Генетичний поліморфізм свиней породи ландрас на основі мікросателітних маркерів

The aim of this study was to analyze the genetic variability and population structure of the Landrace population by using 12 microsatellite markers. A total of 90 pigs representing one commercial breed (Landrace) were sampled. Twelve microsatellite loci (SW24, S0155, SW72, SW951, S0386, S0355, SW240, SW857, S0101, SW936 SW911 and S0228) were selected and belong to the list of microsatellite markers recommended by FAO/ISAG. GenAIEx software was used to calculate the allele frequencies, effective number of alleles (Ae), observed (Ho) and expected (He) heterozygosity, within-population inbreeding estimate (Fis), Shannon’s information index (ISh). Overall allele frequency values ranged from 0.006 to 0.9333 (at allele SW951120). The number of observed alleles (Na) detected ranged from 5 (S0155 and SW911) to 13 (SW72), with an overall mean of 9.00 ± 0.80 and a total of 108 alleles were observed at these loci. However, the effective number of alleles (Ae) ranged from 1.57 (SW951) to 5.49 (SW240) with a mean of 3.29 ± 0.33. Shannon’s information index (ISh) which measures the level of diversity, was sufficiently high – from 0.79 (for SW951) to 2.01 (for SW240) – with a mean of 1.43 ± 0.09. The overall means for observed (Ho) and expected (He) heterozygosities were 0.578 ± 0.009 and 0.662 ± 0.004, respectively, which ranged from 0.307 (SW951) to 0.814 (SW857) and 0.361 (SW951) to 0.818 (SW240), respectively. Of the 12 microsatellites analyzed using Fisher’s exact test, 50% were in Hardy-Weinberg equilibrium, and 6 were out of equilibrium (P < 0.05). Three mutation models namely, infinite allele model (I.A.M.), two phase model (T.P.M.), stepwise mutation model (S.M.M.) were estimated using the BOTTLENECK software. The results are indicated that the Landrace pig population is non-bottlenecked and remained at mutation-drift equilibrium. The study stands first in genetic characterization of the Ukrainian Landrace pig population through microsatellite markers. The various parameters and values used to quantify genetic variability, such as the high mean (and effective) number of alleles and the expected and observed heterozygosities, indicated high genetic variability in the Ukrainian Landrace pigs. The population has not undergone any recent and/or sudden reduction in the effective population size and remained at mutation-drift equilibrium.Мета цього дослідження полягала в тому, щоб проаналізувати генетичну мінливість і структуру популяції свиней породи ландрас з використанням 12 мікросателітних локусів. Всього було досліджено 90 свиней, які представляють одну комерційну породу (ландрас). Було обрано 12 мікросателітних локусів (SW24, S0155, SW72, SW951, S0386, S0355, SW240, SW857, S0101, SW936 SW911 і S0228), які входять до списку мікросателітних маркерів, рекомендованих ФАО / ISAG. Для розрахунку частот алелей, ефективного числа алелей (Ae), фактичної (Ho) і очікуваної (He) гетерозиготності, оцінки інбридингу (Fis), інформаційного індексу Шеннона (ISh). використовувалося програмне забезпечення GenAIEx. В цілому, частота алелей варіювала від 0,006 до 0,9333 (для алелі SW951120). Число алелей (Na) варіювало від 5 (S0155 і SW911) до 13 (SW72) із середнім значенням 9,00 ± 0,80. Загалом для цих локусів було виявлено108 алелей. Однак ефективне число алелей (Ae) варіювало від 1,57 (SW951) до 5,49 (SW240) із середнім значенням 3,29 ± 0,33. Інформаційний індекс Шеннона (ISh), який свідчить про рівень різноманітності, був досить високим – від 0,79 (для SW951) до 2,01 (для SW240) – із середнім значенням 1,43 ± 0,09. Середні значення фактичної (Ho) та очікуваної (He) гетерозиготності становили 0,578 ± 0,009 і 0,662 ± 0,004, відповідно і варіювали від 0,307 (SW951) до 0,814 (SW857) і від 0,361 (SW951) до 0,818 (SW240) відповідно. Із 12 локусів мікросателітів, проаналізованих з використанням точного тесту Фішера, 50% перебували в стані рівноваги Харді-Вайнберга, а решта – відхилялися від нього (Р < 0,05). З використанням програмного забезпечення BOTTLENECK оцінювалися три мутаційні моделі, а саме: модель нескінченного числа алелей (I.A.M.), двохфазна модель (T.P.M.), модель покрокової мутації (S.M.M.). Результати свідчать, що для популяції свиней породи ландрас не відзначено bottleneck-ефекту і вона перебувала в стані рівноваги між мутаційним процесом і дрейфом генів. У дослідженні вперше наведена генетична характеристика української популяції свиней породи ландрас з використанням поліморфізму мікросателітних локусів. Різні параметри, які використовуються для кількісної оцінки генетичної мінливості, дають високі оцінки середнього (і ефективного) числа алелей, очікуваної і фактичної гетерозиготності, що вказує на високу генетичну мінливість української популяції свиней породи ландрас. Популяція не зазнала будь-яких недавніх і/або раптових скорочень ефективної чисельності і залишалася в стані рівноваги між мутаційним процесом і дрейфом генів.&nbsp

