Zusammenhänge zwischen metabolischen Profilen und 4 Bestandsbetreuung-Scores bei Milchkühen: Statistische Analyse anhand eines additiven Bayesian Netzwerkes

Abstract

Gegenstand und Ziel: Die vorliegende Arbeit hatte das Ziel, mit Hilfe eines Bayesian Netzwerkes den Zusammenhang zwischen metabolischen Profilen und verschiedenen, in der Bestandsbetreuung von Milchkühen üblicherweise gebrauchten Scores zu objektivieren. Es wurde untersucht, ob zwischen den metabolischen Blutprofilen und dem Body Condition Score (BCS), dem Rumen Filling Score (RFS), dem Faeces Condition Score (FCS) und dem Undigested Fraction Score (UFS) auf Herdenbasis ein Zusammenhang besteht und ob die Bestandsscores das metabolische Profil zu ersetzen vermögen.
Material und Methoden: Mittels blutchemischer Untersuchungen wurden von jeweils mindestens 10 Milchkühen aus 10 Betrieben, insgesamt 106 Proben, ein metabolisches Profil in den verschiedenen Leistungssphasen erstellt. Diese wurden oben angeführten Scores bei denselben Kühen gegenübergestellt. Aus den Daten wurde ein additives Bayesian Netzwerk erstellt. Ergebnisse Im additiven Bayesian Netzwerk war ersichtlich, dass die Glukosekonzentration im Blut direkt auf die Kotkonsistenz (FCS) einwirkte. Es bestand eine Einwirkung des β-Hydroxybutyrat (BHB) auf die freien Fettsäuren (FFS). Der Harnstoff beeinflusste Phosphor im Blut wie auch die Glutamat-Oxalacetat-Transaminase (GOT). Der Harnstoff beeinflusste auch Kalzium im Blut und dieses dann Magnesium im Blut. Ein Zusammenhang des RFS mit dem BCS und einer erhöhten Leberaktivität wurde festgestellt. Die Glutathionperoxidase (GSH-Px), welche als Parameter für die Selenversorgung des Rindes herangezogen wird, hatte keinen signifikanten Zusammenhang mit den anderen gemessenen Parametern. Die GSH-Px und UFS standen isoliert im Modell. Schlussfolgerung Durch die Anwendung eines multidimensionalen Modells, speziell eines additiven Bayesian Netzwerks, konnten Zusammenhänge zwischen Parametern von metabolischen Profilen und 4 Scoring-Systemen der Bestandsbetreuung von Milchkühen offengelegt werden. Mit diesen Zusammenhängen können die untersuchten 4 Scoring-Systeme effektiver in der Bestandsbetreuung eingesetzt werden.
Klinische Relevanz: Es bestehen Zusammenhänge zwischen metabolischen Profilen und Gesundheitsscores. Letztere sind schneller verfügbar und kostengünstiger. Bei Milchkühen mit metabolischen Erkrankungen oder Fruchtbarkeitsstörungen ersetzt das Scoring eine detaillierte Auswertung mittels metabolischer Profile nicht.