D. Пояснительная записка для импортеров и экспортеров
Статья 1.4.8Ветеринарно-санитарный кодекс водных животных (2013)
Актуально на 10.11.2026.
Как цитировать: Статья 1.4.8. "Ветеринарно-санитарный кодекс водных животных (2013)". https://bukva.ai/docs/veterinarno-sanitarnyy-kodeks-vodnyh-zhivotnyh/statya-1-4-8
Программа надзора для демонстрации свободы от болезни должна отвечать указанным ниже требованиям в дополнение к основным требованиям в отношении надзора, изложенным в настоящей главе.
Свобода от болезни подразумевает отсутствие возбудителя болезни в стране, зоне или компартменте. Научные методы не могут обеспечить абсолютную уверенность в отсутствии болезни. Демонстрация свободы от болезни включает предоставление достаточных доказательств, чтобы продемонстрировать (до доверительного уровня, приемлемого странами-членами), что болезнь с определенным патогеном не присутствует в популяции. На практике невозможно доказать (т.е. быть на 100% уверенными), что популяция свободна от болезни. Вместо этого целью является предоставление надлежащих доказательств (до приемлемого доверительного уровня), что болезнь, если присутствует, присутствует в меньшей пропорции популяции, чем было задано (т.е. пороговая превалентность).
Однако очевидное присутствие болезни на любом уровне целевой популяции автоматически аннулирует любые заявки на свободу от болезни, если только положительные результаты тестов не были признаны ложноположительными на основании значений специфичности, описанных в соответствующей главе по болезни.
Положения настоящей статьи основаны на принципах, описанных выше, и на следующих исходных предпосылках:
- при отсутствии болезни и вакцинации популяции диких животных и популяции животных, разводимых на ферме, становятся восприимчивыми со временем;
- возбудители болезни, на которых распространяются настоящие положения, способны вызывать идентифицируемые клинические признаки у наблюдаемых восприимчивых животных;
- для того чтобы увеличить вероятность обнаружения специфического возбудителя болезни, восприимчивость водного животного и время для проведения выборки должны соответствовать определенным условиям;
- ветеринарно-санитарные службы водных животных имеют возможность исследовать, диагностировать и сообщать о болезни, если она присутствует;
- используется соответствующий диагностический метод, описанный в Руководстве по водным животным;
- любое заявление об отсутствии болезни в течение длительного периода времени в восприимчивой популяции может быть подтверждено эффективным исследованием болезни и отчетностью страны-члена.
Целью подобной системы надзора является представление на непрерывной основе доказательств для демонстрации свободы от болезни в отдельной стране, зоне или компартменте с известным доверительным уровнем и со ссылкой на определенную заданную превалентность и параметры диагностического теста. Доверительный уровень и заданная превалентность зависят от ситуации тестирования, болезни и характеристик популяции хозяина, а также от имеющихся в наличии ресурсов.
Одно такое исследование может предоставить сведения в дополнение к непрерывному сбору санитарных данных. Однако единичные отдельные исследования редко или никогда не представляют достаточных доказательств отсутствия болезни водных животных и должны быть дополнены непрерывным целевым сбором доказательств (например, непрерывный отбор образцов для выявления болезни или возможности пассивного обнаружения) для обоснования заявлений о свободе от болезни.
Популяция эпидемиологических единиц должна быть четко определена. Целевая популяция состоит из всех особей всех восприимчивых к болезни видов в стране, зоне или компартменте, на которых распространяются результаты надзора. Иногда части целевой популяции подвергаются более высокому риску стать посредниками заноса экзотической болезни. В этих случаях является целесообразным сосредоточить усилия по надзору на данной части популяции, например, фермы на географической границе.
План исследования зависит от размера и структуры изучаемой популяции. Если популяция относительно маленькая и может считаться однородной в отношении риска инфекции, возможно применение одноэтапного исследования. Если различные субпопуляции одного предприятия аквакультуры не содержатся вместе в одной воде, их можно считать с точки зрения эпидемиологии отдельными популяциями.
