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CC BY-NC-ND 4.0 · Tierarztl Prax Ausg G Grosstiere Nutztiere 2023; 51(02): 77-83
DOI: 10.1055/a-2061-9990
Originalartikel

Zusammenhänge zwischen metabolischen Profilen und 4 Bestandsbetreuung-Scores bei Milchkühen: Statistische Analyse anhand eines additiven Bayesian Netzwerkes

Relationship between metabolic profiles in herd health and 4 scoring systems used in dairy herd health programs: Statistical analysis with an additive Bayesian network
Michael Hässig
1   Diagnostikzentrum Nutztiergesundheit, Vetsuisse-Fakultät, Universität Zürich, Schweiz
,
Annina Hanimann
1   Diagnostikzentrum Nutztiergesundheit, Vetsuisse-Fakultät, Universität Zürich, Schweiz
,
Frazer Lewis
2   Institut für Epidemiologie, Vetsuisse-Fakultät, Universität Zürich, Schweiz
,
Sonja Hartnack
2   Institut für Epidemiologie, Vetsuisse-Fakultät, Universität Zürich, Schweiz
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Zusammenfassung

Gegenstand und Ziel Die vorliegende Arbeit hatte das Ziel, mit Hilfe eines Bayesian Netzwerkes den Zusammenhang zwischen metabolischen Profilen und verschiedenen, in der Bestandsbetreuung von Milchkühen üblicherweise gebrauchten Scores zu objektivieren. Es wurde untersucht, ob zwischen den metabolischen Blutprofilen und dem Body Condition Score (BCS), dem Rumen Filling Score (RFS), dem Faeces Condition Score (FCS) und dem Undigested Fraction Score (UFS) auf Herdenbasis ein Zusammenhang besteht und ob die Bestandsscores das metabolische Profil zu ersetzen vermögen.

Material und Methoden Mittels blutchemischer Untersuchungen wurden von jeweils mindestens 10 Milchkühen aus 10 Betrieben, insgesamt 106 Proben, ein metabolisches Profil in den verschiedenen Leistungssphasen erstellt. Diese wurden oben angeführten Scores bei denselben Kühen gegenübergestellt. Aus den Daten wurde ein additives Bayesian Netzwerk erstellt.

Ergebnisse Im additiven Bayesian Netzwerk war ersichtlich, dass die Glukosekonzentration im Blut direkt auf die Kotkonsistenz (FCS) einwirkte. Es bestand eine Einwirkung des β-Hydroxybutyrat (BHB) auf die freien Fettsäuren (FFS). Der Harnstoff beeinflusste Phosphor im Blut wie auch die Glutamat-Oxalacetat-Transaminase (GOT). Der Harnstoff beeinflusste auch Kalzium im Blut und dieses dann Magnesium im Blut. Ein Zusammenhang des RFS mit dem BCS und einer erhöhten Leberaktivität wurde festgestellt. Die Glutathionperoxidase (GSH-Px), welche als Parameter für die Selenversorgung des Rindes herangezogen wird, hatte keinen signifikanten Zusammenhang mit den anderen gemessenen Parametern. Die GSH-Px und UFS standen isoliert im Modell.

Schlussfolgerung Durch die Anwendung eines multidimensionalen Modells, speziell eines additiven Bayesian Netzwerks, konnten Zusammenhänge zwischen Parametern von metabolischen Profilen und 4 Scoring-Systemen der Bestandsbetreuung von Milchkühen offengelegt werden. Mit diesen Zusammenhängen können die untersuchten 4 Scoring-Systeme effektiver in der Bestandsbetreuung eingesetzt werden.

Klinische Relevanz Es bestehen Zusammenhänge zwischen metabolischen Profilen und Gesundheitsscores. Letztere sind schneller verfügbar und kostengünstiger. Bei Milchkühen mit metabolischen Erkrankungen oder Fruchtbarkeitsstörungen ersetzt das Scoring eine detaillierte Auswertung mittels metabolischer Profile nicht.

Abstract

Objective The aim of the present study was to describe the relationship between the biochemical variables used in metabolic profiles and various scores commonly used in herd health management of dairy cows. The Bayesian network was used to determine the relationship between metabolic blood profiles and the scores for body condition (BC), rumen fill (RF), faecal consistency (FC) and undigested fraction (UF) on a herd basis.

Materials and methods In each of 10 dairy herds, blood was collected from a minimum of ten lactating cows for biochemical analysis and generation of metabolic profiles. This yielded a total of 106 blood samples. The biochemical results in the metabolic profiles were stratified by days in milk and compared with the scores of BC, RF, FC and UF using an additive Bayesian network.

Results The blood glucose concentration directly affected the FC score. The was an effect of beta-hydroxybutyrate (BHB) on free fatty acids (FFS). An additional effect of BHB on the concentration of urea was detected. The concentration of urea affected the concentration of phosphorus and GOT activity. Urea concentration also affected the blood concentrations of calcium and subsequently magnesium. Rumen fill had an effect on BC score and liver enzyme activity. Glutathione peroxidase, which is used to assess the levels of selenium in cattle, had no significant relationship with the other variables and was therefore isolated in the model.

Conclusion The use of a multidimensional model, which in this study was an additive Bayesian network, showed the relationships between the biochemical variables in the metabolic profiles and the scoring systems commonly used for the management of dairy cow herds. The relationships between the biochemical variables and the four scoring systems can be used to manage dairy herds more effectively.

Clinical relevance The biochemical variables used in metabolic profiles were correlated with health scoring systems commonly used in dairy herds. The latter can be carried out more rapidly and at a lower cost than metabolic profiles. In dairy cows with metabolic diseases or fertility disorders, scoring systems do not replace detailed evaluations that include metabolic profiles.

Schlüsselwörter

Bestandsmedizin - Scoring - blutchemische Profile - Milchvieh

Key words

herd health - scoring - biochemical profiles - dairy cattle


Publikationsverlauf

Artikel online veröffentlicht:
25. Mai 2023

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