Аналіз розподілу мертвонароджених поросят у свиноматок великої білої породи

The main aim of this paper was to estimate the piglet stillbirth incidence distribution in the Large White (LW) sows. The population used for the present study is from a pig farm managed by the Limited Liability Company (LLC) “Tavriys’ki svyni” located in Skadovsky district (Kherson region, Ukraine). The experimental materials used for this study consisted of 100 inds. of productive parent sows of the Large White breed. The estimation of reproductive performance was conducted for each animal included in this study. The total number of piglets born (TNB), number of stillborn piglets (NSB) and frequency of stillborn piglets (FSB) per litter were monitored in the first eight parities in the period of eleven years (2007–2017). The 800 farrowings averaged 11.3 piglets per litter. Of the 9037 piglets born, 7895 were live born and 1142 were stillborn. Stillborn pigs were observed in 63.3 ± 1.7 % of the litters and the pig stillbirth incidence was 12.6 ± 0.4 %. The percentage of pigs born dead in total pigs born, obtained in this study is within the range of rates (5 to 15 %) reported for commercial pig farms in other countries. The frequencies of litters with 1, 2, 3, 4 and 5 or more stillborn piglets were 27.1, 14.8, 10.6, 5.8 and 5.0 %, respectively. The frequency of litters with at least one stillborn piglet varied from 44 % (2nd parity) to 76 % (6th parity). Significant factor in the analysis for frequency of litters with at least one stillborn piglet was parity number in sow (Chi-squared test: χ2 = 51.35; df = 7; P < 0.001). This frequency increased as parity number in sow increased (Pearson correlation coefficient: r = 0.929; P < 0.01). We noted that the piglet stillbirth incidence in the LW sow’s litter took place already during the first farrowing for almost half of the sows (46%). In general, this distribution is well approximated by the exponential model equation (y = 73.567*exp(-0.551x); R2 = 97.09 %). The LW sows with stillborn piglets in four out of eight farrowings were the most reported. The value of the entropy of the traits NSB and FSB varied significantly among sows of different parities (Chi-squared test: in both cases P < 0.001). At the same time, a significant increase in the entropy estimates for both traits from the 1st parity to the 8th parity was noted (Spearman's rank correlation: P < 0.001…0.002).Основною метою даної роботи було оцінити розподіл мертвонароджених поросят серед свиноматок великої білої породи (ВБП). Тварини, яких було використано для цього дослідження, утримувалися на свинофермі ТОВ «Таврійські свині», розташованій у Скадовському районі (Херсонська область, Україна). Для дослідження використовувалися експериментальні матеріали для 100 особин основного стада свиноматок ВБП. Оцінювали відтворювальні ознаки кожної тварини, включеної в це дослідження, а саме: загальну кількість поросят при народженні (TNB), кількість мертвонароджених поросят (NSB) та частку мертвонароджених поросят (FSB) у гнізді для перших восьми опоросів протягом одинадцяти років (2007–2017). У середньому за даними 800 опоросів було зафіксовано 11,3 поросят на гніздо. З 9037 народжених поросят 7895 були живонародженими та 1142 мертвонародженими. Мертвонароджені поросята спостерігались у 63,3 ± 1,7 % опоросах, а частка мертвонароджених поросят становила 12,6 ± 0,4 %. Частка поросят, народжених мертвими від загальної кількості поросят при народженні, отримана у цьому дослідженні, знаходиться в межах діапазону від 5 до 15%, що також було відмічено для комерційних свинарських ферм в інших країнах. Частота гнізд, що мали 1, 2, 3, 4 та 5 або більше мертвонароджених поросят, становила 27,1, 14,8, 10,6, 5,8 та 5,0 %, відповідно. Частота гнізд принаймні з одним мертвонародженим поросям коливалася від 44 % (2-й опорос) до 76 % (6-й опорос). Суттєвим фактором при аналізі частоти гнізд принаймні з одним мертвонародженим поросям був номер опоросу свиноматки (критерій хі-квадрат: χ2 = 51,35; df = 7; P < 0,001). Ця частота зростала зі збільшенням номеру опоросу свиноматки (коефіцієнт кореляції Пірсона: r = 0,929; P < 0,01). Встановлено, що випадки мертвонародження поросят мали місце вже під час першого опоросу майже у половини (46%) досліджених свиноматок ВБП. Загалом, цей розподіл добре апроксимується рівнянням експоненціальної моделі (y = 73,567*exp (-0,551x); R2 = 97,09 %). Більшість проаналізованих свиноматок із 8-ми досліджених опоросів мали хоча б одне мертвонароджене порося у трьох-семи опоросах. Значення ентропії ознак NSB та FSB суттєво варіювали серед свиноматок залежно від номеру опоросу (критерій хі-квадрат: в обох випадках P < 0,001). У той же час було відмічено значне підвищення оцінок ентропії для обох ознак від 1-го до 8-го опоросу (коефіцієнт рангової кореляції Спірмена: P < 0,001 ... 0,002)

