Sistemas automatizados para monitoramento da saúde

Texto: Julio O. Giordano e M. L. Stangaferro

 O monitoramento automatizado da saúde das vacas, tanto individualmente quanto do rebanho, através de tecnologias não invasivas, pode revolucionar o manejo de rebanhos leiteiros. Os sistemas automatizados podem ajudar a reduzir as necessidades e os custos com mão de obra, e também melhorar a saúde e o bem-estar geral das vacas, através de monitoramento menos invasivo e melhor resposta de tratamento, devido à detecção precoce de doenças.

A redução do desempenho e da capacidade de sobrevivência de vacas leiteiras devido a doenças são as principais causas da queda no bem-estar dos animais e da menor rentabilidade da fazenda. Distúrbios de saúde no início do período pós-parto afetam uma proporção substancial de vacas leiteiras em lactação, impactando negativamente sua saúde, seu bem-estar e seu desempenho (Ingvartsen, 2006). Por este motivo, os produtores de leite gastam boa quantidade de tempo e dinheiro para identificar, tratar e cuidar de vacas que sofrem de distúrbios de saúde. Essa dificuldade continua crescendo, à medida que pessoal qualificado se torna escasso e os custos de mão de obra aumentam mais, limitando a quantidade de pessoas e de tempo disponíveis para avaliar vacas individualmente em rebanhos leiteiros cada vez maiores. Dessa forma, o monitoramento automatizado da saúde de vacas, tanto individualmente quanto do rebanho, através de tecnologias não invasivas, pode revolucionar o manejo de rebanhos leiteiros. Os sistemas automatizados podem ajudar a reduzir as necessidades e os custos com mão de obra, e também melhorar a saúde e o bem-estar geral das vacas, através de monitoramento menos invasivo e melhor resposta de tratamento, devido à detecção precoce de doenças.

Nos últimos anos, foram desenvolvidos e implementados pela indústria de lácteos vários dispositivos para monitorar automaticamente a saúde (Kamphuis et al., 2010; Wirthgen et al., 2011; Rutten et al., 2013). Por exemplo, o tempo de atividade física e de ruminação são dois parâmetros atualmente disponíveis para monitorar a saúde dos animais. As vacas que sofrem de distúrbios de saúde deverão apresentar alterações em sua atividade e padrões de ruminação, com magnitude suficiente para serem detectadas através de algoritmos específicos ou inspeção visual dos dados. De fato, estudos anteriores documentaram uma associação entre o tempo de ruminação e a atividade com distúrbios de saúde clínicos e subclínicos (Edwards and Tozer, 2004; Soriani et al., 2012; Gaspardy et al., 2014; Liboreiro et al., 2015). Esses estudos documentaram as tendências gerais e as mudanças da ruminação e dos padrões de atividade para alguns distúrbios; entretanto, o desempenho de sistemas automatizados de monitoramento de saúde (AHMS, sigla em inglês) que combinam ruminação e atividade para detectar se as vacas estão sofrendo distúrbios metabólicos e digestivos (MET-DIG) não foram bem documentados. Além disso, há poucas informações sobre os padrões de ruminação e atividade próximos ao momento de diagnóstico clínico (DC) de distúrbios MET-DIG em vacas leiteiras.

