Identificación de mastitis clínicas mediante la utilización de los datos productivos y del comportamiento de las vacas

Nuria Garcia

La mastitis sigue siendo una de las enfermedades más importante en el ganado vacuno lechero debido a sus consecuencias negativas en el bienestar y la productividad de los animales. Generalmente, los casos de mastitis clínica se tratan sin conocer la causa subyacente de la enfermedad, debido a que las herramientas de diagnóstico actuales se basan en técnicas de cultivo o PCR, cuyos resultados tardan al menos un día.

Se han asociado más de 130 especies bacterianas con la mastitis bovina, pero únicamente 10 especies, o grupos de especies, son las responsables del 95% de las infecciones. La mayoría de estos patógenos pueden clasificarse, según las características de su pared celular, en bacterias grampositivas (GP) o gramnegativas (GN). Esta diferenciación es importante para enfocar adecuadamente el tratamiento, ya que las infecciones causadas por bacterias GN no deben tratarse con antibióticos de amplio espectro.

En EE. UU., un 40% de los casos de mastitis clínica se atribuyen a bacterias GN, y entre el 10-40% de los casos no producen ningún patógeno cuando se cultiva en el laboratorio. Si se tiene en cuenta que muchos productores tratan la mayoría de los casos de MC con terapia antibiótica sin conocer el patógeno causante, aproximadamente el 80% de los antibióticos utilizados para el tratamiento de mastitis en vacas lecheras es innecesario.

La mayoría de las pruebas que se realizan en campo para detectar mastitis se basan en cambios observados en la leche (concentraciones de iones sodio y cloro, recuento de células somáticas, enzimas relacionadas con el daño tisular, etc.). Además, hay una serie de parámetros lácteos (producción diaria y componentes lácteos) y de actividad de los animales (tiempo de descanso) que pueden variar en los días previos a la detección visual de un caso de MC, mientras que se mantienen estables en las vacas sanas.

La gravedad de la mastitis está relacionada con el patógeno causante, ya que las infecciones por bacterias GN suelen inducir una respuesta inflamatoria más intensa, mientras que muchos patógenos GP tienden a provocar una respuesta inflamatoria más leve o tardía. Es muy probable que estas diferencias se reflejen en la producción láctea, la composición de la leche y los parámetros de comportamiento de las vacas en el periodo previo a la presentación clínica de la mastitis.

Un estudio, publicado en Journal of Dairy Science (Steele et al., 2020), se llevó a cabo con el objetivo de evaluar si los cambios temporales de estos parámetros a nivel individual podrían ser indicadores de un caso de MC clasificados por tipo de patógeno (GN, GP o sin patógeno aislado -NP-), en comparación con todos los casos de mastitis agrupados (CMA).

Para ello, se utilizó una combinación de parámetros lácteos y de actividad física de las vacas para desarrollar modelos de regresión múltiple separados e identificar casos de CMA, GN, GP o NP.

Los investigadores desarrollaron algoritmos para predecir cada uno de estos tipos de infección. Los datos de producción láctea y actividad se cotejaron para los 14 días anteriores a un evento de mastitis clínica (n = 170) y para los controles (n = 166), emparejados por raza, numero de lactaciones y días en leche (DEL).

Se definió un caso de mastitis clínica como el de una vaca que presentaba infección en uno de los cuarterones (leche anormal con coágulos, con o sin enrojecimiento e hinchazón de la glándula mamaria) identificada por el personal de ordeño entrenado para ello.

Al inicio de un caso de mastitis clínica, la vaca debía estar entre los 15 y los 291 DEL y no presentar signos clínicos durante al menos 14 días antes de la detección. Solo se incluyeron los datos del primer caso de mastitis por lactación y vaca. Los animales control se definieron como vacas sin signos visibles de mastitis en esa lactación y se asignaron retrospectivamente a cada caso.

Una vez que una vaca se consideraba un caso de mastitis clínica ya no era posible que pudiera ser animal control durante el resto de esa lactación. Una sola vaca podría usarse como control para múltiples casos.

La composición de la leche (porcentaje de proteína, grasa y lactosa de la leche), el RCS, la producción de leche y la conductividad eléctrica se determinaron individualmente en cada ordeño. Los datos de actividad física (episodios de descanso y su duración, y tiempo total de descanso) de las vacas se recogieron usando podómetros.

Importancia de los parámetros lácteos y de actividad física

Los resultados pusieron de manifiesto que los parámetros lácteos y de actividad física individuales medidos en la prueba fueron importantes para categorizar el tipo de infección (GN, GP y NPI), pero no se mostraron significativos para los CMA.

La utilización de estas medidas en modelos de regresión múltiple, demostraron un mejor rendimiento del modelo para casos de mastitis clínica categorizados por GP y NPI, comparas con los CMA, aunque el rendimiento del modelo GN fue similar al rendimiento del modelo CMA.

La sensibilidad fue mayor para detectar GN cuando el punto de referencia estaba más cerca del día del diagnóstico (d−3), mientras que fue mayor para detectar GP y NPI cuando se incluyeron datos de hasta 10 días antes del diagnóstico clínico.

Según estos resultados, los cambios en el rendimiento productivo y el comportamiento de las vacas que preceden a un caso de mastitis clínica difieren para los casos de GN, GP y NPI, por lo que estos datos recogidos en granja podrían ser útiles como herramienta de detección adicional de vacas con mastitis clínica.

Bibliografía

Steele NM, Dicke A, De Vries A, Lacy-Hulbert SJ, Liebe D, White RR, Petersson-Wolf CS. 2020. Identifying gram-negative and gram-positive clinical mastitis using daily milk component and behavioral sensor data. J. Dairy Sci. 103:2602–2614.

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