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)
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