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Typ Kennzahlen Quellen

Direkt Tierärztliche Diagnose zB klinische Mastitis

Bakteriologische Milchuntersuchung Erreger (siehe BeiträgeObritzhauser et al. 2018 und Suntinger et al. 2018)

Indirekt Zellzahl (MLP-Einzeltier, Tankmilch,..-unterschiedliche Berechnungen)

LKV-Auswertungen, ZuchtData Jahresbericht

Zellzahl-Verläufe zB LKV Jahresbericht Tiergesundheit, internationale Arbeiten

Köck et al. 2010, De Haas et al. 2008

Verschiedene neue Definitionen zBNeuinfektionsraten,..

www.milchqplus.de, DLQ (2014)

Abgänge aufgrund von Eutererkrankungen LKV-Auswertungen

Leitfähigkeit (AMS) Norberg et al. 2004

Neue Entwicklungen (Mid-Infrarot-Spektren, Zelldifferenzierung,..)

Soyeurt et al. 2009, Scharinger et al. 2017

84,0 84,2 84,7 85,3 85,1 84,7

86,8 87,3 87,2

98,6 98,7 98,8 98,8 99,0 98,8 99,1 99,2 99,1

75

80

85

90

95

100

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Pro

zen

t

KZ < 50.000 und ZZ <=250.000 (%) ohne Abschläge (%)

*für 2016 und 2017 nur Bundesländerergebnisse verfügbar

Eutergesunder Bestand < 150.000 Zellen/ml (Winter 2008)Auswertung ADDA (73 Betriebe /Jänner 2016 ): 79% der Tankmilchproben unter 150.000

Kennzahlen Einheit Definition

Zellzahldurchschnitt in 1000 Gewichtete durchschnittliche Zellzahl von Probemelkergebnissen im Auswertezeitraum

Anteil Zellzahl über 200.000 % Anteil der Zellzahlergebnisse über 200.000

Anteil der Kühe mit mind. 3 Überschreitungen

% Anteil Tiere mit mind. 3 Zellzahlüberschreitungen über 200.000

Anteil Kühe mit Diagnose Euter

% Anteil der Tiere mit mind. 1 Erstdiagnose bezogen auf die Diagnosecodes 51-55 auf den jeweiligen Tierbestand

Anteil Abgang Euter % Anteil der Abgänge Eutererkrankungen bezogen auf die Anzahl Abgänge auf der Betriebsstätte im Auswertezeitraum

Diagnoseauswertung: Daten - tierärztliche Diagnosen von Betrieben mit überwiegend elektr. Übermittlung durch Tierarzt (2017: 10% der Kühe mit mind. einer akuten Mastitis, 6% mit mindestens einer chronischen Mastitis im Kontrolljahr 2017*)* Definition der Parameter (Mastitisdiagnosen bis 250 Tage)

20,4

17,4 17,0 16,5 16,4 16 15,4 14,014,7

15,713,3 13,2 12,5

11,513,2 13,1 13,2 13,6 13,9 13,5

0

5

10

15

20

25

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

An

teil

Kü

he

mit

min

d. e

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(%

) b

zw. A

bgä

nge

weg

en

Eute

rerk

ran

kun

gen

(%

)

Kühe mit EU-Diag (%) Abgänge EU (%)

22,5 21,6 21,2 20,6 21 21 20 19,7 19,3 19

27,125,6 24,9

23,3 24,1 2422,8 22,3 21,8 21,3

155

160

165

170

175

180

185

190

195

0

5

10

15

20

25

30

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Zelle

n /

ml

An

teil

in %

>200.000 (%) mind. 3 Überschreitungen > 200.000 (%) d. Zellzahl

Ø Milchleistung über alle Rassen (Vollabschlüsse) 2008 6.830 kg 2017 7.434 kg

Milchleistungssteigerung und Verbesserung der Eutergesundheit gelungen

Österreich-auswertung

2017

Auszug LKV-Herdenmanager

Mittelwert QuantileBetriebsklassen(ZZ in 1000) -10 -25 Median +25 +10ZZ_1 bis 100 (%) 63,7 40,6 53,0 65,2 75,9 84,6ZZ_100 bis 200 (%) 17,1 26,5 21,5 16,7 12,0 7,3ZZ_200 bis 400 (%) 10,5 19,6 14,1 9,4 5,5 2,3ZZ_gr 400 (%) 8,8 18,0 11,8 6,9 3,4 0,8

Prof. Wolter (2016) – Verteilung der Herde bei Milchleistungskontrolle (in 1000):• 2/3 mit ZZ < 100 Zellen/ml *(in 1000) • 1/4 mit ZZ zwischen 100 und 200 Zellen/ml• 1/8 mit ZZ zwischen 200 und 400 Zellen / ml• 0 mit ZZ > 400 Zellen / ml

Auswertung AUT Kontrolljahr 2017 – Verteilung der Tiere nach Klassen (über alle MLP 2017)

Wo liegt individueller Betrieb? Potential?

