3. Material und Methoden
3.3. Datenquellen
3.3.4. Strukturdaten aus dem Landkreis Kleve
Zur Erhebung der Strukturdaten des gesamten Landkreis Kleve stellte das Veterinäramt Kleve detaillierte Betriebsinformationen in anonymisierter Form zur Verfügung. Die Daten wurden mit Hilfe der Software Balvi®-iP zusammengestellt. Hierbei handelt es sich um eine Software, welche der Überwachung, Dokumentation und Auswertung der Tiergesundheit, der Lebens-mittelsicherheit und der FutterLebens-mittelsicherheit in Veterinärbehörden dient. Die Angaben in diesem Programm können als vollständigste Detaildatensammlung zu betrieblichen Struktu-ren innerhalb eines Landkreises angesehen werden. Folgende Angaben pro Betrieb dienten der Beschreibung der Betriebsstrukturen:
− Pseudonym des Betriebs
− Angabe der gehaltenen Tierarten
− Angabe der Betriebsart (Nutzungsrichtungen)
− Zahl der gehaltenen Tiere pro Tierart 3.4. Datenschutz
Jeder Betrieb wurde beim ersten Besuch über den Datenschutz aufgeklärt und erhielt eine Vertraulichkeitserklärung, in der sich die Projektbeteiligten sowohl zur Einhaltung der
Vor-gaben der Datenschutzgesetze Nordrhein-Westfalens sowie den Regeln der guten wissen-schaftlichen Praxis als auch zum vertraulichen Umgang mit den erhobenen Daten verpflichten (siehe Abbildung 16 im Anhang). Im Gegenzug erklärte sich der Landwirt damit einverstan-den, dass seine Daten zur Auswertung in pseudonymisierter Form erfasst und gespeichert werden.
Bei der Datenübertragung in die zentrale Datenbank (siehe Abschnitt 3.5) verfügte die Einga-bemaske über einen Zugriffsschutz gegen nicht-autorisierte Zugriffe.
Das Speichern von Daten in der lokalen Version der Datenbank erfolgte in codierter Form.
Die Datenübertragung in die zentrale Datenbank des Instituts für Pharmakologie, Pharmazie und Toxikologie der Veterinärmedizinischen Fakultät der Universität Leipzig wurde mittels passwortgeschützter ZIP-Archive vorgenommen, die dann manuell seitens des Instituts vor-genommen wurden.
Schon bei der Eingabe der Datensätze in die Eingabemaske wurden die Betriebe mittels Ver-gabe einer Betriebs-ID pseudonymisiert, d.h. jeder Betrieb erhielt eine vierstellige Nummer (Betriebs-ID), die bei der Eingabe in die online-Maske genutzt wurde. Somit wurden keine Adresseninformationen in der Datenbank abgelegt, sondern lediglich zur internen Kontrolle separat gespeichert.
3.5. Erhebung der Daten 3.5.1. Technische Voraussetzungen
Zur Erfassung der Daten wurde im Projekt VetCAb eine zentrale Datenbank eingerichtet. Auf einem Server des Instituts für Pharmakologie, Pharmazie und Toxikologie der Veterinärmedi-zinischen Fakultät der Universität Leipzig, der über das Internet („Onlinesystem“) kontinuier-lich erreichbar war, wurde ein relationales Datenbanksystem auf der Basis von einem freien Datenbanksystems (mySQL) konzipiert. Ein identisches lokales System wurde für den einge-setzten Laptop entwickelt, um im Rahmen des Projektes auch Daten ohne bestehende Inter-netverbindung zu erfassen. Die lokal erfassten Daten konnten – wie oben beschrieben – zu einem späteren Zeitpunkt mittels Exportfunktion in Dateien zusammengefasst, verschlüsselt nach Leipzig übermittelt und in die zentrale Datenbank eingelesen werden.
