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SÉPTIMA CONFERENCIA DE LA FEDERACIÓN INTERNACIONAL DE LECHERÍA

¿Cómo gestionar protocolos de tratamiento de mastitis en robots?

Un trabajo argentino puso el foco en la necesidad de conocer una variedad de alertas como la mejor opción para seleccionar a las vacas que realmente están necesitando atención.

Dr. Eial Izak
Consultor en Mastitis y Calidad de Leche
eizak@fibertel.com.ar

Juntos. El presidente del Comité Científico, Morten Dam Rasmussen (Universidad de Aarhus, Dinamarca) y el argentino Eial Izak.

En la Sesión Oral de Ordeño Robótico que tuvo lugar en el marco de la 7° Conferencia de Mastitis de la Federación Internacional de Lechería presenté un trabajo con la colaboración de los médicos veterinarios Pablo Bergonzelli y Nahuel Corbalán: “Implementación de un árbol de decisiones para protocolos de tratamiento de mastitis en robots”. Vale decir que este evento se llevó adelante en Dinamarca, a mediados del pasado mes de mayo (Ver recuadro).
En ese marco, corresponde mencionar que 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 20.966 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 de 2018 a enero de 2019, seis robots Lely Astronaut A5 con 240 vacas en ordeño (cruza Holando x Montbeliarde) en un sistema pastoril en la provincia de Buenos Aires fueron incluidos en el estudio.
El objetivo 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.
Vale decir que 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 a las vacas que necesitan atención. El mismo incluye calidad de leche, producción, actividad, alimentación, rumia, visitas al robot, etc.

Tabla N° 1. Resumen de patologías diagnosticadas por información de los sensores del robot y días de anticipación al diagnóstico sin sensores; y días en leche mínimos al diagnóstico por el robot.

Patología                                       Días de anticipación                                Días en leche mínimos al diagnóstico
Desplazamiento de abomaso             14                                                                          8
Mastitis                                                   14                                                                         3
Cojeras                                                       14                                                                      15
Cetosis subclínica                                 8                                                                           1
Endometritis severa                          11                                                                            28

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.
Esto muestra la adopción de sensores, es que tenemos la parametrización de nuestros sistemas como nunca antes.
Esta posibilidad permite que las mediciones interpretadas y aplicadas generen anticipación y mejora en el diagnóstico y tratamiento de las patologías.

Saber para prevenir

Bien 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 N° 1).
El procedimiento propuesto apunta a 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).

La adopción de sensores permite que las mediciones generen anticipación y mejora tanto en el diagnóstico, como en el tratamiento de las patologías.

Si el resultado es positivo, la decisión es enviar una muestra de leche para bacteriología y antibiograma.
De acuerdo con 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, la cantidad de 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.

¿Qué otros temas se tocaron en Dinamarca?

Tal como se destaca en el sitio oficial www.idfmastitis2019.com, más de 360 expertos mundiales en salud mamaria de 25 países se reunieron en Copenhague los días 15 y 16 de mayo para discutir soluciones para la prevención y el control de la mastitis, destacando las últimas investigaciones en salud de las ubres.
En la inauguración, los organizadores destacaron la necesidad de fomentar investigación y desarrollo continuos en relación con la mastitis para garantizar una producción sostenible de productos lácteos.
Por ejemplo, en su conferencia, Henk Hogeveen (Universidad de Wageningen) presentó una visión general de los muchos costos de la mastitis y demostró que, igual que con cualquier otra estrategia de control de enfermedades, el costo es sólo un aspecto que tiene que conectar con la mentalidad del agricultor y su personal.
Un total de 9 conferencias clave sobre temas que van desde el diagnóstico y las máquinas de ordeño hasta la gestión y el apoyo a las decisiones fueron entregados también por expertos en estas áreas.

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