Application of Global Burden of Animal Diseases methods at country level: experiences of the Ethiopia case study.

Animals play a central role in human livelihoods and welfare. Animal diseases have a great impact on the benefits humans derive from animals and can also pose a risk to human health. Better control of animal diseases generates wider societal benefits, including reducing the climate and ecological impacts of livestock and improving animal welfare. To better understand the scale of investment justified for the control and prevention of animal disease, the wide-ranging impacts of disease on animal production and health must be measured. The Global Burden of Animal Diseases (GBADs) programme is quantifying animal disease burden from the local to global levels. The GBADs programme includes country case studies for national- and local-level analysis. Ethiopia is the first case study country in which GBADs methods have been applied. GBADs'Ethiopia case study consists of three activity areas: i) stakeholder engagement; ii) livestock disease burden estimation, including data collection, analytics, evidence generation and communication; and iii) capacity building in animal health economics. At the start of the case study, various stakeholder communication platforms were used to familiarise stakeholders with GBADs and engage their support in various ways, including data access, and, through this engagement, to ensure the programme tools and outputs were relevant and useful to their needs. Existing data were retrieved from multiple sources and used to estimate disease burden. This process involved multiple steps, including estimation of biomass and economic value, the Animal Health Loss Envelope (farm-level disease burden), wider economic impacts and attribution of the disease burden to different levels of causes. This was carried out for major livestock species (cattle, sheep, goats and poultry) in Ethiopia. Capacity building on animal health economics was carried out for GBADs end users to increase competence in utilising animal health economic evidence, including GBADs outputs. This article documents experiences of the implementation of these activities in the GBADs Ethiopia case study.

Les animaux représentent une part substantielle des moyens de subsistance et contribuent de manière essentielle au bien-être humain. Les bénéfices que l'humanité peut retirer des animaux sont toutefois compromis par les maladies animales, qui font aussi peser un risque sur la santé publique. Les avantages sociétaux d'un meilleur contrôle des maladies animales dépassent la portée strictement sanitaire et recouvrent notamment l'atténuation de l'impact climatique et environnemental des animaux d'élevage et l'amélioration du bien-être animal. Pour mieux appréhender l'échelle des investissements requis pour contrôler et prévenir les maladies animales, il convient de mesurer les impacts très divers de ces maladies sur la production et la santé animales. Le programme " Impact mondial des maladies animales " (GBADs) procède actuellement à la quantification de la charge des maladies animales, du niveau local au niveau mondial. Il comprend aussi des études de cas conduites dans des pays choisis pour une analyse à l'échelle nationale, voire locale. L'Ethiopie est le premier pays à avoir fait l'objet d'une étude de cas nationale reprenant les méthodes du GBADs. L'étude comportait trois volets d'activités : i) la mobilisation des parties prenantes ; ii) l'estimation de la charge des maladies chez les animaux d'élevage, notamment la collecte de données, leur analyse, l'apport d'éléments probants et la communication ; et iii) le renforcement des capacités en économie de la santé animale. Au lancement de l'étude, plusieurs plateformes de communication professionnelles ont été utilisées pour mieux faire connaître le GBADs aux différents acteurs et solliciter leur soutien de diverses manières, en particulier en termes d'accès aux données, et pour s'assurer, grâce à cette mobilisation, que les outils et les résultats du programme étaient pertinents pour eux et répondaient à leurs besoins. Les données existantes ont été recueillies auprès de multiples sources et ont permis d'estimer la charge sanitaire. Ce processus comportait plusieurs étapes, dont l'estimation de la biomasse et de la valeur économique, la définition de l'enveloppe des pertes sanitaires animales (charge sanitaire à l'échelle des exploitations), l'appréciation des effets économiques au sens large et la répartition de la charge sanitaire en fonction des niveaux des causes attribuées. Les analyses portaient sur les principales espèces d'animaux d'élevage (bovins, ovins, caprins et volailles) en Ethiopie. Des activités de renforcement des capacités en économie de la santé animale ont été proposées aux utilisateurs finaux du GBADs afin de les former à l'utilisation des preuves économiques en santé animale. Les auteurs expliquent comment s'est déroulée la mise en oeuvre de ces activités lors de l'étude du GBADs conduite en Ethiopie.