Das Erfassungssystem wurde so konzipiert, dass die Datensätze schnell und fehlerfrei überlie-fert und jederzeit zugänglich waren. Ferner wurden sie auf eine Art und Weise gespeichert, dass eine Auswertung bzw. Berechnung der Verbrauchsmenge(n) anhand bestimmter Sortier-kriterien (z.B. Tierart und AuA-Datum etc.) jederzeit möglich war. Alle Datensätze wurden erfasst, wobei das System in der Lage war, plausible und nicht-plausible Daten getrennt zu kategorisieren, so dass eine Berechnung der Verbrauchsmengen nur durch plausible Daten erfolgte.
Ein essentieller Bestandteil des Datenbankkonzepts war eine Anbindung zu den Angaben ü-ber Fertigarzneimittel in VETIDATA zur Validierung der Identität und Quantität der einge-setzten Antibiotika und Ermittlung der jeweiligen Wirkstoffgehalte. Vetidata stellt eine In-formationsplattform insbesondere für Tierärzte und tierärztlich tätige Personen im Internet dar (www.vetidata.de), welche sämtliche Informationen zu den für Tiere zugelassenen Medika-menten enthält und sich mit Fragen über Arzneimittelanwendung, Toxikologie und Arznei-mittelrecht in der Veterinärmedizin befasst.
Für jedes Tierarzneimittel, welches für Nutztiere zugelassen ist und Wirkstoffe aus der Grup-pe der Antibiotika enthält, wurde die Wirkstoffkonzentration (mg freier Wirkstoff) für die in der Zusammensetzung genannte Einheit ermittelt.
3.5.2. Datenstruktur der erfassten Daten
Zur Eingabe der Daten aus Bestandsbuch und AuA wurde eine spezielle Eingabemaske (Abbildung 2) programmiert, die nur durch autorisierten Zugriff über einen Web-Browser erreichbar war bzw. auf den Laptops installiert wurde. Die zu speichernden Daten wurden im Hinblick auf die Auswertung definiert und in der Eingabemaske berücksichtigt.
Startseite
Eingabemaske – Anwendung / Abgabe
Erhebungsort Bitte wählen! *
Betrieb / Praxis: Bitte wählen! *
Art des Belegs: Bitte wählen! *
Abgabedatum: (TT-MM-JJJJ) *
Tierart und Nutzung: Bitte wählen! * Bitte wählen! *
Anzahl behandelter Tiere *
Alter der behandelten Tiere
Diagnose: Bitte wählen! *
Arzneimittel: Wirkstoff: AM-Name
Bitte wählen! * Bitte wählen!
Chargennummer:
Abgabe-/Behandlungsmenge Bitte wählen! *
Applikationsform: Bitte wählen! *
Anwendungsdauer (in Tagen): *
Bemerkung:
Haltbarkeitsdatum AM (TT-MM-JJJJ):
Eintragen !! nicht plausibel !!
Grund: Bitte wählen!
Die mit * gekennzeichneten Felder sind Pflichtfelder
Abbildung 2: VetCAB-Eingabemaske
In der nachfolgenden Tabelle 6 sind die zu wählenden Optionen der Eingabemaske aufgeführt
Tabelle 6: Optionsliste der Eingabemaske ohne Arzneimittel, Wirkstoff und nicht-plausibler Daten
Erhebungsort Betrieb/Praxis Art des Belegs
Praxis AuA
Halterbetrieb
Betriebs/Praxis-ID
Bestandsbuch
Tierart Tiernutzung
Ferkel Färse / Jungrind Eier
Läufer Kuh keine Zuordnung
Mastschwein Bulle Mast
Sau Rind Milch
Schwein Pute Zucht
Kalb Huhn
Diagnose Abgabe-/ Behandlungsmenge Applikationsform
Atemwegserkrankung ZNS-Erkrankung g Injektion Tränke
Darmerkrankung Sonstige Erkrankungen ml iv Futter
Eutererkrankung Injektor im lokal/ topisch
Gelenkerkrankung Tablette sc intrazisternal
Hauterkrankung Stab oral intrauterin
Urogenitalerkrankung Spraydose direkt oral
3.5.3. Vollständigkeitsprüfung
Bei der Eingabe der Daten in die Eingabemaske wurde jeder Datensatz einem Vollständig-keitscheck unterzogen. Nur Daten, die die Vorgaben der Pflichtfelder erfüllten, konnten als plausibel gespeichert werden.