Аналіз впливу генетичних та не-генетичних факторів на живу масу ягнят при народженні та відлученні

The main aim of this paper is to analyze the influence of genetic and non-genetic factors on the birth weight and weaning weight of lambs. The study was carried out on the basis of the Institute of Animal Husbandry of Steppe Regions named by M. F. Ivanov “Askania-Nova” – the National Scientific Agricultural Center in Sheep Breeding of NAAS. Birth and weaning weights data collected during a 5-vear period from 3961 lambs were used. The reproductive traits of the Ascanian fine-fleece (AC) ewes were evaluated in combination with the rams of different genotypes: Ascanian fine-fleece, Australian merino (AM) and half-bred animals (1/2AC+1/2AM). The main effect of the ram genotype and the year of lambing, the age of the ewes, the litter size, the sex of lamb and the sex ratio in twins on the birth weight and weaning weight of lambs was analysed using one-way ANOVA. Differences between years of the 5-year period were highly significantly (P < 0.001) for all lamb traits studied. The effects of the environmental factor (year of lambing) on the birth weight and weaning weight of lambs represented 27.2 and 15.2 per cent of the total variance, respectively. The ram-group effects, which are mainly genetic differences, were highly significant (P < 0.001) in all traits. Age of dam had significant effect on the birth weight of lambs (P = 0.048) and was relatively unimportant as a source of variation. Two-year-old ewes bore lighter lambs than older ewes. There were no significant differences in the weaning weight of lambs from the ewes of different age classes. Survival rate was related to birth weight of lambs. Lamb survival increased up to a birth weight of 4.0 kg and only declined when they weighed more than 5.0 kg at birth. Our results showed that singles were 0.61 kg heavier than twins at birth and were 2.42 kg heavier than twins at weaning. Litter size (type of birth) was responsible for 42.5 and 10.0 % of total variability in birth and weaning weights of lambs, respectively (in both cases: P < 0.001). Average birth and weaning weights of male lambs were higher than the females (in both cases: P < 0.001).Основною метою роботи є аналіз впливу генетичних та не-генетичних факторів на живу масу ягнят при народженні та відлученні. Дослідження проведено на базі Інституту тваринництва степових районів ім. М. Ф. Іванова “Асканія-Нова” – Національного наукового селекційно-генетичного центру з вівчарства НААН України. Було використано дані щодо живої маси, отримані за 5-річний період від 3961 ягнят. Оцінювалися відтворювальні якості вівцематок асканійської тонкорунної породи (АС) за їх поєднання з плідниками наступних генотипів: асканійська тонкорунна, австралійський меринос (АМ) та напівкровні тварини (1/2АС+1/2АМ). Вплив генотипу барана-плідника, а також року ягніння, віку вівцематок, розміру гнізда, статі ягняти та розподілу статей у двійнят було проаналізовано з використанням однофакторного дисперсійного аналізу. Було встановлено високо вірогідні відмінності (P < 0,001) між окремими роками за 5-річний період для всіх досліджених ознак ягнят. Вплив середовищного фактора (рік ягніння) на живу масу ягнят при народженні та відлученні обумовлював 27,2 та 15,2 % загальної мінливості, відповідно. Вплив баранів-плідників, що відображує генотипові відмінності, був високо вірогідним (P < 0,001) для всіх ознак. Вік вівцематки впливав на живу масу ягнят при народженні (Р = 0,048), але сила цього впливу була незначна. Дворічні вівцематки народжували ягнят с найменшою живою масою, ніж повновікові особини. Не було встановлено вірогідних відмінностей за живою масою ягнят при відлученні між вівцематками різних вікових груп. Збереженість була пов’язана із живою масою ягнят при народженні. Збереженість ягнят підвищувалася для тварин із масою до 4,0 кг при народженні, але різко знижувалася у тварин, що важили при народженні більше 5,0 кг. Отримані нами дані свідчать, що одинаки важили на 0,61 кг більше при народженні та на 2,42 кг при відлученні, ніж двійнята. Розмір гнізда (тип народження) обумовлював 42,5 та 10,0 % загальної мінливості живої маси ягнят при народженні та відлученні, відповідно (в обох випадках: P < 0,001). Середня жива маса при народженні та відлученні баранців була вищою, ніж ярок (в обох випадках: P < 0,001)