Los animales desempeñan un papel fundamental en los medios de subsistencia y el bienestar humanos. En este sentido, las enfermedades animales tienen un gran impacto en los beneficios que los humanos obtienen de los animales y también pueden suponer un riesgo para la salud humana. Un mejor control de las enfermedades animales genera beneficios sociales más amplios, como la reducción del impacto climático y ecológico de la ganadería y la mejora del bienestar animal. Para comprender mejor la magnitud de la inversión justificada para el control y la prevención de las enfermedades animales, es preciso medir las amplias repercusiones de las enfermedades en la producción y la sanidad animal. El programa sobre el impacto global de las enfermedades animales (GBADs) cuantifica el impacto de las enfermedades animales desde el nivel local hasta el mundial. El programa GBADs incluye estudios de casos por países a fin de realizar un análisis a escala nacional y local. Etiopía es el primer país en el que se han aplicado los métodos del GBADs. El estudio de caso del GBADs en dicho país se divide en tres áreas de actividad: i) la participación de las partes interesadas; ii) la estimación del impacto de las enfermedades del ganado, incluida la recopilación de datos, el análisis, la generación de pruebas y la comunicación; y iii) el desarrollo de capacidades en el ámbito de la economía de la sanidad animal. Al inicio del estudio de caso, se utilizaron diversas plataformas de comunicación con las partes interesadas para familiarizarlas con el GBADs y recabar su apoyo a través de diversas vías, entre las que se incluía el acceso a los datos, y, mediante esta colaboración, garantizar que las herramientas y los resultados del programa fueran pertinentes y útiles para sus necesidades. Se obtuvieron datos de diversas fuentes que se utilizaron para estimar el impacto de las enfermedades. Este proceso implicó múltiples pasos, incluida la estimación de la biomasa y el valor económico, la cartera de pérdidas en sanidad animal (impacto de las enfermedades a nivel de explotación), los impactos económicos más amplios y la atribución del impacto de las enfermedades a diferentes categorías de causas. Esto se llevó a cabo para las principales especies ganaderas (bovinos, ovinos, caprinos y aves de corral) en Etiopía. Se realizaron actividades de capacitación en economía de la sanidad animal para los usuarios finales con el fin de aumentar su competencia en la utilización de los datos económicos sobre sanidad animal, incluidos los resultados del GBADs. Este artículo documenta las experiencias de la puesta en práctica de estas actividades en el estudio de caso del GBADs en Etiopía.

Burden assessment of antimicrobial use and resistance in livestock in data-scarce contexts.

Misuse and overuse of antimicrobials in livestock production are identified as drivers for antimicrobial resistance (AMR). To improve decision-making concerning livestock health, it is important to understand the impact of AMR in livestock and aquaculture, within and beyond farm level, as well as expenditure on antimicrobial use (AMU). Such understanding provides grounds for systematic disease prioritisation and establishes a baseline for understanding the value of different strategies to mitigate animal health problems and for the monitoring and evaluation of the impact of those strategies. Yet limited data availability and quality surrounding AMU and AMR create barriers to furthering the knowledge of such impact. These data constraints are also more prevalent in contexts that lack the necessary resources to develop and maintain systematic and centralised data collection and collation systems. Even in regions with robust AMU and AMR monitoring systems in place, data limitations remain, such that the expenditure on antimicrobials and impacts of AMR remain unclear. Additionally, the current research funding strategies have been less focused on primary data collection, adding further barriers to filling the data void and reducing the global AMU/AMR knowledge gap. To work around the data scarcity and leverage previous and ongoing research efforts, it is vital to gain comprehensive knowledge of the people, projects and research consortia dedicated to the topic of AMU/AMR.

