Воспроизводство крупного рогатого скота

1. De Vries A. Экономика воспроизводства. В кн.: Risco CA, Melendez Retamal P (ред.) Ветеринария молочного скотоводства . Эймс, Айова: Wiley-Blackwell, 2011, с. 139–151.

2. Caraviello D, Weigel A, Fricke P и др. Обзор методов управления воспроизводством молочного крупного рогатого скота на крупных коммерческих фермах США. J Dairy Sci 2006;89:4723–4735.

3. LeBlanc S. Экономика улучшения воспроизводства в молочных стадах. WCDS Adv Dairy Technol 2007;19:201–214.

4. Bisinotto R, Santos J. Применение гормональных препаратов для повышения частоты наступления стельности у крупного рогатого скота. Reprod Fertil Dev 2011;24:258–266.

5. Wiltbank M, Sartori R, Herlihy M и др. . Управление развитием доминантного фолликула у лактирующих молочных коров. Theriogenology 2011;76:1568–1582.

6. Galvão N, Federico P, De Vries A, Schuenemann M. Экономическое сравнение программ воспроизводства в молочных стадах, основанных на выявлении охоты, применении Ovsynch или сочетании обоих методов. J Dairy Sci 2013;96:2681–2693.

7. De Vries A, Steenholdt C, Risco C. Частота наступления стельности и молочная продуктивность в молочных стадах Флориды и Джорджии при естественном осеменении и искусственном осеменении. J Dairy Sci 2005;88:948–956.

8. Overton M, Sischo W. Сравнение показателей воспроизводства при искусственном осеменении и естественном осеменении быками-производителями в молочных хозяйствах Калифорнии. Theriogenology 2005;64:603–613.

9. Lima F, Risco C, Thatcher M и др. Сравнение показателей воспроизводства у лактирующих молочных коров при естественном осеменении и искусственном осеменении в фиксированное время. J Dairy Sci 2009;92:5456–5466.

10. Lima F, De Vries A, Risco C, Santos J, Thatcher W. Экономическое сравнение программ естественного осеменения и искусственного осеменения в фиксированное время в молочном скотоводстве. J Dairy Sci 2010;93:4404–4413.

11. Colloton J. Применение ультразвукового исследования в управлении воспроизводством молочного крупного рогатого скота. В кн.: Risco CA, Melendez Retamal P (ред.) Ветеринария молочного скотоводства . Эймс, Айова: Wiley-Blackwell, 2011, с. 99–116.

12. Humblot F, Camous S, Martal J. Специфический белок беременности B, концентрации прогестерона и эмбриональная смертность на ранних сроках стельности у молочных коров. J Reprod Fertil 1988;83:215–223.

13. Breed M, Guard C, White M, Smith M, Warnick L. Сравнение диагностики стельности у молочного крупного рогатого скота с помощью коммерческого иммуноферментного анализа и ректальной пальпации. J Am Vet Med Assoc 2009;235:292–297.

14. Roche J. Ранняя гибель эмбрионов у крупного рогатого скота. В кн.: Morrow DA (ред.) Современные методы лечения в ветеринарной репродуктологии , 2-е изд. Филадельфия: WB Saunders, 1986, с. 200–204.

15. Moore D, Overton M, Chebel R, Truscott ML, BonDurant RH. Оценка факторов, влияющих на гибель эмбрионов у молочного крупного рогатого скота. J Am Vet Med Assoc 2005;226:1112–1118.

16. Barker R, Schrick F, Lewis M, Dowlen H, Oliver S. Влияние клинического мастита в начале лактации на репродуктивные показатели коров джерсейской породы.J Dairy Sci 1988;81:1285–1290.

17. Pinedo P, Melendez P, Villagomez-Cortez, J, Risco C. Влияние высокого содержания соматических клеток на репродуктивные показатели молочного крупного рогатого скота в Чили.J Dairy Sci 2009;92:1575–1580.

18. Beam S, Butler W. Энергетический баланс и развитие фолликулов яичников до первой овуляции после отёла у молочных коров при трёх уровнях содержания жира в рационе.Biol Reprod 1997;56:133–142.

