Nutrizione di precisione per i vitelli da latte: arriva CalfSim

Introduzione

L’ottimizzazione delle strategie di alimentazione lattea è un fattore critico per migliorare performance, salute e benessere dei vitelli da latte, oltre a promuovere una transizione più fluida e precoce verso lo svezzamento. Nonostante l’aggiornamento dei fabbisogni nutrizionali fornito dalle linee guida National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine (NASEM, 2021), la disponibilità di strumenti di supporto decisionale che integrino queste equazioni in sistemi pratici e di facile accesso rimane limitata. Per colmare questa lacuna, è stato sviluppato e testato CalfSim, uno strumento decisionale gratuito e intuitivo, progettato specificamente per simulare e ottimizzare i piani alimentari per i vitelli da latte.  Lo strumento CalfSim è accessibile tramite il sito web del Costa Laboratory dell’Università del Vermont (qui) tramite la scheda “CALFSIM”. Per rendere lo strumento fruibile a tutti ed aumentarne la diffusione, CalfSim è disponibile in inglese, spagnolo e portoghese.

Struttura e principi fondamentali del modello

Il modello si fonda sulle equazioni dei fabbisogni nutrizionali per il mantenimento e la crescita (sia energetici che proteici), come descritto nel Capitolo 10 del NASEM (2021). Il calcolo dei fabbisogni di energia netta di mantenimento (NEM) per i vitelli pre-svezzamento utilizza la formula:

• NEM (kcal/kg)=76.9×EBW 0.75 (dove EBW è il peso corporeo vuoto in kg).

Per l’energia necessaria per la crescita, è stato introdotto un adattamento che riorganizza l’equazione originale per calcolare il guadagno di peso vivo (EBW gain) basato sulla disponibilità di energia netta. Questo è noto come crescita consentita dall’energia (energy-allowable growth).

L’assunzione di sostanza secca totale (DMI) nello strumento è data dalla somma della dieta liquida (assunta totalmente fino a un massimo biologico di 14 L/giorno) e del mangime solido (starter). L’assunzione di mangime solido (SI) è stimata utilizzando equazioni che differenziano le condizioni temperate (≤35°C) e quelle semitropicali (>35°C).

Un altro adattamento cruciale riguarda l’energia metabolizzabile (ME) derivante dal mangime solido: CalfSim applica equazioni lineari che aggiustano la digeribilità dei nutrienti in base all’assunzione cumulativa di NFC (carboidrati non fibrosi). La massima efficienza di estrazione energetica dal mangime starter viene raggiunta solo dopo che l’assunzione cumulativa di NFC supera i 15 kg, riflettendo la maturazione dell’apparato gastrointestinale del vitello.

 

 

Quali sono le principali funzionalità e output generati?

CalfSim è organizzato in quattro aree di navigazione principali:

1. Inputs;
2. Dashboard;
3. Read Me;
4. About CalfSim.

La scheda “Inputs” permette agli utenti di definire lo scenario inserendo dati facilmente reperibili in azienda, tra cui: peso iniziale (range accettabile: 20-60 kg), temperatura media (°C, range: -30 a 50°C), età di svezzamento, tipo di dieta liquida, la sua composizione chimica e i costi.

Una volta inserite tali informazioni, lo strumento calcola l’impatto degli scenari sulla performance dei vitelli, prevede l’assunzione di mangime solido, calcola importanti variabili nutrizionali (ad esempio, assunzioni giornaliere e totali di nutrienti, fabbisogno giornaliero totale, aumento di energia e proteine ​​grezze) e KPI, e calcola il costo totale e il costo per aumento di peso.

Dopo l’esecuzione della simulazione, la scheda “Dashboard“, divisa in 3 sezioni, presenta i risultati e consente il confronto affiancato di diversi scenari nutrizionali.  Gli output generati sono cruciali per la decisione e includono variabili nutrizionali, il costo totale e il costo per chilogrammo di guadagno. I “Key Performance Indicators” (KPI), fino allo svezzamento, includono il peso corporeo BW (kg), il guadagno medio giornaliero (kg/d) e l’età in cui il vitello raggiunge un consumo accumulato di NFC di 15 kg.

Le altre due schede (Read Me e AboutCalfSim) sono state ideate per facilitare l’uso e la comprensione dello strumento. La scheda Read Me include sia dettagli tecnici che dettagli sull’utilizzo dello strumento per facilitare l’uso appropriato e l’interpretazione adeguata dei risultati. È altamente consigliata come punto di partenza per i nuovi utenti. La scheda About CalfSim offre ulteriori informazioni sullo strumento, sui suoi sviluppatori e recapiti per domande o feedback (i moduli di feedback sono monitorati dagli autori).

Validazione del modello e accuratezza predittiva

L’accuratezza predittiva è un elemento fondamentale per un qualsiasi strumento di supporto decisionale. Le performance di CalfSim sono state valutate utilizzando dati estratti da 27 studi indipendenti di nutrizione dei vitelli, per un totale di 1.585 vitelli. La valutazione del modello ha dimostrato che CalfSim offre previsioni del peso corporeo (BW) che presentano sia accuratezza che precisione. I principali parametri di valutazione sono stati:

• Errore Quadratico Medio (RMSE): 8.56 kg.
• Coefficiente di Determinazione (R^2): 0.91.
• Coefficiente di Correlazione di Concordanza (CCC): 0.93.

Questi risultati elevati indicano che le previsioni di aumento ponderale generate dallo strumento, in risposta a varie strategie di alimentazione lattea, sono biologicamente coerenti con i modelli di crescita attesi.

Limiti e applicazione pratica a livello aziendale

Sebbene CalfSim sia scientificamente convalidato e preciso, è cruciale che gli utenti integrino i suoi output con i dati raccolti in campo per prendere decisioni ottimali. Fattori specifici dell’azienda agricola, come ad esempio l’incidenza di malattie come la diarrea, stress ambientale da freddo o caldo, genetica e specifiche pratiche di gestione come il tipo di stabulazione, possono influenzare significativamente le performance e non sono interamente contemplati nelle equazioni NASEM (2021) e, di conseguenza, in CalfSim. Per esempio, l’influenza significativa degli effetti “studio” (quantificata da un alto coefficiente di correlazione intraclasse, ICC = 0.59) nelle previsioni funge da indicatore della variabilità specifica dell’azienda.

Pertanto, sebbene CalfSim sia una risorsa preziosa per la progettazione di piani alimentari economicamente vantaggiosi, le deviazioni tra i guadagni previsti e quelli effettivamente osservati in azienda dovrebbero indurre ad approfondire aspetti quali salute, stabulazione e qualità del mangime. Un miglioramento futuro importante per lo strumento sarebbe l’inclusione della possibilità di utilizzare dati di performance osservati in azienda e l’incidenza delle malattie per calibrare il modello con parametri specifici.