Document · PDF

Bijlage 2 Onderzoeksrapport RIVM

Raadsinformatiebrieven 31 december 2025, gemeente MeierijstadBij agendapunt: Geitenproblematiek en rapport VGO-III, d.d. 11-02-202545.357 woorden

Open het PDF bij de gemeente ↗Naar de vergadering →

Tekst van het document

Uit het bestand gehaald, zonder opmaak, tabellen en afbeeldingen · deel 4 van 6

Virussen en schimmel De virussen en schimmel die getest zijn met behulp van PCR laten geen relatie zien met geitenhouderijen. Humaan metapneumovirus A/B (p<0,0001) en humaan parainfluenzavirus type 3 (p=0,032) werden beiden in hogere mate aangetoond bij patiënten woonachtig binnen 2.000 meter van een geitenhouderij ten opzichte van de groep geitenhouders. Beide virussen werden echter helemaal niet aangetoond bij geitenhouders en controlepersonen wonend binnen 2.000 meter van een geitenhouderij. Daardoor is het niet aannemelijk dat deze virussen geiten-gerelateerd zijn. Ook staan deze twee virussen niet op de lijst vanuit het literatuuronderzoek dat in hoofdstuk 4 staat. Conclusie De PCR-resultaten van de geteste bacteriën, virussen en schimmel laten geen duidelijke verschillen zien in relatie tot de woonafstand tot een geitenhouderij. De analyses werden belemmerd doordat er veel minder patiënten met een longontsteking in de studie zijn geïncludeerd dan oorspronkelijk beoogd, namelijk 108 geïncludeerde patiënten van de beoogde 600 tot 800 patiënten. De impact van het lagere aantal patiënten op de onderzoeksresultaten wordt verder besproken in hoofdstuk 8 Discussie.

7.2.2 Microbioom Het bacteriële microbioom van de neus- en keelswabs van alle deelnemers zijn in kaart gebracht. Dit stelde de onderzoekers in staat om de invloed van verschillende factoren op de diversiteit en samenstelling van het microbioom te onderzoeken. En om in meer detail dan met de eerdere PCR-benadering te kijken naar specifieke bacteriën die mogelijke verwekkers zijn van longontsteking. Door deze aanpak kon ook een vergelijking worden gemaakt tussen bacteriën die met de microbioomanalyses werden gevonden en die aangetoond werden met de PCR-testen. En ook met de bacteriën die werden aangetroffen in de luchtmonsters van geitenhouderijen. Alle data-analyses waren erop gericht om twee primaire onderzoeksvragen te beantwoorden: 1) wat is de invloed van studiegroep (dat wil zeggen controlepersonen (omwonenden), patiënten met longontsteking en geitenhouders) op het microbioom? En: 2) wat is de impact van blootstelling aan geitenhouderijen op het microbioom van de controlepersonen en patiënten?

De analyses bevestigden dat verschillende andere factoren waarvan bekend is dat ze het luchtwegmicrobioom beïnvloeden, zoals leeftijd en seizoen van monstername,⁵ inderdaad van invloed waren op de microbiële diversiteit in de monsters. In de verdere data-analyses werd daarom voor deze factoren gecorrigeerd. 7.2.2.1 Microbiële diversiteit Eerst werd de diversiteit van bacteriële soorten onderzocht binnen elk monster (de alfa-diversiteit). Deze analyse toonde aan dat de microbiële diversiteit in de neus van geitenhouders aanzienlijk hoger was, vergeleken met zowel controlepersonen als patiënten, terwijl er in de keel geen verschil werd gevonden (Figuur 7.2). De diversiteit van bacteriële soorten tussen controlepersonen en patiënten verschilde significant van elkaar voor zowel de neusswabs als de keelswabs. Daarbij werd voor de patiënten een lagere microbiële diversiteit gevonden. Er werd geen invloed van woonafstand tot geitenhouderijen gevonden op de diversiteit van bacteriën in de neus- en keelswabs voor de controlegroep als ook de patiëntengroep.

Figuur 7.2 Microbiële diversiteit (aantal waargenomen soorten) in de neus (nasofarynx) en keel (orofarynx) van de drie studiegroepen en van groepen met verschillende blootstelling aan geitenhouderij (woonafstand tot de dichtstbijzijnde geitenhouderij) Blootstelling aan geitenhouderij Controlegroep/ geitenhouders

Studiegroep 400

<0.001

<0.001 0.158

Nasofarynx

300 200 100 0

<0.001

300 0.003

200

Orofarynx

Aantal soorten bacteriën

Patiënten/ geitenhouders

0.218

rs ou de

ite

<2 00

0m >2 00

s er ou d

ite

<1 00

0m −2 00

0m 00 10

>2 00

s er

ou d

ite

gr en

nt tië

nt ro le

100

Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

7.2.2.2 Samenstelling van het microbioom Vervolgens werd de samenstelling van het microbioom als geheel onderzocht, waarbij duidelijke verschillen werden gevonden in de microbiële samenstelling van neus- en keelswabs. Het type monster (neus of keel) verklaarde 29,8 procent van de variatie in het microbioom (uitgedrukt als R2-waarde; Bijlage 4 Figuur B4.1). Bovendien werden significante verschillen gevonden in de algehele micro bioomsamenstelling van de neusswabs tussen patiënten, geitenhouders en controlepersonen (R2 = 0,052, p-waarde = 0,001) (Figuur 7.3a). Onderlinge vergelijkingen toonden aan dat verschillen in microbioomsamenstelling voorkwamen tussen alle drie de studiegroepen, dus

patiënten versus controlepersonen versus geitenhouders. Daarnaast werd, zoals verwacht, gevonden dat leeftijd, geslacht, rookgedrag en het seizoen van monstername allemaal de samenstelling van het microbioom beïnvloedden. Er werden vooral opmerkelijke verschillen in microbioomsamenstelling waargenomen bij de vergelijking van beroepsmatig blootgestelde geitenhouders met controlepersonen (Figuur 7.3b) en patiënten (Figuur 7.3c). Er werden geen significante verschillen gevonden tussen deelnemers met verschillende woonafstand tot geiten houderijen (noch bij controlepersonen, noch bij patiënten). Voor de keelswabs werden vergelijkbare resultaten gevonden (Figuur B4.2).

Figuur 7.3 Principale coördinatenanalyse (PCoA) gebaseerd op Bray-Curtis-dissimilariteiten van (a) alle neus monsters, met verschillende kleuren per studiegroep en (b) blootstelling aan geitenhouderijen voor controlepersonen en geiten houders en (c) voor patiënten en geitenhouders. De door de eerste twee principale coördinaten verklaarde variantie wordt weergegeven als percentage tussen haakjes. B 0,6

0,3

0,0 -0,3

C PCo2 [16,6%]

0,6

PCo2 [17,1%]

PCo2 [16,7%]

0,0 -0,3

0,4 0,0 -0,4

PCo1 [23,3%]

PCo1 [28,4%]

PCo1 [20,7%]

Studiegroep Controlegroep Patiëntengroep Geitenhouders

Blootstelling aan geitenhouderij >2000m 1000-2000m <1000m Geitenhouders

Blootstelling aan geitenhouderij >2000m <2000m Geitenhouders

Conclusie De microbioomsamenstelling verschilde tussen de drie studiegroepen. Voor zowel de controlegroep als de patiëntengroep bleek de microbiële samenstelling en diversiteit niet geassocieerd te zijn met woonafstand tot geitenhouderijen. Dit suggereert dat het onwaarschijnlijk is dat een verschuiving in het luchtwegmicrobioom het verhoogde risico op longontsteking kan verklaren.

Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

8 0,

0 0,

-0 ,4

0, 8

0, 4

0, 0

-0,6

R^2 = 0,06 p-value = 0,001

R^2 = 0,011 p-value = 0,001

-0 ,

0, 0

-0

-0,6

0, 5

R^2 = 0,052 p-value = 0,001

Geitenhouders hadden een aanzienlijk groter aantal verschillende soorten bacteriën in hun neus vergeleken met controlepersonen en patiënten met longontsteking. Dit verschil vertaalde zich in een duidelijk ander micro bioom bij geitenhouders ten opzichte van de twee andere studiegroepen. Dit is waarschijnlijk te verklaren door hun beroepsmatige activiteiten en uitgebreide blootstelling aan diverse micro-organismen afkomstig van geitenhouderijen (zoals aangetoond in hoofdstuk 7.3).

aan bacteriën via de werkomgeving. Staphylococcus aureus werd in de literatuurstudie geïdentificeerd als een geitenhouderij-gerelateerde ziekteverwekker en stond in de top 3 van bacteriën die longontsteking veroorzaken (zie hoofdstuk 4). In de keel-monsters werden tien verschillende clusters geïdentificeerd (Bijlage 4 Figuur B4.3). Het Fusobacterium periodonticum-cluster kwam vaker voor bij patiënten vergeleken met geitenhouders en het door Streptococcus gedomineerde cluster werd vaker gevonden bij geitenhouders vergeleken met controles die verder weg woonden van een geitenhouderij. Wat betreft blootstelling aan geitenhouderijen, werd geen patroon gezien van verhoogde mate van voorkomen van bacteriën in neus- of keel-monsters van deelnemers dicht bij geitenhouderijen of van geitenhouders (Figuur B4.3).

