Broiler Coccidiosis'inde risk faktörlerinin lojistik regresyon analizi ile belirlenmesi
Quantifying risk factors of Coccidiosis in broilers using logistic regression analysis
Yazar: AYTAÇ AKÇAY
Danışman: PROF. DR. OKAN ERTUĞRUL
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2009
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Etlik piliç = Broiler chickens ; Koksidiyozis = Coccidiosis ; Lojistik regresyon analizi = Logistic regression analysis

Özet:
Coccidiosis, hekimlik açısından önemli protozoonların yer aldığı Apicomplexa anacındaki çeşitli Eimeria türleri tarafından meydana getirilen pek çok hayvan türünde etkili olabilen ve özellikle kümes hayvanı yetiştiriciliğinde, dünya genelinde olduğu gibi Türkiye'de de önemli ekonomik kayıplara neden olan bir hastalıktır. Özellikle insan sağlığı ile direk ilişkili olan kümes hayvanları yetiştiriciliğinde, ekonomik kayıplardan dolayı, etkili ve güvenilir koruma ve kontrol programlarının uygulanması, hastalığın ortadan kaldırılmasındaki başarı için gereklidir.Bu çalışmada, Türkiye tarımsal ekonomisinde önemli yer tutan ve kanatlı endüstrisinin en ciddi problemlerinden biri olan, broiler Coccidiosis'inde etkili risk faktörlerinin belirlenmesi amaçlanmıştır.Çalışmanın gerecini, Türkiye'nin altı coğrafi bölgesinden seçilen toplam 817 çiftlikte bulunan 1110 kümes (Türkiye'deki tüm broiler çiftliklerinin yaklaşık %12'si) oluşturmuştur. Eylül 2006-Eylül 2007 tarihleri arasında ziyaret edilen kümeslerde anketler uygulanmış ve dışkı numuneleri toplanmıştır. Anket verileri, toplanan numunelerden elde edilen laboratuar sonuçları ile birleştirilmiştir.Coccidiosis ile ilişkili değişkenlerin belirlenmesinde lojistik regresyon analizi kullanılmıştır. İstatistik analizler, SPSS for Windows 14.01 (Lisans No: 9869264) paket programı ile yapılmıştır. İlk olarak tüm değişkenler üzerine tek değişkenli lojistik regresyon analizi uygulanarak Coccidiosis ile ilgili değişkenler belirlenmiştir. Bu değişkenler hastalığa ilişkin risk faktörlerini belirlemek amacıyla çok değişkenli lojistik modele girmeye aday değişkenler olarak kullanılmıştır. Lojistik regresyon analizinde geriye doğru değişken çıkarma yöntemi kullanılmış, çok değişkenli modeldeki değişkenlerin model içindeki önemliliği Wald testi ile belirlenmiştir. Önemsiz bulunan değişkenler modelden çıkarılmıştır. Oluşturulan lojistik model katsayılarının tahmininde en çok olabilirlik yöntemi kullanılmıştır. Modelin Coccidiosis görülen ve görülmeyen kümesler arasındaki ayrımsama gücü belirlenmiştir.Çalışma sonucunda, Türkiye'de hastalıktan korunma amacıyla kullanılan anticoccidial ilaçlar hastalığı tamamen iyileştiremediği ve subklinik boyutta hastalığın yaygın bir şekilde ortaya çıktığı görülmüştür. 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 kullanılan geriye doğru değişken çıkarma yöntemi 10 adımda sonlanmıştır. Modelin Coccidiosis hastalığını açıklamadaki etkinliği Hosmer-Lemeshow uyum iyiliği istatistiği ile hesaplanmıştır. Buna göre değişkenlerin modele uyumu önemlilik değeri p=0,916 bulunmuştur. Final model ile kestirilen olasılıklar kullanılarak, 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.

Abstract:
Caused by Eimeria species classified under the Apicomplexa phylum, Coccidiosis is a protozoan disease that affects many vertebrate species, mainly poultry, and is known to result in serious economic loss both worldwide and in Turkey. In view of the resulting economic loss, an effective and reliable protection and control programme is required for success in combat with the disease, especially with regard to poultry breeding, an industry directly linked to human health.The aim of this research is, to determine the most efficient risk factors on broiler coccidiosis, which is one of the most serious problems in poultry industry as, has one of the important partions of Turkey?s agricultural economy.The study sample consisted of 1110 broiler flocks kept on 817 farms (about 12% of all broiler farms in Turkey) located in six out of seven regions of Turkey. The study was limited by the flocks that were visited between September 2006 and September 2007. In the present study; survey researches was held and faecal samples were collected from broiler flocks. Survey results were combined with laboratuary findings.Logistic regression was used to assess variables that influence the occurrence of Coccidiosis. This was done by SPSS for Windows 14.01 (License No: 9869264). First, simple logistic regression was performed for each variable using presence/absence of coccidiosis. Second, variables that were associated with coccidiosis-positive flocks at p ? 0,25, were used in multivariable logistic regression. In the multivariable model, variables were excluded from the model by the backward elemination procedure. The least-significant variable based on the Wald?s statistic was deleted, the model refitted and the results then compared both parameter estimates and difference in -2 log likelihood of the model with those of the previous run to check for confounding. This resulted in a model containing variables related to the presence of coccidiosis.In the present study, it was determinated that the use of anticoccidials for coccidiosis were not prevention completely and it appears epidemically as subclinical infections. Clinical or subclinical coccidiosis ratio was determined as % 56, 2 at analysis of the faeces samples, visited of 1110 chick house around Turkey.In the multivariable logistic regression model for coccidiosis was completed in 10th step by using the backward elemination procedure. By using the Hosmer-Lemeshow goodness of fit statistics, formed at the end of the 10th step, significance value was calculated as 0,916 and model?s overall classification ratio as %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