INTRODUZIONE

La zoppia influisce sulla salute e il benessere delle vacche da latte e, di solito, è causata da disturbi dolorosi degli arti (Mülling e Greenough, 2006). Secondo Scott (1989) le vacche con una malattia dolorosa all’arto cambiano la loro andatura perché scelgono una postura che allevi il dolore. La claudicazione nelle vacche da latte diventa evidente a causa di deviazioni da un’andatura normale, che comprendono una velocità di camminata più lenta (Flower et al., 2005; Chapinal et al., 2010; Maertens et al., 2011), passi più brevi (Flower et al., 2005), un’andatura irregolare, il dorso curvo e la testa abbassata (Maertens et al., 2011). Basandosi su queste caratteristiche le vacche zoppe possono essere identificate e quindi selettivamente esaminate e trattate se necessario. Il metodo più comune utilizzato per identificare le vacche zoppe è la valutazione della locomozione che utilizza un sistema di valutazione numerico (Sprecher et al., 1997; Flower and Weary, 2006; Manson and Leaver, 1989). Una valutazione dell’andatura esatta richiede che ogni animale venga ispezionato individualmente e questo rende l’analisi della locomozione un compito che richiede molto tempo (Leach et al., 2010). Winckler e Willen (2001) hanno dimostrato che utilizzare alcuni diversi osservatori per la valutazione dell’andatura ha causato dei problemi nella differenziazione tra vacche sane e leggermente zoppe. Ciò ha provocato una ripetibilità inter-osservatore pari solamente al 63-74%. Di conseguenza, Way et al. (2002) consigliano di fare eseguire l’assegnazione del punteggio di locomozione ad una sola persona, precedentemente addestrata. La necessità di formare in modo approfondito il personale per garantire una rilevazione più accurata delle vacche zoppe e il fatto che la valutazione della locomozione richiede molto tempo se effettuata da una sola persona, insieme all’aumento di dimensioni delle mandrie, rendono il rilevamento della zoppia una vera sfida per gli allevatori.

Alcuni studi hanno indicato che gli allevatori sottovalutano la quantità di vacche zoppe nelle loro aziende (Bennett et al., 2014; Leach et al., 2010). Higginson Cutler et al. (2017) hanno rilevato che gli allevatori valutano la presenza media di zoppia a livello di mandria intorno al 9%, mentre i ricercatori hanno stimato che la percentuale è più vicina al 22%. Dovrebbe essere data particolare attenzione soprattutto ai bovini con zoppia incipiente al fine di curare le malattie dello zoccolo prima possibile e quindi impedire qualsiasi ulteriore progressione della malattia (Miguel Pacheco et al., 2017). Inoltre, Leach et al. (2010) hanno mostrato che il 90% degli allevatori non considerano la zoppia come un problema grave. Tuttavia, le malattie dello zoccolo sono il terzo più frequente motivo per l’abbattimento, dopo la mastite e l’infertilità. Tuttavia, Bruijnis et al. (2013) hanno scoperto che il 70% degli allevatori sarebbero disposti a migliorare la salute del piede delle bovine nei loro allevamenti, ma il risparmio di tempo e lavoro gioca un ruolo cruciale nell’attuazione delle misure necessarie (Leach et al., 2010). Al fine di soddisfare le esigenze dell’allevatore per quanto riguarda il rilevamento della zoppia, occorre garantire un approccio sensore-assistito (Neveux et al., 2006). L’uso di accelerometri (Alsaaod et al., 2012), della misurazione della distribuzione del peso (Van De Gucht et al., 2017; Pastell et al., 2010) e l’uso di analisi di immagini video (Jones et al., 2017) sono i più comuni sistemi di rilevamento basati sui sensori. Tuttavia, questi sistemi sono di solito costosi e difficili da utilizzare (Chapinal et al., 2010) e pertanto non ancora usati nella pratica. Un modo obiettivo, semplice e che risparmia tempo per rilevare le vacche zoppe prima possibile, è la misura della velocità di deambulazione.

Lo scopo di questo studio è stato quindi di esaminare le seguenti ipotesi:

1) la velocità di deambulazione può essere utilizzata per rilevare le vacche zoppe.

2) la velocità di deambulazione dipende dalla gravità della zoppia.

ABSTRACT

Il rilevamento della zoppia viene eseguito sulla base delle deviazioni dal normale modello di andatura delle vacche. In tal modo ogni vacca deve essere considerata individualmente e accuratamente valutata. Questo processo rende il rilevamento della zoppia un lavoro dispendioso in termini di tempo per l’allevatore, soprattutto dal momento che le dimensioni delle mandrie continuano ad aumentare. Un rilevamento della zoppia basato su sensori potrebbe far risparmiare tempo all’allevatore utilizzando contemporaneamente gli sviluppi tecnologici più avanzati. L’obiettivo di questo studio è stato quindi quello di determinare se esiste una relazione causale stretta tra la velocità di cammino e la zoppia, in modo che la velocità di deambulazione possa essere integrata come elemento in un modello di predizione. Per sondare la velocità di camminata, sono state eseguite misurazioni ripetute del tempo su 53 vacche in lattazione di razza Holstein mentre passavano attraverso una pista di prova rettilinea lunga 8,40 m. Dopo la mungitura mattutina e serale, sono stati registrati il ​​tempo di esecuzione e il punteggio di locomozione corrente (LMS) per ogni vacca.

Abbiamo riscontrato che la zoppia era significativamente (p <0,05) associata alla velocità di deambulazione. Le vacche zoppe (LMS ≥ 3) coprivano la pista di prova con una velocità di camminata significativamente minore rispetto alle vacche non zoppe (LMS ≤ 2). Inoltre, più a lungo le vacche avevano sofferto di zoppia in precedenza, più lentamente coprivano la distanza.

In conclusione: tali semplici misurazioni della velocità di camminata possono supportare efficacemente il rilevamento della zoppia e quindi contribuire al benessere delle vacche e essere di beneficio per gli allevatori.

 

 

USING WALKING SPEED FOR LAMENESS DETECTION IN LACTATING DAIRY COWS

Johanna Christine Zillnera,⁎, Nicole Tückinga, Susanne Plattesb, Tobias Heggemannc, Wolfgang Büschera

a – University of Bonn, Institute of Agricultural Engineering, Nußallee 5, 53115 Bonn, Germany

b – University of Bonn, Center of Integrated Dairy Research (CIDRe), Agricultural Faculty, Meckenheimer Allee 174, 53115 Bonn, Germany

c – University of Bonn, Institute of Crop Science and Resource Conservation (INRES), Soil Science and Soil Ecology, Nußallee 13, 53115 Bonn, Germany

Livestock Science 218 (2018) 119–123

doi.org/10.1016/j.livsci.2018.10.005