19. Patton J, Kenny D, McNamara Sи др.Взаимосвязь между молочной продуктивностью, энергетическим балансом, показателями плазмы крови и воспроизводством у коров голштино-фризской породы.J Dairy Sci 2007;90:649–658.

20. Corteze V. Иммунология и вакцинация молочного крупного рогатого скота. В кн.: Risco CA, Melendez Retamal P (ред.)Медицина молочного животноводства. Эймс, штат Айова: Wiley-Blackwell, 2011, с. 165–174.

21. Overton M, Risco C, Dalton J. Отбор и содержание быков-производителей для естественной случки в молочных стадах. В кн.:Материалы ежегодной конференции Американской ассоциации ветеринарных специалистов по крупному рогатому скоту, 2003, с. 57–62.

22. Overton M. Анализ данных учёта в молочном животноводстве и оценка продуктивности. В кн.: Risco CA, Melendez Retamal P (ред.)Медицина молочного животноводства. Эймс, штат Айова: Wiley-Blackwell, 2011, с. 271–302.

23. Santos J, Thatcher W, Chebel R, Cerri R, Galvão K. Влияние частоты гибели эмбрионов у крупного рогатого скота на эффективность программ синхронизации половой охоты.Anim Reprod Sci 2004;83:513–535.

24. Pinedo P, Risco C, Melendez P. Ретроспективное исследование связи продолжительности сухостойного периода с субклиническим маститом, удоем, репродуктивными показателями и выбраковкой молочных коров в Чили.J Dairy Sci 2011;94:106–115.

25. Stevenson, J, Dalton J, Santos J, Sartori R, Ahmadzadeh A, Chebel R. Влияние протоколов синхронизации на развитие фолликулов и концентрации эстрадиола и прогестерона у тёлок молочных пород.J Dairy Sci 2008;91:3045–3056.

26. Savio D, Keenan M, Boland P, Roche J. Характер роста доминантных фолликулов в течение полового цикла у тёлок.J Reprod Fertil 1988;83:663–671.

27. Rivera H, Lopez H, Fricke P. Применение внутривлагалищных вкладышей, высвобождающих прогестерон, в протоколе синхронизации перед искусственным осеменением в фиксированное время и для синхронизации повторного наступления половой охоты у голштинских тёлок.J Dairy Sci 2005;88:957–968.

28. Rabaglino M, Risco C, Thatcher M, Kim I, Santos J, Thatcher W. Применение одной инъекции простагландина F2α в пятидневном протоколе CoSynch + CIDR для синхронизации и повторной синхронизации половой охоты у тёлок молочных пород.J Dairy Sci 2010;93:1050–1058.

29. Lima F, Ayres H, Favoreto M и др. Влияние введения ГнРГ в начале 5-дневной программы искусственного осеменения в фиксированное время и времени индукции овуляции относительно осеменения на динамику процессов в яичниках и фертильность тёлок молочных пород.J Dairy Sci 2011;94:4997–5004.

30. Head H. Нормативные показатели для тёлок: системы выращивания, темпы роста и лактация. В кн.: Van Horn HH, Wilcox CJ, DeLorenzo DA (ред.)Охрана здоровья крупных молочных стад. Шампейн, штат Иллинойс: American Dairy Science Association, 1992, с. 422–433.

31. Ettema J, Santos J. Влияние возраста при отёле на лактацию, воспроизводство, здоровье и доходность у голштинских коров первой лактации на коммерческих фермах.J Dairy Sci 2004;87:2730–2742.

