vniigisРоссийский паразитологический журналRussian Journal of Parasitology1998-84352541-7843ВНИИП – филиал ФГБНУ ФНЦ ВИЭВ РАН10.31016/1998-8435-2025-19-4-435-445vniigis-1381Research ArticleЭПИЗООТОЛОГИЯ, ЭПИДЕМИОЛОГИЯ И МОНИТОРИНГ ПАРАЗИТАРНЫХ БОЛЕЗНЕЙEPIZOOTOLOGY, EPIDEMIOLOGY AND MONITORING OF PARASITIC DISEASESГельминтозы лошадей Амурской области: корреляционно-регрессионный анализ влияния системы содержания и погодных факторовHelminthosis in horses in the Amur region: correlation and regression analysis of the influence of housing system and weather factorshttps://orcid.org/0000-0003-0786-5317ВасилевичФ. И.VasilevichF. I.

Василевич Федор Иванович, доктор ветеринарных наук, профессор, академик РАН

Москва

Vasilevich Fedor I., Doctor of Veterinary Sciences, Professor, Academician of the Russian Academy of Sciences

Moscow

f-vasilevich@inbox.ruhttps://orcid.org/0000-0001-9303-4100ДёмкинаО. В.DemkinaO. V.

Дёмкина Ольга Владимировна, кандидат ветеринарных наук, доцент кафедры ветеринарно-санитарной экспертизы, эпизоотологии и микробиологии

Благовещенск

Demkina Olga V., Candidate of Veterinary Sciences, Associate Professor of the Department of Veterinary-Sanitary Examination, Epizootology and Microbiology

Blagoveshchensk

demkina-olsen@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-1868-7464НиканороваA. М.NikanorovaA. M.

Никанорова Анна Михайловна, доктор ветеринарных наук, доцент

Калуга

Nikanorova Anna M., Doctor of Veterinary Sciences, Associate Professor

Kaluga

NikanorovaAM@tksu.ruhttps://orcid.org/0000-0002-8487-755XКалмыковВ. В.KalmykovV. V.

Калмыков Вадим Владимирович

Москва

Kalmykov Vadim V.

Moscow

kalmykovvv@bmstu.ruМосковская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии – МВА имени К. И. СкрябинаРоссияMoscow State Academy of Veterinary Medicine and Biotechnology (MVA named after K. I. SkryabinRussian FederationДальневосточный государственный аграрный университетРоссияFar Eastern State Agrarian UniversityRussian FederationКалужский государственный университет им. К. Э. ЦиолковскогоРоссияKaluga State University named after K. E. TsiolkovskyRussian FederationМосковский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет)РоссияBauman Moscow State Technical University (National Research University)Russian Federation202508012026194435445Copyright © Василевич Ф.И., Дёмкина О.В., Никанорова A.М., Калмыков В.В., 20262026Василевич Ф.И., Дёмкина О.В., Никанорова A.М., Калмыков В.В.Vasilevich F.I., Demkina O.V., Nikanorova A.M., Kalmykov V.V.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vniigis.elpub.ru/jour/article/view/1381

Цель исследований – оценить влияние системы содержания, сезона и погодных условий на число яиц желудочнокишечных нематод в фекалиях у лошадей Амурской области Дальнего Востока России в 2021–2024 гг.

Материалы и методы

Материалы и методы. Всего собрано 1494 проб фекалий индивидуально от 212 лошадей, содержавшихся на постоянном выпасе (три фермы) или в стойлах с ежедневным выгулом (четыре фермы). Яйца Strongylata spp., Parascaris equorum и Oxyuris equi подсчитывали по методу Мак-Мастера. Среднемесячные значения температуры воздуха, относительной влажности и количества осадков были получены от ФГБУ «Гидрометцентр России». Число яиц было преобразовано в логарифмическую шкалу [log₁₀(EPG + 1)]. Предварительные связи изучены с помощью ранговой корреляции Спирмена; детерминанты выделения яиц стронгилят оценены с помощью обычной регрессии наименьших квадратов с кластерно-устойчивыми (HC1) стандартными ошибками для фактора «ферма» (n = 7).