Кореляція між гетерозиготністю за мікросателітами ДНК та ознаками відтворення свиноматок великої білої породи

The main aim of this paper was to determine whether heterozygosity (assessed using microsatellite genotypes) was correlated with the reproductive traits in sows. The study was conducted on two herds of sows of the Large White sows breed at the Limited Liability Company “Tavriys’ki svyni” (Kherson region, Ukraine) and the Agricultural Private Enterprise “Techmet-Yug” (Mykolayiv region, Ukraine). During the study, we used eleven microsatellite loci recommended by International Society for Animal Genetics (ISAG) – S0101, S0155, S0228, S0355, S0386, Sw24, Sw72, Sw240, Sw857, Sw936 and Sw951. The litter records included information on the total number of piglets born (TNB), number of piglets born alive (NBA), number of stillborn piglets (NSB), frequency of stillborn piglets (FSB), litter size at weaning (NW) in the first five parities. Individual heterozygosity estimates (for each microsatellite loci separately) and microsatellite multilocus heterozygosity (for all used loci) estimates (MLH) were used in our analysis. ANOVA was used to determine the relationship of the dependent effects (reproductive traits) to single locus heterozygosity using two classes: 0 (for homozygous individuals) and 1 (for heterozygous individuals). In addition, the following indicators were calculated for each genotype: the squared distances (d2) between alleles within an individual for each microsatellite loci and mean squared distances (mean d2) between alleles within an individual for 11 microsatellite loci. Spearman’s rank correlation coefficients were used to measure the association between d2 (for each microsatellite loci) and reproductive traits in sows. ANOVA on reproductive traits of sows belonging to different MLH and mean d2 classes was also undertaken. For sows from the Agricultural Private Enterprise “‘Techmet-Yug” were observed negative associations between heterozygosity and reproductive traits. We conclude that care should be taken when crossing between different breeders (English and Hungarian selection) to avoid outbreeding depression.Основною метою даної роботи було визначення наявності кореляції між гетерозиготністю (визначеною на підставі генотипів за мікросателітами) із ознаками репродукції свиноматок. Дослідження було проведено на свиноматках великої білої породи із двох стад, що утримувалися в ТОВ “Таврійські свині” (Херсонська обл.) та СГПП “Техмет-Юг” (Миколаївська обл.). Нами було використано 11 локусів мікросателітів, що рекомендовано Міжнародною спілкою генетики (ISAG) – S0101, S0155, S0228, S0355, S0386, Sw24, Sw72, Sw240, Sw857, Sw936 та Sw951. Дані щодо продуктивності містили інформацію про загальну кількість поросят при народженні (TNB), багатоплідність (NBA), кількість мертвонароджених поросят (NSB), частку мертвонароджених поросят (FSB), кількість поросят при відлученні (NW) за перші п’ять опоросів. Оцінки індивідуальної гетерозиготності (для кожного мікросателітного локусу окремо), а також оцінки мікросателітної мультилокусної гетерозиготності (для всіх використаних локусів) було використано в аналізі. Визначення зв’язку між залежними змінними (ознаки репродукції) та гетерозиготністю по кожному локусу, використовуючи два класи – 0 (для гомозиготних особин) та 1 (для гетерозиготних особин), проведено на підставі алгоритму дисперсійного аналізу. Крім того, для кожного генотипу було розраховано наступні показники: квадрат дистанції (міра d2) між довжиною обох алелів в межах індивідуального генотипу для кожного локусу МС-ДНК, а також середній квадрат дистанції (mean d2) між довжиною обох алелів в межах індивідуального генотипу для всіх 11 локусів МС-ДНК. Для оцінки асоціації між оцінками d2 (для кожного локусу МС-ДНК) та ознаками відтворення свиноматок було використано коефіцієнти рангової кореляції Спірмена. Вплив різних градацій оцінок мультилокусної гетерозиготності та оцінки mean d2 було також оцінено на підставі алгоритму дисперсійного аналізу. Для свиноматок СГПП “Таврійські свині” було відмічено негативні асоціації між гетерозиготністю та ознаками репродукції. Ми робимо висновок, що слід бути обережним при паруванні тварин різного походження (англійської та угорської селекції), щоб уникнути аутбредної депресії

