añadido aportaría un sistema destinado a medir el impacto que imponen a la sociedad las enfermedades animales. Los autores, además, tratan de exponer la cuestión de manera que sea accesible a un público amplio, al que se alienta a participar en este debate. Dado que los animales de granja (incluidos los de pequeñas explotaciones) constituyen una entidad económica, tal sistema debería estar basado en principios económicos. Los productores que trabajan en régimen de subsistencia se ven negativamente afectados por las disparidades existentes en materia de tecnología zoosanitaria, disparidad que cabe corregir con una combinación de intervenciones marcadas por la oferta y otras marcadas por la demanda, dirigiendo así más selectivamente el apoyo económico de entidades gubernamentales y organizaciones no gubernamentales. El programa GBADs (El impacto global de las enfermedades animales) servirá para compilar datos ya existentes con el fin de medir las pérdidas zoosanitarias dentro de sistemas productivos cuidadosamente caracterizados. La atribución coherente y transparente de estas pérdidas zoosanitarias permitirá efectuar comparaciones significativas del impacto que representan las enfermedades animales en el caso de diferentes dolencias, sistemas productivos o países y pondrá de relieve cómo se distribuye este impacto en función del género y la condición socioeconómica de las personas. Por medio del programa GBADs se creará un motor de conocimiento y portal de datos ubicado en la nube que permita al usuario acceder a mediciones del impacto de enfermedades y representaciones gráficas conexas, a herramientas de apoyo a la adopción de decisiones, en forma de hipotéticas situaciones zoosanitarias futuras, y a los resultados de modelizaciones económicas más generales. La aspiración del programa GBADs ­ reforzar el sistema alimentario en beneficio de la sociedad y el medio ambiente ­ constituye un ejemplo de aplicación en la práctica del pensamiento en clave de Una sola salud.

Innovating at the human-technology interface in disasters and disease outbreaks.

Disasters and disease outbreaks have long been a catalyst for innovative applications of emerging technologies. The urgent need to respond to an emergency leads to resourceful uses of the technologies at hand. However, the best and most cost-effective use of new technologies is to prevent disease and improve resilience. In this paper, the authors present a range of approaches through which both opportunities can be grasped. Global connectedness enables more data to be collected and processed in emergencies, especially with the rise of open-source data, including social media. In general, the poorest and most remote populations are most vulnerable to disaster. However, with smaller, faster, smarter, cheaper and more connected technology, reliable, efficient, and targeted response and recovery can be provided. Initially, crowdsourcing was used to find people, map affected areas, and determine resource allocation. This led to the generation of an overwhelming amount of data, and the need to extract valuable information from that data in a timely manner. As technology evolved, organisations started outsourcing many tasks, first to other people, then to machines. Since the volume of data generated outpaces human capacity, data analysis is being automated using artificial intelligence and machine learning, which furthers our abilities in predictive analytics. As we move towards prevention rather than remediation, information collection and processing must become faster and more efficient while maintaining accuracy. Moreover, these new strategies and technologies can help us to move forwards, by integrating layers of human, veterinary, public, and environmental health data for a One Health approach.

Les catastrophes et les foyers de maladies font depuis longtemps office de catalyseurs pour l'émergence d'applications technologiques innovantes. Le besoin impérieux de répondre à une urgence encourage les utilisations ingénieuses des technologies disponibles. Cependant, la meilleure utilisation des nouvelles technologies, et la plus rentable, consiste à prévenir les maladies et à améliorer la résilience. Les auteurs présentent une gamme d'approches permettant de tirer le meilleur parti de ces deux possibilités. La connectivité mondiale permet de recueillir et de traiter davantage de données lors des situations d'urgence, en particulier grâce à l'essor des données de sources ouvertes, y compris dans les réseaux sociaux. De manière générale, les populations les plus pauvres et les plus isolées sont aussi les plus vulnérables aux catastrophes. Cependant, en recourant à des technologies plus compactes, plus rapides, plus intelligentes, plus abordables et plus connectées, il est possible de proposer des interventions d'urgence et de redressement fiables, efficaces et ciblées. À l'origine, on a fait appel à la production ouverte et participative (crowdsourcing) pour la recherche de personnes, la cartographie des zones affectées et les décisions d'allocation des ressources. Cela a engendré un volume exorbitant de données, d'où la nécessité de parvenir à extraire l'information utile de cet ensemble de données et ce, en temps opportun. À mesure de l'évolution de la technologie, les organisations ont commencé à externaliser davantage de tâches, en les confiant d'abord à des tiers, puis à des machines. Étant donné que le volume des données générées dépasse les capacités humaines, l'analyse des données a été progressivement automatisée en recourant à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique, ce qui a amélioré nos capacités en matière d'analyse prédictive. Lorsqu'il s'agit de passer de la réhabilitation à la prévention, les informations doivent être recueillies et traitées de manière plus rapide et plus efficace, tout en maintenant leur exactitude. En outre, ces nouvelles stratégies et technologies peuvent nous aider à progresser en intégrant différentes strates de données provenant des secteurs de la santé humaine, vétérinaire, publique et environnementale, conformément à l'approche Une seule santé.