Результаты и обсуждение

Результаты и обсуждение. Нематоды Strongylata spp. были практически повсеместны (99% лошадей), тогда как P. equorum и O. equi встречались у 24% и 8% лошадей, соответственно. Выпас на пастбище увеличил логарифмическую FEC стронгилят на 0,29±0,06 (в 1,9 раза; Р < 0,001) и осенний отбор проб на 0,22±0,05 (в 1,6 раза; Р < 0,001) по сравнению с весенним. Каждый 1оC повышения среднемесячной температуры добавлял 0,035±0,009 логарифмических единиц (Р < 0,001). Влажность и количество осадков не показали независимого влияния после корректировки. Не было обнаружено значимой зависимости от погодных условий для P. equorum или O. equi. Таким образом, непрерывный выпас в сочетании с теплыми погодными условиями является основным фактором риска заражения стронгилятами. Для улучшения контроля и сокращения ненужных зимних обработок рекомендуется проводить стратегическую дегельминтизацию в апреле и сентябре в сочетании с селективной терапией.

The purpose of the research is to evaluate the influence of housing system, season, and weather conditions on the fecal egg count of gastrointestinal nematodes in horses in the Amur Region of the Russian Far East from 2021 to 2024.

Materials and methods

Materials and methods. A total of 1,494 fecal samples were collected from 212 horses kept on permanent pasture (three farms) or in stalls with daily grazing (four farms). Eggs of Strongylata spp., Parascaris equorum, and Oxyuris equi were counted using the McMaster method. Average monthly air temperature, relative humidity, and precipitation were obtained from the Hydrometeorological Center of Russia. Egg counts were log-transformed [log₁₀(EPG + 1)]. Preliminary relationships were examined using Spearman's rank correlation. Determinants of Strongylata spp. egg shedding were estimated using ordinary least squares regression with cluster-robust (HC1) standard errors for the farm factor (n = 7).

Results and discussion

Results and discussion. Strongylata spp. nematodes were nearly ubiquitous (99% of horses), while P. equorum and O. equi were present in 24% and 8% of horses, respectively. Pasture grazing increased the log FEC of Strongylata spp. By 0.29±0.06 (1.9 times increase; P < 0.001) and autumn sampling by 0.22±0.05 (1.6 times increase; P < 0.001) compared to spring sampling. Each 1 оC increase in mean monthly temperature added 0.035±0.009 log units (P < 0.001). Humidity and precipitation showed no independent effects after adjustment. No significant relationship with weather conditions was found for P. equorum or O. equi. Therefore, continuous grazing combined with warm weather conditions is the main risk factor for Strongylata spp. infection. To improve control and reduce unnecessary winter treatments, strategic deworming in April and September, combined with selective therapy, is recommended.