Pesquisa na Universidade de Cornell

Nosso laboratório recentemente conduziu um estudo para avaliar: (1) o desempenho do sistema de monitoramento automatizado de ruminação e atividade física para identificar vacas com distúrbios de saúde; (2) o intervalo entre o alerta gerado pelo AHMS e o dia do diagnóstico clínico pelo pessoal da fazenda; e (3) os padrões de alerta gerados pelo AHMS para ruminação e atividade para vacas que sofrem distúrbios de saúde. Esse estudo foi conduzido em uma fazenda leiteira comercial usando vacas Holandesas (n = 1.121; 451 nulíparas e 670 multíparas). As vacas foram equipadas com um dispositivo eletrônico de monitoramento da ruminação e da atividade (HR Tags, SCR Dairy, Netanya, Israel), colocado no pescoço aproximadamente 4 semanas antes do parto para monitorar a atividade e a ruminação cerca de 21 dias antes da data prevista de parto, até pelo menos 80 dias em lactação (Figura 1). Depois do parto, as vacas foram examinadas para monitorar a ocorrência de distúrbios de saúde (Figura 1), através de um exame clínico detalhado durante os 10 primeiros dias de lactação e, então, avaliadas através dos pesos diários do leite e de exames clínicos conforme necessário, até o final do estudo.

Baseado nos dados de ruminação e atividade, um Escore do Índice de Saúde (HIS, sigla em inglês; 0 a 100 unidades arbitrárias) para vacas individuais foi gerado por um sistema de software, através de uma série de algoritmos internos (propriedade da SCR Dairy). Um HIS de 100 unidades arbitrárias representa uma vaca com um padrão ideal de ruminação e atividade, enquanto um valor HIS < 86 unidades arbitrárias pode ser um indicativo da presença de distúrbios de saúde. Assim, o HIS é uma ferramenta designada a servir como um sistema de alerta para ajudar as pessoas da fazenda leiteira a identificar vacas que sofrem de distúrbios de saúde. Durante o estudo, o pessoal da fazenda leiteira não teve acesso ao relatório do HIS ou a qualquer informação gerada pelo AHMS.

Capacidade do HR-System em detectar vacas com distúrbios metabólicos e digestivos

A sensibilidade do sistema para identificar vacas com distúrbios metabólicos e digestivos baseado no HIS foi alta, na faixa de 88,9% a 97,6% para cada distúrbio individual e 93,3% para todos os distúrbios combinados (Tabela 1). Nós observamos a maior sensibilidade para vacas que desenvolveram deslocamento de abomaso (DA), intermediária para vacas com cetose (KET) e sensibilidade mais baixa para vacas com indigestão (IND). Provavelmente, as diferenças na sensibilidade entre os distúrbios são um reflexo da severidade do distúrbio ou do número de vacas incluído no estudo para algumas das condições específicas. Por exemplo, um episódio de DA é mais problemático para a saúde da vaca do que um episódio de KET. Além disso, é possível que as vacas que desenvolveram DA também estivessem com cetose antes desse diagnóstico (Geishauser et al., 1997; LeBlanc et al., 2005), impactando todos os parâmetros avaliados por vários dias antes do diagnóstico clínico (DC).

Outro objetivo de nosso estudo foi determinar o intervalo entre o tempo do primeiro alerta, baseado no HIS e o dia do diagnóstico clínico. As vacas no grupo HI+ (doença detectada e sinalizada pelo HIS) apresentaram diferenças no tempo diário de ruminação (TDR) e atividade diária (AD) para cada distúrbio, quando comparadas com vacas no grupo Saudável em 5 dias antes do diagnóstico clínico, sugerindo que algumas vacas começam a sofrer as consequências dos distúrbios mais de 5 dias antes do seu diagnóstico clínico. Notavelmente, vacas com DA e KET foram sinalizadas considerando seu HIS antes do tempo do diagnóstico clínico (DC), enquanto vacas com IND foram detectadas em um momento similar com HIS e DC.

De acordo com isso, estudos anteriores reportaram reduções dramáticas na ruminação (Gaspardy et al., 2014) e atividade (Edwards and Tozer, 2004) 5 a 6 dias antes da ocorrência de KET e DA em vacas leiteiras. Uma recuperação considerável no TDR (Figura 2), AD e HIS foi observada após o diagnóstico clínico e o tratamento.