Waren Angaben im Bestandsbuch oder den AuA unvollständig oder unleserlich, konnte der Datensatz als nicht plausibel gekennzeichnet werden. Mindestanforderung zur Ablage ins
System war dabei die Identifizierung des Wirkstoffes bzw. der Arzneimittelname. Als Gründe nicht vollständiger Datensätze konnten in der Eingabemaske die Optionen
− Bezeichnung des Arzneimittels unklar
− Tierzahl fehlt
− Applikationsform unklar
− Abgabemenge unklar
angewählt werden. Ferner stand ein Freitextfeld für die Eingabe weiterer Gründe zur Verfü-gung. Die als nicht vollständig gekennzeichneten Datensätze wurden in einen gesonderten Bereich der Datenbank abgelegt.
3.5.4. Plausibilitätsprüfung
Im Anschluss an die Vollständigkeitsprüfung (3.5.3) wurde vom System eine Plausibilitäts-prüfung hinsichtlich der Dosierung durchgeführt. Hierfür wurde eine Plausibilitätstagesdosis für jeden Wirkstoff und die Tierarten Rind, Schwein und Geflügel festgelegt, die der prüfung der eingegebenen Daten in der Eingabemaske dient. Bei einer Unter- oder Über-schreitung dieser im System hinterlegten Plausibilitätstagesdosen wurde eine Meldung zur Überprüfung der eingegebenen Daten angezeigt. Nach erneuter Bestätigung der Daten durch den Eingeber wurden diese an die zentrale Datenbank übermittelt. Durch die Plausibilitätsprü-fung wurden mögliche Fehleingaben von Seiten des Dateneingebers reduziert und dokumen-tierten zugleich Abweichungen von den hinterlegten Plausibilitätstagesdosen.
3.5.5. Dokumentation der Dateneingabe
Mittels eines Erhebungsbogens („Compliance-Untersuchung“ siehe Anhang) wurde die Da-tenerfassung jedes Betriebes dokumentiert. Datum, Uhrzeit, Art und Probleme der Datener-fassung wurden hierbei erläutert und handschriftlich erfasst.
3.5.6. Datenaufbereitung
3.5.6.1. Unvollständige oder fehlerhafte Datensätze
Die erhobenen Daten wurden vor der Auswertung auf fehlerhafte Angaben überprüft und so-fern möglich aufbereitet und korrigiert. Folgende Datensätze (siehe Tabelle 7) wurden wäh-rend der Eingabe als nicht vollständig gekennzeichnet und korrigiert oder verworfen:
Tabelle 7: Umgang mit fehlerhaften Angaben
Art des Fehlers Korrektur
Anzahl Korrekturen Fehlerhafte Angaben zu Postleitzahl bzw.
Ortsname einer Praxis oder eines Betriebs Korrektur der PLZ bzw.
Ortsna-men 4
Fehlerhafte Angabe des Erhebungsortes in
einzelnen Datensätzen Korrektur des Erhebungsortes 42 Ungültige Datumsangabe, Korrektur möglich Korrektur der Datumsangabe 7 Ungültige Datumsangabe, keine Korrektur
möglich Löschen der Datumsangabe 2
Keine Angabe zu Arzneimittel und Wirkstoff Ausschluss von der Auswertung 1
Da der Untersuchungszeitraum genau ein Jahr betrug, blieben fehlerhafte Angaben der Jah-reszahl in der Auswertung unberücksichtigt. Ferner wurden Datensätze korrigiert, deren An-gaben zur Tierart in Bezug auf die Tiernutzung nicht plausibel waren. Die Tierart wurde hier-bei stets hier-beibehalten, während die Tiernutzung in die Kategorie „ohne Zuordnung“ geändert wurde (Tabelle 8). Da die geänderten Angaben für eine korrekte Auswertung nicht entschei-dend waren, konnten die betroffenen Datensätze auf diese Weise weiterhin als plausibel gel-ten. Die Häufigkeit fehlender Angaben ist in Tabelle 9 dargestellt.
