Curvas de lactancia e incidencia de mastitis subclínica en un tambo ubicado en el departamento capital de La Pampa

• Main Authors: María Lucila Alvarez, Juan Ignacio Antín
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidad Nacional de La Pampa 2018-02-01
• Series: Semiárida
• Online Access: https://cerac.unlpam.edu.ar/index.php/semiarida/article/view/2193

La curva de lactancia representa la producción de leche de una vaca a lo largo de su lactancia, constituyendo una herramienta para la evaluación y la toma de decisiones de manejo. Los modelos matemáticos son una herramienta de investigación fundamental para explicar los patrones de producción de leche y variaciones en la composición, tales variables pueden verse afectadas por el principal problema sanitario de los bovinos de leche, como es la mastitis. Mediante la aplicación de pruebas como el mastitis test california (MTC), se pueden detectar animales padeciendo niveles subclínicos de la enfermedad. El objetivo del trabajo fue por un lado, componer la curva de lactancia en un tambo ubicado en la región semiárida, específicamente en el departamento Capital de la Provincia de La Pampa y, por el otro, estimar la incidencia de mastitis subclínica. Se trabajó sobre 86 animales cruza con predominio de raza Holando. Se realizaron controles lecheros mensuales, midiendo volumen individual de producción y composición, y realizando la prueba MTC. Para componer la evolución de la producción y composición láctea durante la lactancia, se utilizó como modelo matemático el polinomio de Legendre. Se consideraron como efectos fijos la edad del animal, el año-época de parto (AEP) y longitud del secado. La incidencia de mastitis subclínica a través de la lactancia fue 20,34% y su incidencia mensual osciló entre 3% y 8%. Las vacas fueron superiores en producción de proteína y grasa, pero menor en términos porcentuales, con respecto a vaquillonas. Los animales con período de secado entre 40 y 60 días registraron mayor producción de proteína y grasa, pero menor en términos porcentuales. Las diferencias entre los grupos por año y estación de parto capturaron la variación de factores no considerados en el modelo. La escasa información fue la principal limitación para ajustar los modelos y obtener resultados más contundentes.