7.2.2.3 Microbiële profielen Een clusteringsalgoritme werd gebruikt om deelnemers met vergelijkbare microbiële profielen te identificeren, waarbij elk monster aan één cluster werd toegewezen. In de neusmonsters werden tien verschillende microbiële clusters geïdentificeerd (zie Figuur 7.4). Clusters gedomineerd door Streptococcus en Haemophilus kwamen vaker voor bij patiënten, terwijl het Dolosigranulum pigrum-cluster minder vaak voorkwam in deze studiegroep. Deze bevindingen komen overeen met de verwachtingen, aangezien Streptococcus- en Haemophilus-soorten bekende veroorzakers van longontsteking zijn, terwijl Dolosigranulum geassocieerd wordt met een gezond luchtwegmicrobioom. De cluster die gedomineerd werd door Staphylococcus was vaker aanwezig bij geitenhouders, wat vermoedelijk het resultaat is van hun frequente en intensieve blootstelling

Figuur 7.4 Clusteranalyse van de neus-monsters. De clusters vertegenwoordigen deelnemers met een vergelijkbaar microbieel profiel. De benaming van de clusters (linkerkant) is gebaseerd op de meest dominante bacteriën binnen het cluster. De kleur geeft een hogere (bruin) of lagere (blauw) abundantie van dat cluster aan. Sterretjes vertegenwoordigen significantieniveaus. Wanneer er in beide groepen die vergeleken werden minder dan vier personen zaten, is er geen resultaat berekend. Studiegroep

*** ***

Streptococcus (23)-genomineerd Staphylococcus (2)-genomineerd Moraxella (5)-genomineerd

Haemophilus (26)-genomineerd Dolosigranulum pigrum 1)-genomineerd D. pigrum (1) & Corynebacterium (28)-genomineerd

*** ** *

-2

ng te

ou d

ië n

oe p gr le

Co nt

< 0,25 < 0,1 < 0,05

ite

ou de

on t sC en -v

ite

tië

-1

* ** ***

Corynebacterium (3)-genomineerd

q-waarde

Corynebacterium (7)-genomineerd

2 1

*** *** ***

Haemophilus (44)-genomineerd

Nasofarynx

Moraxella (47)-genomineerd

Log Odds

*** ***

Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

7.2.2.4 Mate van voorkomen (differentiële abundantie) Om specifieke bacteriën te identificeren die in abundantie (mate van voorkomen) verschillen tussen studiegroepen of groepen met verschillende blootstelling aan geitenhouderijen, werd een zogenaamde differentiële abundantie-analyse uitgevoerd waarbij voor de genera Staphylococcus, Moraxella en Oribacterium verschillen werden gevonden. In de neus kwam Staphylococcus vaker voor bij geitenhouders vergeleken met patiënten, zie Figuur 7.5. Er was echter geen significant verschil in de abundantie van Staphylococcus tussen individuen die dichter bij geitenhouderijen wonen en degenen die verder weg wonen (MaAsLin2-analyse). De abundantie van Moraxella was opmerkelijk hoger bij controlepersonen die dichtbij geitenhouderijen wonen (1.000 – 2.000 meter;

geen statistisch significant verschil voor de kleine groep van mensen die <1.000 meter wonen) vergeleken met controlepersonen die het verst weg wonen (>2.000 meter) (ANCOM-BC2-analyse). Ook bij geitenhouders werd volgens de ANCOM-BC2-analyse een hogere abundantie van Moraxella gevonden, vergeleken met controlepersonen die het verst weg wonen (>2.000 meter). Een vergelijkbaar, maar niet-significant patroon werd ook waargenomen bij de longontstekingpatiënten. In de keel van geitenhouders en patiënten met hoge blootstelling aan geitenhouderijen (<2.000 meter) werd een verhoogde abundantie gevonden (met behulp van MaAsLin2-analyse) van Oribacterium, vergeleken met patiënten met lage blootstelling (>2.000 meter).

Figuur 7.5 Violin plots van de mate van voorkomen (absolute abundantie, log10 getransformeerd) van de genera Staphylococcus (in de neus), Moraxella (in de neus) en Oribacterium (in de keel), verdeeld over de verschillende studiegroepen en groepen van blootstelling aan geitenhouderijen. Ruiten laten de mediaan per groep zien. Absolute abundanties (log10 getransformeerd) voor drie genera Staphylococcus

Absolute abundanties (log10 getransformeerd)

101

Moraxella

Oribacterium 10-1

102

100 100 10-1

10-2

10-2 10-3

Genus Staphylococcus Moraxella Oribacterium

10-3 10-4 10-4 10-4 10-6

Co Con nt tro G ro le eit le gr en g Co roe oep hou n p ( d Pa tro (10 <10 ers tië leg 00 00 Pa nte roe -20 m) tië ng p ( 00 nt ro >2 m en ep 00 ) gr (< 0m oe 20 ) p 0 (> 0m 20 ) 00 Co Con m nt tro G ) ro le eit le gr en g Co roe oep hou n p ( d Pa tro (10 <10 ers tië leg 00 00 Pa nte roe -20 m) tië ng p ( 00 nt ro >2 m en ep 00 ) gr (< 0m oe 20 ) p 0 (> 0m 20 ) 00 C Co on m ) nt tro G ro le eit le gr en g Co roe oep hou n p ( d Pa tro (10 <10 ers tië leg 00 00 Pa nte roe -20 m) tië ng p ( 00 nt ro >2 m en ep 00 ) gr (< 0m oe 20 ) p 0 (> 0m 20 ) 00 m )

10-5

Populatie/blootstellingsgroep

Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

Conclusie Op clusterniveau (microbiële profielen) werden geen significante verschillen gevonden in relatie tot verschillende blootstelling aan geitenhouderijen. Uit de analyses gericht op het identificeren van specifieke bacteriën die verschillen in mate van voorkomen tussen studiegroepen of groepen met verschillende blootstelling aan geitenhouderijen, werden hogere niveaus van Moraxella waargenomen bij controlepersonen die dicht bij geitenhouderijen wonen, in vergelijking met degenen die verder weg wonen. Hogere niveaus van Oribacterium werden gevonden bij geitenhouders en bij patiënten met longontsteking die dicht bij geitenhouderijen wonen in vergelijking met controlepersonen die verder weg wonen. Deze bevindingen wijzen op een mogelijk verband tussen specifieke ziekteverwekkers, mogelijk afkomstig van geitenhouderijen, en de incidentie van longontsteking bij bewoners in de nabijheid. Deze bacteriën worden met speciale aandacht beschouwd in hoofdstuk 7.6. 7.2.2.5 Integratie microbioom en multiplex PCR-resultaten Microbioom versus multiplex PCR-resultaten Er zijn correlaties aangetoond tussen de aan- of afwezigheid van specifieke bacteriesoorten bepaald op basis van de microbioomresultaten (aan de hand van amplicon sequence variants, afgekort ASV’s) en de testresultaten (positief/negatief) van de multiplex PCR-testen, wat de validiteit van beide methodes ondersteunt.

Door de multiplex PCR-resultaten naast de microbioomresultaten te leggen konden bacteriën die in de microbioomanalyse werden aangetroffen, verder geclassificeerd worden van genus- naar soortniveau. Opvallend waren de significante correlaties tussen de ASV Streptococcus (23) in het microbioom en S. pneumoniae in de multiplex PCR-testen (p-waarde < 0,001), evenals tussen Moraxella (5) in het microbioom en M. catarrhalis in de multiplex PCR-testen (p-waarde < 0,001). De aanwezigheid van Enterobacteriaceae (123) in het microbioom was significant geassocieerd met detectie van K. pneumoniae in de multiplex PCR-testen (p-waarde = 0,009). Conclusie Door de microbioom- en multiplex PCR-resultaten te vergelijken, kon de identificatie van bacteriën met beide methoden worden geverifieerd. Door gebruik te maken van de multiplex PCR-testresultaten, konden we ASV’s die in de microbioomanalyse zijn geïdentificeerd op een meer gedetailleerd taxonomisch niveau classificeren. Deze aanpak biedt verbeterde inzichten in de specifieke bacteriën die mogelijk geassocieerd zijn met longontsteking.