Les utilisations incorrecte et excessive d'agents antimicrobiens dans la production animale figurent parmi les facteurs connus de développement de résistances aux agents antimicrobiens (RAM). Pour améliorer la prise de décision relative à la santé des cheptels, il est essentiel de comprendre l'impact de la RAM chez les animaux d'élevage terrestres et aquatiques, aussi bien au niveau des élevages qu'au-delà, et de pouvoir quantifier les dépenses consacrées à l'utilisation d'agents antimicrobiens (UAM). Cette compréhension apporte les éléments d'information pour la priorisation systématique des maladies et établit un cadre de référence pour comprendre la valeur respective des différentes stratégies d'atténuation des problèmes de santé animale et pour assurer le suivi et l'évaluation d'impact de ces stratégies. Cependant, la disponibilité et la qualité limitées des données relatives à l'UAM et à la RAM font obstacle à une connaissance plus poussée de cet impact. Ces contraintes liées aux données sont plus répandues dans les contextes dépourvus des ressources nécessaires pour élaborer et entretenir des systèmes de collecte de données systématiques et centralisés. Même dans les régions où des systèmes robustes de suivi de l'UAM et de la RAM sont en place, le problème de l'insuffisance de données reste posé de sorte que la réalité des coûts induits par les agents antimicrobiens et l'impact de la RAM demeurent incertains. De plus, les stratégies actuelles de financement de la recherche ont été moins axées sur la collecte de données primaires, ce qui ajoute des obstacles supplémentaires pour l'obtention des données manquantes et compromet les efforts visant à réduire les écarts de connaissances sur l'UAM et la RAM à l'échelle mondiale. Afin de remédier à la pénurie de données et de mettre à profit les recherches antérieures et en cours, il est indispensable de savoir quels sont les acteurs, les projets et les consortiums de recherche qui travaillent sur l'UAM et la RAM.

El uso incorrecto y excesivo de antimicrobianos en la producción ganadera se considera un impulsor de la resistencia a los antimicrobianos (RAM). Para mejorar la toma de decisiones relativas a la sanidad del ganado, es importante comprender el impacto de la RAM en la ganadería y la acuicultura, a nivel de las granjas y más allá, así como el coste con el uso de antimicrobianos (UAM). Tal comprensión permite una priorización sistemática de enfermedades y establece una línea base para comprender el valor de las distintas estrategias destinadas a mitigar los problemas de sanidad animal, así como para supervisar y evaluar el impacto de esas estrategias. Sin embargo, la limitada disponibilidad y calidad de los datos en torno al UAM y a la RAM crean barreras que impiden ampliar la comprensión de dicho impacto. Estas limitaciones de datos también son más frecuentes en contextos que carecen de los recursos necesarios para desarrollar y mantener sistemas sistemáticos y centralizados de recopilación y cotejo de datos. Incluso en las regiones que cuentan con sistemas sólidos de seguimiento del UAM y la RAM, los datos siguen siendo limitados, de modo que los costes con antimicrobianos y las repercusiones de la resistencia a estos siguen sin estar claros. Además, las actuales estrategias de financiación de la investigación se han centrado menos en la recopilación de datos primarios, lo que añade más obstáculos a la hora de llenar el vacío de datos y reducir la brecha mundial de conocimientos sobre el UAM y la RAM. Para superar la escasez de datos y aprovechar las iniciativas de investigación previas y en curso, es fundamental adquirir un conocimiento detallado de las personas, los proyectos y los consorcios de investigación dedicados al tema del uso de antimicrobianos y la resistencia a estos.

Analysing livestock network data for infectious disease control: an argument for routine data collection in emerging economies.

Livestock movements are an important mechanism of infectious disease transmission. Where these are well recorded, network analysis tools have been used to successfully identify system properties, highlight vulnerabilities to transmission, and inform targeted surveillance and control. Here we highlight the main uses of network properties in understanding livestock disease epidemiology and discuss statistical approaches to infer network characteristics from biased or fragmented datasets. We use a 'hurdle model' approach that predicts (i) the probability of movement and (ii) the number of livestock moved to generate synthetic 'complete' networks of movements between administrative wards, exploiting routinely collected government movement permit data from northern Tanzania. We demonstrate that this model captures a significant amount of the observed variation. Combining the cattle movement network with a spatial between-ward contact layer, we create a multiplex, over which we simulated the spread of 'fast' ( R0 = 3) and 'slow' ( R0 = 1.5) pathogens, and assess the effects of random versus targeted disease control interventions (vaccination and movement ban). The targeted interventions substantially outperform those randomly implemented for both fast and slow pathogens. Our findings provide motivation to encourage routine collection and centralization of movement data to construct representative networks. This article is part of the theme issue 'Modelling infectious disease outbreaks in humans, animals and plants: epidemic forecasting and control'. This theme issue is linked with the earlier issue 'Modelling infectious disease outbreaks in humans, animals and plants: approaches and important themes'.