| Summary: | A mastite subclínica (MS) é a doença mais prevalente em rebanhos leiteiros e pode ser identificada pela contagem de células somáticas (CCS) individual das vacas. A partir disso, indicadores podem ser calculados como, por exemplo, prevalência e incidência. A prevalência diz respeito à proporção do rebanho infectada em determinado momento, enquanto que a incidência estima a taxa de novas infecções intramamárias ao longo do tempo. Altos valores de prevalência e incidência acabam resultando em elevada CCS do tanque de resfriamento (CCST), que por consequência leva a penalizações oriundas dos programas de pagamento por qualidade do leite (PPQL). Desta forma, estimar os valores atuais de prevalência e incidência de MS relacionados com valores futuros de CCST e as perdas financeiras oriundas dos PPQLs se torna importante para estimular a melhoria da qualidade do leite produzido no Brasil. Portando, o objetivo deste trabalho é estimar os indicadores epidemiológicos de MS em rebanhos leiteiros brasileiros, além prever a CCST relacionando-a as perdas financeiras devidas ao PPQL. Para isso, foram utilizados dois bancos de dados, sendo o primeiro com dados de CCS individual de vacas para estimação da prevalência e incidência de MS, e o segundo com dados de CCST para a previsão e cálculo de perdas financeiras devido ao PPQL. Como análise estatística, foi utilizado o modelo linear generalizado misto para comparar a prevalência e incidência de MS entre anos, regiões, tamanho de rebanhos e categorias de número de testes enviados durante o período de estudo, além de modelos de séries temporais para previsão da CCST e regressão linear múltipla para prever a probabilidade de mudança de classe de pagamento por qualidade do leite do PPQL. Os resultados encontrados indicam que, ambos, prevalência e incidência de MS permaneceram elevados e com leve tendência de aumento ao longo dos anos estudados, sendo que não houve diferenças entre regiões e tamanho de rebanhos. Por outro lado, rebanhos que realizaram mais testes ao longo do período estudado apresentaram menor prevalência, mostrando a importância da análise rotineira de CCS individual. Para CCST, os valores tem se mantido altos nos recentes anos e sem tendência de melhora. A probabilidade de mudança de classe foi fortemente afetada pela média e desvio padrão de CCST para as classes 1 e 2 (1.000 a 200.000 e 201.000 a 400.000 céls/mL, respectivamente). Os modelos de séries temporais indicaram que em algum ponto do ano, as fazendas não podiam permanecer na sua classe atual do PPQL e acumulavam perdas financeiras. Por fim, este estudo permite concluir que prevalência e incidência de MS estão elevadas e não melhoram ao longo dos anos, sendo que isto acaba elevando os valores de CCST. Além disso, existem perdas financeiras em todas as classes do PPQL, mostrando que os produtores não tem sido eficientes em captar a bonificação máxima dos PPQLs. Por isso, o desenvolvimento de programas de qualidade do leite deve ser uma prioridade em busca da melhoria da qualidade do leite de rebanhos brasileiros.
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Subclinical mastitis (SM) is the most prevalent disease in dairy herds and can be identified by individual somatic cell counts (SCC) of cows. From this, indicators can be calculated as, for example, prevalence and incidence. Prevalence refers to the number of infected cows in a herd at a given time, while the incidence estimates the rate of new intramammary infections over time. High prevalence and incidence values result in high bulk tank SCC (BTSCC), which consequently leads to penalties from payment programs based on milk quality (PPBMQ). In this way, estimating current values of prevalence and incidence of SM related to future values of BTSCC and financial losses from PPBMQs becomes important to stimulate the improvement of the quality of milk produced in Brazil. Therefore, the objective of this study is to estimate the epidemiological indicators of SM in Brazilian dairy herds, besides to predicting the BTSCC and relating it to the financial losses due to the PPBMQ. For this, two databases were used, the first one with individual SCC data from cows to estimate the prevalence and incidence of SM, and the second with BTSCC data for prediction and calculation of financial losses due to PPBMQ. For statistical analysis, the mixed generalized linear model was used to compare the prevalence and incidence of SM between years, regions, herd size and number of test-day categories sent during the studied period, as well as time series models for prediction of BTSCC and multiple linear regressions to predict the probability of changing the current payment class for milk quality. The results indicate that both prevalence and incidence of SM remained high and with a slight tendency to increase over the years studied, and there were no differences between regions and herd sizes. On the other hand, herds that performed more test-day during the studied period presented a lower prevalence, showing the importance of the routine analysis of individual SCC. For BTSCC, values have remained high in recent years and no trend for improvement. The probability of class change was strongly affected by the mean and standard deviation of BTSCC for classes 1 and 2 (1,000 to 200,000 and 201,000 to 400,000 cells/mL, respectively). Time series models indicated that at some point of the year, farms could not remain in their current class and accumulated financial losses due to PPBMQ. Finally, this study allows to conclude that the prevalence and incidence of SM are high and do not improve over the years, and this ends up increasing the BTSCC values. In addition, there are financial losses in all classes of PPBMQ, showing that producers have not been efficient in capturing the maximum PPBMQs bonus. Therefore, the development of milk quality programs should be a priority in order to improve the quality of milk from Brazilian herds.
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