В более крупных популяциях, где нет инструментов для выборки или когда существует вероятность кластеризации болезни, необходимо проведение исследования из нескольких этапов. При проведении двухэтапной выборки на первом этапе выборки отбирают группы животных (например, пруд, фермы, деревни). На втором этапе из каждой из отобранных групп выбирают животных для тестирования.
В случае сложной (например, многоуровневой) структуры популяции может использоваться многоуровневая выборка, и данные анализируются соответствующим образом.
Данные надзора могут происходить из ряда различных источников, включая:
a) исследования на основе популяций с применением одного или более тестов для обнаружения этиологического агента или доказательств инфекции;
b) другие нерандомизированные источники данных, такие как:
ii) уведомления о болезнях и записи лабораторных исследований;
iii) академические и другие научные исследования;
c) знание биологии возбудителя, включая распределение в окружающей среде, распределение хозяйской популяции, известное географическое распределение, распределение векторов и климатическую информацию;
d) историю импорта потенциально инфицированного материала;
e) существующие на местах меры биобезопасности;
f) любые другие источники информации, которые предоставляют дополнительные сведения в отношении болезни в стране, зоне или компартменте.
Источники доказательств должны быть подробно описаны. Исследование должно включать описание стратегии выборки, используемой для отбора единиц для тестирования. Для сложных систем надзора требуется полное описание системы, включая рассмотрение любых смещений, которые могут быть присущи этой системе. Для получения доказательств для обоснования заявлений о свободе от болезни могут быть использованы нерандомизированные источники информации при условии, что в целом любые смещения, введенные в дальнейшем, способствуют обнаружению.
Анализ результатов тестов, полученных в ходе исследования, должен проводиться в соответствии с положениями настоящей главы и учитывать следующие факторы:
b) чувствительность и специфичность теста или тестовой системы;
c) заданную превалентность (или превалентности при использовании плана, состоящего из нескольких этапов);
Анализ данных для получения доказательств свободы от инфекции включает оценку вероятности (альфа), что наблюдаемые доказательства (результаты надзора) могли быть получены в соответствии с нулевой гипотезой, заключающейся в том, что инфекция присутствует в популяции при определенной(ых) превалентности(ях) (заданные превалентности). Доверительный уровень (или, что одно и то же, чувствительность) системы надзора, с помощью которой были получены данные, равно 1-альфа. Если доверительный уровень превышает заранее установленный порог, доказательства считаются пригодными для демонстрации свободы от болезни.
Необходимый доверительный уровень системы надзора (вероятность, что система обнаружит инфекцию, если инфекция присутствует на определенном уровне) должен быть выше или равен 95%.
В отношении мощности (вероятность, что система сообщит об отсутствии инфекции, если инфекция действительно отсутствует) может быть установлено любое значение. Условно часто устанавливается значение, равное 80%, но оно может быть изменено в соответствии с требованиями страны или зоны.
Различные статистические методологии для вычисления вероятности альфа, включая количественный и качественный подходы, допустимы, если они основаны на общепринятых научных принципах.
Методология, используемая для вычисления доверительного уровня в отношении системы надзора, должна быть научно обоснована и четко документирована, включая ссылки на опубликованную работу, описывающую указанную методологию.
Для статистического анализа данных надзора часто требуются исходные предположения о параметрах популяции или характеристиках теста. Они обычно основаны на заключениях экспертов, предыдущих исследованиях, проводимых на тех же или других популяциях, предполагаемой биологии агента и так далее. Неопределенность в отношении этих предположений должна быть подсчитана и учтена при анализе (например, в виде априорного распределения вероятностей в байесовском методе).