лошадьStrongylataParascarisOxyurisуправление пастбищамиклиматсезонностькластерноустойчивая регрессияhorseStrongylata spp.Parascaris sp.Oxyuris sp.pasture managementclimateseasonalitycluster-robust regressionReferencesВасилевич Ф. И., Калмыков В. В., Никанорова А. М., Королева Е. В. Mathematical modeling of ixodid ticks depending on three climatic factors // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021. Т. 677. 032009. https://doi.org/10.1088/1755-1315/677/032009Vasilevich F. I., Kalmykov V. V., Nikanorova A. M., Koroleva E. V. Mathematical modeling of ixodid ticks depending on three climatic factors. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021. Vol. 677. 032009. https://doi.org/10.1088/1755-1315/677/032009Гидрометцентр России. Архив метеорологических наблюдений. URL: https://meteoinfo.ru/ (дата обращения: 12.06.2025).Hydrometeorological Center of Russia. Archive of meteorological observations. URL: https://meteoinfo.ru/ (date of access: 12.06.2025).Дёмкина О. В., Бондаренко Г. А., Трухина Т. И. Гельминтозы лошадей Амурской области // Иппология и ветеринария. 2024. № 3 (53). С. 7-13. https://doi.org/10.52419/2225-1537.2024.3.7-13Demkina O. V., Bondarenko G. A., Trukhina T. I. Helminthiasis of horses in the Amur region. Ippologiya i veterinariya = Ippology and Veterinary Science. 2024; 3 (53): 7-13. (In Russ.) https://doi.org/10.52419/2225-1537.2024.3.7-13Калугина Е. Г., Столбова О. А. Эпизоотические аспекты гельминтозов лошадей в Тюменской области // Ветеринарная патология. 2023. 22 (1). С. 55-62. https://doi.org/10.23947/1682-5616-2023-22-55-62Kalugina E. G., Stolbova O. A. Epizootic aspects of helminthiasis in horses in the Tyumen region. Veterinarnaya patologiya = Veterinary pathology. 2023; 22 (1): 55-62. (In Russ.) https://doi.org/10.23947/1682-5616-2023-22-55-62Панова О. А., Курносова О. П., Хрусталев А. В., Арисов М. В. Методы копрологической диагностики паразитозов животных // Российский паразитологический журнал. 2023. Т. 17, № 3. С. 365–377. https://doi.org/10.31016/1998-8435-2023-17-3-365-377Panova O. A., Kurnosova O. P., Khrustalev A. V., Arisov M. V. Methods of coprological diagnostics of animal parasitosis. Rossiyskiy parazitologicheskiy zhurnal = Russian Journal of Parasitology. 2023;17 (3): 365–377. (In Russ.). https://doi.org/10.31016/1998-8435-2023-17-3-365-377Тимербаева Р. Р., Латыпов Д. Г., Бикбова С. И. Гельминтозы лошадей // Учёные записки Казанской академии ветеринарной медицины им. Н. Э. Баумана. 2020. Т. 243. № 3. С. 254-257. https://doi.org/10.31588/2413-4201-1883-243-3-254-257Timerbaeva R. R., Latypov D. G., Bikbova S. I. Helminthosis of Horses. Uchonyye zapiski Kazanskoy akademii veterinarnoy meditsiny im. N. E. Baumana = Scientific Notes of the Kazan Academy of Veterinary Medicine named after N. E. Bauman. 2020; 243 (3): 254-257. https://doi.org/10.31588/2413-4201-1883-243-3-254-257Harris C. R., Millman K. J., van der Walt S. J., Gommers R., Virtanen P., Cournapeau D., Wieser E., Taylor J., Berg S., Smith N. D., Kern R., Picus M., Hoyer S., van Kerkwijk M. H., Brett M., Haldane A., del Río J. F., Wiebe M., Peterson P., Gérard-Marchant P., Sheppard K., Reddy T., Weckesser W., Abbasi H., Gohlke C., Oliphant T. E. Array programming with NumPy. Nature. 2020; 585: 357-362. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2Harris C. R., Millman K. J., van der Walt S. J., Gommers R., Virtanen P., Cournapeau D., Wieser E., Taylor J., Berg S., Smith N. D., Kern R., Picus M., Hoyer S., van Kerkwijk M. H., Brett M., Haldane A., del Río J. F., Wiebe M., Peterson P., Gérard-Marchant P., Sheppard K., Reddy T., Weckesser W., Abbasi H., Gohlke C., Oliphant T. E. Array programming with NumPy. Nature. 