Los desastres y los brotes infecciosos vienen catalizando desde hace tiempo aplicaciones innovadoras de las nuevas tecnologías. La acuciante necesidad de responder a una emergencia obliga a aguzar el ingenio con las tecnologías que se tienen a mano. Con todo, el uso idóneo de las nuevas tecnologías, y el más efectivo en relación con el costo, pasa por prevenir las enfermedades y mejorar la resiliencia. Los autores presentan aquí diversos métodos que posibilitan ambas cosas. La interconexión planetaria hace posible que en el curso de las emergencias se reúnan y traten cada vez más datos, sobre todo con el auge de los datos de código abierto (incluidas las redes sociales). Por regla general, las poblaciones más pobres y aisladas son las más vulnerables a los desastres. Sin embargo, la existencia de tecnología cada vez más pequeña, rápida, inteligente, barata e interconectada hace posible una labor fiable, eficiente y selectiva de respuesta y recuperación. En un primer momento, los dispositivos de colaboración abierta (crowdsourcing) fueron utilizados para encontrar a personas, cartografiar áreas afectadas y determinar la asignación de recursos, todo lo cual generaba una ingente cantidad de datos y, a la vez, la necesidad de extraer de ellos información útil sin tardanza. A medida que la tecnología evolucionaba las organizaciones empezaron a externalizar muchas tareas, delegándolas primero en terceras personas y después en máquinas. Dado que el volumen de datos generados supera la capacidad humana, se tiende a automatizar el análisis de datos recurriendo a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, lo que potencia aún más nuestra capacidad de análisis predictivo. Cuanto más avanzamos hacia una lógica de prevención, dejando atrás la de mera reparación, más necesitamos procesos de recogida y tratamiento de datos cada vez más rápidos y eficientes, sin perder por ello en precisión. Por añadidura, estas nuevas estrategias y tecnologías pueden ayudarnos a avanzar gracias a la combinación de acervos de datos de salud humana, veterinaria, pública y ambiental, integrados todos ellos en clave de Una sola salud.

Absence of Mycobacterium bovis infection in dogs and cats residing on infected cattle farms: Michigan, 2002.

A cross-sectional field study was performed to evaluate infection in dogs and cats living on farms with Mycobacterium bovis-infected cattle. The purpose was to determine pet infection status and assess their risk to farm families and/or tuberculosis-free livestock. Data and specimens were collected from 18 cats and five dogs from nine participating farms. ELISA testing for M. bovis and M. avium was conducted. Fifty-one biological samples were cultured; all were negative for M. bovis, although other Mycobacterium species were recovered. No radiographic, serological or skin test evidence of mycobacterial infection was found. These negative results may be due to the low level of M. bovis infection in the cattle and the limited duration of exposure of pets to infected cattle residing on the same farm. No evidence was found to indicate that pets residing on M. bovis-infected Michigan cattle farms pose a risk to humans or M. bovis-free livestock; however, precautionary advice for farm owners was provided.

The Caribbean Animal and Plant Information Network.

The Inter-American Institute for Cooperation on Agriculture (IICA) is presently implementing a four-year project in the Caribbean region to establish a regional information network on animal and plant health--the Caribbean Animal and Plant Health Information Network (CARAPHIN). CARAPHIN's immediate goal is to give the participating countries the technical capability to process and analyze the phyto- and zoo-sanitary information that they generate, share this information within the region, and use it as an effective instrument for decision making for agricultural development and trade. Sharing of information is further facilitated through the periodic regional and hemispheric meetings organized by IICA, by the Inter-American Animal Health Commission, and by the Technical Advisory Committee on Plant Protection. The Veterinary and Plant Protection Services of the region have expressed interest in the continuation of CARAPHIN as a permanent mechanism for agricultural health information management in the Caribbean. This motivated IICA to seek financing for a second phase of CARAPHIN, which will be executed from 1992 through 1996. Phase II of the project will seek to ensure the continuing application of the techniques and methodologies acquired by the agricultural health services of the different countries, and the functioning of the disease/pest information systems at the regional level. This will be achieved through technical assistance, continuing education, publications, provision of useful databases, and transfer of the project to a regional institution.

