[en] Aujeszky's disease (AD) eradication programme started in Spain in 1995, but it was not until 2003, due to the additional guarantees in intra-community trade relating to Aujeszky's, that AD eradication programme was adapted and ensured. The aim of this study is to conduct a spatial analysis of the Aujeszky's disease (AD) eradication programme in Catalonia, Spain, from 2003 to 2007. The study has been divided in four periods, based on the phases designed in the AD eradication programme in Catalonia. In the first part of the study, we explore for high risk areas (clusters) in order to test whether the spatial distribution of AD in the region during the consecutive eradication periods was homogeneously distributed over the territory or clustered in space. Different purely spatial analyses, based on the Bernoulli model, were run with SaTScan® v6.1 in each period. Clusters of positive sow farms (farrow to weaning and farrow to finish) and/or fattening farms were identified in the four study periods in the western, central and north eastern part of the region. The prevalence ratio values of these clusters increased throughout the study period due to the fact that the risk of disease decreased faster outside the clusters than inside the clusters. In order to study the evolution of the disease, we explored for areas where more negative sow farms became infected and areas where more sow farms eliminated the infection. These analyses demonstrated areas with significantly higher proportions of sow farms that became negative, which indicates that the eradication of the disease has a spatial component. Clusters of negative sow farms that were infected again (reinfections) were also detected in the four study periods. The relative risk values of these clusters were much higher compared to the other cluster analyses. There was a geographical association between the clusters of positive sow farms, positive fattening farms and re-infected sow farms. This association could be attributable to the local spread of Aujeszky´s disease virus. Pig farm density could be a factor influencing the local spread of infection and was therefore evaluated for clusters of re-infected sow farms and clusters of sow farms that eliminated the infection. The mean density of pig farms was 0.40 farms per square Km (median of 0.28 and standard deviation of 0.33) in clusters of sow farms that became negative and 1.51 (median of 0.70 and standard deviation of 1.61) in clusters where more sow farms became positive (p-value<0.05). Based on these results, in the second part of the study, we tested the role of geographical factors that could be implicated in local spread and persistence of AD in certain areas. Several geographic variables describing the possible risk factors associated to neighbourhood transmission: Distance to the nearest slaughterhouse, distance to conventional roads, mean number of AD serological positive sows and serological positive fattening pigs in the neighbourhood (750 meters radius) of each sow farm were included in a hierarchical Bayesian binomial model. A non geographic variable; type of farm (farrow to weaning versus farrow to finish) was also included. The use of Bayesian models allowed us to take into account the spatial dependence (autocorrelation) among the data; included in the model as a random effect. Spatial dependence was parameterised with a conditional autoregressive distribution (CAR) based on a set of neighbours. The set of neighbours was defined as those farms located in a 500 meters buffer radius around each sow farm. From the four geographical variables included in the model, only positive fattening animals in the neighbourhood of sow farms increased the probability of being AD positive. In the first period, 1,000 positive fattening pigs in the neighbourhood (750 meters buffer radius) increase the odds of each sow farm being AD positive by a factor between 1.005 and 1.36. In period 2.2, having positive fattening animals in the neighbourhood increased the likelihood of each sow farm to be AD positive between 1.84 and 3.22. In period 2.1 and period 3, none of the variables had a positive relation with the probability of being positive. The type of farm (farrow to weaning or farrow to finish) also did not influence the probability of being AD positive in any period. The geographical pattern of the residuals of the hierarchical bayesian binomial model (observed versus predicted) was very similar to the observed infection in sow farms in all the eradication periods, showing that neighbourhood transmission might not be the main factor related to the eradication of Aujeszky-s disease in sow farms. Other herd¬specific risk factors might be much more related to the probability of AD infection than the geographical variables included in this study.

