The aim of this research was to determine the most efficient risk factors on broiler coccidiosis in Turkey. The study was performed in 1110 broiler chickens housed in 817 farms located in six geographical region of Turkey between September 2006 and September 2007. Survey questionnaires were held and faecal samples were collected from broiler flocks. Survey results were combined with laboratory findings. A logistic regression analysis was used to assess variables that influenced the occurrence of Coccidiosis. Firstly, simple logistic regression was performed for each variable by using presence or absence criteria of coccidiosis. Then, variables that were associated with coccidiosis-positive flocks at P value of ≤ 0.25 were included in multivariable logistic regression. In the present study, clinical or subclinical coccidiosis ratio was determined to be 56.2% in the analysis of the faeces samples. The multivariate logistic regression model for coccidiosis was completed in 10th step by using the backward elimination procedure. Overall classification ratio of final model was determined to be 87.3%. The results showed an enhanced risk of coccidiosis due to environmental and management factors such as season, number of chick house, age of chick, type of ventilation system, roof isolation, litter materials, having a type of farmyard which is easy to clean, time between production periods, leaving litter material to a safe distance after production period, presence of vermin, climate regulation and other diseases which might facilitate introduction of the parasite
Broiler coccidiosis logistic regression analysis odds ratio risk factors
Bu çalışmada, Türkiye’de broiler Coccidiosis’inde etkili risk faktörlerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın gerecini, Türkiye’nin altı coğrafi bölgesinden seçilen toplam 817 çiftlikte bulunan 1110 kümes oluşturmuştur. Eylül 2006-Eylül 2007 tarihleri arasında ziyaret edilen kümeslerde anketler uygulanmış ve dışkı numuneleri toplanmıştır. Anket verileri, toplanan numunelerden elde edilen laboratuvar sonuçları ile birleştirilmiştir. Coccidiosis ile ilişkili değişkenlerin belirlenmesinde lojistik regresyon analizi kullanılmıştır. İlk olarak tüm değişkenler üzerine tek değişkenli lojistik regresyon analizi uygulanarak Coccidiosis ile ilgili değişkenler belirlenmiştir (p≤0,25). Bu değişkenler, çok değişkenli modelde kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, Türkiye genelinde ziyaret edilen 1110 kümesten alınan dışkı örneklerinin analizi sonucunda kümeslerin % 56,2’sinde klinik veya subklinik boyutta Coccidiosis saptanmıştır. Çok değişkenli lojistik regresyon analizinde geriye doğru değişken çıkarma yöntemi kullanılmış ve 10 adımda sonlanmıştır. Final modelin Coccidiosis doğru tanı oranı %87,3 olarak belirlenmiştir. Elde edilen final modelde yer alan; “mevsim, çiftlikteki kümes sayısı, etlik pilicin yaşı, havalandırma sistemi, çatı izolasyonu, altlık materyali, iki yetiştirme dönemi arasındaki süre, altlık materyalinin güvenli bir uzaklığa atılması, kümeste giriş odasının olması, kümes çevresi veya içinde kemirgenlerin varlığı, kümes içi havanın durumu ve piliçlerin Coccidiosis dışında başka bir salgın hastalık geçirmesi veya geçirmekte olması” değişkenlerinin Coccidiosis için önemli risk faktörü olduğu belirlenmiştir
Broyler koksidiyozis lojistik regresyon odds oranı risk faktörleri
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Veteriner Cerrahi |
Diğer ID | JA23PV32NN |
Bölüm | Araştırma Makalesi |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 1 Eylül 2011 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2011Cilt: 58 Sayı: 3 |