Álvaro García
La genética de las vacas lecheras modernas requiere de dietas altas en energía para mantener una alta producción y una reproducción adecuada. Para lograr esto, los alimentos altamente fermentables se incluyen en las raciones. Las dietas altas en almidón a menudo pueden ser responsables de la acidosis ruminal y otros problemas asociados que pueden afectar el bienestar de las vacas.
Los veterinarios y encargados de granjas lecheras siguen varios signos clínicos para controlar los efectos de tales cambios en la dieta. Por lo tanto, es muy importante saber cuáles son estos indicadores para poder permitir una intervención temprana y exitosa. Algunos de estos se han utilizado con frecuencia para detectar acidosis ruminal subaguda (ARSA), como efectos negativos sobre la producción, depresión de la grasa de la leche, abscesos hepáticos, cojera, ingesta irregular de alimentos u otros trastornos del comportamiento animal. ¿Cuáles son los mejores indicadores no ruminales que pueden ayudar a detectar animales afectados por dietas altas en almidón?
En una prueba de investigación de 2019, vacas lecheras fueron alimentadas con dietas bajas en almidón, seguidas con dietas de alto contenido en almidón, luego regresaron a la dieta inicial baja en almidón:
- Período de control de cuatro semanas con una dieta baja en 13% de almidón
- Período de cuatro semanas con una dieta de 35% de almidón
- Periodo de recuperación de tres semanas nuevamente con 13% de almidón.
Se monitoreó el comportamiento animal durante todo el experimento y se tomaron muestras de heces, orina, saliva, leche y sangre en cada vaca al menos una vez por semana para su análisis. Se encontró que un total de 16 indicadores eran los más representativos de un desafío de alto contenido de almidón. Una combinación de indicadores no invasivos mostró que 18 modelos diferentes fueron capaces de detectar animales afectados por el desafío del P2 entre todas las ecuaciones posibles construidas a partir de 16 indicadores explicativos: 13 modelos tenían 2 indicadores y 5 modelos tenían 3 indicadores. Los modelos se clasificaron según su sensibilidad y especificidad. Los modelos elegidos tenían una justificación biológica y podían usarse fácilmente en la granja.
Los siguientes son los 5 mejores modelos predictivos en orden de sensibilidad (SE: por encima de 93) y especificidad (EP; por encima de 90). El más confiable fue el Modelo 1 con SE = 100 y EP = 100.
- Modelo 1:
SE = 100 y EP = 100. Indicador 1 = ingesta de materia seca (IMS); Indicador 2 = concentración de bicarbonato en sangre; Indicador 3 = concentración de urea en la leche.
- Modelo 2:
SE = 95.5 y EP = 90.9. Indicador 1 = colesterol en sangre mmol/L; Indicador 2 = Concentración de ácido graso (AG) n-6 en leche, g/100 g AG
- Modelo 3:
SE = 95.5 y EP = 90.9. Indicador 1 = IMS; Indicador 2 = Leche n-6, g/100 g AG
- Modelo 4:
SE = 93.9 y EP = 100.0. Indicador 1 = Bicarbonato de sangre mmol/L; Indicador 2 = Leche urea, mmol/L.
- Modelo 5:
SE = 93.9 y EP = 90.0. Indicador 1 = Bicarbonato de sangre mmol/L; Indicador 2 = proporción Grasa: Proteína láctea.
Este ensayo abordó la fiabilidad de 18 indicadores diferentes para predecir vacas en riesgo de acidosis. El mejor modelo predictivo (100% de especificidad y sensibilidad) utilizó tres variables: IMS, bicarbonato sanguíneo y concentración de urea en la leche. Otros modelos que también fueron útiles utilizaron, entre otros, colesterol en sangre, AG n-6 en leche y relación proteína:grasa de la leche. Este experimento subraya la utilidad de estos métodos para evaluar el ARSA y el riesgo de otros trastornos digestivos en vacas lecheras de alta producción.
Referencia
Villot, C., Martin, C., Bodin, J., Durand, D., Graulet, B., Ferlay, A., … Silberberg, M. 2020. Combinations of non-invasive indicators to detect dairy cows submitted to high-starch-diet challenge. Animal: 14(2): 388-398.
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