Impacto productivo y económico de los eventos de mastitis en un sistema de ordeñe voluntario en Argentina
DOI:
https://doi.org/10.19137/cienvet.v27.8914Palabras clave:
Produccion de leche, Conductividad eléctrica, Cuartos infectados, TamboResumen
El objetivo del trabajo fue estimar el impacto productivo en días previos y posteriores al inicio del evento de mastitis (EM), la conductividad eléctrica (CE) en el cuarto infectado durante el evento y el costo económico que genera en un sistema de ordeño voluntario (VMS) en Argentina. Se utilizaron datos de 20 vacas sanas y 20 que sufrieron EM (GM) en ordeñe de un tambo VMS (Rafaela, Santa Fe). Se evaluó la producción de leche individual (diaria, por ordeño y por cuartos) y la CE por cuartos, a los 10, -5, 0, 5 y 10 días del registro de cada EM. Se analizó la producción láctea a lactancia cerrada a 305 días, el número de ordeños diarios y se estimaron las pérdidas económicas directas de los EM, considerando el costo de los tratamientos y la pérdida de leche. En total se registraron 30 EM. La producción fue inferior en el GM a los 0 y 5 días (p< 0,05). Los cuartos infectados presentaron menor producción (p< 0,02) y mayor CE (p< 0,01) en el GM en todos los días. La producción y la CE de los cuartos no infectados, el número de ordeños diarios y la producción de leche a lactancia cerrada resultaron similares entre ambos grupos (p> 0,05). Las pérdidas económicas directas rondaron USD 116 por EM. Se requieren mayores ajustes en el índice de detección de mastitis para anticipar mejor el diagnóstico de los EM en los VMS, mejorando así la eficiencia y rentabilidad del sistema.
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Stanek P, Żółkiewski P, Januś, EA. Review on mastitis in dairy cows research: Current status and future perspectives. Agriculture. 2024; 14(8):1292. https://doi.org/10.3390/agriculture14081292
Bortolami A, Flore E, Gianesella M, Corro M, Catania S, Morgante M. Evaluation of the udder health status in subclinical mastitis affected dairy cows through bacteriological culture, somatic cell count and thermographic imaging. Polish journal of veterinary sciences. 2015; 18(4):799-805. https://doi.org/10.1515/pjvs-2015-0104.
Cobirka M, Tancin V, Slama P. Epidemiology and classification of mastitis. Animals. 2020. 10(12), 2212. https://doi.org/10.3390/ani10122212
Khan MZ, Khan A. Basic facts of mastitis in dairy animals: A review. Pakistan veterinary journal. 2006; 26(4):204-8.
Tančin V, Uhrinčat, M. The effect of somatic cell on milk yield and milk flow at quarter level. Veterinarija ir zootechnika. 2014; 66(88).
Ruegg PL. A 100-Year Review: Mastitis detection, management, and prevention. J. Dairy Sci. 2017; 100(12):10381-97. https://doi.org/10.3168/jds.2017-13023
Van Soest FJ, Santman-Berends IM, Lam TJ, Hogeveen H. Failure and preventive costs of mastitis on Dutch dairy farms. J. Dairy Sci. 2016. 99(10):8365-74. https://doi.org/10.3168/jds.2015-10561
Hagnestam C, Emanuelson U, Berglund B. Yield Losses Associated with Clinical Mastitis Occurring in Different Weeks of Lactation. J. Dairy Sci. 2007; 90:2260–70. https://doi.org/10.3168/jds.2006-583
Liang D, Arnold LM, Stowe CJ, Harmon RJ, Bewley JM. Estimating US dairy clinical disease costs with a stochastic simulation model. J. Dairy Sci. 2017; 100(2):1472-86. https://doi.org/10.3168/jds.2016-11565
Halasa T, Huijps K, Østerås O, Hogeveen H. Economic effects of bovine mastitis and mastitis management: A review. Veterinary Quarterly. 2007; 29(1):18–31. https://doi.org/10.1080/01652176.2007.9695224
Richardet M, Castro S, Tirante L, Vissio C, Larriestra AJ. Magnitud y variación de la mastitis clínica y sus costos asociados en rodeos lecheros de Argentina. Archivos de medicina veterinaria. 2016; 48(2):153-8. http://dx.doi.org/10.4067/S0301-732X2016000200004
Richardet M, Solari HG, Cabrera VE, Vissio C, Agüero D, Bartolomé JA, Bó GA, Bogni CI, Larriestra, AJ. The Economic Evaluation of Mastitis Control Strategies in Holstein-Friesian Dairy Herds. Animals. 2023; 13(10): 1701. https://doi.org/10.3390/ani13101701
Adriaens I, Van Den Brulle I, Geerinckx K, D’Anvers L, De Vliegher S, Aernouts B. Milk losses linked to mastitis treatments at dairy farms with automatic milking systems. Preventive veterinary medicine. 2021; 194, 105420. https://doi.org/10.1016/j.prevetmed.2021.105420
Hovinen M, Pyörälä S. Invited review: Udder health of dairy cows in automatic milking. J. Dairy Sci. 2011; 94(2):547-62. https://doi.org/10.3168/jds.2010-3556
Rutten CJ, Velthuis AG, Steeneveld W, Hogeveen H. Invited review: Sensors to support health management on dairy farms. J. Dairy Sci. 2013; 96(4):1928-52. https://doi.org/10.3168/jds.2012-6107
Wethal KB, Svendsen M, Heringstad B. A Genetic Study of New Udder Health Indicator Traits with Data from Automatic Milking Systems. J. Dairy Sci. 2020; 103(8):7188–98. https://doi.org/10.3168/jds.2020-18343
Kitchen BJ. Review of the progress of dairy science: Bovine mastitis: Milk compositional changes and related diagnostic tests. J. Dairy. Res. 1981; 48:167–188.