Vacas com distúrbios clínicos não identificados baseado no HIS (HI- na Figura 2) tinham padrões de TDR, padrões de AD e de produção de leite muito similares aos das vacas do grupo Saudável, e diferentes dos das vacas diagnosticadas com o distúrbio, mas sinalizadas com base no HIS. Nossas descobertas sugerem que uma combinação do tempo de ruminação e de atividade física pode ser útil para identificar vacas que sofrem de distúrbios metabólicos e digestivos no começo do período do pós-parto. O HIS criado baseado na ruminação e na atividade pelo AHMS apresentou alta precisão e identificou vacas com KET e DA mais cedo do que através do diagnóstico clínico por funcionários da fazenda.

 Capacidade do HR-System na detecção de metrite e mastite

Para vacas com metrite (METR), a sensibilidade do AHMS foi moderada quando todas as vacas foram incluídas na análise. Entretanto, quando as vacas foram separadas com base no tratamento, ficou evidente que havia níveis variados de severidade de METR (Tabela 2). Coletivamente, nossas descobertas parecem apoiar a noção de que existem vários níveis de severidade e comprometimento sistêmico para casos de METR, e que a capacidade do HIS gerada por AHMS para identificar vacas com METR depende do grau de comprometimento da saúde geral da vaca e seu comportamento. Com base em nosso conhecimento atual e limitado sobre o impacto fisiológico da METR na ruminação e na atividade física, especulamos que os padrões desses parâmetros mudam mais drasticamente quando a infecção uterina se dissemina sistemicamente, do que quando se mantém contida dentro do útero.

A sensibilidade do HIS para detectar casos clínicos de mastite (MAST) variou por patógeno, da seguinte forma: 80,7 (I.C. 66,7; 94,6%) para E. Coli; 33,3% (I.C. 1,0; 71,1%) para Klebsiella spp.; 48,7% (I.C. 32,4; 65,2%) para Gram+; 45,5% (I.C. 16,8; 76,6%) para S. aureus e 48,0% (I.C. 27,8; 69,0%) para Gram - após 48h. Somente casos clínicos foram identificados antes do DC baseado no HIS (-0,5; P = 0,02).

Nossas observações do estudo atual demonstraram que a combinação do monitoramento automatizado de ruminação e da atividade foi eficaz para identificar vacas com casos severos de METR e casos clínicos de MAST causada por E. coli. Por outro lado, a capacidade do AHMS de identificar vacas com casos leves de METR e MAST não causadas por E. coli foi moderada. No geral, vacas com METR e MAST foram identificadas antes pelo sistema de monitoramento, do que através do DC pelo pessoal da fazenda. Os padrões de TDR, AD e HIS de -5 a 5 dias após o DC para vacas com METR e MAST foram caracterizados por diferenças marcantes, com vacas no grupo Saudável em 5 dias antes do DC para METR e 2 dias antes do DC para MAST. Vacas com METR ou MAST não identificadas com base no HIS tiveram padrões de TDR e AD muito similares aos das vacas no grupo Saudável, e diferentes de vacas diagnosticadas com o distúrbio, mas sinalizadas com base no HIS. Nossos dados sugerem que o AHMS que inclui ruminação e atividade física deve ser usado em combinação com ou para complementar métodos tradicionais de detecção de METR e MAST.

Especificidade

O HIS gerado pelo AHMS apresentou alta precisão quando todos os distúrbios de interesse (DA, KET, IND, METR e MAST) foram incluídos na análise. Provavelmente, isso é reflexo de alta Especificidade e Valor Preditivo Negativo (ambos > 97%) e um número consideravelmente maior de vacas-dia (n = 72.423), em que as vacas estavam saudáveis ao invés de sofrer de um distúrbio de saúde (n = 4.096). Essas observações também sugerem que o valor de HIS > 86 unidades arbitrárias é um indicador razoável de que as vacas não são afetadas por um distúrbio de saúde. Gerar o menor número de alertas de falso positivo é um atributo importante do AHMS, para evitar a inclusão desnecessária de vacas sem um distúrbio de saúde em relatórios criados para selecionar vacas para exame clínico.