Для систем надзора, используемых для демонстрации свободы от определенных болезней, расчеты доверительного уровня системы надзора основаны на нулевой гипотезе, заключающейся в том, что инфекция присутствует в популяции. Уровень инфекции определяется по заданной превалентности. В самом простом случае это превалентность инфекции в однородной популяции. Чаще при сложной (многоуровневой) структуре популяции требуется больше одного значения заданной превалентности, например, превалентность на уровне животных (пропорция инфицированных животных на инфицированной ферме) и превалентность на уровне группы (пропорция инфицированных ферм в стране, зоне или компартменте). Могут рассматриваться дальнейшие уровни кластеризации, требующие дополнительных значений заданной превалентности.
В расчетах должны использоваться значения заданной превалентности, указанные в соответствующей главе по болезни Руководства по водным животным (если имеется). Если они не установлены для отдельной болезни, необходимо представить обоснование для выбора значений заданной превалентности, основанное на следующих рекомендациях:
- на уровне отдельного животного заданная превалентность определяется на основании биологии инфекции в популяции. Она равна минимальной предполагаемой превалентности инфекции в изучаемой популяции, если инфекция укоренилась в этой популяции. Она зависит от динамики инфекции в популяции и дефиниции изучаемой популяции (которая может быть определена для максимизации предполагаемой превалентности при наличии инфекции);
- подходящее значение заданной превалентности на уровне животных (например, превалентность инфицированных животных в клетке) может составлять:
- между 1% и 5% для инфекций, которые присутствуют в маленькой части популяции, например, они передаются медленно или находятся на ранних стадиях вспышки болезни и т.д.;
- более 5% для высоко трансмиссивных инфекций.
Если надежная информация, включая заключения экспертов, по предполагаемой превалентности в инфицированной популяции отсутствует, для заданной превалентности следует использовать значение 2%;
- на более высоких уровнях (например, клетка, пруд, ферма, деревня и т.п.) заданная превалентность обычно отражает превалентность инфекции, которая практически и с достаточным основанием может быть обнаружена с помощью системы надзора. Обнаружение инфекции на самом низком уровне (единичная инфицированная единица в популяции) редко выполнимо в больших популяциях. Предполагаемое протекание инфекции может также играть роль. Инфекции, которые способны распространяться быстро между фермами, могут иметь более высокую заданную превалентность на уровне фермы, чем медленно распространяющиеся инфекции.
Подходящее значение заданной превалентности для первого уровня кластеризации (например, пропорция инфицированных ферм в зоне) обычно не более 2%. Выбор более высокой заданной превалентности должен быть обоснован.
Когда данные по надзору используют для определения показателей инцидентности и превалентности для целей описания возникновения болезни в отношении единицы в виде животного, времени и места, эти показатели могут быть рассчитаны для всей популяции и для определенного периода времени или для подгрупп, определенных по характеристикам хозяина (например, возрастная инцидентность). Для определения инцидентности необходим непрерывный надзор с целью обнаружения новых случаев, тогда как превалентность является подсчитанной пропорцией инфицированных особей в популяции в определенный момент времени. Процесс подсчета должен учитывать чувствительность и специфичность теста.
Инфекция в стране, зоне или компартменте обычно кластеризуется, а не распространяется в популяции равномерно. Кластеризация может происходить на различных уровнях (например, кластер умирающей рыбы в пруду, кластер прудов на ферме или кластер ферм в зоне). За исключением исследования очевидно однородных популяций, при надзоре необходимо учитывать кластеризацию для проведения расчетного и статистического анализа данных по крайней мере на уровне кластеризации, который считается наиболее значимым для определенной популяции животных и инфекции.
Весь надзор включает проведение одного или более тестов для получения доказательств присутствия текущей или ранее существующей инфекции, начиная от подробных лабораторных обследований и заканчивая наблюдениями фермеров. Степень эффективности теста на уровне популяции описывается в отношении чувствительности и специфичности. Недостаточная чувствительность и/или специфичность влияют на интерпретацию результатов надзора и должны учитываться при анализе данных надзора. Например, в случае с тестом с недостаточной специфичностью, если популяция свободна от болезни или в ней наблюдается очень низкая превалентность инфекции, все положительные результаты тестов или большая их пропорция будут ложными. Следовательно, результаты исследования образцов, которые дают положительный результат при тестировании, могут быть подтверждены или опровергнуты с помощью высокоспецифичного теста. Если система надзора использует более чем один тест (иногда необходимо использование тестов последовательно или параллельно), необходимо рассчитать чувствительность и специфичность комбинации тестов.
