Genetic Parameters for Digital Dermatitis and Correlations
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Genetic Parameters for Digital Dermatitis and Correlations
Use of extended characteristics of locomotor and feeding behavior for automated identification of lame dairy cows Automatisierte Erkennung von Lahmheiten beim Milchvieh mittels Pedometern G. Beer, M. Alsaaod, A. Starke, G. Schuepbach-Regula, H. Müller, P. Kohler, A. Steiner 1 Inhalt • Einführung • Material und Methoden – Studienablauf • Tierauswahl • Lahmheitsscoring – Statistik • Resultate und Diskussion – Lahmheitserkennung • Ausblick • Fragen 2 Einführung 3 Lahmheit • Lahmheit ist ein Ausdruck von Schmerz¹ • Hohe wirtschaftliche Verluste² – ↓ Fruchtbarkeit – ↓ Milchleistung – ↑ Abgänge • Hohe Prävalenz – CH: 14.1%³ – Andere Länder: 5.1% bis 54.8%⁴ £ 323.47 (484,33 CHF) pro Lahmheitsfall £ 518.73 (775,30 CHF) pro Sohlengeschwür • Unterschätzung Lahmheitsproblematik⁵ ¹ Whay et al., 1997; Juarez et al., 2003 ² Enting et al., 1997; Green et al., 2002; Dobson et al., 2008; Willshire and Bell, 2009; Bruijnis et al., 2010 ³ Becker et al., 2014 ⁴ Manske et al., 2002; Amory et al., 2006; Espejo et al., 2006; Rutherford et al., 2009; von Keyserlingk et al., 2012 ⁵ Whay et al., 2003; Alawneh et al., 2012; Groenevelt et al., 2014 4 Grafik: Willshire and Bell, 2009 Verhaltensmuster lahmer Kühe • • • • • Längere Liegeperioden¹ Längere Liegezeit² Kürzere Schritte³ 4 Kürzere Fresszeit Schnelleres Fressen 4 (kg/min) ¹ Ito et al., 2010 ² Walker et al., 2008; Ito et al., 2010 ³ Flower and Weary, 2006 ⁴ Norring et al., 2014; González et al., 2008 ⁵ Zehner et al. 2012; Alsaaod et al. 2015 RumiWatch® 5 5 Bild: © Nils Zehner, Agroscope 6 Ziele • Unterschiede in Verhaltensweisen von lahmen und nicht lahmen Kühen feststellen • Eignung von RumiWatch® als automatisiertes Lahmheitserkennungssystem überprüfen • Modelle zur Lahmheitserkennung entwickeln 7 Material und Methoden 8 Kühe und Haltung • August 2014 bis Juni 2015 • ca. 1000 deutsche Holstein Kühe • Laufgänge mit Asphaltboden, Liegeboxen mit Gummimatten • 60-Platz Melkkarussel, 3x/Tag • 305-Tage Leistung: 10’492 kg (SD = ± 3’602kg) • Klauenpflege 3x/Jahr 9 Bilder: https://maps.google.ch/ 10 Studienablauf RWU Video Studiengruppe 1 August 2014 Studiengruppe 2 Studiengruppe 15 Juni 2015 11 Lahm vs. nicht lahm¹ • Durchschnittswerte – 3 Beobachter – 2 Zeitpunkte Lahmheitsgrad ≤ 2 nicht lahm Lahmheistgrad ≥ 2.5 lahm ¹Flower and Weary, 2007 12 Statistische Analyse • Mit Durchschnittswerten aus 2 Tagen von einem Pedometer und einem Halfter pro Kuh • NCSS 8 – T-test, Aspin-Welch unequal variance test, Wilcoxon rank sum test – ANOVA, Kruskal-Wallis Test – Logistische Regression – ROC-Analyse 13 Resultate und Diskussion 14 Tiere • 7 Tiere ausgeschlossen – – – – – Brunst (n=1) Klinische Mastitis (n=1) Sprunggelenkentzündung (n=1) Klauenbehandlung (n=1) Datenverlust (n=3) 12 nicht lahme Kühe (Kontrollgruppe) 41 lahme Kühe (Lahme Gruppe) 15 Bild CMT: http://www.kuhgesundheit.de/alle-krankheiten/streptococcus-uberis-der-umwelterreger/ Hauptbefunde Anzahl Stehphasen Laufgeschwindigkeit [m/s] * * * Anzahl Stehphasen pro Tag Laufgeschwindigkeit * * Lahmheitserkennung Modell 1: Laufgeschwindigkeit + Anzahl Stehphasen Sensitivität: 90.2% 100 75.6 % Spezifität: 91.7% 58.3 100 % AUC = 0.96 17 Lahmheitserkennung Modell 2: Laufgeschwindigkeit + Anzahl Stehphasen + Fresszeit Sensitivität: 92.7 % Spezifität: 91.7 % 18 Limitationen • Verhalten von Kühen abhängig von: – – – – – – – Aufstallung (Laufstall, Anbindestall, Weidegang) Bodenverhältnissen Entfernung zum Melkstand Melksystem (Roboter, Melkstand) Melkfrequenz Brunst, Erkrankungen Fütterung keine globalen Grenzwerte 19 Schlussfolgerungen • RumiWatch: kann Unterschiede zwischen lahmen und gesunden Kühen feststellen • Laufgeschwindigkeit und Anzahl Stehphasen hohe Genauigkeit bei der Erkennung von leichtgradigen Lahmheiten • Management beeinflusst Verhalten Multizentrische Nachfolgestudie 20 Ausblick Bild Kuh: © Nils Zehner, Agroscope Computer Piktogramm: http://images.clipartpanda.com/desktop-computer-image-home-computer-desktop-16808648.jpg 21 Danke Joël Niederhauser, Urs Beerli, Tanja Gärtner, Christopher Bogdahn, Florian Dobers, Jörg Dobers, Andreas Busch, Agrargenossenschaft Niederpöllnitz 22 23 Quellenverzeichnis (1) • • • • • • • Alawneh, J.I., M. a. Stevenson, N.B. Williamson, N. Lopez-Villalobos, and T. Otley. 2012. The effect of liveweight change on reproductive performance in a seasonally calving, pasture fed dairy herd. Livest. Sci. 145:131–139. Alsaaod, M., J.J. Niederhauser, G. Beer, N. Zehner, G. Schuepbach-Regula, and a. Steiner. 2015. Development and validation of a novel pedometer algorithm to quantify extended characteristics of the locomotor behavior of dairy cows. J. Dairy Sci. 98:6236–6242. Amory, J.R., P. Kloosterman, Z.E. Barker, J.L. Wright, R.W. Blowey, and L.E. Green. 2006. Risk factors for reduced locomotion in dairy cattle on nineteen farms in The Netherlands. J. Dairy Sci. 89:1509–1515. Becker, J., A. Steiner, S. Kohler, A. Koller-Bähler, M. Wüthrich, J. Becker, M. Reist, K. Friedli, and D. Strabel. 2014. Lameness and foot lesions in Swiss dairy cows: I. Prevalence. Schweiz. Arch. Tierheilkd. 156:71–78. Borderas, T.F., a. Fournier, J. Rushen, and a. M.B. de Passillé. 2008. Effect of lameness on dairy cows’ visits to automatic milking systems. Can. J. Anim. Sci. 88:1–8. Bruijnis, M.R.N., H. Hogeveen, and E.N. Stassen. 2010. Assessing economic consequences of foot disorders in dairy cattle using a dynamic stochastic simulation model. J. Dairy Sci. 93:2419–2432. Chapinal, N., a M. de Passillé, M. Pastell, L. Hänninen, L. Munksgaard, and J. Rushen. 2011. Measurement of acceleration while walking as an automated method for gait assessment in dairy cattle. J. Dairy Sci. 94:2895–2901. 24 Quellenverzeichnis (2) • • • • • • • • Chapinal, N., a M. de Passillé, J. Rushen, and S. Wagner. 2010a. Automated methods for detecting lameness and measuring analgesia in dairy cattle. J. Dairy Sci. 93:2007–2013. Chapinal, N., a M. de Passillé, J. Rushen, and S. a Wagner. 2010b. Effect of analgesia during hoof trimming on gait, weight distribution, and activity of dairy cattle. J. Dairy Sci. 93:3039–3046. Dobson, H., S.L. Walker, M.J. Morris, J.E. Routly, and R.F. Smith. 2008. Why is it getting more difficult to successfully artificially inseminate dairy cows? Animal. 2:1104–1111. Enting, H., D. Kooij, A.A. Dijkhuizen, R.B.M. Huirne, and E.N. Noordhuizen-Stassen. 1997. Economic losses due to clinical lameness in dairy cattle. Livest. Prod. Sci. 49:259–267. Espejo, L. a, M.I. Endres, and J. a Salfer. 2006. Prevalence of lameness in high-producing holstein cows housed in freestall barns in Minnesota. J. Dairy Sci. 89:3052–3058. Flower, F.C., and D.M. Weary. 2006. Effect of hoof pathologies on subjective assessments of dairy cow gait. J. Dairy Sci. 89:139–146. González, L. a, B.J. Tolkamp, M.P. Coffey, a Ferret, and I. Kyriazakis. 2008. Changes in feeding behavior as possible indicators for the automatic monitoring of health disorders in dairy cows. J. Dairy Sci. 91:1017–1028. Green, L.E., V.J. Hedges, Y.H. Schukken, R.W. Blowey, and a J. Packington. 2002. The impact of clinical lameness on the milk yield of dairy cows. J. Dairy Sci. 85:2250–2256. 25 Quellenverzeichnis (3) • • • • • • • González, L. a, B.J. Tolkamp, M.P. Coffey, a Ferret, and I. Kyriazakis. 