2020; 585: 357-362. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2Hunter J. D. Matplotlib: A 2D graphics environment. Computing in Science & Engineering. 2007; 9 (3): 90-95. https://dx.doi.org/10.1109/MCSE.2007.55Hunter J. D. Matplotlib: A 2D graphics environment. Computing in Science & Engineering. 2007; 9 (3): 90-95. https://dx.doi.org/10.1109/MCSE.2007.55Kuzmina T. A., Königová A., Antipov A. et al. Changes in equine strongylid communities after two decades of annual anthelmintic treatments at the farm level. Parasitology Research. 2024; 123: 394. https://doi.org/10.1007/s00436-024-08417-5Kuzmina T. A., Königová A., Antipov A. et al. Changes in equine strongylid communities after two decades of annual anthelmintic treatments at the farm level. Parasitology Research. 2024; 123: 394. https:// doi.org/10.1007/s00436-024-08417-5Leathwick D. M., Sauermann C. W., Reinemeyer C. R., Nielsen M. K. A model for the dynamics of the parasitic stages of equine cyathostomins. Veterinary Parasitology. 2019; 268: 53-60. https://doi.org/10.1016/j.vetpar.2019.03.004Leathwick D. M., Sauermann C. W., Reinemeyer C. R., Nielsen M. K. A model for the dynamics of the parasitic stages of equine cyathostomins. Veterinary Parasitology. 2019; 268: 53-60. https://doi.org/10.1016/j.vetpar.2019.03.004McKinney W. Data structures for statistical computing in Python. Proceedings of the 9th Python in Science Conference. Austin, 2010; 51-56. https://doi.org/10.25080/Majora-92bf1922-00aMcKinney W. Data structures for statistical computing in Python. Proceedings of the 9th Python in Science Conference. Austin, 2010; 51-56. https://doi.org/10.25080/Majora-92bf1922-00aNielsen M. K., Pyatt A., Perrett J., Tydén E., van Doorn D., Pihl T. H., Schmidt J. S., von Samson-Himmelstjerna G., Beasley A., Abbas G., Jabbar A. Global equine parasite control guidelines: Consensus or confusion? International Journal of Parasitology: Drugs and Drug Resistance. 2025; 28: 100600. https://doi.org/10.1016/j.ijpddr.2025.100600Nielsen M. K., Pyatt A., Perrett J., Tydén E., van Doorn D., Pihl T. H., Schmidt J. S., von SamsonHimmelstjerna G., Beasley A., Abbas G., Jabbar A. Global equine parasite control guidelines: Consensus or confusion? International Journal of Parasitology: Drugs and Drug Resistance. 2025; 28: 100600. https://doi.org/10.1016/j.ijpddr.2025.100600Nielsen M. K., Sauermann C. W., Leathwick D. M. The effect of climate, season, and treatment intensity on anthelmintic resistance in cyathostomins: A modelling exercise. Veterinary Parasitology. 2019; 269: 7-12. https://doi.org/10.1016/j.vetpar.2019.04.003Nielsen M. K., Sauermann C. W., Leathwick D. M. The effect of climate, season, and treatment intensity on anthelmintic resistance in cyathostomins: A modelling exercise. Veterinary Parasitology. 2019; 269: 7-12. https://doi.org/10.1016/j.vetpar.2019.04.003Nielsen M. K., Leathwick D. M., Sauermann C. W. Shortened strongylid egg reappearance periods in horses following macrocyclic lactone administration – The impact on parasite dynamics. Veterinary Parasitology. 2023; 320: 109977. https://doi.org/10.1016/j.vetpar.2023.109977Nielsen M. K., Leathwick D. M., Sauermann C. W. Shortened strongylid egg reappearance periods in horses following macrocyclic lactone administration – The impact on parasite dynamics. Veterinary Parasitology. 