Ascariasis, respiratory diseases and production indices in selected Prince Edward Island swine herds.

The levels of production, ascarid burden and respiratory disease were measured on 15 purposively selected swine herds, and the relationships between the various measures of ascarid burden were examined. On each farm 30 randomly selected pigs were weighed and rectal fecal samples were collected at approximately 11, 15, 19 and 22 weeks of age, and at slaughter. Fecal ascarid-egg counts and duration of infection were combined to calculate a composite measure of ascarid burden called "lifetime burden". At the abattoir the carcass weight and levels of anteroventral pneumonia, atrophic rhinitis, and liver lesions were recorded for each hog. The number of ascarids in the small intestines were counted. Study hogs were marketed at an average of 189 +/- 22 days. The average dressed carcass weight was 77.0 +/- 5.9 kg and the mean average daily gain was 0.519 +/- 0.071 kg/day. The percent of hogs with ascariasis varied widely among farms, no matter what measure of ascariasis was used; the percent with intestinal ascarids at slaughter ranged from 0% to 96%, the percent that shed ascarid eggs during their lifetime ranged from 0% to 100%, and the range for hogs with liver lesions ranged from 27% to 100%. Of the hogs slaughtered, 82% had milk spot lesions, 32% shed ascarid eggs during their lifetime and 35% had intestinal ascarids. The latter had an average of 12 intestinal ascarids. Anteroventral pneumonia occurred in 55% of the slaughtered hogs and 9% had atrophic rhinitis scores of five. The percent of hogs per farm with pneumonia ranged from 17% to 96%. The percent of hogs per farm with atrophic rhinitis scores of five ranged from 0% to 57%.

A critical assessment of abattoir surveillance as a screening test for swine ascariasis.

The following data on ascarid burden were collected on an individual basis for 380 hogs marketed in the fall of 1987: a series of fecal ascarid-egg counts during the growing period; the level of milk spot lesions on the liver at slaughter; and the number of ascarids in the small intestines at slaughter. The presence of milk spots had a high sensitivity, very low specificity, and a high negative predictive value as a screening test for ascariasis in individual hogs. Results were consistent whether ascariasis was measured as the presence of intestinal ascarids at slaughter (sensitivity 91%, specificity 22%, negative predictive value 82%), or by a positive fecal egg count during the hog's lifetime (sensitivity 96%, specificity 24%, negative predictive value 93%). The presence of milk spots does not necessarily indicate that an ascarid infection has been established in the small intestine. The absence of milk spots, however, is a reliable indicator of the absence of an established ascarid infection, provided that the prevalence of ascariasis is equal to or less than that observed in this study. The severity of the ascarid infection in an individual hog could not be ascertained by the number of milk spot lesions on the liver.

Effect of ascariasis and respiratory diseases on growth rates in swine.

Growth rates, measures of ascarid burden, and the levels of anteroventral pneumonia and atrophic rhinitis at slaughter were determined for 352 hogs born between March 8 and March 28, 1987 on 15 farms located in Prince Edward Island. Regression analyses were used to determine associations between average daily gain (ADG) and independent variables controlling for sex, farm, and litters nested within farm. The regression model accounted for 75.4% of the variation in ADG. The number of intestinal ascarids at slaughter did not affect ADG. However, the "life-time burden" (a composite measure based on fecal egg counts and duration of infection) was associated with ADG (p less than 0.05) in a quadratic manner. Although heavy ascarid burdens decreased the growth rate of swine, the magnitude of the effect was minimal. The maximum improvement one could expect from reducing the ascarid burden on heavily infected farms would be less than 1%. Severe atrophic rhinitis and the presence of anteroventral pneumonia each had a detrimental effect on ADG (p less than 0.001). The corresponding reductions in mean ADG were 7.7% and 2.8% respectively. There was significant interaction between the effects of atrophic rhinitis and anteroventral pneumonia on ADG (p less than 0.05). Hogs with both anteroventral pneumonia and severe atrophic rhinitis had a 17.6% lower ADG than hogs with neither disease. There is much greater potential for improvement in ADG through control of respiratory diseases than through control of ascariasis.