Genetic diversity of Ukrainian local pig breeds based on microsatellite markers

Preserving the current diversity of the living material on Earth is fundamental for the survival of future generations . A study was conducted to investigate the genetic diversity of Ukrainian local pig breeds. A total of 350 pigs representing five local pig breeds from Ukraine (Mirgorod – MIR, Poltava Meat – PM, Ukrainian Meat – UM, Ukrainian White Steppe – UWS and Ukrainian Spotted Steppe – USS) and one commercial breed (Duroc, DUR) were sampled. Twelve microsatellite loci (SW24, S0155, SW72, SW951, S0386, S0355, SW240, SW857, S0101, SW936, SW911 and S0228) were selected and belong to the list of microsatellite markers recommended by ISAG. The results indicate that there exists, in general, a high degree of genetic variability within the five Ukrainian local pig breeds. However, the genetic variability in the MIR and PM breeds was significantly lower (mean Na = 2.92–3.92; Ho = 0.382–0.411; FIS = 0.178–0.184) than in the other three Ukrainian local pig breeds – UM, UWS and USS (mean Na = 5.00–8.42; Ho = 0.549–0.668; FIS = 0.027–0.066). Thirty-four private alleles were identified among the six analyzed genetic groups which were distributed between 11 of the 12 loci. A high number of alleles typical for the breed (private alleles) was observed in Duroc pigs – 9 alleles did not occur in Ukrainian local pig breeds. The HWE test showed that all of the polymorphic loci deviated from HWE (P < 0.05) in at least one population. Loci S0355 (5), S0386 (4) and SW24 (4) presented a higher number of populations in imbalance. The mean FST showed that approximately 77.8% of the genetic variation was within-population and 12.2% was across the populations. The five Ukrainian local breeds were classified into two major groups, according to the phylogenetic tree, which was based on standard genetic distance. Overall, we found that 92.6% of the individual pigs were correctly assigned (324 out of 350) to the respective breed of origin, which is likely a consequence of the well-defined breed structure. Probabilities from the allocation test of individuals for the six pig genetic groups were estimated with Structure Harvester. In cluster 1 the highest grouping probabilities were found for the MIR (0.917) and PM (0.750) breeds. Local breeds UM (0.824) and USS (0.772) were grouped in cluster 2. Cluster 3 was related to the local pig breed USW (0.873). Cluster 4 presented high allocation probabilities for the commercial pig breed Duroc (0.924). The obtained results are important for the future conservation of Ukrainian local pig breeds

Вплив генетичних та негенетичних факторів на відтворювальні ознаки свиноматок української м’ясної породи

