Le Lely Milk Quality Control Cell Count (MQC-C)
Le Lely MQC-C est une fonction supplémentaire du Lely Astronaut qui permet de détecter les mammites à un stade précoce. L’appareil prélève un échantillon de lait et y ajoute un réactif liquide. Une indication de comptage cellulaire est alors générée en fonction de la viscosité de l’échantillon. Ce test est basé sur le même principe que celui du California Mastitis Test. Au cours de ce test, des échantillons de lait sont collectés et, après l’ajout du réactif, le mélange peut épaissir. Plus le lait contient de cellules (inflammatoires), plus le mélange devient épais.
Le MQC-C effectue un test toutes les trois traites (avec Smart Sampling). Cependant, si le résultat du test correspond à un comptage cellulaire élevé (>250 000 cellules/ml), le MQC-C prélève un échantillon de chaque traite pour générer un profil de santé de la mamelle plus détaillé. Le test du MQC-C est un outil de filtrage, à savoir, il indique une suspicion de maladie. L’intervalle intermédiaire des mesures via un laboratoire peut atteindre jusqu’à 6 semaines. Le fait de mesurer fréquemment le comptage cellulaire à l’aide du MQC-C permet de surveiller la santé de la mamelle au niveau de la vache (Deng et al., 2020).
Détection rapide des mammites (sub)cliniques
La surveillance étroite de la santé de la mamelle de chaque vache est essentielle pour l’identification des vaches qui se trouvent aux prémices d’une infection intramammaire, ainsi que pour le lancement à temps du traitement et l’évaluation du rétablissement de l’animal affecté. Avec le Lely Astronaut, un éleveur peut s’appuyer sur des capteurs pour identifier les vaches souffrant d’une infection intramammaire (Sørensen et al., 2016).
Les recherches ont révélé que les performances d’un système de détection des mammites s’améliorent lorsque les informations sur le comptage cellulaire sont ajoutées à un modèle de détection utilisant les informations sur la conductivité (Kamphuis et al., 2008; Kaşikçi et al., 2012). Lely Horizon (rapports 10, 12 et 23) combine les informations provenant de l’ensemble des capteurs du lait de l’Astronaut (conductivité, couleur, température, vitesse de traite, production laitière, temps de traite, temps morts de traite et indications de matières grasse et protéique) et traite ces informations dans les tâches Santé (de la mamelle). L’éleveur est informé à temps de tout changement, ce qui améliore les temps de rétablissement, car il est facile d’identifier rapidement les vaches souffrant d’infection intramammaire à un stade précoce.
Conclusion
Le MQC-C est un excellent outil pour le dépistage des vaches suspectées d’avoir une infection intramammaire, car l’instauration rapide d’un traitement est importante pour une bonne guérison.
Deng, Z., Hogeveen, H., Lam, T. J. G. M., van der Tol, R., & Koop, G. (2020). Performance of Online Somatic Cell Count Estimation in Automatic Milking Systems. Frontiers in Veterinary Science, 7(April). https://doi.org/10.3389/fvets.2020.00221
Halasa, T., Huijps, K., Østerås, O., & Hogeveen, H. (2007). Economic effects of bovine mastitis and mastitis management: A review. The Veterinary Quarterly, 29(1), 18–31. https://doi.org/10.1080/01652176.2007.9695224
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Kamphuis, C., Sherlock, R., Jago, J., Mein, G., & Hogeveen, H. (2008). Automatic Detection of Clinical Mastitis Is Improved by In-Line Monitoring of Somatic Cell Count. Journal of Dairy Science, 91(12), 4560–4570. https://doi.org/10.3168/jds.2008-1160
Kaşikçi, G., Çetin, Ö., Bingöl, E. B., & Gündüz, M. C. (2012). Relations between electrical conductivity, somatic cell count, California mastitis test and some quality parameters in the diagnosis of subclinical mastitis in dairy cows. Turkish Journal of Veterinary and Animal Sciences, 36(1), 49–55. https://doi.org/10.3906/VET-1103-4
Schukken, Y. H., Wilson, D. J., Welcome, F., Garrison-Tikofsky, L., & Gonzalez, R. N. (2003). Monitoring udder health and milk quality using somatic cell counts. Veterinary Research, 34, 579–596. https://doi.org/10.1051/vetres
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Sørensen, L. P., Bjerring, M., & Løvendahl, P. (2016). Monitoring individual cow udder health in automated milking systems using online somatic cell counts. Journal of Dairy Science, 99(1), 608–620. https://doi.org/10.3168/jds.2014-8823