Стратегии диагностического тестирования стада

Robert L. Larson

Клинические науки, Колледж ветеринарной медицины, Канзасский государственный университет, Манхэттен, Канзас, США

Вступление

Ветеринарные врачи помогают владельцам продуктивных животных достичь определенных целей по воспроизводству стада. Они включают в себя высокий процент стельных самок после покрытия быками (то есть повышение фертильности или минимизация бесплодия); сведение к минимуму воздействия инфекционных, метаболических и других заболеваний, которые могут привести к потере стельности или иным патологиям; и повышение генетической ценности стада путем отбора и наращивания поголовья экономически лучших родительских животных. Для оценки эффективности воспроизводства в хозяйстве у ветврачейпрактиков есть ряд тестов, пригодных для скрининга, мониторинга и диагностики групп животных и отдельных особей. Обычно используемые диагностические процедуры включают лабораторные тесты на возбудителей инфекционных заболеваний, такие как серология, иммуногистохимия, полимеразная цепная реакция (ПЦР), выделение вируса и бактериальный посев. Эти тесты могут быть использованы для выявления инфекционных заболеваний у внешне здоровых животных и для изучения вспышек заболеваний. Кроме того, ветеринары используют диагностические процедуры для изучения отдельных видов скота и целого стада, чтобы найти и изменить предотвратимые риски, для оценки здоровья племенных быков и телок, для оценки упитанности, для диагностики стельности посредством ректальной пальпации матки или ультразвукового ректального исследования, и для оценки кормов и рационов (пищевой и токсикологической).

Определение полезности диагностического теста

Реальный вопрос, с которым сталкиваются ветеринарные врачи, заключается в том, использовать ли имеющиеся диагностические тесты для скрининга конкретного стада на предмет определенного состояния.¹ Входные данные, необходимые для логического вывода, включают данные о распространенности состояния или заболевания, чувствительности и специфичности диагностического теста, эпидемиологии заболеваний или состояний, а также экономические затраты на лечение или профилактику состояния.² Обзор литературы и математические пособия, такие как компьютерные таблицы, - это инструменты, используемые для расчета прогностических значений диагностических тестов после тестирования, экономической ценности тестирования, правильности решений по отношению к отдельным входным данным и важности индивидуальных входных данных для принятия решения.

Эти расчеты могут затем использоваться для оценки альтернативных диагностических стратегий тестирования и для определения контрольных точек, которые будут отслеживаться на предмет изменений, способных вызвать переоценку решения.

Чувствительность и специфичность диагностических тестов

Чувствительность и специфичность - это свойства диагностического теста, которые определяются путем сравнения теста с «золотым стандартом». Золотой стандарт считается истинным диагнозом и может быть поставлен с использованием разнообразной информации, такой как клиническое обследование, лабораторные результаты или данные, полученные посмертно. Чувствительность - это доля истинно положительных (золотой стандарт-положительных) образцов, которые в данном тесте определяются как положительные. Специфичность - это доля истинно отрицательных образцов, которые тест определяет как отрицательные. Другими словами, чувствительность отвечает на вопрос «Насколько эффективен тест при идентификации животных с состоянием/заболеванием?», А специфичность отвечает на вопрос «Насколько эффективен тест при идентификации животных без состояния/заболевания?» Диагностические тесты разделяют две группы животных. Одна из них ненормальная, больная или имеет нежелательное состояние, а другая - нормальная или имеет желаемое состояние. В большинстве случаев, представляющих интерес для ветеринаров, пораженные и нормальные группы перекрываются на основе имеющихся диагностических тестов; следовательно, как в лабораторных, так и в клинических тестах должна использоваться произвольная отсечка ( пороговое значение нормы) , разделяющая тест-положительную и тестотрицательную группы. То, где именно установлена отсечка в диагностических тестах очень важно при принятии решения, в какое из двух категорий результатов отнести конкретное животное или стадо. Поскольку диагностические измерения пораженных и непораженных групп животных в некоторой степени пересекаются, чувствительность и специфичность обратно пропорциональны, и установление отсечки всегда является компромиссом между количеством ложноотрицательных и ложноположительных результатов (рис. 39.1). Если отсечки теста не установлены вет.врачом (то есть, установлены производителем теста или в диагностической лаборатории), важно, чтобы практикующий врач был проинформирован о чувствительности и специфичности теста.