2008. Changes in feeding behavior as possible indicators for the automatic monitoring of health disorders in dairy cows. J. Dairy Sci. 91:1017–1028. Groenevelt, M., D.C.J. Main, D. Tisdall, T.G. Knowles, and N.J. Bell. 2014. Measuring the response to therapeutic foot trimming in dairy cows with fortnightly lameness scoring. Vet. J. 201:283–288. Van Hertem, T., S. Viazzi, M. Steensels, E. Maltz, A. Antler, V. Alchanatis, A. a. Schlageter-Tello, K. Lokhorst, E.C.B. Romanini, C. Bahr, D. Berckmans, and I. Halachmi. 2014. Automatic lameness detection based on consecutive 3D-video recordings. Biosyst. Eng. 119:108–116. Ito, K., M. a G. von Keyserlingk, S.J. Leblanc, and D.M. Weary. 2010. Lying behavior as an indicator of lameness in dairy cows. J. Dairy Sci. 93:3553–3560. Juarez, S.T., P.H. Robinson, E.J. DePeters, and E.O. Price. 2003. Impact of lameness on behavior and productivity of lactating Holstein cows. Appl. Anim. Behav. Sci. 83:1–14. Von Keyserlingk, M. a G., a Barrientos, K. Ito, E. Galo, and D.M. Weary. 2012. Benchmarking cow comfort on North American freestall dairies: lameness, leg injuries, lying time, facility design, and management for high-producing Holstein dairy cows. J. Dairy Sci. 95:7399–408. Manske, T., J. Hultgren, and C. Bergsten. 2002. Prevalence and interrelationships of hoof lesions and lameness in Swedish dairy cows. Prev. Vet. Med. 54:247–263. 26 Quellenverzeichnis (4) • • • • • • • de Mol, R.M., G. André, E.J.B. Bleumer, J.T.N. van der Werf, Y. de Haas, and C.G. van Reenen. 2013. Applicability of day-to-day variation in behavior for the automated detection of lameness in dairy cows. J. Dairy Sci. 96:3703–12. Norring, M., J. Häggman, H. Simojoki, P. Tamminen, C. Winckler, and M. Pastell. 2014. Short communication: Lameness impairs feeding behavior of dairy cows. J. Dairy Sci. 97:4317–4321. Pastell, M., L. Hänninen, a M. de Passillé, and J. Rushen. 2010. Measures of weight distribution of dairy cows to detect lameness and the presence of hoof lesions. J. Dairy Sci. 93:954–960. Pastell, M.E., and M. Kujala. 2007. A probabilistic neural network model for lameness detection. J. Dairy Sci. 90:2283–2292. doi:10.3168/jds.2006-267. Poursaberi, a., C. Bahr, a. Pluk, a. Van Nuffel, and D. Berckmans. 2010. Real-time automatic lameness detection based on back posture extraction in dairy cattle: Shape analysis of cow with image processing techniques. Comput. Electron. Agric. 74:110–119. Rutherford, K.M.D., F.M. Langford, M.C. Jack, L. Sherwood, A.B. Lawrence, and M.J. Haskell. 2009. Lameness prevalence and risk factors in organic and non-organic dairy herds in the United Kingdom. Vet. J. 180:95–105. Rutten, C.J., a G.J. Velthuis, W. Steeneveld, and H. Hogeveen. 2013. Invited review: sensors to support health management on dairy farms. J. Dairy Sci. 96:1928–52. 27 Quellenverzeichnis (5) • • • • • Walker, S.L., R.F. Smith, J.E. Routly, D.N. Jones, M.J. Morris, and H. Dobson. 2008. Lameness, activity timebudgets, and estrus expression in dairy cattle. J. Dairy Sci. 91:4552–4559. Whay, H.R., D.C.J. Main, L.E. Green, and A.J.F. Webster. 2003. Assessment of the welfare of dairy cattle using animal-based measurements: direct observations and investigation of farm records. Vet. Rec. 153:197–202. Whay, H.R., a E. Waterman, and a J. Webster. 1997. Associations between locomotion, claw lesions and nociceptive threshold in dairy heifers during the peri-partum period. Vet. J. 154:155–161. Willshire, J.A., and N.J. Bell. 2009. An economic review of cattle lameness. Cattle Pract. 17:136–139. Zehner, N., E. Hartung, and A. Grothmann. 2012. Validation of a new method (RumiWatch) for combined automatic measurement of rumination, feed intake and locomotion in dairy cows. ChristianAlbrechts-Universität zu Kiel. 28