Revista de Ciencias Animales y Producción Ganadera Acceso abierto

Abstracto

Desarrollo de árboles de clasificación de cojeras en cerdas utilizando una plataforma de fuerza basada en microcomputadora incorporada en un entorno comercial

KJ Stalder, BM McNeil, JA Calderón Díaz, JD Stock, TD Parsons, DL Beam, AK Johnson, CE Bruns y JB Niemi

Antecedentes y objetivos: Los objetivos de este estudio fueron: 1) examinar la relación entre las fuerzas aplicadas por cada pata medidas por la placa de fuerza y ​​el grado de cojera evaluado visualmente en condiciones aplicables a un rebaño comercial, y 2) desarrollar un algoritmo automatizado de detección de cojera basado en la salida de la placa de fuerza.

Métodos y hallazgos: El sistema de plataforma de fuerza integrado basado en microcomputadora proporciona un enfoque objetivo para la detección de cojeras al medir la fuerza generada por cada extremidad individual. El dispositivo de plataforma de fuerza se instaló dentro de un comedero electrónico para cerdas (ESF) y se utilizó para monitorear un subconjunto de las 120 cerdas gestantes multíparas alojadas en un grupo dinámico durante un período de 21 días. Cada día, las cerdas ingresaban a la estación de ESF de a una por vez para comer. En los momentos en que la cerda se paraba en línea recta y aplicaba presión en todos los cuadrantes del dispositivo, se registraba la fuerza aplicada por cada pata una vez por segundo. Se puntuaba visualmente la presencia de cojera en las cerdas utilizando una escala de cuatro puntos (0 = normal a 3 = severamente coja) semanalmente y se las clasificaba en función de esta evaluación visual como no cojas (puntuación ≤ 1) o cojas (puntuación ≥ 2). Se utilizó un método de aprendizaje conjunto llamado Bosque aleatorio para identificar el árbol de decisión óptimo para clasificar los datos de la plataforma de fuerza en categorías similares de no cojera y cojera. Se utilizó una prueba de estadísticas Kappa para medir el nivel de acuerdo entre la puntuación visual y los resultados de la plataforma de fuerza. También se analizaron los cambios en el estado de cojera, así como el primer día de identificación de la cojera para cada método de detección. Se incluyeron siete variables en el árbol de clasificación y se le dio el mayor peso a la diferencia entre las fuerzas aplicadas a las 2 patas traseras. Los dos métodos de detección de cojera asignaron la misma clasificación de cojera en el 95% de los casos y tuvieron un acuerdo sustancial (estadística Kappa = 0,79; P < 0,05). Sin embargo, el algoritmo del árbol de clasificación detectó la cojera casi 5 días antes que el sistema de puntuación visual (P < 0,001). Además, la comparación de la cojera de las cerdas desde el momento de la entrada en el grupo mostró un aumento de la cojera después de la primera semana independientemente del método de puntuación de la cojera.

Conclusiones: La detección de cojeras se basa generalmente en una evaluación visual subjetiva, que requiere tiempo, entrenamiento y puede estar sesgada entre individuos y dentro de ellos. Los resultados demuestran que, en condiciones aplicables a un rebaño comercial, la plataforma de fuerza puede detectar con precisión la cojera antes que una evaluación visual semanal de la cojera.

Palabras clave: Cerda; Detección de cojera; Plataforma de fuerza; Distribución del peso