Dissertation

Tierärztliche Hochschule Hannover / Bibliothek – School of Veterinary Medicine Hannover / Library

 

 

 Andreas Kempf  

 

 

 

Visuelle und computergestützte (Heatime®) Brunsterkennung. Eine klinische Vergleichsstudie in einem norddeutschen Milcherzeugungsbetrieb.

 

NBN-Prüfziffer

urn:nbn:de:gbv:95-108186

title (engl.)

Visual and computerized (Heatime®) heat detection. A clinical comparative study in a North German dairy farm.

publication

Hannover, Tierärztliche Hochschule, Dissertation, 2016

text

http://elib.tiho-hannover.de/dissertations/kempfa_ss16.pdf

abstract (deutsch)

Das Ziel der vorliegenden Studie war es, die Brunsterkennung eines automatischen Brunsterkennungssystems am Beispiel Heatime® (SCR Engineers Ltd., Netanya, Israel) mit der visuellen Brunstbeobachtung (VBb) zu vergleichen. Die Studie wurde auf einem norddeutschen Milchviehbetrieb mit 430 Milchkühen und einer durchschnittlichen Laktationsleistung von 9500 kg an 69 primi- und 70 pluriparen Kühen der Rasse Holstein Friesian durchgeführt. Die Aktivitätsmessung durch Heatime® erfolgte kontinuierlich vom Tag 21 post partum bis zum Tag 60 der anschließenden Trächtigkeit. Die VBb wurde täglich von 08.00 - 08.30 Uhr, von 12.30 - 13.00 und von 19.00 - 19.30 Uhr vom Tag 21 post partum bis zum Tag 40 der Trächtigkeit nach einem 3- Punkte- Bewertungssystem für Brunstsymptome durchgeführt. Im Rahmen der VBb wurde zusätzlich die Brunsterkennung durch die ausschließliche Beobachtung des Duldungsreflexes (BdDr) untersucht. Zykluskontrollen erfolgten mittels transrektaler sonographischer Untersuchung der Ovarien sowie regelmäßiger Serum- Progesteronbestimmungen. Eine Ovulation wurde durch das Vorliegen einer sonographisch festgestellten Ovulation in Verbindung mit einer innerhalb von 24 Stunden vor bzw. nach der Ovulation gemessenen Progesteronkonzentration von ≤ 1,0 ng/ml (Blutserum) bestätigt und lag den Ergebnissen der visuellen Brunstbeobachtungen sowie der Heatime®- Meldungen als Goldstandard (Ov- Brunst) zu Grunde. Die Methoden wurden hinsichtlich ihrer Brunsterkennungsrate (BER) und Verlässlichkeitsrate (VLR) untersucht und miteinander verglichen. Weiterhin wurden 20 Brunsten durch eine Prostaglandin F- Applikation eingeleitet. Die Brunsterkennung dieser induzierten Brunsten wurde mit der von nicht hormonell induzierten Brunsten verglichen (n = 402). Nicht induzierte Brunsten wurden in spontane Brunsten (SpB; n = 238) und Umbuller (Ub; n = 164) unterteilt. Zusätzlich wurde die Einflussnahme einer prä- (Tag 14 ante partum - Partus) und postpartalen (Partus - Tag 42 post partum) Veränderung der Körperkondition (Body- Condition- Score 1 - 5), einer Lahmheit (Bewegungsscore 1 - 5), der Milchleistung (< 40 kg/Tag bzw. ≥ 40 kg/Tag) und des Milchfett-Milcheiweiß-Quotienten (< 1,5 bzw. ≥ 1,5) auf die Ausprägung und Erkennung der Brunst untersucht. Die statistische Auswertung der Daten erfolgt unter Verwendung des Statistikprogramms SAS® (SAS Institute Cary, NC, USA). Das Signifikanz- Niveau lag bei P < 0,05. Die Untersuchung auf signifikante Abweichungen erfolgte mit dem Exakten Test nach Fischer.