Hamann J, Zecconi A. Evaluation of the electrical conductivity of milk as a mastitis indicator. Bulletin of the International Dairy Federation. 1998; 334:5-22.
Norberg E, Hogeveen H, Korsgaard IR, Friggens NC, Sloth KH, Løvendahl P. Electrical conductivity of milk: ability to predict mastitis status. J. Dairy Sci. 2004; 87(4):1099-107. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(04)73256-7
Norberg E. Electrical conductivity of milk as a phenotypic and genetic indicator of bovine mastitis: A review. Livestock Production Science. 2005; 96(2-3):129-39. https://doi.org/10.1016/j.livprodsci.2004.12.014
Khatun M, Thomson PC, Kerrisk KL, Lyons NA, Clark CE, Molfino J, García SC. Development of a new clinical mastitis detection method for automatic milking systems. J. Dairy Sci. 2018; 101(10):9385-95. https://doi.org/10.3168/jds.2017-14310
Di Rienzo JA, Casanoves F, Balzarini MG, Gonzalez L, Tablada M, Robledo CW. InfoStat versión 2020. Centro de Transferencia InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. URL http://www.infostat.com.ar
Zhao X, Lacasse P. Mammary tissue damage during bovine mastitis: causes and control. J. Animal Sci. 2008; 86(suppl_13):57-65. https://doi.org/10.2527/jas.2007-0302
Heikkilä AM, Liski E, Pyörälä S, Taponen S. Pathogen-specific production losses in bovine mastitis. J. Dairy Sci. 2018;101(10):9493-504. https://doi.org/10.3168/jds.2018-14824
Leitner G, Blum SE, Krifuks O, Edery N, Merin U. Correlation between milk bacteriology, cytology and mammary tissue histology in cows: Cure from the pathogen or recovery from the inflammation. Pathogens. 2020;9(5),364. https://doi.org/10.3390/pathogens9050364
Burvenich C, Monfardini E, Mehrzad J, Capuco AV, Paape MJ. (2004). Role of neutrophil polymorphonuclear leukocytes during bovine coliform mastitis: physiology or pathology?. Verhandelingen-Koninklijke Academie voor Geneeskunde van België. 2004; 66(2):97-150.
Cha E, Bar D, Hertl JA, Tauer LW, Bennett G, González RN, Schukken YH, Welcome FL, Gröhn YT. The cost and management of different types of clinical mastitis in dairy cows estimated by dynamic programming. J. Dairy Sci. 2011; 94:4476–87 https://doi.org/10.3168/jds.2010-4123
Rollin E, Dhuyvetter K,Overton MW. The cost of clinical mastitis in the first 30 days of lactation: An economic modeling tool. Preventive veterinary medicine. 2015;122(3): 257-264. https://doi.org/10.1016/j.prevetmed.2015.11.006
Inzaghi V, Zucali M, Thompson PD, Penry JF, Reinemann DJ. Changes in electrical conductivity, milk production rate and milk flow rate prior to clinical mastitis confirmation. Italian Journal of Animal Science. 2021; 20(1):1554-61. https://doi.org/10.1080/1828051X.2021.1984852
Lukas JM, Reneau JK, Wallace R, Hawkins D, Munoz-Zanzi C. A novel method of analyzing daily milk production and electrical conductivity to predict disease onset. J. Dairy Sci. 2009; 92(12):5964-76. https://doi.org/10.3168/jds.2009-2066
Juozaitienė V, Juozaitis A, Brazauskas A, Žymantienė J, Žilaitis V, Antanaitis R., Stankevičius R., Bobinienė R. Investigation of electrical conductivity of milk in robotic milking system and its relationship with milk somatic cell count and other quality traits. Journal of Measurements in Engineering. 2015; 3(3):63-70.
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