La mastitis supone uno de los problemas más importantes a los que se tienen que enfrentar los ganaderos en su día a día. La incidencia que comporta supone una de las principales pérdidas económicas en las ganaderías: descenso de la producción, menor precio de venta de la leche producida o incluso retirada de la misma y costes veterinarios.
Por ello, cobra especial importancia entender las razones que hacen aumentar los casos de mastitis en cada granja. Es necesario conocer los aspectos de la gestión que no se están realizando de manera correcta y que llevan a una mayor incidencia de mastitis en la explotación. Para ello, hemos de detectar los grupos de animales y la tendencia en donde la incidencia es mayor.
UNIFORM-Agri cuenta con una serie de herramientas y análisis de mastitis que proporcionan información concisa sobre los patrones que siguen los animales con mayor incidencia. De esta manera, es posible encontrar las causas y actuar en consecuencia para que con la gestión disminuyan los casos de mastitis.
Los análisis de mastitis de UNIFORM-Agri permiten detectar los grupos de animales con mayor incidencia para encontrar las causas y actuar en consecuencia
En el gráfico a continuación podemos visualizar los casos de mastitis presentes en la ganadería por mes de parto. Vemos que en este caso en particular la mayoría de los casos de mastitis tuvieron lugar en animales que parieron en los meses más fríos del año, lo que nos puede dar ciertas pistas sobre lo que deberíamos cambiar.
Gráfico 1: Casos de mastitis por mes de parto.
Podemos ver también de manera gráfica los casos de mastitis por lactación, como se visualiza en el gráfico a continuación, en donde vemos que la mayoría de los casos de mastitis tuvo lugar en animales en su tercera o cuarta lactación.
Gráfico 2: Casos de mastitis por mes de lactación.
De la misma manera, el informe permite visualizar los casos de mastitis agrupados por otras categorías, tales como por mes, por días en lactación, por última producción o por estado.
Asimismo, con UNIFORM es posible analizar otros factores relacionados con la mastitis, tales como la reincidencia o la mastitis por cuarterones, lo que nos permitiría analizar la relación del proceso de ordeño con la incidencia de mastitis.
Gráfico 3: Casos de mastitis por repetición (reincidencia).
Gráfico 4: Casos de mastitis por cuarterón.
Con UNIFORM-Repro es posible analizar los casos de mastitis por un amplio abanico de factores para detectar las razones de la incidencia y actuar en consecuencia.
La mastitis clínica es una enfermedad común tratada con antibióticos. El veterinario y asesor en Dairy Experts, Alfonso Lago, estableció una línea de investigación en torno a la aplicación eficaz de un tratamiento selectivo por cultivo de esta enfermedad. A partir de diversos estudios de caso observó que el uso eficaz de medicamentos está vinculado al tratamiento de los gram-positivos, concretamente a los estreptococos. De este modo, las ganaderías pueden reducir gastos obteniendo las mismas tasas de curación.
Claves para un correcto tratamiento
El tratamiento selectivo de la mastitis clínica es un programa que “incluye tratar o no tratar, incluye retrasar el tratamiento, incluye tomar la decisión de tratamiento basada en resultados de cultivo, etc.”, explicó Alfonso Lago. El cultivo en granja es fundamental para obtener resultados que permitan una selección efectiva, y, asimismo, tener en cuenta el cambio en la etiología de la mastitis clínica.
En su trayectoria de investigación percibió que las bacterias gram-negativas eran los patógenos más frecuentes, e hizo referencia al estudio de Peter Erskine (1992) en el que se muestra que “en muchos casos a detección de la mastitis ocurre después de que la bacteria se había eliminado”. De este modo, Lago contrapuso la curación bacteriológica frente a la curación clínica para abordar la eficacia del tratamiento.
Alfonso Lago hizo alusión a diferentes estudios de caso en los que, la aplicación de diferentes antibióticos en diversos rebaños deja unos índices de curación bacteriológica o clínica semejantes en las vacas que recibieron el tratamiento y en la que no lo recibieron; fenómeno que cuestiona la eficacia de la aplicación de este. Por ejemplo, en la investigación de Guterbock en el 1993 se observó que, “de 94 casos de mastitis en 3 rebaños diferentes, tratados con amoxicilina, la curación bacteriológica sin tratamiento es del 57% mientras que con el uso de antibiótico es del 38%; sin embargo, la curación clínica es del 63% y del 68%, respectivamente”, detalló Lago.
Observando estos resultados, el asesor de Dairy Experts estableció una hipótesis de estudio de que “el tratamiento selectivo de la mastitis clínica en la granja quizás reduzca los costes de tratamiento y traiga un uso más razonable de antibióticos sin afectar a la salud y producción de las vacas”. Para probarla, el equipo de trabajo de Lago procedió a un estudio de casos en diversas zonas de Estados Unidos.