Purebred Ukrainian Meat (UM) breed pigs, which came from Limited Liability Company “Tavriyskie Svin'I” herd located in Skadovsky district (Kherson region, Ukraine), were studied. The reproduction traits investigated were total number of piglets born (TNB), number of piglets born alive (NBA), frequency of stillborn piglets (FSB), number of weaned piglets (NW), total weaning weight of litter (TWWL) and average piglet weaning weight (APWW) for sows farrowing between 2006 and 2012. The analysis covered reproductive characteristics of 49 sows in the first nine parities (n = 457 litters). The sows originated from different the UM dam lines. Two month farrowing periods (January/February, March/April, May/June, July/August, September/October, and November/December) were constructed and used for reproduction traits. Data were analyzed by use of general linear model (GLM) procedure with the statistical package MINITAB v. 15. The estimates of reproduction traits for UM sows were 10.73 ± 0.43 ind. for TNB, 9.36 ± 0.39 ind. for NBA, 10.5 ± 2.2% for FSB, 9.07 ± 0.30 ind. for NW, 128.1 ± 5.7 kg for TWWL and 14.39 ± 0.49 kg for APWW. Litter size had a nonlinear effect on probability of stillbirth; piglets from small and large litters were more susceptible to die at farrowing with a minimum probability (near 5.0%) for intermediate litters of 8–10 piglets. Results here indicate that weak genetic variation exists in different the UM dam lines for the reproduction traits. Based on the obtained results it can be concluded that influence of parity on the observed traits of litter size was highly statistically significant (P &lt; 0.05–0.001). The TNB, NBA and NW decreased in the first-second parities and thereafter increased with the number of parities, reaching a maximum in parities 5 and 6. FSB was lowest in parities 2, 3 and 5. Farrowing month significantly influenced some reproduction traits also. Sows farrowing in May/June had the highest NW, TWWL and APWW.Дослідження проведено на свинях української м’ясної (УМ) породи, що утримувалися в ТОВ “Таврійські свині” Скадовського району (Херсонська область, Україна). Для кожної свиноматки, які опоросилися протягом 2006–2012 років, було оцінено такі ознаки відтворення: загальна кількість поросят при народженні (TNB), багатоплідність (NBA), частка мертвонароджених поросят (FSB), кількість поросят при відлученні (NW), загальна маса гнізда при відлученні (TWWL) та середня маса одного поросяти при відлученні (APWW). В аналіз включено дані 49 свиноматок, які мали від 1 до 9 опоросів (n = 457 опоросів). Свиноматки належали до різних родин УМ породи. Для аналізу впливу сезону опоросу на відтворювальні ознаки було виділено двомісячні інтервали (січень/лютий, березень/квітень, травень/червень, липень/серпень, вересень/жовтень та листопад/грудень). Всі дані було проаналізовано за допомогою алгоритму Загальної Лінійної Моделі (GLM) з використанням статистичного пакету MINITAB v. 15. Загалом для досліджених тварин було отримано такі середні популяційні оцінки для ознак відтворення: загальна кількість поросят при народженні – 10,73 ± 0,43 гол., багатоплідність – 9,36 ± 0,39 гол., частка мертвонароджених поросят – 10,5 ± 2,2%, кількість поросят при відлученні – 9,07 ± 0,30 гол., загальна маса гнізда при відлученні – 128,1 ± 5,7 кг та середня маса одного поросяти при відлученні – 14,39 ± 0,49 кг. Встановлено: наявність криволінійної залежності частки мертвонароджених поросят від загальної кількості поросят при народженні; поросята із найменш та найбільш чисельних гнізд мали вищу імовірність загинути при опоросі; найменшу частку мертвонароджених поросят (близько 5,0%) було зафіксовано для гнізд, що складалися з 8–10 поросят. Встановлено слабку генетичну мінливість відтворювальних ознак у свиноматок УМ породи із різних родин. Отримані результати свідчать, що номер опоросу суттєво впливає на розмір гнізда (P &lt; 0,05–0,001). Оцінки TNB, NBA та NW у свиноматок 1–2-го опоросів були нижчими, але суттєво збільшувалися зі зростанням номера опоросу, досягаючи максимуму під час 5–6-го опоросів. Частка мертвонароджених поросят була найнижчою під час 2-го, 3-го та 5-го опоросів. Місяць опоросу також впливав на відтворювальні ознаки. Свиноматки, які опоросилися протягом травня/червня, характеризувалися найвищими показниками кількості поросят, загальної маси гнізда та середньої маси одного поросяти при відлученні

