Introduzione
Le vacche da latte in transizione subiscono un calo del DMI (Dry Matter Intake) nell’ultima settimana di gestazione ed il primo periodo dell’allattamento è tipicamente caratterizzato da un aumento dell’incidenza di disturbi che compromettono la produzione e la sopravvivenza. La diminuzione del DMI durante il periodo pre-partum, si verifica negli ultimi 10 giorni di gestazione, sebbene esso sia più pronunciato negli ultimi 4 giorni prima del parto (Hayirli et al., 2002). La diminuzione del DMI prepartum e l’insufficiente DMI postpartum portano a uno stato negativo del bilancio nutrizionale caratterizzato dalla mobilitazione lipidica e da un aumento delle concentrazioni circolanti di acidi grassi non esterificati ( NEFA ) e BHB (Drackley, 1999; Grummer et al., 2004; French, 2006). E’ stato dimostrato che concentrazioni di NEFA ≥ 0,3 mM entro 2 settimane prima del parto aumentano il rischio di insorgenza di disturbi uterini come la metrite (Ospina et al., 2010b; Sepúlveda-Varas et al., 2015). La metrite è associata a una ridotta produzione di latte, a compromissione delle prestazioni riproduttive e all’aumentato tasso di abbattimento, che nel loro insieme comportano perdite economiche (Overton e Fetrow, 2008; Mahnani et al., 2015). Le vacche con disturbi del parto (CDZ) come distocia, gemelli o nati morti, che sono i principali fattori di rischio per la metrite, hanno anche un aumentato rischio di abbattimento (Vergara et al., 2014). Pertanto, data la pertinenza di CDZ e disturbi uterini, è importante capire i fattori associati ad un aumentato rischio di insorgenza di questi disturbi per essere in grado di elaborare strategie per ridurre la loro incidenza e mitigare i loro effetti negativi sulle performance della riproduzione, sull’abbattimento e la redditività.
Ricerche precedenti hanno osservato che vacche con metrite severa avevano un DMI preparto ridotto, più evidente nell’ultima settimana di gestazione, rispetto alle vacche senza metrite (Huzzey et al., 2007). Inoltre, ogni calo di 1 kg di DMI nell’ultima settimana di gestazione ha aumentato le probabilità di metrite grave di 2,9 volte (Huzzey et al., 2007). Tuttavia, poiché le vacche con altri disturbi (ad es. mastite, perdite vaginali, disturbo digestivo) sono stati escluse, queste stime sono tratte da un sottoinsieme della popolazione e potrebbe non rappresentare l’intera popolazione. Inoltre, il contributo del DMI a un modello predittivo che include altri fattori di rischio per la metrite come il numero di parti, CDZ e la ritenzione di placenta (RP) non è stato valutato. Pertanto sono necessarie ulteriori valutazioni del DMI prepartum come fattore di rischio per la metrite. Sebbene alcuni studi abbiano valutato l’associazione del DMI con la distocia (Proudfoot et al. 2009) e la metrite (Huzzey et al., 2007; Schirmann et al., 2016), manca uno studio completo dell’associazione tra DMI pre e postpartum come percentuale del Body Weight (DMI% BW) e del bilancio energetico pre e postpartum (EB) con CDZ e metrite. L’ipotesi di questo studio era che le riduzioni nel DMI% BW ed EB durante il periodo di transizione fossero associate con CDZ e metrite. Il nostro principale obiettivo era valutare l’associazione del DMI% BW ed EB prepartum e postpartum con CDZ (distocia, gemelli, nati morti) e metrite. Un obiettivo secondario era valutare l’uso del DMI% BW ed EB prepartum come predittori di CDZ e metrite.
Abstract
L’obiettivo principale di questo studio era di determinare l’associazione dell’assunzione di sostanza secca in percentuale del peso corporeo (DMI% BW) e del bilancio energetico (EB) prepartum (−21 g rispetto al parto) e postpartum (28 g) con i disturbi del parto (CDZ; distocia, gemelli, nati morti; n = 101) e le metriti (n = 114). Per questo, DMI% BW ed EB erano considerati variabili indipendenti e CDZ e metriti variabili dipendenti.
Un obiettivo secondario era valutare il DMI% BW ed EB prepartum come predittori di CDZ e metriti. Per questa analisi, CDZ e metriti erano considerati variabili indipendenti e DMI% BW ed EB erano le variabili dipendenti. Sono stati raccolti dati da 476 vacche da 9 esperimenti. Le vacche che hanno sviluppato CDZ hanno avuto un DMI% BW postpartum minore dal giorno 3 al 12 e minore latte corretto per l’energia (ECM), rispetto alle vacche che non hanno sviluppato CDZ. L’assunzione di sostanza secca in percentuale di BW ed EB prepartum non ha nno influenzato le probabilità di CDZ. Le vacche con la metrite presentavano un DMI% BW ed EB prepartum inferiore. Ogni 0,1 punti percentuali in meno nel DMI% BW medio e ogni diminuzione di 1-Mcal nell’EB medio negli ultimi 3 g prepartum hanno aumentato le probabilità di avere la metrite dell’8%. Il DMI% BW ed EB medio durante gli ultimi 3 g prepartum hanno prodotto significativi cut-off per predire la metrite dopo il parto, che erano ≤ 1,6%/g e ≤ 2.5 Mcal/g, rispettivamente. Le vacche che hanno sviluppato la metrite presentavano un DMI% BW postpartum complessivo inferiore e ECM e EB inferiore dal giorno 2 al 5 e dal giorno 7 all’11 rispetto alle vacche che non hanno sviluppato la metrite. La principale limitazione in questo studio è che l’ordine di tempo della malattia relativamente a DMI% BW ed ECM è incoerente cosicché i risultati postpartum sono stati misurati prima e dopo la malattia, che è stata diagnosticata a intervalli variabili dopo il parto. In sintesi, DMI% BW e EB preparto erano associati ed erano predittori di metrite anche se le dimensioni dell’effetto erano piccole per la metrite, e disturbi del parto e metrite sono stati associati con una diminuzione di DMI% BW e ECM postpartum.
Parole chiave: assunzione di sostanza secca, periodo di transizione, disturbi del parto, metrite, vacca da latte.
ASSOCIATION OF DRY MATTER INTAKE AND ENERGY BALANCE PREPARTUM AND POSTPARTUM WITH HEALTH DISORDERS POSTPARTUM: PART I. CALVING DISORDERS AND METRITIS
Pérez-Báez,1 C. A. Risco,1 R. C. Chebel,1 G. C. Gomes,1 L. F. Greco,2 S. Tao,2* I. M. Thompson,2 B. C. do Amaral,2 M. G. Zenobi,2 N. Martinez,2 C. R. Staples,2 G. E. Dahl,2 J. A. Hernández,1 J. E. P. Santos,2,3 and K. N. Galvão1,3†
1-Department of Large Animal Clinical Sciences, University of Florida, Gainesville 32610
2-Department of Animal Sciences, University of Florida, Gainesville 32610
3-D.H.Barron Reproductive and Perinatal Biology Research Program, University of Florida, Gainesville 32610
Journal of Dairy Science Vol. 102 No. 10, 2019
