Caracterización de cojeras en un hato lechero en topografía quebrada en el Cañón de Garrapatas
En Colombia las enfermedades podales son un factor perjudicial para el ganado vacuno que afecta principalmente a los animales de producción lechera, los cuales son más susceptibles a padecer este inconveniente. El objetivo de este trabajo fue determinar qué porcentaje del ganado vacuno de la haciend...
- Autores:
-
Jiménez Millán, Emely Nicol
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Tecnológica de Pereira
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UTP
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11059/14411
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- Palabra clave:
- 630 - Agricultura y tecnologías relacionadas::636 - Producción animal
Producción animal
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En Colombia las enfermedades podales son un factor perjudicial para el ganado vacuno que afecta principalmente a los animales de producción lechera, los cuales son más susceptibles a padecer este inconveniente. El objetivo de este trabajo fue determinar qué porcentaje del ganado vacuno de la hacienda La Argentina ubicada en el municipio de Versalles, Valle del Cauca, tiene mayor incidencia de problemas podales. El estudio se realizó en una hacienda de topografía quebrada y se utilizó el Método Sprecher, D.J. buscando la incidencia de cojeras. Se hizo un análisis estadístico descriptivo. La clasificación maneja una escala del 1 al 5 donde 1 es el animal normal y 5 el de cojera más severa. Se encontró que el 33,33 % no presentan ningún tipo de claudicación, el 62,96 % presentan una cojera grado 2 o leve y el 3,71 % cojera grado 3 o moderada equivalente a un animal. No se presentaron cojeras grado 4 y 5. Con base en esta clasificación, el ganadero tendrá una herramienta que le servirá para evaluar el hato de manera constante y determinar junto al profesional, los correctivos necesarios para corregir este problema. |
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Viazzi S, Bahr C, Schlageter-Tello A, Van Hertem T, Romanini CEB, Pluk A, et al. Analysis of individual classification of lameness using automatic measurement of back posture in dairy cattle. J Dairy Sci [Internet]. 2013;96(1):257–66. Available from: http://dx.doi.org/10.3168/jds.2012-5806 Arablouei R, Currie L, Kusy B, Ingham A, Greenwood PL, Bishop-Hurley G. In-situ classification of cattle behavior using accelerometry data. Comput Electron Agric [Internet]. 2021;183. Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106045 O’Leary NW, Byrne DT, O’Connor AH, Shalloo L. Invited review: Cattle lameness detection with accelerometers. J Dairy Sci. 2020;103(5):3895–911. Wynands EM, Roche SM, Cramer G, Ventura BA. Dairy farmer, hoof trimmer, and veterinarian perceptions of barriers and roles in lameness management. J Dairy Sci [Internet]. 2021;104(11):1–15. Available from: http://dx.doi.org/10.3168/jds.2021-20603 Daros RR, Eriksson HK, Weary DM, von Keyserlingk MAG. The relationship between transition period diseases and lameness, feeding time, and body condition during the dry period. J Dairy Sci [Internet]. 2020;103(1):649–65. Available from: http://dx.doi.org/10.3168/jds.2019-16975 van Huyssteen M, Barkema HW, Mason S, Orsel K. Association between lameness risk assessment and lameness and foot lesion prevalence on dairy farms in Alberta, Canada. J Dairy Sci [Internet]. 2019;103(12):11750–61. Available from: http://dx.doi.org/10.3168/jds.2019-17819 Sadiq MB, Ramanoon SZ, Shaik Mossadeq WM, Mansor R, Syed-Hussain SS. Cow- and herd-level factors associated with lameness in dairy farms in Peninsular Malaysia. Prev Vet Med [Internet]. 2020;184. Available from: https://doi.org/10.1016/j.prevetmed.2020.105163 Riaboff L, Relun A, Petiot CE, Feuilloy M, Couvreur S, Madouasse A. Identification of discriminating behavioural and movement variables in lameness scores of dairy cows at pasture from accelerometer and GPS sensors using a Partial Least Squares Discriminant Analysis. Prev Vet Med [Internet]. 2021;193. Available from: https://doi.org/10.1016/j.prevetmed.2021.105383 Khansefid M, Haile-Mariam M, Pryce JE. Including milk production, conformation, and functional traits in multivariate models for genetic evaluation of lameness. J Dairy Sci [Internet]. 2021;104(10):10905–20. Available from: http://dx.doi.org/10.3168/jds.2020-20074 Taneja M, Byabazaire J, Jalodia N, Davy A, Olariu C, Malone P. Machine learning based fog computing assisted data-driven approach for early lameness detection in dairy cattle. Comput Electron Agric [Internet]. 2020;171. Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105286 Dervishi E, Zhang G, Zwierzchowski G, Mandal R, Wishart DS, Ametaj BN. Serum metabolic fingerprinting of pre-lameness dairy cows by GC–MS reveals typical profiles that can identify susceptible cows. J Proteomics [Internet]. 