Un modo per prevenire la mastite all'inizio della lattazione è somministrare antibiotici in asciutta. La somministrazione di un'infusione intramammaria a lunga durata alla fine della lattazione ha una duplice funzione: da un lato, elimina le infezioni in corso al momento dell'asciutta e, dall'altro, previene le nuove infezioni durante il periodo di asciutta e l'inizio della lattazione (Cameron et al., 2014; Halasa et al., 2009). Fino a un paio di anni fa, la maggior parte delle vacche veniva messa in asciutta con antibiotici. Tuttavia, l'uso degli antibiotici crea una pressione selettiva sulle popolazioni batteriche e contribuisce allo sviluppo della resistenza antimicrobica (Landers et al., 2012).
Conteggio delle cellule somatiche come indicatore
La terapia selettiva delle vacche in asciutta può essere effettuata sulla base di diversi indicatori, ad esempio sulla produzione di latte prima dell'asciutta e sul conteggio delle cellule somatiche (SCC). Vi sono indicazioni che i test di laboratorio da tre a sei settimane non forniscono informazioni accurate per decidere se applicare antibiotici per la terapia delle vacche in asciutta (terapia selettiva delle vacche in asciutta) a causa del ritardo temporale tra la misurazione dell'SCC ed il momento effettivo dell'asciutta. Si sa che l'SCC aumenta alla fine della lattazione (KNMVD, 2013). Probabilmente, questo aumento è causato da una minore produzione di latte, che comporta la concentrazione di cellule somatiche (Green et al., 2006). Inoltre, lo stato di salute delle vacche può cambiare in modo significativo poco prima dell'asciutta, il che può influire sulla decisione del trattamento giusto.
Le vacche con mastite cronica (subclinica) spesso hanno un conteggio delle cellule fluttuante (De Haas et al., 2004). La misurazione giornaliera del conteggio delle cellule aiuta a identificare le vacche in questa condizione (Dalen et al., 2019). Il conteggio delle cellule di controllo qualità del latte (MQC-C) è un valido strumento per il monitoraggio della salute delle mammelle delle singole vacche, in particolare per la sua elevata frequenza di misurazione (Deng et al., 2020). Sembra che le vacche con mastite cronica (subclinica) non vengano sempre notate nella registrazione della produzione di latte (MPR), a causa delle fluttuazioni del conteggio delle cellule somatiche. Possono essere invece rilevate da MQC-C poiché queste misurazioni sono giornaliere e quindi mostrano le fluttuazioni nei modelli di conteggio delle cellule somatiche.
Lely MQC-C per uno screening frequente
MQC-C consente di costruire profili di SCC individuali delle vacche che tengono conto delle (naturali) variazioni giornaliere. I modelli che si discostano nel profilo SCC consentono una diagnosi più precoce e meglio supportata degli episodi di mastite. Misurazioni frequenti e la disponibilità di profili di salute delle mammelle, che includano tutti i parametri rilevanti per la salute delle mammelle (come quelli inclusi nei rapporti sulla salute) in combinazione con altri parametri (come la conducibilità e la produzione di latte) supportano la transizione verso una terapia selettiva efficace per le vacche in asciutta.
In conclusione
Lely aiuta a preparare una vacca per un'asciutta di successo. Per farlo, riduciamo automaticamente la quantità di mungiture e di concentrati somministrati (e quindi la produzione di latte) verso la fine della lattazione. Con i dati aggiuntivi dei sensori di MQC-C, ad esempio, è possibile utilizzare il profilo di salute delle mammelle della vacca per supportare l'allevatore nella somministrazione del trattamento di asciutta per vacca.
Cameron, M., McKenna, S. L., MacDonald, K. A., Dohoo, I. R., Roy, J. P., & Keefe, G. P. (2014). Evaluation of selective dry cow treatment following on-farm culture: Risk of postcalving intramammary infection and clinical mastitis in the subsequent lactation. Journal of Dairy Science, 97(1), 270–284. https://doi.org/10.3168/jds.2013-7060
Dalen, G., Rachah, A., Nørstebø, H., Schukken, Y. H., & Reksen, O. (2019). The detection of intramammary infections using online somatic cell counts. Journal of Dairy Science, 102(6), 5419–5429. https://doi.org/10.3168/jds.2018-15295
De Haas, Y., Veerkamp, R. F., Barkema, H. W., Gröhn, Y. T., & Schukken, Y. H. (2004). Associations between pathogen-specific cases of clinical mastitis and somatic cell count patterns. Journal of Dairy Science, 87(1), 95–105. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(04)73146-X
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
Green, L. E., Schukken, Y. H., & Green, M. J. (2006). On distinguishing cause and consequence: Do high somatic cell counts lead to lower milk yield or does high milk yield lead to lower somatic cell count? Preventive Veterinary Medicine, 76(1–2), 74–89. https://doi.org/10.1016/J.PREVETMED.2006.04.012
Halasa, T., Nielen, M., Roos, A. P. W. De, Hoorne, R. Van, Jong, G. de, Lam, T. J. G. M., Werven, T. van, & Hogeveen, H. (2009). Production loss due to new subclinical mastitis in Dutch dairy cows estimated with a test-day model. Journal of Dairy Science, 92(2), 599–606. https://doi.org/10.3168/jds.2008-1564
KNMVD. (2013). Richtlijn Antimicrobiële middelen bij het droogzetten van melkkoeien. https://www.knmvd.nl/app/uploads/2018/07/RICHTLIJN-DROOGZETTEN-MELKKOEIEN.pdf
Landers, T. F., Cohen, B., Wittum, T. E., & Larson, E. L. (2012). A Review of Antibiotic Use in Food Animals: Perspective, Policy, and Potential. Public Health Reports, 127, 4–22. https://doi.org/10.1177/003335491212700103