La metodología de caso aplicada fue la selección de 8 granjas y unas 470 vacas con mastitis leve o moderada, segregando la muestra en casos de control y de cultivo. Aquellos asignados a control recibieron dos dosis de cefaperina sódica, mientras que, con las reses del otro grupo, se procedió realizando un cultivo, de las cuales se trataron al día siguiente, las infectadas con gram-positivo o infecciones mixtas, dejando las vacas de casos sin crecimiento o de gram-negativos sin tratamiento.
“En el grupo que se aplicó una selección tan sólo se trataron el 44% de las vacas y de los cuarteiróns frente al 100% del colectivo de control”, comentó Lago. Los resultados en cuanto a días de curación clínica, esto es, “cuando a leche vuelve a ser normal”, “no hubo diferencias entre ambas muestras, al igual que sucedió con los días de descarte de leche, donde incluso puede ser levemente menor en el tratamiento basado en cultivo”, detalló el asesor de Dairy Experts. En cuanto a curación bacteriológica también fue menor en la muestra de cultivo, mientras que la recurrencia de la mastitis, el número de células somáticas, o la producción de leche evolucionaron sin diferencias.
En otro estudio de caso, Alfonso Lago fue afinando más con la intención de responder a ‘que es lo que en realidad se debe tratar’. El asesor hizo referencia a otros estudios en los que se refleja que “los coliformes y los estafilococos coagulasa positivos tienen una tasa de autoeliminación o autocuración alta, mientras que la tasa de recaídas y apariciones de estreptococos ambientales es alta”, detalló Lago.
De esta manera, en el 2015 procedió a aplicar un tratamiento selectivo en 276 casos de mastitis clínica, en los cuales, el nivel de estreptococos era del 22%. Los resultados de la muestra de cultivo estudiada revelaron que tratando sólo estos patógenos “no sólo se redujo los usos de antibióticos en dos tercios sin sacrificar la eficacia del tratamiento, sino que además, se redujeron los días de descarte de la leche, la recurrencia de mastitis clínica, y se registró una tendencia a reducir la eliminación”, explicó Alfonso Lago.
La importancia de un correcto secado
En su intervención en el ‘2022 National Mastitis Council Annual Meeting’, Maristela Rovai, médico veterinario y profesora asistente en la South Dakota State University, hizo hincapié en las fases de lactancia de una vaca, y asimismo, en la importancia del período seco como método de recuperación para el inicio del siguiente período.
Uno de los objetivos del período seco es “reemplazar las células epiteliales viejas en el tejido secretor de la ubre, fundamental si se pretende maximizar la producción en la siguiente lactancia”, especificó Rovai. Asimismo, la terapia de secado tiene un papel fundamental en la reducción de la prevalencia de mastitis, puesto que “en el principio de este período hay un aumento de las infecciones intramamarias”, amplió Rovai.
A pesar de que el secado tradicional es de 55 días, a médico veterinario referenció a los últimos estudios de Bachman, Gulay y Annen en los que se confirmó que con 30d era suficiente. Rovai concluyó que “a medida que aumenta el número de lactancia, se requieren menos días de secado para maximizar la producción de leche durante la siguiente lactancia”, añadiendo resultados semejantes para la aplicación de secados en ambas duraciones.
La aplicación de técnicas de
‘machine learning’ acompañada de una integración de datos de diferentes orígenes ayuda a una anticipación de la mastitis clínica, en tanto a la identificación de animales con alto riesgo durante la primera lactancia, como a la predicción continuada. La aplicación de algoritmos también permite reducir el uso de antimicrobianos y, por lo tanto, de costes del animal. El Programa de Implementación expuesto por el veterinario e investigador en Cornell University (Estados Unidos), Mark J. Thomas, refleja el escaso margen de error que existe en vacas seleccionadas por algoritmo con posibilidad de contraer mastitis, y las tratadas en realidad.
El ‘cerebro lechero’
La recolección de diferentes tipos de datos en varias granjas y su gestión mediante el uso de técnicas de ‘machine learning’ fue uno de los horizontes abordados en el ‘
National Mastitis Council Anual Meeting’ de Estados Unidos celebrado recientemente. El análisis en tiempo real integrando datos es un sistema que funciona consistente y permanentemente. La aplicación de determinados algoritmos puede permitir conseguir una predicción prematura de mastitis clínica, entre otras.
La idea parte de un proceso que Victor Cabrera, investigador de la Universidad de Wisconsin, denomina ‘cerebro lechero’, por el cual si parte de la recolección de datos en diferentes partes y fincas lecheras que son transferidos a un sistema central. Una vez recibidos, la computadora transforma esas cifras y las homogeneiza, agrupándolas y clasificándolas para un posterior servicio analítico aplicado. El resultado es una información con un valor adicional con aportes de una información abierta online.
