Antibiótico+antiinflamatorio es mucho mejor y cuida más las vacas
Sacarle el jugo a la automatización
EIAL IZAK
Consultor en Mastitis y Calidad de Leche
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).
Presidente del Comité Científico: Morten Dam Rasmussen (Universidad de Aarhus, Dinamarca) y Eial Izak.
Implementación de un árbol de decisiones para protocolos de tratamiento de mastitis en robots: En la Sesión Oral de Ordeño Robótico, presenté un trabajo 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 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 (King et al., 2018). Por el contrario, la información no utilizada genera otro tipo de inconvenientes.
Los procedimientos propuestos indican 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). Otra opción sería no tratar, de acuerdo a la evaluación de la edad de la vaca, historia previa, patógeno, severidad, días en leche, etc.
Panel de disertantes de la Sesión de Ordeño Robótico. Izq. 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
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 en nuestro caso, una combinación de Penetamato yodhidrato parenteral (antibiótico) y meloxicam (antiinflamatoio). 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.
- 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.