Tabelle 8: Korrektur der Nutzungsart in Kategorie „ohne Zuordnung“
Tierart Nutzungsart Anzahl der Datensätze
Läufer Milch 1
Mastschwein Milch 2
Tabelle 9: Art und Anzahl fehlender Angaben bei nicht plausiblen Datensätzen
Grund Anzahl der
Datensätze Datensätze%
Arzneimittel 189 30,2
Tierzahl 179 28,6
Applikationsform 69 11,0
Anwendungs-/Abgabemenge 140 22,4
Anwendungs-/Behandlungsdauer 30 4,8
keine Angabe von Gründen 18 2,9
Gesamt 625 100,0
3.5.6.2. Definition neuer Variablen
Im Rahmen der weiteren Auswertung wurden einige Variablen neu definiert bzw. weitere Festlegungen getroffen:
− Belegzeile: Im Folgenden wird ein Datensatz als eine Belegzeile bezeichnet, um deut-lich zu machen, dass auf einem AuA mehrere Arzneimittel gleichzeitig verordnet wer-den können, jedes Arzneimittel jedoch in einer separaten Zeile eines Belegs eingetragen wird.
− Jahreszeiten: Zur Auswertung des Arzneimittelverbrauches zu verschiedenen Jahreszei-ten wurden Zeiträume genau definiert: Frühjahr von 1. März bis 31. Mai, Sommer von 1. Juni bis 31. August, Herbst von 1. September bis 30. November und Winter von 1.
Dezember bis 28. Februar.
− Diagnosegruppen: Um bei der weiteren Auswertung eine zu große Diversität von Diag-nosen zu vermeiden, erfolgte eine Zusammenfassung von Datensätzen, die aufgrund derselben Diagnose mit Wirkstoffen behandelt wurden. Die Bildung der Diagnosegrup-pen lehnt sich an die Auswahl der Diagnosen in der Eingabemaske (siehe Tabelle 6 im Absatz 3.5.2) an.
− Anzahl der Einzelgaben: ist definiert als das Produkt der Tierzahl und der Behand-lungsdauer pro Belegzeile, d.h. es gilt
# Einzelgaben = Tierzahl × Behandlungsdauer .
− Therapiedichte: ist ein Maß für die Anzahl der Behandlungen, die durchschnittlich pro Jahr an einem Tier durchgeführt werden. Sie ist der Quotient aus der Anzahl der Einzel-gaben und der Zahl der betreuten Tiere (hier pro Betrieb), d.h. sie wird ermittelt als
Tiere betreuter
#
aben lg Einze chte #
Therapiedi = .
Die Therapiedichte beantwortet die Frage, an wie vielen Tagen im Jahr ein Tier mit ei-nem antibiotisch wirksamen Arzneimittel behandelt wird. Beispielsweise kann eine The-rapiedichte von 10 bedeuten, dass 1 Tier an 10 Tagen im Jahr 1 Arzneimittel erhalten hat oder dass 1 Tier an 5 Tagen im Jahr mit 2 Arzneimitteln gleichzeitig behandelt wur-de. Durch die tatsächliche Anzahl der Einzelgaben kann diese Therapiedichte auch als UDD (Used Daily Doses) bezeichnet werden. Die Zahl der Wirkstoffe pro Arzneimittel (bei Kombipräparaten) wurde dabei allerdings nicht berücksichtigt, so dass die wirk-stoffbezogene Therapiedichte etwas unterschätzt wurde. In der allgemeinen Wahrneh-mung wird jedoch die Einnahme eines Arzneimittels als eine Behandlung oder Therapie betrachtet, ungeachtet der Zahl der darin enthaltenen Wirkstoffe. Die Therapiedichte wird berechnet für eine bestimmte Region (z.B. Landkreis) und einen bestimmten Zeit-raum (z.B. ein Jahr).