 

Heatime® (BER: 85,1 %; VLR: 91,8 %) erkannte nicht induzierte Brunsten signifikant besser als die VBb  (BER: 52,2 %; VLR: 94,6 %) und die BdDr (BER: 22,3 %; VLR: 100,0 %). Ein signifikanter Unterschied hinsichtlich der VLR lag zwischen den drei Methoden nicht vor. Induzierte Brunsten wurden von Heatime® (BER: 92,1 %; VLR: 100,0 %) ebenfalls signifikant besser gemeldet als durch die VBb  (BER: 57,1 %; VLR: 100,0 %) und die BdDr (BER: 14,3 %; VLR: 100,0 %). Ub wurden durch Heatime® und die VBb besser erkannt als SpB, bei der BdDr war kein Unterschied feststellbar. Die Brunsterkennung durch Heatime® wurde nicht durch eine prä- bzw. postpartale Veränderung der Körperkondition, Lahmheiten, die Milchleistung oder den Milchfett- Milcheiweiß- Quotient beeinflusst, ebenso die BdDr. Lahme Tiere wurden durch die VBb signifikant schlechter erkannt als lahmheitsfreie bzw. geringgradig lahme Tiere. Eine prä- bzw. postpartale Veränderung der Körperkondition, die Milchleistung oder der Milchfett- Milcheiweiß- Quotient hatten demgegenüber keinen Einfluss auf die Brunsterkennung durch die VBb. Als verlässliche Brunstsymptome stellten sich eine erhöhte Steigerung der Aktivität (VLR: 93,4 %), ein länger als zwei Sekunden anhaltendes Kopfauflegen im Rumpfbereich anderer Kühe (VLR: 86,7 %) sowie das Bespringen von Herdenmitgliedern (VLR: 93,8 %) heraus. Kühe, die durch eine erhöhte Steigerung der Aktivität auffielen, zeigten (in derselben Beobachtungsphase auch) immer durch Kopfauflegen im Rumpfbereich und durch das Bespringen anderer Tiere oder den Duldungsreflex eine Brunst an. Tiere, bei denen ein vermehrter Abgang von Vaginalschleim beobachtet wurde (n=2), zeigten (in derselben Beobachtungsphase) auch den Duldungsreflex. Der Duldungsreflex (VLR: 100,0 %)  wurde ohne Ausnahme nur bei brünstigen Kühen beobachtet.

 

Zusammenfassend zeigen die Ergebnisse der Dissertation, dass das (in der Studie) untersuchte automatische Brunsterkennungssystem Heatime® nicht induzierte Brunsten besser erkennt als die VBb und sich darüber hinaus mit einer BER von     95 % auch sehr gut zur Erkennung induzierter Brunsten eignet. Durch die VBb lässt sich nur jede zweite Brunst erfassen. Um dabei eine ausreichende Verlässlichkeit zu gewährleisten, ist es unerlässlich für die VBb ausschließlich Brunstsymptome mit einer hohen VLR für die Beurteilung der Brunst heranzuziehen. Der Duldungsreflex gilt mit einer VLR von 100,0 % nach wie vor als das sicherste Brunstsymptom, wird allerdings mit einer BER von 14,3 % zu selten beobachtet. Heatime® meldete alle Brunsten, die auch von der VBb und der BdDr erkannt wurden, und liefert mit einer BER von 85 % bei einer VLR von 92 % zufrieden stellende Ergebnisse, was den Schluss zulässt, dass sich Heatime® sehr gut als alleiniges System zur Brunsterkennung eignet und darüber hinaus nicht durch eine visuelle Brunstbeobachtung ergänzt werden muss.

 

abstract (englisch)

It was the aim of the present study to compare an automated heat detection system (Heatime®, SCR Engineers Ltd., Netanya, Israel) with visual heat detection (VHd). The investigation was conducted on a North German dairy farm (430 cows, 9500 kg milk per lactation). Sixty- nine primi- and 70 multiparous Holstein Frisian cows were included in the experiments.

