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6 de Junio de 2019
 
  Un gran aporte argentino en la Conferencia de Mastitis de la FIL
Entre el 14 al 16 de Mayo de 2019, se desarrolló en Copenhague, Dinamarca, la 7º Conferencia de Mastitis de la Federación Internacional de Lechería (FIL). El argentino Eial Izak presentó un trabajo sobre la implementación de un árbol de decisiones para protocolos de tratamiento de mastitis en robots.

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Un gran aporte argentino en la Conferencia de Mastitis de la FIL
 
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En la Sesión Oral de Ordeño Robótico, presenté un trabajo sobre Implementación de un árbol de decisiones para protocolos de tratamiento de mastitis en robots, con la colaboración de los Médicos Veterinarios Pablo Bergonzelli y Nahuel Corbalán. 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 provincia de Buenos Aires, 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 diagnóstico, 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).

Tabla 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



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.

Dr. Eial Izak - Consultor en Mastitis y Calidad de Leche


En la foto de portada posan el presidente del Comité Científico Morten Dam Rasmussen de la Universidad de Aarhus (Dinamarca), a la izquierda, y el experto Eial Izak, a la derecha.

En la foto que acompaña la nota está el panel completo de disertantes de la Sesión de Ordeño Robótico. De izquierda a derecha: Henk Hogeveen (Universidad de Wageningen, Holanda), Snorri Sigurdsson (Arla Foods, China), Gunar Dalen (Universidad de Oslo, Noruega), Eial Izak (Argentina), Ilka Klaas (DeLaval, Suecia; Moderadora de la Sesión) y Gerrit Koop (Universidad de Utrech, Holanda).


   
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