Die Therapiedichte ist im Gegensatz zu sonst üblichen Beschreibungen somit kein An-teil mehr, sondern eine so genannte Verursachungszahl, die ein Zeitereignis (Therapie-zeitraum) ins Verhältnis zu einem Punktereignis (Anzahl Tiere) setzt. Man nennt im Allgemeinen solche Maßzahlen, die Bewegungsmassen zu Bestandsmassen in Bezie-hung setzen, auch (ungekehrt proportionale) Ziffern oder Raten. Diese Konzepte finden in der Epidemiologie vor allem auch Eingang bei der Definition der Inzidenz, so dass man in Analogie zur Nomenklatur dort auch von einer "Therapieziffer", von der
"Thera-piegeschwindigkeit" oder auch der "Therapiestärke" sprechen könnte (siehe hierzu z.B.
auch die Ausführungen bei KREIENBROCK u. SCHACH (2005)).
− Zahl der betreuten Tiere: Dieser Größe ist die Voraussetzung für die korrekte Berech-nung der Therapiedichte. Da die Angaben zur Betriebsgröße in den Strukturdaten bzw.
der Betriebe in Kleve nur Angaben zu einem bestimmten Stichtag bzw. am Tag des Be-suchs repräsentieren, gilt es zu berücksichtigen, dass in der Produktion pro Stallplatz mehrere Tiere pro Jahr gehalten werden.
So finden z.B. in Mastschweine haltenden Betrieben etwa drei Durchgänge pro Jahr statt, so dass die Zahl der in einem Jahr gehaltenen Tiere ca. drei Mal so hoch ist wie die Zahl der Mastplätze. Deshalb wurden für die Angabe der Zahl der betreuten Tiere in der Schweinehaltung die Zahl der Mastschweine pro Betrieb mit drei sowie die Zahl der Ferkel mit 2,3 multipliziert (Prof. Dr. Thomas Blaha, Tierärztliche Hochschule Hanno-ver, Außenstelle für Epidemiologie, persönl. Mitteilung).
Ferner nahmen an der Studie 3 Betriebe teil, die 4-5 Kälbergruppen pro Jahr dazukaufen (laut Angaben des betreuenden Tierarztes), um sie zur Bullenmast einsetzen. Die Tier-zahlen der Kälber, die zum Stichtag der Erhebung angegeben wurde, wurden daher mit 4,5 multipliziert, um die Anzahl der betreuten Tiere pro Jahr zu erhalten.
3.5.7. Statistik
Die statistische Auswertung erfolgte mit SAS®, Version 9.1 TS Level 1M3 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA). Für die deskriptiven Auswertungsschritte wurde die Prozedur TABU-LATE verwendet. Daten für Modellrechnungen wurden auf Normalverteilung überprüft und bei Bedarf logarithmiert. Die graphische Darstellung von Häufigkeiten erfolgte mittels PROC UNIVARIATE. Für die schließende Statistik wurden Varianzanalysen mit der Prozedur GLM (normal verteilte Werte) und NPAR1WAY (Wilcoxon-Test für nicht normal verteilte Daten) durchgeführt. Für Chi-Quadrat-Tests wurde die Prozedur FREQ verwendet. P-Werte kleiner als 0,05 wurden als signifikant betrachtet.