Microbioom (humaan) versus micro-organismen op de shortlist geitenhouderij In deze analyse is specifiek gekeken naar een selectie van 32 bacteriën die zijn aangetroffen in luchtmonsters van geitenhouderijen waarvan bekend is dat ze mogelijk longontsteking kunnen veroorzaken (shortlist geitenhouderij, zie paragraaf 7.3.3.2). De aanwezigheid van deze bacteriën is onderzocht in de verschillende studiegroepen en groepen met verschillende bloot stelling aan geitenhouderijen. Deze 32 bacteriën werden geselecteerd, omdat ze aanwezig waren in de luchtmonsters op ten minste 25 procent van de bedrijven uit de geitenbedrijvenstudie. Omdat veel van de bacteriële ASVs uit de neus- en keelswabs geen species-levelresolutie hadden na exacte matching met de Silva 138.1- database, vergeleken we de aan- of afwezigheid van alle ASVs die behoren tot de genera in de shortlist. Vervolgens werd ‘alignment’ toegepast op de bacteriële ASV’s, zonder identificatie op soortniveau met de 16S ribosomaal RNA-database van de NCBI Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) om ASV’s waar mogelijk verder te classificeren op dit niveau. Van de 32 geselecteerde bacteriën konden we er 15 identificeren in de neus- en keelswabs (5 op genusniveau en 10 op soortniveau).

We zagen bacteriële ASVs van het genus Actinomyces (in de shortlist) met een hogere aanwezigheid in patiënten die minder dan 2.000 meter van een geitenboerderij woonden, in vergelijking met patiënten die verder dan 2.000 meter woonden (Figuur 7.6). We vonden ook één van deze Actinomyces ASVs (niet geclassificeerd op soortniveau) met een hogere aanwezigheid in patiënten vergeleken met controles. Verschillende soorten van de shortlist bleken vaker aanwezig te zijn bij de geitenhouders vergeleken met de controles, waaronder: Stenotrophomonas maltophilia, Micrococcus (op genusniveau), Lactococcus lactis en Fusobacterium necrophorum. Conclusie Stenotrophomonas maltophilia, Micrococcus (op genusniveau), Lactococcus lactis en Fusobacterium necrophorum van de shortlist waren vaker aanwezig bij geitenhouders in vergelijking met controlepersonen. Deze soorten kwamen bij deze analyse echter niet vaker voor bij patiënten vergeleken met controlepersonen, of bij personen die dichter bij geitenhouderijen wonen. Actinomyces-soorten werden vaker aangetroffen bij patiënten die in de buurt van geitenhouderijen wonen, dan patiënten die verder weg wonen en ook vaker bij patiënten in vergelijking met controlepersonen.

Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

Figuur 7.6 Aanwezigheids- en afwezigheidsanalyse van bacteriële ASV’s in de neus (NP) en keel (OP), uitgevoerd voor bacteriën die zijn aangetroffen in luchtmonsters van geitenhouderijen (shortlist geitenhouderij). Bacteriële ASV’s die zijn weergegeven in de heatmap voldoen aan één van de volgende criteria: een significant frequentere aanwezigheid bij patiënten (GP) dan controles (CP); een significant frequentere aanwezigheid bij geitenhouders (GF) dan controles; een frequentere aanwezigheid bij CP of GP die dichter bij een geitenhouderij wonen. De kleurenschaal geeft de sterkte van het effect aan, asterisks geven het significantieniveau aan (gecorrigeerd voor multiple testing), waarbij * p < 0,05, ** p < 0,01, *** p < 0,001 (Fisher’s Exact-test). Blootstelling geitenboerderij

***

** ***

***

*** ***

km GP

>2 vs

km <2

>2 vs

vs CP m 2k 1De resultaten van serologische ELISA’s tonen dat het niveau van reactie door het afweersysteem op blootstelling aan de selectie van schimmels hoger was onder geitenhouders dan onder controlepersonen in met name de Aspergillus-groep (dat wil zeggen S. rectivirgula,

CP km >2

CP GF

7.2.3 Serologie

* *

CP vs GP

* *

Lactococcus lactis Fusobacterium necrophorum

***

Stenotrophomonas maltophilia Actinomyces (143) Actinomyces odontolyticus Micrococcus (3216)

Blootstelling geitenboerderij

Population

E. amstelodami, S. viridis, A. restrictus, A. intermedius, E. rubrum en C. neoformans). Er bleek in deze groep ook sprake te zijn van kruisreactiviteit. De volledige resultaten zijn weergeven in Tabel 7.4. Hierin rapporteren we de mediaan (± SD), die de mate van sensibilisatie uitdrukt. De mate van sensibilisatie is bepaald op basis van de hoeveelheid IgG antilichamen tegen specifieke schimmels.

Tabel 7.4 Resultaten ELISA’s op sera van geitenhouders en controlepersonen

Schimmel species Aspergillus intermedius * Aspergillus restrictus * Cryptococcus neoformans * Eurotium amstelodami * Eurotium rubrum * Saccharomonospora viridis * Saccharopolyspora rectivirgula * Aspergillus fumigatus Aureobasidium pullulans Candida albicans Lichtheimia corymbifera Sporobolomyces roseus Thermoactinomyces vulgaris Wallemia sebi

Mate van sensibilisatie mediaan (±SD) Geitenhouders en werknemers (N=93) Controlepersonen (N=100) 0,29 (±0,19) 0,22 (±0,25) 0,14 (±0,13) 0,10 (±0,15) 0,95 (±0,36) 0,84 (±0,35) 0,29 (±0,21) 0,26 (±0,20) 0,31 (±0,20) 0,23 (±0,23) 0,24 (±0,46) 0,17 (±0,26) 0,23 (±0,12) 0,20 (±0,12) 0,18 (±0,14) 0,16 (±0,19) 0,79 (±0,44) 0,69 (±0,37) 0,50 (±0,35) 0,48 (±0,37) 0,62 (±0,39) 0,59 (±0,40) 0,25 (±0,17) 0,22 (±0,17) 0,82 (±0,84) 0,76 (±0,82) 0,11 (±0,09) 0,09 (±0,09)

* Significant (p<0,05) hoger in geitenhouders en werknemers dan in controlepersonen op basis van de Mann-Whitney-U-test. Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

7.3 Geitenbedrijvenstudie In de geitenbedrijvenstudie is op zestien geitenbedrijven een grote hoeveelheid monsters genomen voor analyse op het mogelijk voorkomen van ziekteverwekkers die longontsteking kunnen veroorzaken bij omwonenden, zie Figuur 7.7. Figuur 7.7 Samenvattende infographic van de geitenbedrijvenstudie

STOF

7.3.1 Bedrijfsfactoren Zoals besproken in paragraaf 6.4.2, is bij de selectie (en werving) van de deelnemende bedrijven gestreefd naar representatie van een huidige doorsnede van de Nederlandse melkgeitenhouderij qua bedrijfsgrootte, houderijprincipe (regulier/biologisch) en bedrijfsmanagement. Voor wat betreft het bedrijfsmanagement zijn een veelheid van aspecten uitgevraagd tijdens intakegesprekken met de deelnemende bedrijven. Een overzicht van de variatie aan bedrijfsmanagement binnen de zestien deelnemende bedrijven is als volgt. • Op één bedrijf na hebben alle deelnemende bedrijven eigen aanfok, dat wil zeggen: zij fokken de eigen vervangende dieren aan. De jaarlijkse vervangings percentages variëren tussen 20 procent en 36 procent. Daarbij produceren al deze bedrijven vleesbokjes. De meeste van deze bedrijven hebben een aflammerpiek 70

in februari en maart. Op sommige van deze bedrijven loopt deze aflammerperiode door tot juni. Een aantal bedrijven kent twee of drie aflammerperioden verdeeld over het jaar. Het aflammeren vindt plaats in afzonderlijke aflammerstallen of in potten in stallen waar ook de melkgeiten worden gehouden. Hetzelfde geldt voor de opfok van geiten na spenen. • De bedrijven hebben, met uitzondering van één bedrijf, overwegend Saanen melkgeiten en kruislingen van Saanen melkgeiten. • De bedrijven passen, met uitzondering van één bedrijf, duurmelken toe. Duurmelken wil zeggen dat een geit langere tijd achter elkaar wordt gemolken, zonder dat zij een lam krijgt. • Twee bedrijven houden geiten op meerdere locaties. Op een tweetal bedrijven worden op de locatie waar de geiten worden gehouden ook andere diersoorten bedrijfsmatig gehouden.

Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

• Alle bedrijven vaccineren voor Q-koorts, 14 voor Clostridium, 9 voor Paratuberculose en de helft voor Pasteurella. • Geen enkel bedrijf schaart vee van derden in. De helft van de bedrijven bemest de percelen waarop voer voor de melkgeiten wordt geteeld met mest(producten) van varkens. Enkele bedrijven bemesten deze percelen met rundermest of kalvermest. Zes bedrijven voeren geen mest(producten) van andere diersoorten aan. • De bedrijven hebben variërend tussen 1 en 7 stallen (per locatie) waarin de geiten zijn gehuisvest. Drie bedrijven hebben uitsluitend natuurlijk geventileerde stallen en drie bedrijven hebben uitsluitend mechanisch geventileerde stallen. De overige bedrijven hebben zowel natuurlijk geventileerde als mechanisch geventileerde stallen. • Alle melkgeiten in de geitenbedrijvenstudie zijn gehouden in tarwestropotten. Vier bedrijven strooien de pot (van bepaalde diercategorieën) soms in met vlas. Een enkele keer strooit men een andere strosoort of houtkrullen bij. Stroverdeling gebeurt bij de meeste bedrijven ofwel mechanisch via een stroverdeler of stroblazer, ofwel handmatig. Bijstrooien via - al dan niet door de pot bewegende - voerruiven (waar de geiten het stro uittrekken) komt ook voor. Meestal strooit men de potten eenmaal per dag bij. Meermaals per dag bijstrooien komt ook voor.