2023; 320: 109977. https://doi.org/10.1016/j.vetpar.2023.109977Seabold S., Perktold J. Statsmodels: Econometric and statistical modeling with Python. Proceedings of the 9th Python in Science Conference. Austin, 2010; 57-61. https://doi.org/10.25080/Majora-92bf1922-011Seabold S., Perktold J. Statsmodels: Econometric and statistical modeling with Python. Proceedings of the 9th Python in Science Conference. Austin, 2010; 57-61. https://doi.org/10.25080/Majora-92bf1922-011Tukey J. W. Exploratory Data Analysis. Addison-Wesley Publishing Company Reading, Mass. – Menlo Park, Cal., London, Amsterdam, Don Mills, Ontario, Sydney 1977; XVI, 688 S. https://doi.org/10.1002/bimj.4710230408Tukey J. W. Exploratory Data Analysis. AddisonWesley Publishing Company Reading, Mass. – Menlo Park, Cal., London, Amsterdam, Don Mills, Ontario, Sydney 1977; XVI, 688 S. https://doi.org/10.1002/ bimj.4710230408Van Rossum G., Drake F. L. Python 3 Reference Manual. Seattle: CreateSpace, 2009; 1264.Van Rossum G., Drake F. L. Python 3 Reference Manual. Seattle: CreateSpace, 2009; 1264.Vasilevich F. I., Kalmykov V. V., Nikanorova A. M., Koroleva E. V., Engasheva E. S. Analytical and computational mathematical models of the mosquito population in the middle zone of the Russian Federation. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021; 913: 012202. https://doi.org/10.1088/1755-1315/913/012202Vasilevich F. I., Kalmykov V. V., Nikanorova A. M., Koroleva E. V., Engasheva E. S. Analytical and computational mathematical models of the mosquito population in the middle zone of the Russian Federation. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021; 913: 012202. https://doi.org/10.1088/1755-1315/913/012202Vasilevich F. I., Kalmykov V. V., Nikanorova A. M., Koroleva E. V., Grossman M. F. Regression mathematical models of the number of small mammals in the Kaluga region of the Russian Federation. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021; 677: 012210. https://doi.org/10.1088/1755-1315/677/012210Vasilevich F. I., Kalmykov V. V., Nikanorova A. M., Koroleva E. V., Grossman M. F. Regression mathematical models of the number of small mammals in the Kaluga region of the Russian Federation. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021; 677: 012210. https://doi.org/10.1088/1755-1315/677/012210Virtanen P., Gommers R., Oliphant T. E., Haberland M., Reddy T., Cournapeau D., Burovski E., Peterson P., Weckesser W., Bright J., van der Walt S. J., Brett M., Wilson J., Millman K. J., Mayorov N., Nelson A. R. J., Jones E., Kern R., Larson E., Carey C. J., Polat İ., Feng Y., Moore E. W., VanderPlas J., Laxalde D., Perktold J., Cimrman R., Henriksen I., Quintero E. A., Harris C. R., Archibald A. M., Ribeiro A. H., Pedregosa F., van Mulbregt P. SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python. Nature Methods. 2020; 17: 261-272. https://doi.org/10.1038/s41592-019-0686-2Virtanen P., Gommers R., Oliphant T. E., Haberland M., Reddy T., Cournapeau D., Burovski E., Peterson P., Weckesser W., Bright J., van der Walt S. J., Brett M., Wilson J., Millman K. J., Mayorov N., Nelson A. R. J., Jones E., Kern R., Larson E., Carey C. J., Polat İ., Feng Y., Moore E. W., VanderPlas J., Laxalde D., Perktold J., Cimrman R., Henriksen I., Quintero E. A., Harris C. R., Archibald A. M., Ribeiro A. H., Pedregosa F., van Mulbregt P. SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python. Nature Methods. 2020; 17: 261-272. https://doi.org/10.1038/s41592-019-0686-2Waskom M. L. Seaborn: statistical data visualization. Journal of Open Source Software. 2021; 6 (60): 3021. https://doi.org/10.21105/joss.03021Waskom M. L. Seaborn: statistical data visualization. Journal of Open Source Software. 2021; 6 (60): 3021. https://doi.org/10.21105/joss.03021

The authors declare that there are no conflicts of interest present.