Implementação de sistemas de monitoramento

É incerto no momento se o AHMS usado em nosso estudo seria eficaz para identificar vacas com distúrbios de saúde em outros rebanhos leiteiros comerciais com manejo similar. Mais estudos são necessários para confirmar nossas descobertas. Entretanto, os dados do estudo atual fornecem evidências convincentes de que os sistemas de monitoramento automatizados de ruminação e atividade podem ser incorporados como uma ferramenta para identificar vacas que sofrem de distúrbios metabólicos e digestivos sozinhos, ou em combinação com outras estratégias tradicionais de monitoramento de saúde. Para METR ou MAST, as fazendas leiteiras podem se beneficiar do uso de ruminação e atividade, detectando vacas com casos mais severos dos distúrbios.

Para rebanhos leiteiros com programas muito intensivos de monitoramento de saúde, como o rebanho que participou de nosso estudo, algumas vacas podem não ser identificadas pelo AHMS. No entanto, nossos dados atuais sugerem que as vacas não sinalizadas com base no HIS podem ser aquelas que se submeteram a um episódio menos severo do distúrbio, e apresentaram uma redução menos severa no desempenho (ou seja, produção de leite). Como os padrões de ruminação e atividade para vacas individuais podem também ser avaliados separadamente, sob certas circunstâncias, pode ser possível identificar vacas para exame clínico baseado na ruminação e na atividade apenas ao invés do HIS.

Em rebanhos com programas intensivos de monitoramento de saúde, o AHMS pode ser usado como alternativa ou como um complemento ao monitoramento de saúde. Essa estratégia também reduziria a quantidade de recursos e tempo usados no monitoramento de saúde. Por outro lado, para fazendas leiteiras com programas passivos de monitoramento de saúde (ou seja, sem monitoramento ou monitoramento mínimo), o AHMS pode ajudar a melhorar a saúde geral e o desempenho da vaca através da identificação de animais com distúrbios de saúde não reconhecidos de outra forma. Independentemente do nível de intensidade do atual programa de monitoramento de saúde, todas as fazendas podem se beneficiar da detecção precoce de doenças (para vacas detectadas pelo AHMS), melhorando a resposta do tratamento e reduzindo as consequências negativas dos distúrbios na saúde geral da vaca, no desempenho produtivo e no desempenho reprodutivo. Da mesma forma, benefícios maiores seriam percebidos em rebanhos com programas passivos de monitoramento de saúde. Nesses rebanhos, a detecção de vacas com distúrbios de saúde pode ser importante, não somente para otimizar a produtividade, mas também melhorar a saúde geral e o bem-estar das vacas.

A detecção de um distúrbio de saúde no estágio inicial e antes da manifestação de sinais clínicos claros pode beneficiar vacas pela melhora geral na resposta ao tratamento e redução das consequências negativas de longo prazo de doenças na saúde e no desempenho geral das vacas. No entanto, a detecção de vacas com distúrbios de saúde em seu estágio bem precoce pode criar novos desafios, porque os funcionários da fazenda precisam determinar se a vaca está verdadeiramente sofrendo do distúrbio e o tipo de distúrbio na ausência de sinais clínicos claros. Sob essas circunstâncias, a seleção de uma estratégia de tratamento pode ser limitada ou menos específica do que quando os sinais clínicos são evidentes. Testes adicionais para confirmar a presença de distúrbios subclínicos ou subjacente a fatores predisponentes para doenças clínicas podem facilitar a tomada de decisões.

Agradecimentos

Gostaríamos de agradecer os proprietários, gerentes e funcionários da fazenda leiteira que participaram do estudo, permitindo acesso a suas vacas e instalações, e por sua colaboração com nossa equipe de pesquisa. Agradecemos também o SCR Dairy (Madison, WI) pelo suporte financeiro parcial e logística para conduzir essa pesquisa.