• Een klein aantal bedrijven huisvest de opfokgeitjes en vleesbokjes tot aan spenen op roosters. • Op de twee biologische bedrijven weiden de melkgeiten van mei tot (in) oktober. • De uitmestfrequentie van de potten van de melkgeiten varieert van éénmaal per jaar tot elke vier weken. Op sommige bedrijven is de uitmestfrequentie seizoensafhankelijk (korter interval in de zomer). Sommige bedrijven mesten alle potten in de stal tegelijk (binnen één of twee dagen) uit. Andere bedrijven mesten de potten volgtijdelijk uit. Daarbij wordt het uitmest moment afgestemd op de hoogte van de mest in de pot. De uitmestfrequentie van de afdelingen en potten van de lammeren en opfokgeiten varieert van elke drie weken tot driemaal per jaar, waarbij men het principe hanteert dat elke nieuwe partij lammeren of opfokgeiten in een schone pot of afdeling komt. • De opslag van mest verschilt van bedrijf tot bedrijf. Dit is in lijn met de varianten in opslag die in de enquête onder alle geitenhouders uit 2018 werden aangegeven door de respondenten. De varianten in mestopslag onder de zestien deelnemende bedrijven zijn als volgt: onafgedekte opslag op een betonplaat of op zand, (tijdelijk) luchtdoorlatende of luchtdichte opslag met doek of plastic (afgedekt), opslag binnen zonder ventilatie of overkapte opslag.

Combinaties van deze opslagmethoden komen ook voor en een aantal bedrijven heeft meerdere mest-/composthopen. Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

Voerresten komen soms wel en soms niet op de geitenmesthoop. De opslagduur van de mest varieert tussen en binnen de bedrijven van 30 dagen tot soms 1 jaar (achterin mestopslag) en is afhankelijk van de uitrijmogelijkheden en de mestbehoefte van de diverse teelten. Twee bedrijven slaan de mest niet op het bedrijf op, maar voeren de mest direct binnen vier dagen na uitmesten af. Wat betreft mestbehandeling komen het meest voor: geen mestbehandeling, en eenmalig omzetten van de mesthoop voor aanwending. Een beperkt aantal bedrijven past andere mestbehandelingen toe. In de internetenquête onder geitenhouders in 2024 zijn vragen gesteld over bedrijfsmanagement. Hierbij werden bruikbare antwoorden verkregen van 30 respondenten. De variatie aan bedrijfsmanagement die blijkt uit deze antwoorden was zeer vergelijkbaar met die binnen de 16 deelnemende bedrijven; er waren in deze respons geen aanwijzingen voor management afwijkend van dit spectrum. Uiteraard is de respons van 30 een beperkte respons en in principe wordt, naarmate de respons lager is, de kans groter dat hierin relevante managementpraktijk is gemist.

7.3.2 Luchtmetingen stof en endotoxinen in de geitenbedrijven 7.3.2.1 Stalklimaat, ventilatie en andere meetcondities Er zijn gedurende 29 bedrijfsbezoeken op 16 geitenbedrijven luchtmetingen uitgevoerd in een stal op het geitenbedrijf. Hiervan waren 22 metingen in 15 ‘hoofdstallen’ met lacterende melkgeiten, drie metingen in een aflammerstal en vier metingen in een opfokstal. In Tabel 7.5 staan de condities waaronder de metingen in de hoofdstallen hebben plaatsgevonden. De buitenluchttemperatuur van gemiddeld 10,7 °C en de relatieve luchtvochtigheid van gemiddeld 83 procent liggen dicht in de buurt van de langjarig gemiddelde waarden van respectievelijk 11,0 °C en 80 procent (KNMI, De Bilt, 2011-2020). Voor het ‘dagnummer in jaar’ (lopend van 1 t/m 365) is het gemiddelde gelijk aan 264, waaruit blijkt dat de metingen vaker in de tweede helft dan in de eerste helft van het jaar zijn uitgevoerd. De concentratie van koolstofdioxide (CO₂) is gemiddeld hoger in mechanisch geventileerde stallen dan in natuurlijk geventileerde stallen. Onder de plausibele aanname van een vergelijkbare CO₂-productie (vanuit het metabolisme van de dieren en microbiële processen in de stropotten) tussen beide ventilatietypen duidt dit op een groter ventilatiedebiet in natuurlijk geventileerde stallen.

Met de CO₂-massabalansmethode⁶,⁷ is een schatting gemaakt van het 24-uursgemiddelde ventilatiedebiet voor elke meting. Invoerparameters voor deze methode zijn het diergewicht (een vaste waarde van 75 kg), de werkelijke 71

gemiddelde melkproductie per dier (Tabel 7.5), een bijdrage van de stropot aan de CO₂-productie van 50 procent van de CO₂-productie door de geiten (o.b.v. Mosquera et al., 2022)⁸, de gemeten concentratie van CO₂ in de stallucht (Tabel 7.5) en de achtergrondconcentratie van CO₂ (gemiddeld 414 ppmv). Het aldus geschatte ventilatiedebiet ligt gemiddeld 2,5 maal hoger voor natuurlijk geventileerde stallen ten opzichte van mechanisch geventileerde

stallen. In overeenstemming met dit beeld is er een kleiner temperatuurverschil (binnentemperatuur minus buitentemperatuur) voor natuurlijk geventileerde stallen (+5,3 °C) ten opzichte van mechanisch geventileerde stallen (+10,1 °C). De verklaring hiervoor is dat met het lagere ventilatiedebiet in mechanisch geventileerde stallen de warmteproductie door de geiten minder wordt afgevoerd.

Tabel 7.5 Meetcondities tijdens de 22 metingen in de 15 hoofdstallen met lacterende melkgeiten Variabele

Eenheid

Ventilatiemethode

Alle stallen (n=15)

Natuurlijk (11 stallen) n Gem.

Mechanisch (4 stallen)

Min. Max.

n Gem.

Min. Max.

n Gem.

Min. Max.

Dagnr. in jaar

[#]

261

352

272

349

264

352

Temperatuur buiten

[°C]

11,9

4,8

19,1

8,0

2,8

15,7

10,7

2,8

19,1

Temperatuur stal

[°C]

17,2

10,9

22,9

18,1

13,5

22,7

17,5

10,9

22,9

Rel. luchtvochtigheid buiten

[%]

Rel. luchtvochtigheid stal

[%]

Concentratie CO₂ stal

[ppm v]

15 1040

659 1991

7 1910 1057 3900

22 1317

659 3900

Melkproductie

[kg/dier/dag]

3,1

1,3

4,7

3,1

2,7

4,0

3,1

1,3

4,7

Ventilatiedebiet

[m³/uur/dier]

190

7.3.2.2 Concentraties en geschatte emissies van fijnstof (PM₁₀) Tijdens elk van de 22 metingen in de 15 hoofdstallen met lacterende melkgeiten is de concentratie van fijnstof in de stallucht continu gemeten met een lichtverstrooiingstechniek met een ingestelde tijdsresolutie van twee minuten. Figuur 7.8 toont twee voorbeelden van deze 22 metingen. In deze continue meetseries valt op dat de fijnstofconcentratie doorgaans relatief laag en stabiel is in de nacht. Deze periode wordt veelal gevolgd door hogere en schommelende concentraties tijdens de ochtendmelking. Waarschijnlijk wordt dit veroorzaakt door de lichaamsactiviteit van de geiten wanneer zij zich verplaatsen naar de melkstal. Overdag blijft de

concentratie verhoogd en schommelend ten opzichte van de nachtperiode. Overdag zijn er twee activiteiten die leiden tot zeer hoge (korter durende) pieken of (langer aanhoudende) piekperioden: het (bij)strooien van stro en het uitmesten van potten. Tijdens deze perioden worden fijnstofconcentraties van honderden en duizenden microgrammen per kuub gemeten die tot meerdere uren aanhouden en die vergelijkbaar zijn met de niveaus in legpluimveestallen.⁹ Opgemerkt moet worden dat het (bij) strooien van stro op de meeste bedrijven een dagelijks voorkomende activiteit is, terwijl het uitmesten van potten ongeveer elke paar weken tot maanden plaatsvindt.

Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

Figuur 7.8 Twee voorbeelden van continu (elke 2 minuten) gemeten concentraties van fijnstof (PM₁₀) in de stallucht. In deze figuren is de fijnstofconcentratie (Y-as) weergegeven tegen de datum en tijd van de meting (x-as) maar ook zijn de activiteiten weergegeven zoals die door de geitenhouders zijn geregistreerd. De voorbeelden betreffen verschillende geitenbedrijven. Tijdspatroon concentratie PM10 Min=32 | Gem=224 | Med=118 | Max=7016 | Max(4h)=807 μg/m3

Concentratie PM10 (μg/m3)

2500

7016

2000

09:20-10:05 Bijstrooien met stro, dakventilatoren maximaal

1500 19:15-20:00 Voeren

1000

16:00-20:00 Melken

500

Relatief lage/stabiele concentraties in nacht, tussen 23:00 en 04:15

09:15-10:00 Voeren 05:00-09:30 Melken

2-4-2020 12:00

2-4-2020 09:00

2-4-2020 06:00

2-4-2020 03:00

2-4-2020 00:00

2-3-20200 21:00

2-3-2020 18:00

2-3-2020 15:00

2-3-2020 12:00

Datum en tijd

Tijdspatroon concentratie PM10 Min=48 | Gem=253 | Med=124 | Max=16893 | Max(4h)=807 μg/m3

08:45-09:00 Bijstrooien stro

9-3-2020 12:00

9-3-2020 09:00

05:45-08:30 Melken

9-3-2020 06:00

9-2-2020 21:00

9-2-2020 18:00

9-3-2020 03:00

Relatief lage/stabiele concentraties in nacht: tussen 22:45 en 04:15

17:15-19:45 Melken

9-2-2020 15:00

07:00-13:00 Uitmesten

9-3-2020 00:00

1000

18:00 Voeren

14:30 Voeren

2000

9-2-2020 12:00

Concentratie PM10 (μg/m3)

3000

Datum en tijd

Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

Tabel 7.6 geeft de concentraties en geschatte emissies van fijnstof weer in de hoofdstallen met lacterende melkgeiten en dit zowel voor de totale meetserie van 24 uur als voor de hoogste aaneengesloten vier uren in iedere meetserie. Deze laatste berekeningswijze is meegenomen omdat relatief korte (vier uren) en hoge emissiepieken van stof en de daarin aanwezige kiemen of microbiële stoffen (zoals endotoxinen) gezondheidskundig relevant kunnen zijn, in plaats van – of aanvullend op – een meer stationaire emissie buiten de piekperioden.¹⁰ Uit Tabel 7.6 blijkt dat de stofconcentraties gemiddeld lager zijn in natuurlijk geventileerde stallen ten opzichte van mechanisch geventileerde stallen. Dat is in overeenstemming met het hogere ventilatiedebiet (zie paragraaf 7.3.2.1). Het verschil tussen natuurlijk en mechanisch geventileerde stallen in de emissie van fijnstof (dat wil zeggen het ventilatiedebiet vermenigvuldigd met het verschil in fijnstofconcentratie tussen de stallucht en de achtergrond) is echter klein. De emissie van fijnstof tijdens de hoogste vier uren voor iedere meting is gemiddeld drie keer hoger dan de

emissie van fijnstof tijdens de volledige 24 uren voor iedere meting. De overall gemiddelde fijnstofemissie van 119 (range: 9–306) gram per dier per jaar uit de 15 hoofdstallen (Tabel 7.6) ligt ruim tweemaal hoger dan de 54 (range: 11–179) gram per dier per jaar, zoals gerapporteerd door Aarnink et al.¹¹,¹² voor twee natuurlijk geventileerde melkgeitenstallen. Enkele tientallen procenten van dit verschil wordt verklaard doordat in Aarnink et al. ventilatiedebieten zijn geschat uitgaande van een 10 procent bijdrage van de stropot aan de totale CO₂-productie van dieren en pot samen. In de onderhavige studie is uitgegaan van een bijdrage van 50 procent op basis van metingen van de CO₂-emissie uit stropotten van twee melkgeitenbedrijven in Mosquera et al.⁸, hetgeen in de onderhavige studie tot hogere ventilatiedebieten en emissies leidt. Door gebruikmaking van deze recente meetgegevens is de potbijdrage op een meer werkelijkheidsgetrouwe manier meegenomen in de emissieberekeningen.

Tabel 7.6 Concentraties en geschatte emissies van fijnstof (PM₁₀) in de 15 hoofdstallen met lacterende melkgeiten Variabele

Eenheid

Ventilatiemethode

Alle stallen (n=15)

Natuurlijk (11 stallen) n Gem.

Mechanisch (4 stallen)

Min. Max.

n Gem.

Min. Max.

n Gem.

Min. Max.

224

954

258

807 2320

707

63 2320

Concentratie [µg/m³] PM₁₀-stal o.b.v. 24-uur

151

Concentratie PM₁₀-stal o.b.v. hoogste 4-uur

[µg/m³]

406

63 1084

7 1351

Concentratie PM₁₀-achtergrond

[µg/m³]

Emissie PM₁₀ o.b.v. 24-uur

[mg/uur/dier]

[g/jaar/dier]

113

306

135

253

119

306

Emissie PM₁₀ o.b.v. hoogste 4-uur

[mg/uur/dier]

126

[g/jaar/dier]

346

24 1101

383

206

644

356

24 1101

273

487

954

Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

Tabel 7.7 Gravimetrisch bepaalde luchtconcentraties van PM₁₀₀ en PM₁₀, de gehalten van endotoxinen in deze stoffracties, en de luchtconcentraties van endotoxinen. EU = Endotoxin Unit. Variabele

Eenheid

Ventilatiemethode

Alle stallen (n=10)

Natuurlijk (7 stallen)

Mechanisch (3 stallen)

n Gem.

Min. Max.

n Gem.

Min. Max.

n Gem.

Min. Max.

Concentratie PM₁₀₀-stal (gravimetrie)

[µg/m³]

536

240

812

4 1154

744 1692

761

240 1692

Concentratie PM₁₀₀-stal (gravimetrie)

[µg/m³]

183

106

243

410

297

616

266

106

616

Ratio PM₁₀/PM₁₀₀ (gravimetrie)

[-]

0,37

0,27

0,49

0,36

0,28

0,40

0,36

0,27

0,49

Endotoxinegehalte in PM₁₀₀-stalstof

[EU/mg]

4 1385 1087 1699

3 1072

Endotoxinegehalte in PM₁₀-stalstof

[EU/mg]

4 1378 1135 1664

3 1560 1245 1913

7 1456 1135 1913

Endotoxineconcentratie in PM₁₀₀ in stallucht

[EU/m³]

697

359 1383

3 1236

875 1861

928

359 1861

Endotoxineconcentratie in PM₁₀ in stallucht

[EU/m³]

227

118

450

414

118

De in dit onderzoek uitgevoerde emissieberekeningen hebben een grotere mate van onzekerheid dan die in recent onderzoek door Mosquera et al.⁸ omdat: a) de metingen van fijnstof en CO₂ doorgaans hebben plaatsgevonden op een centrale plaats in de stal in plaats van over meerdere posities in de stal; b) het ventilatiedebiet mede berekend is op basis van een vaste bijdrage van de stropotten aan de totale CO₂-productie in het stalgebouw in plaats van op basis van bedrijfsspecifieke metingen aan de stropotten; en c) voor de CO₂-concentratie in de binnenkomende lucht een vaste waarde is aangenomen en voor de fijnstofconcentratie in de binnenkomende lucht de waarde van het dichtstbijzijnde Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit (LML) meetstation voor de meetperiode. Verder is bij een deel van de bedrijven een herhaalde meting uitgevoerd op een dag met een bijzondere situatie, zoals het aflammerseizoen of het uitmesten van potten. De gepresenteerde emissiedata moeten als indicatief worden gezien. Ze zijn geschikt om orde-van-grootte inschattingen te verkrijgen en die te vergelijken met niveaus in andere studies. Ze zijn niet geschikt om te dienen als accuraat verondersteld emissiecijfer voor een bedrijf of diercategorie.

Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

340

664

939 1178

780

7 1251

939 1699

780

7.3.2.3 Gehalten endotoxinen in stof en concentraties endotoxinen in stallucht Aanvullend op de continue metingen van de fijnstof concentratie met een lichtverstrooiingstechniek is tijdens 11 van de 22 metingen in de hoofdstallen inhaleerbaar stof (PM₁₀₀) en fijnstof (PM₁₀) gravimetrisch bepaald. Met deze methode wordt de stoffractie van interesse verzameld op filters die daarna bij 7 van de 11 metingen geanalyseerd zijn op de hoeveelheid endotoxinen in het stof. De resultaten van deze metingen en bepalingen staan in Tabel 7.7. De ratio tussen de gravimetrische bepaalde PM₁₀- en PM₁₀₀-concentratie van gemiddeld 0,36 (range: 0,27–0,49) komt goed overeen met de ratio van 0,32 (range: 0,23– 0,51) in de dataset van Aarnink et al.¹¹,¹² en ligt in dezelfde orde van grootte als die voor pluimvee (~0,4) en varkens (~0,3).⁹ Het gehalte van endotoxinen in het stof ligt voor zowel PM₁₀₀ als PM₁₀ in de range van ca. 1100–1700 EU/mg; dat is hoger dan dat van leghennen en vleeskuikens (circa 200-700 EU/mg), maar lager dan dat van varkens (ca. 1400-4100 EU/mg).¹³ De luchtconcentraties van stofgebonden endotoxinen in de geitenstallen liggen aanzienlijk hoger dan de arbeidskundige grenswaarde van 90 EU/m³ voor persoonlijke blootstelling zoals voorgesteld door de Gezondheidsraad.¹⁴ Paragraaf 7.5 gaat in op gemeten persoonlijke blootstelling van geitenhouders en werknemers. 75

7.3.2.4 Fijnstof- en endotoxinenemissies op bedrijfsniveau vergeleken tussen diercategorieen In Figuur 7.9 is de berekende fijnstofemissie weergegeven voor een melkgeitenbedrijf (op basis van de gemeten data in het onderhavige onderzoek) met een gemiddelde bedrijfsomvang, alsook die van bedrijven met leghennen, vleeskuikens, vleesvarkens en melkkoeien. Uit de figuur blijkt dat – op basis van 24-uursgemiddelde fijnstofconcentraties – de berekende emissie voor een gemiddeld melkgeitenbedrijf 3 procent bedraagt van (de emissie berekend voor) een gemiddeld leghennenbedrijf, 4 procent van een gemiddeld vleeskuikenbedrijf en 33 procent van een gemiddeld vleesvarkensbedrijf. Op basis van de hoogste 4 uren in de fijnstofconcentratie binnen meetdagen bedragen deze percentages respectievelijk 6, 8 en 61 procent. In Figuur 7.10 is de berekende endotoxine-emissie weergegeven voor een melkgeitenbedrijf (op basis van de gemeten data in het onderhavige onderzoek) met een gemiddelde bedrijfsomvang, alsook die van bedrijven met leghennen, vleeskuikens, vleesvarkens en melkkoeien. Uit de figuur blijkt dat – op basis van 24-uursgemiddelde fijnstofconcentraties – de endotoxine-emissie voor een gemiddeld melkgeitenbedrijf 22 procent bedraagt van een gemiddeld leghennenbedrijf, 12 procent van een gemiddeld vleeskuikenbedrijf en 20 procent van een gemiddeld vleesvarkensbedrijf.

Op basis van de hoogste vier uren in de fijnstofconcentratie binnen meetdagen bedragen deze percentages respectievelijk 39, 27 en 37 procent.

7.3.2.5 Resultaten luchtmetingen bij het omzetten van de mesthoop In dit onderzoek is gedurende het omzetten van de stromesthoop op het erf fijnstof bemonsterd in de pluim benedenwinds van het omzetten om de daarin aanwezige micro-organismen vast te stellen. Dit is gedaan op twee melkgeitenbedrijven met elk één gebeurtenis. Hiernaast zijn met continue meetmethoden de luchttemperatuur en relatieve luchtvochtigheid alsook de concentraties van fijnstof en koolstofdioxide (CO₂) bepaald. Deze continue metingen kunnen laten zien of de pluimen die afkomstig zijn van het omzetten van de stromesthoop succesvol zijn ingevangen voor bepaling van daarin aanwezige micro-organismen. Uit de meetgegevens blijkt dat de gemeten variabelen benedenwinds en tijdens het omzetten substantieel stegen ten opzichte van het bovenwindse meetpunt. Hieruit blijkt dat de pluimen afkomstig van het omzetten van de stromesthoop succesvol zijn ingevangen.

Uit Figuren 7.9 en 7.10 samen blijkt dat de fijnstofemissie van een gemiddeld melkgeitenbedrijf – volgens de verwachting op basis van de studies van Aarnink et al.¹¹,¹² – slechts procenten bedraagt van die van pluimveebedrijven. Het beeld op basis van de piekperioden in de fijnstofemissie binnen dagen is met 6 tot 8 procent iets hoger, maar nog altijd relatief klein. Wordt het endotoxinegehalte in het fijnstof meegenomen in de emissieberekeningen, dan stijgt het beeld tot de orde van grootte van enkele tientallen procenten. Voor vleesvarkens moet opgemerkt worden dat hier is uitgegaan van een stal zonder nageschakelde luchtreinigingstechniek. In de praktijk echter zit een belangrijk deel van de vleesvarkens in stallen met luchtwassers die fijnstof en daarin aanwezige endotoxinen in de uitgaande lucht verminderen.

Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

Figuur 7.9 Berekende fijnstofemissies op bedrijfsniveau voor een bedrijf met gemiddelde omvang met melkgeiten, leghennen, vleeskuikens, vleesvarkens en melkkoeien; op basis van 24-uursgemiddelde fijnstofconcentraties (boven) en op basis van de hoogste 4-uursgemiddelde concentraties binnen meetdagen (onder). De fijnstofdata voor leghennen, vleeskuikens, vleesvarkens en melkkoeienzijn afkomstig van Winkel et al (2015).⁹ De bedrijfsomvang per diercategorie is afkomstig van CBS/WUR.¹⁵ Fijnstofemissie bedrijf (g/uur) op basis van 24-uursgemiddelde concentraties 0

Bedrijfscategorie

Geitenbedrijf 837 melkgeiten

100

200

300

400

Leghennenbedrijf 43477 hennen

344

319

Vleeskuikenbedrijf 77282 kuikens

Vleesvarkensbedrijf 1890 varkens

0,9

Melkkoeienbedrijf 101 koeien

Fijnstofemissie bedrijf (g/uur) op basis van hoogste 4-uursgemiddelde concentraties 0

100

300

400

396

Vl eeskuikenbedrijf 77282 kuikens

Vl eesvarkensbedrijf 1890 varkens

Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

600

562

Leghennenbedrijf 43477 hennen

Melkkoeienbedrijf 101 koeien

500

Geitenbedrijf 837 melkgeiten

Bedrijfscategorie

200

1,5

Figuur 7.10 Berekende endotoxine-emissies op bedrijfsniveau voor een bedrijf met gemiddelde omvang met melkgeiten, leghennen, vleeskuikens, vleesvarkens en melkkoeien; op basis van 24-uursgemiddelde fijnstofconcentraties (boven) en op basis van de hoogste 4-uursgemiddelde concentraties binnen meetdagen (onder). De fijnstofdata voor leghennen, vleeskuikens, vleesvarkens en melkkoeien zijn afkomstig van Winkel et al. (2015).⁹ De endotoxinegehalten in het fijnstof zijn afkomstig van Winkel et al. (2018).¹³ De bedrijfsomvang per diercategorie is afkomstig van CBS/WUR (2020).¹⁵ Endotoxine-emissie bedrijf (EU/uur, x106) op basis van 24-uursgemiddelde concentraties 0

125

150

Geitenbedrijf 837 melkgeiten

Leghennenbedrijf 43477 hennen Bedrijfscategorie

100

140

Vleeskuikenbedrijf 77282 kuikens

Vleesvarkensbedrijf 1890 varkens

0,6

Melkkoeienbedrijf 101 koeien

Endotoxine-emissie bedrijf (EU/uur, x106) op basis van hoogste 4-uursgemiddelde concentraties 0

100

125

150

Vleeskuikenbedrijf 77282 kuikens

200

174

Vleesvarkensbedrijf 1890 varkens

Melkkoeienbedrijf 101 koeien

175

123

Leghennenbedrijf 43477 hennen Bedrijfscategorie

Geitenbedrijf 837 melkgeiten

128

0,9

Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

7.3.3 Microbiële resultaten Tijdens de 31 bedrijfsbezoeken beschreven in hoofdstuk 6.4 zijn in totaal meer dan drieduizend verschillende monsters genomen (Figuur 7.7 en 7.11). Om het microbioom (bacteriën, schimmels en virussen) in kaart te brengen zijn het overgrote deel van de luchtmonsters en representatieve steekproeven uit de andere typen monsters geanalyseerd met drie verschillende technieken: ruim 600 monsters zijn geanalyseerd met een hoge resolutie 16S rRNA-barcoding deep-sequencing techniek waarmee het microbioom

van bacteriën, schimmels en protozoa in kaart wordt gebracht (‘AmpliconSeq’ in Figuur 7.11); ruim 350 monsters zijn geanalyseerd middels shot-gun metagenomische sequencing (‘ShotgunSeq’), dienend ter bevestiging van bacteriën, schimmels en DNA virussen; en ruim 250 monsters zijn geanalyseerd op het viroom (vertebrate DNA en RNA-virussen) (‘VirCapSeq’) (Figuur 7.11). In de viroomanalyses zijn om technische redenen alleen de actieve luchtmonsters, dat wil zeggen niet de passieve, meegenomen.