Все расчеты должны учитывать степень эффективности (чувствительность и специфичность) всех используемых тестов. Значения чувствительности и специфичности, используемые в расчетах, и метод, применяемый для определения или подсчета этих значений, должны быть документированы. Чувствительность и специфичность теста могут различаться при применении к различным популяциям и в различных сценариях теста. Например, чувствительность теста может быть ниже при тестировании животных-переносчиков с низким уровнем инфекций по сравнению с умирающими животными с клинической болезнью. Напротив, специфичность зависит от присутствия перекрестно-реагирующих агентов, распределение которых может отличаться в различных условиях или регионах. В идеале эффективность теста следует оценивать в условиях применения, иначе наблюдается повышенная неопределенность в отношении его эффективности. При отсутствии оценки тестов на местах, могут использоваться значения чувствительности и/или специфичности для определенного теста, которые указаны в Руководстве по водным животным, но повышенный уровень неопределенности, связанный с этими расчетами, должен быть включен в анализ результатов.
Тестирование на пуле включает объединение экземпляров от нескольких особей и проведение одного теста этого пула. Тестирование на пуле является приемлемым подходом во многих ситуациях. При использовании тестирования на пулах результаты тестирования должны быть интерпретированы с применением значения чувствительности и специфичности, которые были определены или подсчитаны для этой конкретной процедуры тестирования на пуле и для соответствующих размеров пулов, используемых для проведения теста. Анализ результатов тестирования на пулах должен по возможности проводиться с применением общепринятых, статистически обоснованных методов, которые должны быть полностью документированы, включая опубликованную библиографию.
При применении к системе надзора на вероятность правильной оценки ветеринарно-санитарного статуса эпидемиологической единицы влияет весь процесс выборки, включая отбор образцов, сбор, обработку и переработку, а также фактическая эффективность лабораторных тестов.
7. Многочисленные источники информации
Если существует множество различных источников данных, представляющих доказательства свободы от инфекции, каждый из этих источников данных может быть проанализирован соответствующим образом. Полученные подсчеты доверительного уровня в отношении каждого источника данных могут быть объединены для того, чтобы представить общий доверительный уровень для комбинированных источников информации.
Методология, применяемая для объединения подсчетов из нескольких источников данных:
a) должна быть научно обоснована и полностью документирована, включая ссылки на опубликованный материал; и
b) должна по возможности учитывать отсутствие статистической независимости между различными источниками данных.
Информация по надзору, полученная из одной и той же страны, зоны или компартмента в различное время (например, повторяющиеся ежегодные обследования), может предоставить совокупность данных о ветеринарно-санитарном статусе. Такие сведения, полученные в течение продолжительного периода времени, могут быть объединены для установления общего доверительного уровня. Однако единичное более массовое исследование или объединение данных, собранных за тот же период времени из многочисленных рандомизированных и нерандомизированных источников, может обеспечить такой же доверительный уровень за более короткий период времени.
Анализ информации по надзору, получаемой периодически или непрерывно в течение продолжительного периода времени, должен при возможности включать время сбора информации, чтобы учесть сниженную значимость более ранней информации. Чувствительность, специфичность и полнота данных из каждого источника также должны быть приняты во внимание для заключительной оценки общего доверительного уровня.
Целью отбора образцов в популяции является отбор подгруппы единиц из популяции, которые являются репрезентативными для нее в отношении характеристик, представляющих интерес (в данном случае — присутствие или отсутствие инфекции). План исследования может включать отбор образцов на нескольких уровнях. Для отбора образцов на уровне эпидемиологических единиц или единиц более высокого порядка должен использоваться формальный метод вероятностной выборки (например, простой случайный отбор). Отбор образцов следует проводить таким образом, чтобы обеспечить наибольшую вероятность того, что образец будет репрезентативным для данной популяции в рамках практических ограничений, обусловленных различными условиями окружающей среды и разными производственными системами.
