INTRODUZIONE
La mastite bovina è una malattia multifattoriale. Sono stati pubblicati numerosi articoli sui fattori della gestione legati alla malattia (es. Dufour et al., 2012; Santman-Berends et al., 2016; Taponen et al., 2017). I fattori di rischio per la mastite, secondo Barkema et al. (1999), possono essere raggruppati in 3 categorie: fattori correlati a (1) esposizione ad agenti patogeni causali, (2) resistenza dell’ospite all’infezione (3) cura dell’infezione. Negli allevamenti con sistemi di mungitura convenzionali (CMS), spesso i fattori di rischio sono riportati all’interno della prima categoria, per esempio, associati all’igiene della bovina, della macchina per mungitura e dell’alloggio (Schukken et al., 1990; Schreiner e Ruegg, 2003; Breen et al., 2009), alle procedure di mungitura (Barkema et al., 1999), alla disinfezione del capezzolo dopo la mungitura (Lam et al., 1997; Santman-Berends et al., 2016), ed alla perdita di latte (Klaas et al., 2005). I fattori di rischio correlati alla resistenza dell’ospite alle infezioni sono, per esempio, la razza (Heringstad et al., 2000), il livello di produzione del latte (Schukken et al., 1990) e la nutrizione (Hogan et al., 1993). I fattori associati alla cura dell’infezione includono la bovina, il patogeno e fattori associati al trattamento (Barkema et al., 2006). Per esempio, numero di parti, tipo di ceppo (van den Borne et al., 2010a) e momento dell’applicazione del trattamento (van den Borne et al., 2010b) sono legati al tasso di guarigione dall’infezione da Staphylococcus aureus. Dalla prima introduzione di sistemi per la mungitura automatici (AMS) negli allevamenti di bovine da latte nel 1992, l’uso di AMS è rapidamente aumentato nei Paesi Bassi e in molti altri paesi (Barkema et al., 2015). Molti fattori di rischio per la mastite nelle aziende CMS sono anche probabilmente applicabili a quelle che utilizzano AMS. Comunque, a causa delle differenze nella gestione tra allevamenti AMS e CMS, alcuni dei determinanti della mastite possono differire in quelle AMS. Per esempio, negli allevamenti AMS, il rilevamento della mastite clinica si basa su uno screening con sensori, mentre in quelli CMS il rilevamento della mastite clinica è fatto dall’allevatore durante la mungitura sul fianco della vacca. Inoltre, la preparazione della mammella viene eseguita automaticamente negli allevamenti con AMS. Ciò significa che il processo viene sempre eseguito con la stessa intensità, mentre in un’azienda CMS, il mungitore può adeguare il processo alle circostanze (ad esempio, sporcizia della mammella). Inoltre, i fattori di rischio che sono presenti sia negli allevamenti con AMS che in quelli con CMS possono non avere la stessa importanza in entrambi i sistemi. Rispetto al gran numero di studi effettuati su allevamenti CMS, solo un numero limitato di studi sono stati pubblicati sui fattori di rischio per la mastite nelle aziende con AMS. Persson Waller et al. (2003) hanno riferito che l’incidenza di perdite di latte è più elevata negli allevamenti con AMS che in quelli con CMS, con un aumento del rischio di mastite. Dohmen et al. (2010) hanno indicato che negli allevamenti con AMS, l’igiene della bovina ed il sistema di mungitura erano correlati alla salute delle mammelle. Mollenhorst et al. (2011), in una studio a livello di singola bovina, hanno segnalato che l’intervallo tra le mungiture è collegato all’insorgenza della mastite nelle vacche munte con un sistema di mungitura automatico.
A causa delle differenze di gestione tra CMS e AMS, e per l’importante ruolo che le mastiti hanno nelle allevamenti con AMS (Hovinen e Pyörälä, 2011), è utile identificare in modo specifico i fattori associati con la salute delle mammelle nelle aziende che usano questo sistema, attraverso questionari e analisi di regressione multipla. Questo approccio può comportare errori esagerati di tipo I a causa dell’elevato numero di fattori studiato. Pertanto, l’analisi delle componenti principali (PCA) è un metodo appropriato che può essere utilizzato per sostituire il gran numero di fattori con un più piccolo numero di componenti. Nei dati del questionario, la presenza di variabili categoriali e relazioni non lineari tra i fattori non è rara. Pertanto, un PCA non lineare (NLPCA), che è un equivalente non lineare alla PCA, è stato sviluppato per affrontare variabili categoriali e relazioni non lineari tra variabili (Linting et al., 2007a).
In questo articolo, abbiamo eseguito uno studio esplorativo completo dei fattori di rischio per la mastite negli allevamenti con AMS.
