Validierung eines Entscheidungsbaums für das selektive Trockenstellen von Milchkühen für ein digitales Expertensystem

Zusammenfassung

Gegenstand und Ziel

In Rahmen dieser Studie wurde ein aus der wissenschaftlichen Literatur abgeleiteter Entscheidungsbaum zum selektiven Trockenstellen (ST), welcher als Wissensbasis für ein digitales Expertensystem entwickelt wurde, evaluiert. Der Entscheidungsbaum fusioniert algorithmische (anhand von Zellzahlergebnissen) und kulturelle (anhand von Milchprobenbefunden) Ansätze.

Material und Methoden

Während einer zweijährigen Projektphase (August 2021–September 2023) wurde das ST auf 19 Milchviehbetrieben in Süddeutschland entsprechend des Entscheidungsbaumes durchgeführt, ohne dass spezifische Anforderungen an die Herdeneutergesundheit der Betriebe vor Beginn gestellt wurden. Insgesamt wurden 1369 Trockenstellbeobachtungen erfasst. Ausgewertet wurden die Trockenstellfälle hinsichtlich Umsetzung der Empfehlungen, Zellgehalt bei der ersten Milchleistungskontrolle nach der Kalbung, Anteil der Neuinfektionen und Heilungen während der Trockenstehphase in Abhängigkeit von der Umsetzung der Trockenstellempfehlung sowie des Eutergesundheitsstatus der Herde.

Ergebnisse

Über alle Betriebe wurden 38,4% der Kühe ohne ein antibiotisches Trockenstellpräparat trockengestellt. Das Einsparpotenzial für Antibiotika variierte stark zwischen den Betrieben (Range: 2,4–71,3%). In 75,9% der Fälle konnte eine Trockenstellempfehlung bereits aufgrund der vorliegenden Eutergesundheitsdaten erfolgen; nur bei etwa 25% der Kühe bedurfte die Trockenstellempfehlung einer mikrobiologischen Untersuchung von Viertelanfangsgemelksproben.

Die Milchzellzahl nach der Trockenperiode lag bei Tieren, die ohne und mit einem antibiotischen Langzeitpräparat trockengestellt wurden, im Mittel unter 100 000 Zellen/ml. Die Anteile an Neuinfektionen und Heilungen während der Trockenperiode unterschieden sich zwischen Tieren mit oder ohne antibiotischem Trockenstellpräparat nicht signifikant.

Klinische Relevanz und Schlussfolgerungen

Die Ergebnisse zeigen, dass mit Hilfe des entwickelten Entscheidungsbaums das ST in Milchviehbetrieben sicher durchgeführt werden kann, ohne die Eutergesundheit zu gefährden. Somit kann dieser Entscheidungsbaum als zuverlässige Wissensbasis für ein digitales Expertensystem zur Optimierung des Trockenstellmanagements in Milchviehbetrieben dienen.

Abstract

Subject and objective

In this study, a decision tree derived from scientific literature on selective dry cow therapy (ST), which was developed as a knowledge base for a digital expert system, was evaluated. The decision tree merges algorithmic (based on cell count results) and cultural (based on milk sample findings) approaches.

Material and methods

During a two-year project period (August 2021–September 2023), ST was carried out on 19 dairy farms in southern Germany according to the decision tree, without specific requirements being placed on the herd's udder health before the start. A total of 1,369 dry-off observations were recorded. The dry-off cases were evaluated regarding implementation of the recommendations, cell count at the first milk recording after calving, proportion of new infections and cures during the dry period depending on the implementation of the dry-off recommendation and the udder health status of the herd.

Results

Across all farms, 38.4% of cows were dried off without the use of an antibiotic. The potential for saving antibiotics varied greatly between farms (range: 2.4–71.3%). In 75.9% of cases, a dry-off recommendation could be made based on the available udder health data; only in around 25% of cows did the dry-off recommendation require a microbiological examination of quarter milk samples. On average, the milk cell count after the dry period was less than 100,000 cells/ml in animals that were dried off with and without an antibiotic dry-off preparation. The proportions of new infections and cures during the dry period did not differ significantly between animals with and without an antibiotic dry-off preparation.

Clinical relevance and conclusions

The results show that with the help of the developed decision tree, ST can be carried out safely in dairy farms without endangering udder health. This decision tree can therefore serve as a reliable knowledge base for a digital expert system to optimize dry-off management in dairy farms.

Schlüsselwörter

Antibiotikareduktion - Trockenstehperiode - Eutergesundheit - Rind - Computerprogramm

Keywords

Antibiotic reduction - dry period - udder health - cattle - computer program

Publikationsverlauf

Eingereicht: 08. September 2024

Angenommen: 30. Dezember 2024

Artikel online veröffentlicht:
18. Februar 2025

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