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Implementación de un árbol de decisiones para protocolos de tratamiento de mastitis en robots

Publicado: 29 de julio de 2019
Por: Eial Izak1, Pablo Bergonzelli2, Nahuel Corbalán3 1Servicio de Prevención y Control de Mastitis, Buenos Aires. Argentina, 2UNICEN, Tandil, Pcia. Bs. As., 3Establecimiento El Rancho, Balcarce, Pcia. Bs. As. Trabajo presentado en la Sesión Oral de Ordeño Robótico de la IDF Mastitis Conference 2019, Copenhague, Dinamarca
Los robots reportan un listado de vacas con alertas de mastitis. Los sensores de mastitis incluyen: conductividad eléctrica, color de la leche, recuento individual de células somáticas, temperatura de la leche, producción de leche, intervalo entre ordeños, flujo de leche, etc. La norma ISO 20966 describe un estándar mínimo del 80% de sensibilidad (capacidad para detectar correctamente los cuartos con mastitis clínica) y 99% de especificidad (capacidad para detectar correctamente los cuartos sanos) para la detección de leche anormal. Desde Noviembre 2018 a Enero de 2019, 6 robots Lely Astronaut A5 con 240 vacas en ordeño cruza Holando x Montbeliarde en un sistema pastoril en la Pcia. de Bs. As, fueron incluidos en el estudio. El objetivo del estudio fue implementar un árbol de decisiones para potenciales intervenciones en protocolos de tratamiento de mastitis en robots. Las alertas de medición del sensor incluyeron: color (sangre, mastitis, calostro, leche anormal aguachenta), reducción de la producción de leche, desvío de la conductividad eléctrica (CE) y tiempo muerto de ordeño. Van der Tol et al. (2013), reportaron para la combinación de estas variables un modelo que obtuvo una sensibilidad del 88,9% y una especificidad del 99,3%. Existe un reporte de atenciones de salud que debe chequearse 2 veces al día y combina todos los sensores disponibles del robot para identificar las vacas que necesitan atención. El mismo incluye calidad de leche, producción, actividad, alimentación, rumia, visitas al robot, etc. Al combinar todos los reportes es el primero que hay que observar. Si aparece un problema de calidad de leche se puede evaluar el reporte de salud de la ubre. Trabajos en Holanda (Hogeveen et al., 2013) reportaron que chequeando todas las vacas con alertas de mastitis a través del despunte (detección de mastitis clínica) y el Test Mastitis California (TMC; detección de mastitis subclínica), detectaban un 74% de las mastitis clínicas que estaban asociadas con las alertas de mastitis del sensor de detección y que no eran diagnosticadas por los productores, debido a que utilizaban su propio criterio de selección de las vacas a chequear. Lo que muestra la adopción de sensores, es que tenemos la parametrización de nuestros sistemas como nunca antes. Esta posibilidad permite que estas mediciones interpretadas y aplicadas generen anticipación y mejora en el diagnóstico y tratamiento de las patologías. Por el contrario, la información no utilizada genera otro tipo de inconvenientes.
King et al. (2018), demostraron que la información reportada por el robot se anticipó en 2 semanas al diagnóstico de desplazamiento de abomaso y mastitis a través de los siguientes parámetros: baja producción de leche, tiempo de rumia, frecuencia de ordeño, actividad y temperatura de la leche; comparada con las vacas sanas. Las vacas con desplazamiento de abomaso redujeron la ingesta de alimento. Las vacas con mastitis redujeron la frecuencia de ordeño e incrementaron la conductividad eléctrica 8 y 12 días previos al diagnostico, respectivamente. Las vacas con cetosis subclínica o nuevos casos de cojeras reportan reducción de la producción de leche, tiempo de rumia, temperatura de la leche, ingesta de alimento y frecuencia de ordeño. Ver Tabla 1.
