Ketosemanagement mithilfe von On-farm-Diagnostika im Milchkuhbetrieb

Nach jahrzehntelanger Forschung zeigen aktuelle Studien, dass immer noch jede zweite Kuh während der Laktation an mindestens einer Produktionskrankheit (z. B. Ketose) erkrankt. Dabei ist eine gute Tiergesundheit entscheidend für eine möglichst lange Nutzungsdauer, hohe Fruchtbarkeit und optimales Tierwohl. Ziel der vorliegenden Arbeit war es, das im Rahmen des BMEL geförderten „optiKuh2“-Projektes entwickelte und in eine App integrierte Vorhersagemodell „RuDI“ (Risiko- und Datenindex) zur Ketose-Prädiktion auf voneinander unabhängigen Praxisbetrieben zu validieren. Um die Anwendung der App noch praxistauglicher zu gestalten, wurden für die benötigten Blutparameter zusätzlich On-farm-Diagnostikmethoden für die Bestimmung von Beta-Hydroxybutyrat (BHB), ionisiertem Kalzium (Ca) und unveresterten Fettsäuren (NEFA) validiert, um eine aufwendige und zeitintensive Bestimmung dieser Parameter im Labor zu umgehen. Für den insulinähnlichen Wachstumsfaktor 1 (IGF-1) wurde eine vereinfachte Labormethode validiert, da für diesen noch keine On-farm-Methode auf dem Markt ist. Es zeigte sich, dass das Vorhersagemodell an Tag fünf post partum (p. p.) auf einem Betrieb mit einer Ketoseinzidenz von 41,7 % mit einer Sensitivität von 72,4 % und einer Spezifität von 76,5 % und einem positiv prädiktiven Wert von 84 % am besten zur Prädiktion von klinischen sowie subklinischen Ketosen geeignet war. Die On-farm-Bestimmung der Parameter Ca, NEFA, BHB und die vereinfachte Bestimmung von IGF-1 mittels eines ELISA zeigten Korrelationen mit den etablierten Labormessungen von r = 0,734 bis 0,997.