Activity monitoring via Heatime® was performed continuously from Day 21 post partum up to Day 60 of the succeeding pregnancy. VHd took place daily from 8.00 - 8.30, 12.30 – 13.00, and 19.00 – 19.30 from Day 21 post partum to Day 40 of pregnancy according to a three point evaluation system for heat detection. In addition, heat detection by the sole criterion of standing heat (StHt) was assessed. The oestrous cycle was simultaneously monitored by transrectal ultrasonography of the ovaries as well as through recurrent serum progesterone level measurements. Ovulations were confirmed via ultrasonography in combination with a serum progesterone level below 1.0 ng/ml 24 hours prior to and 24 hours post ovulation. This was considered as gold standard for the evaluation of heat detection via Heatime® or VHd. The systems were compared with respect to their sensitivity (heat detection rate; HDR) and their reliability rate (RLR). Additionally, in 20 cases, oestrus was induced by the application of prostaglandin F2α. Heat detection in induced oestrus was compared to that of natural oestrus (n = 402). Among the natural oestrus, it was differentiated between spontaneous oestrus (SpO, n = 238) and repeat breeders (RB; n = 164). Furthermore, the effect of prepartal (Day 14 ante partum – partus) and postpartal (partus – Day 40 post partus) changes in body condition (via body condition score 1 - 5), lameness (locomotion score 1 - 5), milk yield (< 40 kg/day or ≥ 40 kg/day), and the milk fat/milk protein ratio (< 1.5 bzw. ≥ 1.5) on expression and detectability of the heat were assessed. The statistical analysis was performed using SAS® (SAS Institute Cary, NC, USA). The level of significance was set at P < 0.05. The exact test according to Fischer was employed to detect significant differences.

 

Heat detection via Heatime® (HDR: 85.1 %; RLR: 91.8 %) was statistically significantly more effective than heat detection by VHd (HDR: 52.2 %; RLR: 94.6 %), or StHt (HDR: 22.3 %; RLR: 100.0 %). The reliability rate did not differ among the compared methods. Also, statistically significantly more induced heats were documented by Heatime® (HDR: 92.1 %; RLR: 100.0 %) than by VHd (HDR: 57.1 %; RLR: 100.0 %), and   StHt (HDR: 14.3 %; RLR: 100.0 %). RB were detected with higher sensitivity by Heatime® and VHd than SpO. Regarding the StHt no difference was seen.

Heat detection with Heatime® and StHt were not influenced by pre- or postpartal changes in body condition, locomotion score, milk yield or milk fat/milk protein ratio. VHd was less likely to detect heat in intermediate or severe lame animals than in lamefree or slightly lame animals. The other above mentioned parameters did not affect heat detection via VHd. Reliable symptoms for heat were an increase in activity (RLR: 93.4 %), head resting for more than two seconds on the body of other cows (RLR: 86.7 %), and the mounting of other members of the herd (RLR: 93.8 %). Those animals which demonstrated an increased activity always also showed head resting, and mounting or standing heat in the same monitoring period. Two animals had an increased vaginal discharge. In the same monitoring period, in which the latter was detected, these two animals also showed standing heat. Standing heat was solely seen in animals that were in oestrus (RLR: 100.0 %).

 

In summary, the results of the present study show that the automated heat detection system employed (Heatime®) was more suitable to detect natural oestruses than VHd. Furthermore, it is suitable to detect induced oestrus with an HDR of 95 % whereas VHd only allowed the detection of every other heat. As to the latter, it is necessary to only employ those heat detection symptoms which guarantee a high RLR. Standing heat is still the most reliable symptom with a RLR of 100 %. However, its HDR only lies at 14.3 %. Heatime® documented all those oestrus events which were also monitored by VHd and StHt. Both HDR (85%) and RLR (92%) were within satisfying ranges. In conclusion, Heatime® is a system which may be used for heat detection by its own means and does not require additional VHd to deliver satisfiable results.

 

keywords

Visuelle Brunstbeobachtung, Rinder, Heatime, visual heat detection, cattle, heatime

kb

1.349