Die quantitativen Variablen wurden in der Regel anhand der geometrischen Mittelwerte aus-gewertet, und nicht der arithmetischen Mittelwerte, da die untersuchten Variablen Menge,
Tierzahl, sowie Zahl der Einzelgaben meist eine linkssteile bzw. rechtsschiefe Verteilung zeigten (viele kleine, wenige große Werte) und für die Darstellung solcher Daten der geomet-rische Mittelwert grundsätzlich besser geeignet ist.
Zur Berechnung des geometrischen Mittelwertes wurden die Variablen zunächst zur Basis 10 logarithmiert. Bei den logarithmierten Werten wurden der arithmetische Mittelwert sowie die Standardabweichung bestimmt und hiermit eine untere bzw. obere Grenze eines Schwan-kungsbereichs mittels
Untere Grenze Std = Mittelwert – Standardabweichung Obere Grenze Std = Mittelwert + Standardabweichung
bestimmt. Diese Kennzahlen wurden anschließend durch Potenzierung zur Basis 10 in die Originalskala zurück transformiert.
4. Ergebnisse
4.1. Datenqualität
Die gesammelten Datensätze, d.h. die Belegzeilen verordneter Tierarzneimittel aus den land-wirtschaftlichen Betrieben wurden alle händisch in das Onlinesystem eingetragen und vor der Auswertung zunächst auf Vollständigkeit und Plausibilität geprüft (3.5.3 und 3.5.4).
Tabelle10 zeigt, dass von den insgesamt 5839 erhobenen Belegzeilen 10,7 % als nicht plausi-bel eingestuft wurden.
Tabelle10: Anzahl der plausiblen und nicht-plausiblen Belegzeilen bei 65 landwirtschaftlichen Betrieben im Landkreis Kleve im Zeitraum vom 1. Sept. 2006 bis 31. Aug. 2007
Anzahl Spalten-%
nicht plausibel 625 10,7
plausibel 5214 89,3
Gesamt 5839 100,0
Gründe und Häufigkeit für die Inplausibilität sind in Tabelle 9 im Abschnitt 3.5.6.1 zusam-mengefasst.
4.2. Quantitative Beschreibung der Belegzeilen der Studienpopulation 4.2.1. Belegzeilen pro Betrieb
Daten aus 65 Betrieben konnten für die Studie ausgewertet werden. Betriebe die entweder nur Rinder oder nur Schweine hielten, oder aber Mischbetriebe darstellten, die sowohl Rinder als auch Schweine betreuten. Insgesamt konnten hierbei, wie es Tabelle 11 dargestellt, 5839 Be-legzeilen erfasst und ausgewertet werden. 2775 (47,6 %) Verordnungen stammten aus dem Schweinebereich und 3060 (52,4 %) aus dem Rinderbereich. Das geometrische Mittel der erfassten Belegzeilen pro Schweinebetrieb lag mit 56,8 deutlich niedriger als der Median, während Median und geometrischen Mittel bei Rinder haltenden Betrieben mit 49,26 bzw. 48 Datensätzen nah aneinander lagen.
Tabelle 11: Belegzeilen getrennt nach Tierarten aus 65 landwirtschaftlichen Betrieben im Landkreis Kleve im Zeitraum vom 1. Sept. 2006 bis 31. Aug. 2007
Anzahl der Belegzeilen Anzahl
4.2.2. Belegzeilen getrennt nach Tierarten 4.2.2.1. Belegzeilen der Schweinbetriebe
Die Auswertung der Anzahl der Belegzeilen getrennt nach Nutzungsrichtung (Tabelle 12) zeigte, dass beim Schwein die größte Zahl der Belegzeilen im Bereich der Mastschweine er-fasst wurde. Insgesamt wurden hier 2093 Belegzeilen erer-fasst, welches 75,4 % der erer-fassten Belegzeilen aus dem Schweinebereich entsprach. Weit weniger Daten, nämlich 415 Belegzei-len kamen aus der Ferkelaufzucht (14,9 %), und 267 BelegzeiBelegzei-len aus der Zuchtsauenhaltung (9,6 %).