(a) На этом рисунке отсечка установлена для
максимизации чувствительности, чтобы было мало
ложноотрицательных результатов, но встречались
ложноположительные результаты.
- результат ++ результат
Измерение
Частота
Нормальный Ненормальный

(b) На этом рисунке отсечка установлена так, чтобы
максимизировать специфичность, чтобы было мало
ложноположительных результатов, но встречались
ложноотрицательные результаты.
- результат + результат
Измерение
Частота
Нормальный Ненормальный

Рисунок 39.1 Когда диагностические измерения пораженных и незатронутых групп в некоторой степени перекрываются, чувствительность и специфичность обратно пропорциональны, и установление отсечки всегда является компромиссом между количеством ложноотрицательных и ложноположительных результатов.

Там, где ставится диагностическое ограничение, это всегда компромисс между ложноотрицательными и ложноположительными результатами из-за совпадения нормальных и ненормальных групп.³ Например, использование теста на тахипноэ в качестве доказательства респираторного заболевания у телят требует, чтобы ветеринар определил тахипноэ с отсечением числа вдохов в минуту. Использование отсечки в 25, скорее всего, будет более чувствительным для выявления телят с пневмонией, но может привести к ложноположительной классификации многих непневмонийных телят. Установка отсечки на 40 повысит специфичность и уменьшит количество непневмонийных телят, классифицированных как тахипнойные, но также может не определить некоторых телят, действительно больных пневмонией (увеличение ложноотрицательных классификаций).

Из соображений биобезопасности ветеринар часто тестирует коров из групп с очень низкой распространенностью, так что даже очень точный тест будет давать неточные положительные результаты, о чем свидетельствует низкая положительная прогностическая ценность теста в популяций с низким риском заболевания.

Точно так же, когда тест имеет несовершенную чувствительность, увеличивающаяся доля тест-отрицательных животных будет ложноотрицательной по мере увеличения распространенности или вероятности заболевания. Таким образом, даже высокоточный тест может привести к неточным отрицательным результатам теста (низкая отрицательная прогностическая ценность) применительно к популяциям с высокой распространенностью или вероятностью возникновения заболевания.

Прогностическая ценность результатов теста

Распространенность

Распространенность - это отношение доли животных, которые соответствуют описанию конкретного случая в данный момент к численности популяции в данный момент. Распространенность - это вероятность наличия состояния у случайно выбранной особи из этой группы. К сожалению, часто опубликованная информация о распространенности ограничена, либо опубликованные оценки распространенности настолько обширны, что имеют ограниченную пользу при большинстве инфекционных заболеваний и репродуктивных состояний, представляющих интерес для ветеринарной медицины. Решение каждого практика, основанное на анамнезе и клиническом обследовании как отдельных особей, так и групп, с учетом имеющейся информации о распространенности, часто является единственным доступным для установления вероятности как инфекционных заболеваний, так и репродуктивных состояний.

Знание или оценка распространенности важны при интерпретации диагностических тестов, потому что для тестов с несовершенной специфичностью увеличивающаяся доля животных с положительным результатом будет ложноположительной по мере уменьшения распространенности или вероятности заболевания

Прогностическая пост-тестовая ценность определяется не в лаборатории, а в полевых условиях с группой животных, на которых применяется тест; это сообщает ветеринару, полезен ли конкретный тест в определенных группах. Положительная прогностическая ценность - это доля животных с положительным результатом теста, которые на самом деле являются положительными для рассматриваемого заболевания или состояния, и в большинстве ситуаций она больше зависит от специфичности теста, чем от чувствительности. Отрицательное прогностическое значение - это доля животных с отрицательным результатом теста, которые действительно отрицательны, и в большинстве ситуаций она в большей степени зависит от чувствительности теста, чем специфичности. Как положительные, так и отрицательные прогностические значения теста зависят от распространенности состояния в популяции (или вероятности состояния у отдельных животных). По мере того как распространенность состояния повышается, в популяции появляется больше животных с таким состоянием, и появляется больше уверенности в правильности положительного результата теста. С ростом распространенности, когда чувствительность и специфичность теста сохраняют постоянство, положительная прогностическая ценность теста увеличивается, а отрицательная прогностическая ценность уменьшается, и наоборот, ОПЦ увеличивается, а ППЦ уменьшается, когда распространенность состояния уменьшается (Рисунок 39.2).