[es] El programa de erradicación de la enfermedad de Aujeszky comenzó en España en 1995, pero no fue hasta el 2003, cuando debido a las garantías suplementarias establecidas en los intercambios intracomunitarios de la especie porcina en relación a la enfermedad de Aujeszky, que dicho programa se reforzó y se establecieron las bases del programa coordinado de lucha, control y erradicación de la enfermedad. El objetivo de este estudio es realizar un análisis espacial de la erradicación de la enfermedad de Aujeszky en Cataluña (España) desde el 2003 hasta el 2007. El estudio se ha dividido en cuatro periodos, en base a las diferentes etapas establecidas en el programa de erradicación en Cataluña. En la primera parte del estudio, analizamos si la distribución espacial de la enfermedad de Aujeszky en Cataluña ha sido homogénea o han existido zonas de alto riesgo (conglomerados) durante las distintas etapas del programa de erradicación. Para ello, en cada periodo realizamos diferentes análisis espaciales con el programa SaTScan® v6.1 basados en el modelo de Bernoulli. En los cuatro periodos de estudio, identificamos conglomerados de granjas positivas de cerdas (ciclo abierto y ciclo cerrado) y/o de granjas positivas de engordes, tanto en la parte oeste como en el centro y este de Cataluña. Debido a que el riesgo de infección disminuyó más rápido fuera de los conglomerados que dentro, los valores del ratio de prevalencia de estos conglomerados aumentaron a lo largo del tiempo. Para analizar la evolución de la enfermedad, estudiamos si había áreas en las que la proporción de granjas que se habían reinfectado o que habían eliminado la infección era mayor. Estos análisis demostraron que había zonas en las que la proporción de granjas que habían eliminado la infección era más alta, y por lo tanto que la erradicación de la enfermedad tiene también un componente espacial. En los cuatro periodos de estudio, también se detectaron áreas en las que la proporción de granjas reinfectadas fue más alta. El riesgo relativo de estos conglomerados era mayor que el de los otros análisis de conglomerados. Por otro lado, existía una asociación geográfica entre los conglomerados de granjas de madres positivas, granjas de engorde positivas y granjas de madres reinfectadas. Esta asociación podría ser debida a la transmisión a nivel local del virus de Aujeszky. Ya que la densidad de granjas en una zona podría ser un factor relacionado con esta transmisión local, analizamos esta variable en conglomerados de erradicación y de reinfecciones. La densidad media de granjas de porcino en los conglomerados de erradicación fue de 0.4 granjas por kilómetro cuadrado (mediana de 0.28 y desviación estándar de 0.33) y de 1.51 (mediana de 0.7 y desviación estándar de 1.61) en los conglomerados donde más granjas de cerdas se habían reinfectado (valor de p<0.05). En base a estos resultados, en la segunda parte del estudio analizamos el papel que podían desempeñar factores geográficos en la transmisión a nivel local del virus y en la persistencia de la enfermedad de Aujeszky en determinadas zonas. Para ello, usamos un modelo jerárquico bayesiano y en él incluimos diferentes variables geográficas que podían estar implicadas en la transmisión a nivel local del virus; como son la distancia al matadero más cercano, distancia a la carretera más próxima, número de animals de engorde positivos próximos a la granja (radio de 750 metros) y número de cerdas positivas próximas a la granja (radio de 750 metros). En el modelo también incluimos otra variable no geográfica: tipo de granja (ciclo abierto o ciclo cerrado). El uso de estos modelos jerárquicos bayesianos permite incorporar un término que tiene en cuenta la dependencia espacial (autocorrelación) existente en los datos. La dependencia espacial fue incluida en el modelo mediante una distribución normal condicionalmente autoregresiva (CAR) basada en un número de vecinos. Dichos vecinos fueron definidos como aquellas granjas localizadas en un radio de 500 metros de cada granja de cerdas. De las cuatro variables geográficas incluidas en el modelo, sólo la presencia de animales de engorde positivos presentes en la proximidad de una granja de cerdas incrementaba la probabilidad de infección por el virus de Aujeszky. En el primer periodo, por cada 1000 cerdos de engorde en la vecindad de cada granja de madres, el odds (razón de probabilidades) de ser positiva de cada granja se incrementaba por un factor entre 1.005 y 1.36. En el periodo 2.2, tener cerdos de engorde en la vecindad aumentaba la razón de probabilidades de infección por un valor entre 1.84 y 3.22. En el periodo 2.1 y en el periodo 3, ninguna de las variables influyó de forma significativa en la probabilidad de ser una granja positiva. El tipo de granja (ciclo abierto o ciclo cerrado) tampoco se relacionó con la probabilidad de ser una granja positiva en ninguno de los periodos del estudio. El patrón geográfico de los residuos (observados versus predichos) del modelo binomial jerárquico bayesiano fue muy similar al de los observados, en todos los periodos del estudio. Este resultado evidencia que la transmisión a nivel local del virus de Aujeszky probablemente no haya sido el principal factor relacionado con la persistencia del virus en granjas de cerdas. Otros factores, específicos de cada granja, probablemente tengan una relación más alta en la probabilidad de infección que las variables geográficas incluidas en este análisis.