Wertet man die Anzahl der Belegzeilen in Bezug auf die Betriebe aus, so ergibt sich, dass in den 21 Betrieben, die Mastschweine hielten, im Mittel 29,55 (stets als geometrisches Mittel angegeben, siehe 3.5.7) Belegzeilen, erfasst wurden, wobei die Anzahl der Belegzeilen pro Betrieb von 2 bis 621 große Unterschiede aufwies. Auf den 13 Ferkel haltenden Betrieben wurden im Mittel 14,04 Belegzeilen und den 9 Zuchtsauen haltenden Betrieben im Mittel 25,46 Belegzeilen dokumentiert. Auch hier ist der Unterschied der Anzahl der Erhobenen Belegzeilen pro Betrieb mit 1 bis 109 im Ferkelbereich und 10 bis 63 Belegzeilen aus dem Zuchtsauenbereich zu erkennen.
Tabelle 12: Beschreibung der Belegzeilen nach Nutzungsrichtung – Schwein aus 23 landwirtschaftlichen Be-trieben im Landkreis Kleve im Zeitraum vom 1. Sept. 2006 bis 31. Aug. 2007
Anzahl der Belegzeilen Anzahl
4.2.2.2. Belegzeilen der Rinderbetriebe
Im Bereich der Rinderhaltung wurden die meisten Daten bei Milch- und Zuchtrindern erho-ben (Tabelle 13). Hier wurden insgesamt 2682 Belegzeilen erfasst, dies entspricht 87,6 % der Belegzeilen aus dem Rinderbereich. Im Mittel wurden somit bei Milch- und Zuchtrindern pro Betrieb 41,16 Belegzeilen erhoben. Lediglich 357 Belegzeilen kamen aus dem Bereich der Kälberaufzucht, sowie nur 21 Belegzeilen aus dem Bereich der Rindermast. Hier war auch die Anzahl der Belegzeilen pro Betrieb mit durchschnittlich 4,55 Belegzeilen aus dem Bereich der Kälberaufzucht und 2,01 Belegzeilen im Mastrinderbereich weitaus kleiner.
Tabelle 13: Beschreibung der Belegzeilen nach Nutzungsrichtung – Rind aus 47 landwirtschaftlichen Betrie-ben im Landkreis Kleve im Zeitraum vom 1. Sept. 2006 bis 31. Aug. 2007
Anzahl der Belegzeilen Anzahl
Mit diesen Tabellen (12 u. 13) wurde die Zahl der Belegzeilen quantitativ ausgewertet, was jedoch keine Aussage über den Verbrauch von Antibiotika zulässt. Die durchschnittliche
Be-triebsgröße von Ferkel- und Mastschwein haltenden Betrieben betrug in beiden Fällen etwa 540 Tiere. Die um etwa 50% geringere Anzahl der Belegzeilen beruht darauf, dass pro Beleg-zeile mehrere Tiere behandelt wurden. Ferner müssen die Tierzahlen in Bezug auf die Nut-zungsrichtung und -dauer korrigiert werden, da die Mast- und Aufzuchtsperioden unter-schiedlich lang sind (siehe Punkt 3.5.6.2).
4.3. Betriebsstrukturen
4.3.1. Beschreibung der Studienbetriebe
Während der Datenerfassung wurden von 66 teilnehmenden Betrieben auch Daten zur Be-triebsstruktur erhoben (Tabelle 14). Die Diskrepanz der Betriebszahlen zu den vorhergehen-den Tabellen ist auf Zuordnungsfehlern hinsichtlich der Nutzungsrichtung zurückzuführen.