Figuur 7.11 Monsteraantallen en monstertypen, afkomstig van de geitenbedrijvenbezoeken. Boven is het totaal van de biobank van monsters weergegeven, daaronder worden de aantallen monsters uitgesplitst per analysemethode. Melk

Bedding Water

Mest Lucht passief (EDC) Anders Lucht PM10 Lucht PM100

Complete BioBank 3344

Geit_swab

Geit_feces

Voer

Geit_vacht Geit_bloed

Lucht passief (EDC) Anders Lucht PM100 Lucht PM10 Mest Melk Geit_vacht

Bedding Water

Anders Melk

Geit_feces

Lucht PM10 Lucht PM100 Bedding Voer

Mest

Voer

AmpliconSeq 617

Water

VirCapSeq 261

Geit_bloed Geit_swab

Geit_swab Anders Melk

Mest

Lucht passief (EDC) Water Lucht PM10

Geit_vacht

Geit_bloed Geit_feces

Lucht PM100

ShotgunSeq 395

Bedding Voer

Geit_swab Geit_vacht

Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

Geit_bloed Geit_feces 79

7.3.3.1 Kenmerken van ‘microbiële landschap’ De resultaten voor de totale microbiële samenstelling van de geteste monsters bevestigen grotendeels de verwachting dat deze samenstelling sterk wordt bepaald door allereerst het monstertype dat is geanalyseerd (bijvoorbeeld lucht, feces (ontlasting), of voer), en daarnaast door factoren zoals de omgeving, het staltype en het management (statistisch significant verband volgens PERMANOVA-test). Clustering patronen in de grafische weergave van de microbiële samenstelling van monsters laten dit zien: clustering op monstertype en daarbinnen op staltype (Figuur 7.12). Dat binnen de fecesmonsters de monsters genomen in opfokstallen sterk clusteren is in overeenstemming met het bekende feit dat het darmmicrobioom van geiten tijdens de groei sterk in ontwikkeling is. Daarnaast is er in Figuur 7.12 zoals verwacht een grote overlap te zien tussen wat wordt

gemeten in de geitenneus en in de luchtmonsters. Overall geeft dit vertrouwen in de genomen monsters en gemeten microbioomsamenstelling, dit is van belang als later wordt ingezoomd op het voorkomen van ziekteverwekkers mogelijk gekoppeld aan longontsteking bij de mens. Vergeleken met andere monstertypen lijkt het stal-aerosol (zoals gemeten met de luchtmonsters) het meest voor de hand liggen als drager van een eventueel micro-organisme dat zich kan verplaatsen naar de (woon)omgeving in de buurt van de geitenhouderij. Voor het opstellen van een geprioriteerde lijst van ziekteverwekkers is daarom primair naar de luchtmonsters gekeken. De microbioom-resultaten in de verschillende typen luchtmonsters (namelijk twee actieve (PM₁₀ en PM₁₀₀) en een passieve (EDC-) methode) geven een redelijk uniform beeld met relatief kleine verschillen in samenstelling.

Figuur 7.12 Multidimensionale plot van de onderlinge verschillen in samenstelling van het microbioom per monster (volgens het Bray-Curtis NMDS model) voor een selectie van monstertypen. Ieder symbool in de plot is een individueel monster behorend bij een bepaald monstertype en staltype. Enkele groepen zijn met ovalen aangegeven. Op de horizontale en verticale as staan abstracte coördinaten waarlangs het NMDS-model de verschillen in samenstelling in twee dimensies in beeld brengt. Deze twee coördinaten vormen een benaderende afstandsmaat voor verschillen in genetische samenstelling, met andere woorden hoe dichter twee monsters bij elkaar liggen (in het vlak van deze figuur), hoe meer de genetische samenstelling van deze monsters op elkaar lijkt.

Geiten neusswab

-1,0

-0,5

Voer

NMDS2

Opfok

0,0 Lucht/stof 0,5

Geiten feces

-1,0

-0,5

NMDS1

Monstertype Voer Stof PM100 Stof PM10 Stof EDC Geit neus Geit feces 80

0,0

0,5

Staltype Hoofdstal Hoofdstal + aflammen Hoofdstal + uitmesten Aflamstal Opfokstal Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

7.3.3.2 Aanwezigheid en prioritering van ziekteverwekkers uit de literatuurstudie in luchtmonsters Met desktop-analyses is uit de totale genetische samenstelling bepaald in welke mate de ziekteverwekkers uit de lijst van het literatuuronderzoek (zie hoofdstuk 4: ziekteverwekkers die beschreven voorkomen op geiten bedrijven en die ook beschreven zijn als veroorzaker van longontstekingen bij de mens) voorkomen in de monsters. Omdat de methoden van diep-sequensen van bacteriën, schimmels en virussen vrij ruisgevoelig zijn, is hierbij voor een voorzichtige afkapwaarde gekozen: dat tenminste drie bij een micro-organisme behorende sequenties moeten worden geteld, voordat het betreffende monster als positief wordt meegenomen. Op bedrijfsniveau is vervolgens bepaald wat de prevalentie is van microorganismen op de lijst van het literatuuronderzoek, op basis van de mediaan van het aantal positief scorende luchtmonsters per bedrijf (hierbij zijn eventueel meerdere bezoeken en stallen per bedrijf samengevoegd). Luchtmonsters zijn hier als leidraad genomen, omdat het stal-aerosol (zoals gemeten met de luchtmonsters) het meest voor de hand ligt als drager van een eventueel micro-organisme dat zich kan verplaatsen naar de (woon) omgeving in de buurt van de geitenhouderij. Schimmels In de luchtmonsters komen vele verschillende Aspergillus sub-soorten frequent voor.

Na uitfilteren van de vele sub-soorten waarvan bekend is dat ze niet gekoppeld zijn aan longontsteking, bleven er enkele over waarbij dit wel het geval is zoals de schimmels Aspergillus fumigatus, Aspergillus intermedius, en Aspergillus ruber. Deze schimmels werden met de amplicon methodiek aangetoond in de luchtmonsters op tenminste 25 procent van de bedrijven. Van deze schimmels is bekend dat ze wijdverspreid en frequent voorkomen in het milieu en niet specifiek bij geitenbedrijven. Conclusie voor schimmels Eén groep schimmels op genusniveau en daarbinnen drie schimmels op soortniveau werden aangetoond in de luchtmonsters op tenminste 25 procent van de bedrijven. Van deze schimmels is bekend dat ze zeer algemeen voorkomen. Virussen Hoewel er in de luchtmonsters vele veterinair interessante virussen zijn gedetecteerd, zijn uit de lijst van ziekte verwekkers uit het literatuuronderzoek enkel de genera Picobyrnavirussen en Mastadenovirussen aangetoond in de luchtmonsters op tenminste 25 procent van de bedrijven. Het geïdentificeerde Otarine picobyrnavirus is een soort binnen het op de lijst staande genus Picobyrnavirus maar deze soort is niet uit de literatuur bekend als een verwekker Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

van luchtweginfecties bij de mens. Hoewel de soorten Mastadenovirus B en C wel zijn teruggevonden, en volgens de literatuur ook in staat zijn ernstige luchtweginfecties te veroorzaken, zijn de geïdentificeerde schapen/geiten varianten van dit virus zover bekend niet zoönotisch. De humane en herkauwer virusvarianten volgen een eigen (niet kruisende) evolutieroute, zo blijkt uit de literatuur. Een technisch aspect is dat deze viroom-resultaten zijn verkregen met een zogenaamde voorkennis-gebaseerde methode. Hierbij worden monsters verrijkt voor virusvarianten die bekend zijn in, of heel veel lijken op, een panel dat tot een paar jaar geleden alle bekende virussen (uit gewervelde dieren) omvatte. Een alternatieve aanpak zonder verrijking en met mogelijkheid om geheel nieuwe virussen te identificeren is op een subset van de geitenbedrijvenmonsters toegepast door het Erasmus Medisch Centrum (Erasmus MC). Dit gaf vergelijkbare resultaten en het nazoeken van de virussen uit de lijst van ziekteverwekkers leverde (ook hier) geen treffers op. Conclusie voor virussen Met de targeted-metagenomics aanpak zijn geen virussen geïdentificeerd, die waarschijnlijk vanuit de geitenhouderij een longontsteking bij omwonenden zouden kunnen veroorzaken.