A causa dell’elevata dimensionalità dei dati risultanti dal design dello studio, abbiamo utilizzato anche NLPCA in aggiunta all’analisi di regressione. Lo scopo di questo studio è stato quello di identificare i fattori di rischio a livello di azienda per la mastite in allevamenti olandesi che utilizzano AMS.
ABSTRACT
I sistemi di mungitura automatica (AMS) sono installati in un numero crescente di allevamenti da latte in tutto il mondo. La gestione a supporto di una buona salute delle mammelle potrebbe essere diversa nelle aziende con AMS rispetto agli allevamenti con un sistema di mungitura convenzionale, poiché i fattori di rischio per la mastite nelle aziende AMS possono essere diversi. Lo scopo di questo studio era di identificare i fattori di livello aziendale associati alla mastite negli allevamenti olandesi che utilizzano un AMS. Nel 2008, i dati sui fattori di rischio sono stati raccolti utilizzando un questionario combinato con le registrazioni in azienda dell’igiene dei bovini, delle stalle e degli AMS in 135 allevamenti. Questi dati sui fattori di rischio erano collegati a 4 variabili dipendenti associate alla salute della mammella: numero medio di cellule somatiche della mandria (HeSCCav), varianza della conta delle cellule somatiche medie (SCC) nei giorni di test (HeSCCvar), la percentuale media di nuovi casi di SCC elevate (NHiSCC) e il tasso di incidenza annuale di mastite clinica (IRCM). Sono stati impiegati modelli di regressione utilizzando l’imputazione multipla per gestire i valori mancanti. A causa dell’elevata dimensionalità dei dati del fattore di rischio, abbiamo anche eseguito l’analisi delle componenti principali non lineari (NLPCA) e abbiamo regredito le variabili dipendenti sui componenti principali (PC). Una buona igiene delle bovine e dell’AMS è risultata correlata a un HeSCCav inferiore e ad un NHiSCC inferiore. Un’efficace disinfezione del capezzolo dopo la mungitura era associata a un NHiSCC inferiore. Una più elevata SCC nel tank per l’intervento degli allevatori era correlata ad una maggiore NHiSCC. Le dimensioni maggiori dell’allevamento erano correlate a HeSCCvar più basso ma a un NHiSCC più alto. L’atteggiamento negativo degli allevatori nei confronti della salute degli animali, la maggiore frequenza di controllo dell’AMS e il tempo speso per la visualizzazione dei dati informatici erano tutti correlati positivamente all’IRCM più elevato. Un NLPCA con 3 PC ha spiegato il 16,3% della varianza nelle variabili del fattore di rischio. Solo i primi 2 PC erano associati alla mastite. Il primo PC rifletteva le aziende più vecchie e più grandi con scarsa igiene della vacca e dell’AMS, ed era correlato a HeSCCav e NHiSCC più elevati, mentre il secondo PC rifletteva allevamenti più piccoli di nuova costruzione con scarsa igiene della vacca e bassa produzione di latte ed era associato a HeSCCvar e NHiSCC più elevati, ma inferiore IRCM. Il nostro studio suggerisce che molti dei fattori di rischio negli allevamenti con sistemi di mungitura convenzionali sono applicabili alle aziende con AMS, in particolare per quanto riguarda l’igiene delle vacche e della mungitrice, ma nei grandi allevamenti dotati di AMS, la salute delle mammelle potrebbe richiedere maggiore attenzione rispetto alle aziende AMS di piccole dimensioni. L’imputazione multipla è strumentale per gestire i valori mancanti e la NLPCA è una tecnica utile per elaborare alti dati dimensionali nel nostro studio.
PAROLE CHIAVE: mastite, fattore di rischio, mungitura automatica, analisi delle componenti principali non lineari, regressione della componente principale
FARM-LEVEL RISK FACTORS FOR BOVINE MASTITIS IN DUTCH AUTOMATIC MILKING DAIRY HERDS
Deng,1* G. Koop,1 T. J. G. M. Lam,1,2 I. A. van der Lans,3 J. C. M. Vernooij,1 and H. Hogeveen1,4
1-Department of Farm Animal Health, Utrecht University, Yalelaan 7, Utrecht 3584 CL, the Netherlands
2-GD Animal Health, PO Box 9, 7400 AA Deventer, the Netherlands
3-Marketing and Consumer Behaviour Group, Wageningen University, Hollandseweg 1, Wageningen 6706 KN, the Netherlands
4-Chair Group Business Economics, Wageningen University, Hollandseweg 1, Wageningen 6706 KN, the Netherlands
Journal of Dairy Science Vol. 102 No. 5, 2019