Epidemiology, practice of ventilation and outcome for patients at increased risk of postoperative pulmonary complications

BACKGROUND Limited information exists about the epidemiology and outcome of surgical patients at increased risk of postoperative pulmonary complications (PPCs), and how intraoperative ventilation was managed in these patients. OBJECTIVES To determine the incidence of surgical patients at increased risk of PPCs, and to compare the intraoperative ventilation management and postoperative outcomes with patients at low risk of PPCs. DESIGN This was a prospective international 1-week observational study using the ‘Assess Respiratory Risk in Surgical Patients in Catalonia risk score’ (ARISCAT score) for PPC for risk stratification. PATIENTS AND SETTING Adult patients requiring intraoperative ventilation during general anaesthesia for surgery in 146 hospitals across 29 countries. MAIN OUTCOME MEASURES The primary outcome was the incidence of patients at increased risk of PPCs based on the ARISCAT score. Secondary outcomes included intraoperative ventilatory management and clinical outcomes. RESULTS A total of 9864 patients fulfilled the inclusion criteria. The incidence of patients at increased risk was 28.4%. The most frequently chosen tidal volume (VT) size was 500 ml, or 7 to 9 ml kg1 predicted body weight, slightly lower in patients at increased risk of PPCs. Levels of positive end-expiratory pressure (PEEP) were slightly higher in patients at increased risk of PPCs, with 14.3% receiving more than 5 cmH2O PEEP compared with 7.6% in patients at low risk of PPCs (P < 0.001). Patients with a predicted preoperative increased risk of PPCs developed PPCs more frequently: 19 versus 7%, relative risk (RR) 3.16 (95% confidence interval 2.76 to 3.61), P < 0.001) and had longer hospital stays. The only ventilatory factor associated with the occurrence of PPCs was the peak pressure. CONCLUSION The incidence of patients with a predicted increased risk of PPCs is high. A large proportion of patients receive high VT and low PEEP levels. PPCs occur frequently in patients at increased risk, with worse clinical outcome

Epidemiology, practice of ventilation and outcome for patients at increased risk of postoperative pulmonary complications: LAS VEGAS - An observational study in 29 countries

BACKGROUND Limited information exists about the epidemiology and outcome of surgical patients at increased risk of postoperative pulmonary complications (PPCs), and how intraoperative ventilation was managed in these patients. OBJECTIVES To determine the incidence of surgical patients at increased risk of PPCs, and to compare the intraoperative ventilation management and postoperative outcomes with patients at low risk of PPCs. DESIGN This was a prospective international 1-week observational study using the ‘Assess Respiratory Risk in Surgical Patients in Catalonia risk score’ (ARISCAT score) for PPC for risk stratification. PATIENTS AND SETTING Adult patients requiring intraoperative ventilation during general anaesthesia for surgery in 146 hospitals across 29 countries. MAIN OUTCOME MEASURES The primary outcome was the incidence of patients at increased risk of PPCs based on the ARISCAT score. Secondary outcomes included intraoperative ventilatory management and clinical outcomes. RESULTS A total of 9864 patients fulfilled the inclusion criteria. The incidence of patients at increased risk was 28.4%. The most frequently chosen tidal volume (V T) size was 500 ml, or 7 to 9 ml kg−1 predicted body weight, slightly lower in patients at increased risk of PPCs. Levels of positive end-expiratory pressure (PEEP) were slightly higher in patients at increased risk of PPCs, with 14.3% receiving more than 5 cmH2O PEEP compared with 7.6% in patients at low risk of PPCs (P ˂ 0.001). Patients with a predicted preoperative increased risk of PPCs developed PPCs more frequently: 19 versus 7%, relative risk (RR) 3.16 (95% confidence interval 2.76 to 3.61), P ˂ 0.001) and had longer hospital stays. The only ventilatory factor associated with the occurrence of PPCs was the peak pressure. CONCLUSION The incidence of patients with a predicted increased risk of PPCs is high. A large proportion of patients receive high V T and low PEEP levels. PPCs occur frequently in patients at increased risk, with worse clinical outcome.</p