Die Gesamtzahl der Betriebe ist in den folgenden Tabelle größer, da es Betriebe gibt, die auf-grund der Haltung von zwei Tierarten (Schwein und Rind) oder unterschiedlichen Nutzungs-gruppen doppelt erfasst wurden. Insgesamt nahmen 26 Schweine haltende Betriebe an der Studie teil, deren Betriebsgröße eine hohe Variation aufwies. 3 der Betriebe behandelten kei-ne Schweikei-ne antibiotisch, sie wurden jedoch bei der Charakterisierung der Betriebe hier be-rücksichtigt. In Tabelle 28 ff. sind sie jedoch nicht erwähnt, da keine Daten zu Antibioti-kaanwendungen beim Schwein eingesehen wurden. Während der kleinste Betrieb lediglich 6 Schweine hielt, wurden auf dem größten Betrieb 2895 Schweine betreut. Im Durchschnitt wurden pro Schweinebetrieb 793 Schweine gehalten. In den 47 besuchten Rinderbetrieben wurden zwischen 42 und 550 Rinder gehalten. Im Durchschnitt hielten die Rinderbetriebe 141 Tiere.
Tabelle 14: Durchschnittliche Betriebsgröße der Studienbetriebe bei 66 landwirtschaftlichen Betrieben im Landkreis Kleve im Zeitraum vom 1. Sept. 2006 bis 31. Aug. 2007
Tierzahl
Von den 26 Schweine haltenden Betrieben, die an der Studie teilnahmen, hielten 25 Betriebe Mastschweine mit einer durchschnittlichen Tierzahl von 538 Tieren (Tabelle 15), wobei der kleinste Betrieb 6 und der größte Betrieb 2800 Mastschweinen betreute. 11 Betriebe der Stu-die hielten durchschnittlich 143 Muttersauen und 10 Betriebe hielten im Durchschnitt 546 Ferkel. Auch bei den Muttersauen und Ferkel haltenden Betrieben lagen das Minimum und das Maximum der Zahl der gehaltenen Tiere weit auseinander. Die hohe Variabilität der Tier-zahl in den einzelnen Betrieben und somit die Betriebsgröße ist in den Abbildung 3,
Abbildung 4 und Abbildung 5 dargestellt.
Tabelle 15: Durchschnittliche Betriebsgröße der Schweinebetriebe im Hinblick auf die Nutzungsrichtung – Studie von 26 landwirtschaftlichen Betrieben im Landkreis Kleve im Zeitraum vom 1. Sept. 2006 bis 31. Aug. 2007
Tierzahl Nutzungsart Anzahl
Betriebe Geo Mittel
untere Grenze
Std
obere Grenze
Std
Median Min Max
Ferkel 11 546 270,77 1099,77 480 200 1750
Sauen 10 143 79,67 256,63 130 70 445
Mastschweine 25 538 143,65 2011,41 670 6 2800
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800
Abbildung 3: Darstellung der Verteilung der Tierzahlen in Ferkelbetrieben der Studie von 11 landwirtschaftlichen Betrieben im Landkreis Kleve im Zeitraum vom 1. Sept. 2006 bis 31. Aug. 2007
30 Anzahl Betriebe 10
Sauen gesamt 1690
Abbildung 4: Darstellung der Verteilung der Tierzahlen in Sauenbetrieben der Studie von 10 landwirt-schaftlichen Betrieben im Landkreis Kleve im Zeitraum vom 1. Sept. 2006 bis 31. Aug.
2007
0 400 800 1200 1600 2000 2400 2800
Abbildung 5: Darstellung der Verteilung der Tierzahlen in Schweinemastbetrieben der Studie von 25 landwirtschaftlichen Betrieben im Landkreis Kleve im Zeitraum vom 1. Sept. 2006 bis 31.
Aug. 2007
Von den 47 Rinder haltenden Betrieben hielten alle 47 Betriebe auch Kälber (Tabelle 16). Im Durchschnitt wurden pro Betrieb 65,57 Kälber betreut, mit einem Minimum von 15 und
Von den 47 Rinder haltenden Betrieben hielten alle 47 Betriebe auch Kälber (Tabelle 16). Im Durchschnitt wurden pro Betrieb 65,57 Kälber betreut, mit einem Minimum von 15 und