2020;213. Available from: https://doi.org/10.1016/j.jprot.2019.103620 Vázquez Banegas PR. Caracterización y prevalencia de cojeras en hatos de ganado lechero, de acuerdo al Sistema de Niveles de Locomoción por diagnostico postural [Internet]. Universidad Politécnica Salesiana; 2021. Available from: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/20629 Briene P, Szczodry O, De Geest P, Van Weyenberg S, Van Nuffel A, Vangeyte J, et al. Testing the potential of the Sow Stance Information System (SowSIS) based on a force plate system built into an electronic sow feeder for on-farm automatic lameness detection in breeding sows. Biosyst Eng. 2021;204:270– 82. |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 dehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessEcheverry lópez , Juan CarlosJiménez Millán, Emely Nicol2022-12-09T20:22:25Z2022-12-09T20:22:25Z2022https://hdl.handle.net/11059/14411Universidad Tecnológica de PereiraRepositorio Institucional Universidad Tecnológica de Pereirahttps://repositorio.utp.edu.co/homeEn Colombia las enfermedades podales son un factor perjudicial para el ganado vacuno que afecta principalmente a los animales de producción lechera, los cuales son más susceptibles a padecer este inconveniente. El objetivo de este trabajo fue determinar qué porcentaje del ganado vacuno de la hacienda La Argentina ubicada en el municipio de Versalles, Valle del Cauca, tiene mayor incidencia de problemas podales. El estudio se realizó en una hacienda de topografía quebrada y se utilizó el Método Sprecher, D.J. buscando la incidencia de cojeras. Se hizo un análisis estadístico descriptivo. La clasificación maneja una escala del 1 al 5 donde 1 es el animal normal y 5 el de cojera más severa. Se encontró que el 33,33 % no presentan ningún tipo de claudicación, el 62,96 % presentan una cojera grado 2 o leve y el 3,71 % cojera grado 3 o moderada equivalente a un animal. No se presentaron cojeras grado 4 y 5. Con base en esta clasificación, el ganadero tendrá una herramienta que le servirá para evaluar el hato de manera constante y determinar junto al profesional, los correctivos necesarios para corregir este problema.In Colombia, foot diseases are a detrimental factor for cattle, affecting mainly dairy cattle, which are more susceptible to suffer from this problem. The objective of this study was to determine what percentage of cattle at the La Argentina ranch located in the municipality of Versalles, Valle del Cauca, has a higher incidence of foot problems. The study was carried out in a ranch with a broken topography and the Sprecher D.J. Method, was used to look for the incidence of lameness. A descriptive statistical analysis was performed. The classification uses a scale from 1 to 5 where 1 is the normal animal and 5 is the most severe lameness. It was found that 33.33% did not present any type of lameness, 62.96% presented grade 2 or mild lameness and 3.71% presented grade 3 or moderate lameness, equivalent to one animal. There were no lameness grades 4 and 5. Based on this classification, the farmer will have a tool that will help him to constantly evaluate the herd and determine, together with the professional, the necessary corrective measures to correct this problem.PregradoMédico(a) Veterinario(a) y Zootecnista10 Páginasapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica de PereiraMedicina Veterinaria y ZootecniaFacultad de Ciencias de la SaludPereira630 - Agricultura y tecnologías relacionadas::636 - Producción animalProducción animalGanado vacunoSalud animalGanado lecheroPodologíaProducciónCaracterización de cojeras en un hato lechero en topografía quebrada en el Cañón de GarrapatasTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisViazzi S, Bahr C, Schlageter-Tello A, Van Hertem T, Romanini CEB, Pluk A, et al. Analysis of individual classification of lameness using automatic measurement of back posture in dairy cattle. J Dairy Sci [Internet]. 2013;96(1):257–66. Available from: http://dx.doi.org/10.3168/jds.2012-5806Arablouei R, Currie L, Kusy B, Ingham A, Greenwood PL, Bishop-Hurley G. In-situ classification of cattle behavior using accelerometry data. Comput Electron Agric [Internet]. 2021;183. Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106045O’Leary NW, Byrne DT, O’Connor AH, Shalloo L. Invited review: Cattle lameness detection with accelerometers. J Dairy Sci. 2020;103(5):3895–911.Wynands EM, Roche SM, Cramer G, Ventura BA. Dairy farmer, hoof trimmer, and veterinarian perceptions of barriers and roles in lameness management. J Dairy Sci [Internet]. 2021;104(11):1–15. Available from: http://dx.doi.org/10.3168/jds.2021-20603Daros RR, Eriksson HK, Weary DM, von Keyserlingk MAG. The relationship between transition period diseases and lameness, feeding time, and body condition during the dry period. J Dairy Sci [Internet]. 2020;103(1):649–65. Available from: http://dx.doi.org/10.3168/jds.2019-16975van Huyssteen M, Barkema HW, Mason S, Orsel K. Association between lameness risk assessment and lameness and foot lesion prevalence on dairy farms in Alberta, Canada. J Dairy Sci [Internet]. 2019;103(12):11750–61. Available from: http://dx.doi.org/10.3168/jds.2019-17819Sadiq MB, Ramanoon SZ, Shaik Mossadeq WM, Mansor R, Syed-Hussain SS. Cow- and herd-level factors associated with lameness in dairy farms in Peninsular Malaysia. Prev Vet Med [Internet]. 2020;184. Available from: https://doi.org/10.1016/j.prevetmed.2020.105163Riaboff L, Relun A, Petiot CE, Feuilloy M, Couvreur S, Madouasse A. Identification of discriminating behavioural and movement variables in lameness scores of dairy cows at pasture from accelerometer and GPS sensors using a Partial Least Squares Discriminant Analysis. Prev Vet Med [Internet]. 2021;193. Available from: https://doi.org/10.1016/j.prevetmed.2021.105383Khansefid M, Haile-Mariam M, Pryce JE. 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Universidad Politécnica Salesiana; 2021. Available from: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/20629Briene P, Szczodry O, De Geest P, Van Weyenberg S, Van Nuffel A, Vangeyte J, et al. Testing the potential of the Sow Stance Information System (SowSIS) based on a force plate system built into an electronic sow feeder for on-farm automatic lameness detection in breeding sows. 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La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 deopen.accesshttps://dspace7-utp.metabuscador.orgRepositorio de la Universidad Tecnológica de 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