Bacteriën Met de gebruikte barcoding deep-sequencing techniek kon in de luchtmonsters met grote zekerheid een grote hoeveelheid aan bacteriële soorten uit de lijst van ziekteverwekkers uit het literatuuronderzoek worden geïdentificeerd. De prevalentie van deze soorten zoals gedetecteerd in deze analyses en bevestigd met de onafhankelijke shot-gun metagenomische sequencing, staat weergegeven in Bijlage 5 Tabel B5.1. Een samen vatting van deze geïdentificeerde bacteriën in de luchtmonsters per geitenbedrijf is weergegeven in Figuur 7.13. Hierbij zijn de bacteriën geprioriteerd op prevalentie (tenminste teruggevonden op 25 procent van de geitenbedrijven) en varianten waarvan bekend is dat ze niet-zoönotisch zijn, zijn eruit gefilterd. Dit is een lange lijst met 5 groepen bacteriën op taxonomisch geslacht (genus-) niveau en 27 op soortniveau. Deze 27 soorten komen in totaal uit 19 genera (dat wil zeggen: er zijn 14 genera aanvullingen op de 5 groepen die op genus-niveau op de lijst staan). Conclusie voor bacteriën Er zijn 5 groepen bacteriën op taxonomisch geslacht (genus-) niveau en 27 bacteriën op soortniveau die longontsteking bij de mens kunnen veroorzaken en die elk zijn geïdentificeerd in de luchtmonsters op ten minste 25 procent van de geitenbedrijven in deze studie.

Shortlist geitenhouderij De lijst in Figuur 7.13 noemen we de ‘shortlist geitenhouderij’. Een integratie van deze gegevens met de gevonden bacteriële ziekteverwekkers uit de andere deelstudies is geanalyseerd om de lijst verder te prioriteren. In Figuur 7.13 zijn ook de gedetecteerde schimmels (Aspergillus sub-soorten) opge nomen, eveneens geprioriteerd op prevalentie (tenminste teruggevonden op 25 procent van de geitenbedrijven) en na uitfiltering van bekend niet-zoönotische varianten. Een clustering algoritme om te zoeken naar patronen van het voorkomen van ziekteverwekker over de bedrijven, laat een nagenoeg willekeurige variatie zien, waarbij ook

geen duidelijk onderscheid kan worden gevonden tussen bijvoorbeeld de twee biologische geitenhouderijen en de overige bedrijven. Er is dus geen aanwijzing dat het voorkomen van één of meerdere van deze ziekteverwekkers geassocieerd is met bedrijfsfactoren. In principe zouden interventiemethoden, gericht op de verminderde uitstoot van microbiële aerosolen vanuit de stal, het blootstellen van de directe omgeving aan ziekteverwekkers kunnen verminderen. Meer specifieke bron-attributie analyses welke sub-bronnen bijdragen aan de microbiologische opmaak van geitenstalstof, kunnen mogelijk helpen om specifiekere interventiemethoden te ontwikkelen, en worden beschreven in paragraaf 7.3.3.3.

Figuur 7.13 Geprioriteerde bacteriële en schimmel ziekteverwekkers (rijen) in luchtmonsters per bedrijf (kolommen) waarbij per bedrijf en ziekteverwekkers de mediaan van de getelde sequenties afkomstig uit de ziekteverwekkers (~aantallen ziekteverwekkers) semi-kwantitatief wordt weergegeven op een kleurenschaal lopend van negatief/ruis (wit) tot sterk aanwezig (donkerblauw). Het bedrijfstype wordt onderaan in grijstinten per bedrijf getoond. Het staafdiagram rechts toont de bedrijfsprevalentie van de ziekteverwekkers van 0 tot 1 (0-100%). Bedrijven Staphylococcus lugdunensis Stenotrophomonas maltophilia Staphylococcus aureus Enterococcus hirae Moraxella [Genus] Streptococcus pluranimalium Paeniclostridium sordellii Staphylococcus lentus Pseudomonas putida Staphylococcus cohnii Acinetobacter lwoffii Lactococcus lactis Trueperella pyogenes Fusobacterium necrophorum Mycobacterium [Genus] Aspergillus intermedius Staphylococcus saprophyticus Mycobacterium vaccae Aspergillus ruber Clostridium sensu stricto 1 perfringens Actinomyces [Genus] Micrococcus [Genus] Nocardia [Genus] Streptococcus dysgalactiae Aspergillus [Genus] Actinomyces slackii Micrococcus luteus Aspergillus fumigatus Streptococcus uberis Acinetobacter baumannii Klebsiella pneumoniae Proteus mirabilis Providencia stuartii Providencia stuartii Pasteurella multocida Proteus vulgaris

F01 F08 F17 F02 F03 F07 F00 F89 F41 F81 F79 F40 F83 F75 F90 F04

Geprioriteerde ziekteverwekkers

Prevalentie 0,0 0,5 1,0 Mediaan getelde “ziekteverwekkers” in samples per bedrijf >100 10 - 100 3 - 10 0-2 Boerderijmanagement Regulier Biologisch

Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

7.3.3.3 Bronattributie voor geprioriteerde ziekteverwekkers in luchtmonsters Hoewel algemene interventiemethoden om stofuitstoot naar de omgeving te verminderen voor de hand liggen, is inzicht in welke bronnen nu het meeste bijdragen aan de micro-organismen in het stal-aerosol (met andere woorden, in stof zoals gemeten in de luchtmonsters) belangrijk om een beeld te krijgen van een eventueel relevant specifieker handelingsperspectief. Deze zogenaamde bron-attributie aan stof kan ruwweg op twee manieren worden bepaald; 1) middels alle bacteriën

(totale microbioom) in de relevante matrices; of 2) via de geïdentificeerde ziekteverwekkers. Via een microbioombrede bronattributie analyse (FEAST)¹⁶ op de verschillende matrices per bedrijf naar de stof- en luchtmonsters van datzelfde bedrijf op datzelfde meetmoment, kan een inschatting worden verkregen welke bronnen voor hoeveel procent gemiddeld bijdragen aan wat er wordt gemeten in stof. Een sensitiviteitsanalyse via een zogenaamd monsteruitsluitingsalgoritme helpt een schatting weer te geven van de betrouwbaarheid van deze percentages.

Figuur 7.14 Bronattributieanalyse van verschillende bemeten micro-organisme bronnen aan het gemeten microbioom in actieve luchtmonsters (24 uurs PM₁₀ en PM₁₀₀). De relatieve bijdrage van elke bron aan het totaal lucht (100%) op amplicon-sequence variant- (ASV) niveau, waarbij microbiële bronnen zijn gekoppeld aan de bijbehorende luchtmetingen op hetzelfde moment op dat bedrijf. Kwartielen en mediaan zijn weergegeven. Voer

Bron

Feces Bedding Stalmest Onbekend 0

100

Procentuele bijdrage aan luchtmonsters De resultaten van de bronattributie op basis van het totale microbioom staan samengevat in Figuur 7.14. Hierbij zijn van de 16 bedrijven de monsters per bezoek bekeken, waarbij tenminste stallucht, feces, mest, bedding en voer zijn gemeten (N=29), en is bepaald wat de relatieve bijdrage aan het gemeten luchtmicrobioom is. Hieruit blijkt dat de grootste bijdragende componenten de bedding en de stalmest zijn, dat de relatieve bijdrage van feces beperkt lijkt, maar dat er ook nog een relatief grote (nader uit te zoeken) bron moet zijn voor de overige bacteriën. Deze relatief grote bijdrage uit onbekende bron omvat ook de technische meetonnauwkeurigheid, gekoppeld aan de gebruikte methode. Uit aanvullende sensitiviteitsanalyses blijkt dat incomplete meetmomenten (een bedrijfsbezoek waarbij een van de bronnen niet succesvol kon worden bemeten) met name een grote invloed hebben op de ‘onbekende’ fractie (zie Bijlage 5 Figuur B5.2 waarin voor

Veehouderij en gezondheid omwonenden (VGO-III)

PM₁₀ microbiële luchtmetingen het beperkte effect van includeren van incomplete meetmomenten wordt getoond). Stalmest blijkt een hoog voorspelde bijdrage te leveren aan de micro-organismen gevonden in lucht. Stalmest kan ook worden gezien als een samenstelling van de andere bronnen: feces, bedding en voer. De attributie van deze bronnen op stalmest staat weergegeven in Bijlage Figuur B5.3A en B5.3B. Daaruit blijkt inderdaad dat de samenstelling van het microbioom in stalmest voor een groot deel kan worden verklaard door de onderliggende bronnen (Figuur B5.3A). Het uitsluiten van stalmest in de bronattributieanalyse (Figuur B5.3B) heeft slechts een bescheiden effect op de uitkomsten voor de bijdragen vanuit de andere bronnen. Over het algemeen verklaren die bronnen dan net iets meer van wat is gemeten in de lucht, maar verder verandert de attributie nauwelijks.

← Vorig deel Volgend deel →

De tekst is automatisch uit het bestand gehaald en kan afwijken van het origineel (kolommen, tabellen en koppen lopen door elkaar). Het officiële stuk bij de gemeente is leidend. Bron: https://api1.ibabs.eu/publicdownload.aspx?site=Meierijstad&id=41d1f84e-d84c-4801-8de6-0e2aaea8058d