¿Cómo se consigue llegar a ese resultado final que puede permitir prever ciertas intervenciones? El ‘cerebro lechero’ sigue un proceso piramidal que parte de la base de crear un CIN, una red de innovación coordinada que alinea el desarrollo del servicio de cursos. Posteriormente es necesario crear el AgDH, un prototipo que colecta, agrega y difunde datos de múltiples sistemas a granjas lecheras. Un tercer paso sería la conformación del propio ‘cerebro lechero’, esto es, un conjunto de módulos analíticos que hasta el servicio de agregación de ciertos datos disponibles para proveer información del trabajo realizado. Por último, habría que ejecutar un programa de extensión para controlar todo el sistema.
Las herramientas de decisión que brinda este proceso tienen una triple vertiente: pueden ser descriptivas por representar un tablero de la situación actual; predictivas, a cara descubierta la proyección que lleve cara el futuro, o prescriptivas, es decir, propuestas de acciones para actuar sobre determinados problemas. Según Victor Cabrera, ‘este es el ejemplo de cómo diversas fuentes de datos pueden ser usadas para tener más valor’.
Este gráfico explica el funcionamiento de la integración de datos de granjas
El ‘cerebro lechero’ se presenta como una herramienta planificada que permite niveles de decisión en tres términos: corto u operacional; medio o táctico, y medio o estratégico. En el primero de ellos, como expone Cabrera, "el algoritmo utilizado está entorno a la leche y el alimento, pudiendo incorporar datos integrados de ordeños y alimentos". Un ejemplo de los beneficios que aporta es la alerta tempranera de falta o exceso de nutrientes dando lugar a un modelo de eficiencia de la alimentación diaria.
En este contexto, Victor Cabrera hace referencia a un estudio en el que colaboró, denominado ‘Improving nutritional accuracy and economics through a multiple ration-grouping strategy’ por el cual, con la aplicación disteis sistemas en las granjas lecheras se puede mejorar la exactitud de las dietas, haciendo un proceso de grupos nutricionales automático y sistemático que disminuya los errores de vacas en corrales que no les corresponde.
La prevención de mastitis puede ser uno de los horizontes asequibles por métodos tecnológicos. La aplicación de ‘machine learning’ se podría dar tanto para la identificación de animales con alto riesgo durante la primera lactancia, como para una predicción continuada de un posible caso de mastitis clínica. Las técnicas aplicadas varían entre la aplicación de diferentes teoremas de clasificación estadística; para llegar una predicción continuada de mastitis se procedería con un ‘random forest’ o un ‘extreme gradient boosting’.
Pero ¿qué datos si monitorean? El estudio de variables durante lo manejo, el DHI y la genética son cuestiones para tener en cuenta identificación de animales con riesgo de mastitis durante la primera lactancia. Por el contrario, si se pretende acceder a una predicción continuada es necesario utilizar una multitud de variables procedentes de salas de ordeño, tales como los cambios de producción o de temperatura de la res, y del manejo, como lactancia, casos previos de cetosis, aborto, etc. En la investigación ‘Exploring machine learning algorithms fuere early prediction of clinical mastitits’, en la que colaboró Victor Cabrera, confirmaron que el modelo ‘random forest’ permite un 71% de detección de casos de mastitis en primera lactancia, y un 85% en una predicción continuada, esto es, ambos casos con un 72% de exactitud.
La tecnología como herramienta para la selección de vacas secas
La terapia selectiva para lo secado de vacas permite una administración antimicrobiana más efectiva, generando un impacto financiero específico en las granjas. Según expone el veterinario e investigador en Cornell University, Mark J. Thomas, en su intervención en la ‘2022 National Mastitis Council Anual Meeting’, “la implementación de programas de terapia selectiva de vacas secas parte de una selección de rebaños adecuados que se puede dar mediante algoritmo, entre otras”.
Previa aplicación de la selección por algoritmo, Thomas destaca que “debe haber unos criterios del rebaño que obedezcan a una calidad, tales como una cantidad de CCS en tanque regular, en torno a las 200.000 células/ml, ausencia de estreptococos o unos corrales secos y de cerca bien manejados”. Para este tipo de selección, existen otros requisitos, como el acceso a los datos del incidente de mastitis, que no puede ser superior a 2 casos en la lactancia, y de células somáticas por vaca individual.
El investigador de Cornell University hace hincapié en que la selección por algoritmo “es un método más común para establos con pruebas DHI rutinarias, por lo que hace falta tener en cuenta el costo de dichas pruebas de manera mensual”. De la misma manera, Thomas se refiere al Programa de Implementación, por lo que llevó a cabo 50 visitas a granjas, para explicar el escaso margen existente entre las vacas seleccionas por algoritmo para no tratar -65%- y las finalmente no tratadas -59%-.
Esta tabla enseña el contraste entre las vacas seleccionadas por algoritmo para tratar y la realidad
Una de las conclusiones que el investigador muestra, en base al Programa de Implementación de SDCT, es que esta aplicación algorítmica representa una herramienta viable para reducir el uso de antimicrobianos y sus costes en vacas secas. Asimismo, expone que este programa para identificar vacas de bajo riesgo y no tratarlas con antibióticos intramamarios en el secado se expandió a ganaderías comerciales de varios tamaños en todo el estado de Nueva York.