При отборе образцов на уровне ниже эпидемиологической единицы (например, на уровне отдельного животного), применяемый метод отбора образцов должен предоставлять наилучшую практическую возможность получить образец, репрезентативный для данной популяции выбранной эпидемиологической единицы. Получение действительно репрезентативного образца у отдельных животных (из пруда, клетки или рыбоводческого хозяйства) часто представляет большие трудности. Для того чтобы максимизировать шанс обнаружения инфекции, при отборе образцов следует делать смещение в пользу инфицированных животных, например, отбирать умирающих животных, стадии жизни с большей вероятностью активной инфекции и т.п.
Смещенная выборка в этом контексте включает отбор образцов у определенной исследуемой популяции, которая имеет иную вероятность инфекции, чем целевая популяция, субпопуляцией которой она является. После идентификации исследуемой популяции целью по-прежнему является отбор репрезентативного образца из этой субпопуляции.
Метод отбора образцов, используемый на всех уровнях, должен быть полностью документирован и обоснован.
Количество единиц в популяции, у которых следует взять образцы, должно рассчитываться с помощью статистически обоснованного метода, который учитывает по крайней мере следующие факторы:
- чувствительность и специфичность диагностического теста или тестовой системы;
- заданную превалентность (или превалентности при использовании плана, состоящего из нескольких этапов);
- доверительный уровень, ожидаемый от результатов исследования.
Кроме того, могут учитываться другие факторы при расчете размера выборки, включая (но не ограничиваясь этим):
- размер популяции (но допустимо предположить, что популяция бесконечно большая);
- необходимую мощность исследования;
- неопределенность в отношении чувствительности и специфичности.
Специальные требования к отбору образцов должны быть специально разработаны для каждой отдельной болезни, учитывая ее характеристики, а также специфичность и чувствительность принятых методов тестирования для обнаружения возбудителя болезни в популяциях хозяина.
FreeCalc <*> является подходящим программным обеспечением для подсчета размеров выборки при различных значениях параметров. В таблице, расположенной ниже, приводятся примеры размеров выборки, полученных с помощью программного обеспечения для ошибки типа I и типа II, составляющей 5% (т.е. 95% доверительный уровень и 95% статистическая мощность). Однако это не означает, что всегда следует применять ошибку типа 1 и типа 2, составляющую 0,05. Например, при использовании теста с чувствительностью и специфичностью 99% необходимо отобрать образцы у 528 единиц. Если 9 или менее из этих единиц дают положительные результаты при тестировании, популяция по-прежнему может считаться свободной от болезни при заданной превалентности 2% при условии, что приложены все усилия, для того чтобы гарантировать, что все предположительно ложноположительные результаты являются действительно ложными. Это означает, что существует 95% доверительный уровень относительно того, что превалентность составляет 2% или ниже.
<*> FreeCalc — Cameron, AR. Программное обеспечение для расчета размера выборки и анализа исследований, чтобы продемонстрировать свободу от болезни. Бесплатная загрузка с http://www.ausvet.com.au.
В том случае, когда значения Se и Sp неизвестны (например, отсутствует информация в главе о болезни в Руководстве по водным животным), не следует автоматически приравнивать их к 100%. Все положительные результаты следует включить и обсудить в отчете об этом конкретном исследовании, а также необходимо приложить все усилия для того, чтобы гарантировать, что все предположительно ложноположительные результаты являются действительно ложными.
Исследования должны включать документированную систему гарантии качества, для того чтобы обеспечить соответствие процедур в полевых условиях и других процедур обозначенному плану исследования. Приемлемые системы могут быть достаточно простыми, если они обеспечивают достоверную документацию процедур и основных проверок для выявления значительных отклонений процедур от тех, которые документированы в плане исследования.
Переход между статьями: Ctrl + ← / →