Implementación de un árbol de decisiones para protocolos de tratamiento de mastitis en robots - Image 1
Los procedimientos propuestos es que si aparece una combinación de alertas de leche sospechosa (CE, caída en producción de leche, color y ordeño fallido), la decisión es chequear la vaca a través del despunte y examen de la ubre para detectar mastitis clínica. Chequear también si hay grumos en el filtro. Si la vaca presenta mastitis clínica el tratamiento puede ser intramamario y/o parenteral combinado o no con AINEs (antiinflamatorios de síntesis no esteroide) o no tratar de acuerdo a la evaluación de la edad de la vaca, historia previa, patógeno, severidad, días en leche, etc. Si la vaca presenta la leche normal y el alerta persiste durante 2 o 3 días, la decisión es realizar el TMC para detectar mastitis subclínica (no antes de las 6 hs. post-ordeño). Si el resultado es positivo, la decisión es enviar una muestra de leche para bacteriología y antibiograma. De acuerdo a los resultados de laboratorio el tratamiento asignado para mastitis clínica fue una combinación de Penetamato yodhidrato parenteral y meloxicam. McDougall et al. (2009), demostraron para esta terapia combinada (Antibiótico+AINEs) una reducción significativa en el recuento individual de células somáticas y un 42% de reducción en el descarte de vacas, comparado con el tratamiento antibiótico solamente. Se deben agregar además otros beneficios como el bienestar animal (reducción del dolor) y la mejora en la fertilidad (reducción de días al primer servicio, servicios/concepción y promedio de días abiertos). En los casos de infecciones subclínicas por Staphylococcus aureus, el tratamiento se realiza con Penetamato yodhidrato parenteral solamente en vaquillonas y vacas de segunda lactancia (no infectadas al secado) y en los primeros 100 días de lactancia.
Si bien no tenemos la detección visual primaria con el despunte y examen de la ubre como en el sistema convencional, los sensores tienen la ventaja que dan múltiples mediciones diariamente. Es importante la interpretación de los mismos y la toma de decisiones. En tambos con buena sanidad de ubres se logra el objetivo de incidencia mensual de mastitis clínica de 2 a 3 casos/100 vacas en ordeño/mes. Por lo tanto las vacas a chequear por alertas de sensores es muy baja. A modo de ejemplo un tambo con 400 vacas en ordeño, tendría que chequear entre 8 a 12 vacas mensuales. 
 
Conclusiones:
  • Es importante que los productores conozcan el significado de las alertas.
  • El chequeo de alertas basadas en una sola variable (ej. CE), podría resultar en falsos positivos y no detectar casos realmente positivos.
  • El uso de combinación de alertas que incluyan variables como color (sangre, mastitis, calostro, leche anormal aguachenta), reducción de la producción de leche, desvío de la conductividad eléctrica (CE) y ordeño fallido es la mejor manera para seleccionar vacas que necesitan atención.
  • La incorporación del historial de mastitis de la vaca y cuartos, mejora la performance de los sensores de mastitis.
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Autores:
Eial Izak
Pablo Bergonzelli
Facultad de Tandil
Referentes que Recomendaron :
Juan A. Rapetti, Guillermo Veneranda
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Juan A. Rapetti
AgTex SAS
28 de abril de 2020
Muy buena información... no tengo robot, pero si información de temperatura, conductividad, flujo y volumen. Son muchas variables... pero la fortaleza esta el el conjunto de todas ellas.
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Eial Izak
4 de agosto de 2019
Muchas gracias Rubén Darío
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Ruben Darío Carrillo Barbosa
4 de agosto de 2019
felicitaciones, excelente trabajo.
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Jaime cuevas Ramírez
4 de febrero de 2020
Disculpen. Que medicamento puedo aplicar a dos vacas cojean una pata?
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Jose Mazzitelli
ENVIROLUX SA
19 de noviembre de 2019
Hola Eial! Buen trabajo. Es posible que las Aguas Electroactivadas puedan ser útiles en reducir contaminación en robots. Quedo a disposición, un abrazo!
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