** Ziel definiert in LKV-Herdenmanager (nach DLQ-Richtlinie 1.15)*Durchschnitt über Betriebe und Kontrollen im Kontrolljahr 2017 in Österreich (Einschränkungen nach ParameterzB 5 Erstlaktierende und mind. 15 ZZ-Ergebnisse pro PM

Kennzahl (%) Berechnung Ziel** AUT 17*

Neuinfektion Lakt. Anteil der Tiere mit ZZ>100.000 in der

aktuellen Laktation an allen Tieren mit ZZ

<=100.000 in der letzten MLP

<6,3 16,1

Neuinfektion in der Trockenperiode

Anteil der Tiere mit ZZ > 100.000 in der 1. MLP

nach Abkalbung an allen Tieren mit ZZ

<=100.000 zum Trockenstellen

<13,3 22,2

Heilungsrate in der Trockenperiode

Anteil Tiere mit ZZ < 100.000 in der 1. MLP

nach Abkalbung an allen Tieren mit ZZ >

100.000 zum Trockenstellen im Jahr

>74,0 60,9

Erstlakt. Mastitis Anteil der Erstlaktierenden mit ZZ > 100.000 in

der 1. MLP an allen Erstlaktierenden im Jahr

<14,3 20,4

Chron. erkrankte Tiere

Anteil Tiere mit ZZ > 700.000 in den letzten 3

MLPs

0,0 0,5

Quantile

Kennzahl (%) Mittelwert -10 -25 Median +25 +10Neuinfektion in Laktation 16,1 26,4 19,8 14,6 10,2 6,4Neuinfektion in Trockenperiode 22,2 46,7 32,0 18,8 6,9 0,0Ausheilung nach Trockenperiode 61,0 30,1 45,8 61,9 76,8 90,4

Erstlakt. Mastitis 20,4 39,4 29,8 18,0 10,7 0,0Chronisch erkrankte Tiere 0,5 1,4 0,3 0,0 0,0 0,0

•

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•0

50 000

100 000

150 000

200 000

250 000

300 000

350 000

400 000

450 000

500 000

1 2 3 4 5 6 7 8Ze

llen

/ml

Laktationen

Fleckvieh Braunvieh Holstein Pinzgauer Grauvieh

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Genetisches Potential um die Eutergesundheit zu verbessern gegeben –direkte Merkmale (zB Mastitis) effizienter als indirekte Merkmale (Zellzahl)

Negative genetische Korrelation zwischen Eutergesundheit und Milchleistung –ca. -0,25

Zuchtwertschätzung für Eutergesundheit in Österreich: • seit 1998 ZW Zellzahl• seit 2010 ZW Mastitis• seit 2013 Eutergesundheits-Wert im

GZW

Seit Einführung der Zuchtwertschätzung für Zellzahl positiver genetischer Trend der Eutergesundheit erkennbar – Stiere mit positiven ZW für Eutergesundheit - bessere Eutergesundheit bei Töchtern zu erwarten!

D. Zellzahl der Töchter

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Herausforderung zeitnahe, einfache und aussagekräftige Auswertungen für die Praxis !

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Themen in Area 2 – Mehrwert durch DatenzusammenführungFOKUS - BU-Daten und Antibiotikaanwendung

siehe weitere Beiträge

TierarztLandwirt

Zuchtwertschätzung

Gesundheitsmerkmale Gesundheits-

berichte & TAM

Datenspeicherung im RDV

Elektronische Datenübertragung (EMED)

Codierung der Diagnose

& TAM

AA-Beleg Diagnose

(TAM Anwendung/Abgabe )

Behandlung durch Tierarzt

Gesundheitsmonitoring Rind (GMON)

NEU: elektronisches Stallbuch (TAM)

bessere Zuchtwerte (funktionale Merkmale)

Optimierung Herdenmanagement

Beratung zur Krankheitsvermeidung

verantwortungsvoller Antibiotika-Einsatz

Gesundheits-

berichte & TAM mit

Zustimmung

des Landwirts

Elektron. Stallbuch (TAM)

Elektron. Stallbuch (TAM)

Dokumentationserleichterungen, Auswertungen/Benchmarks, Kontrollerleichterungen - Ziel

Elektronisches Stallbuch Rind

Mobile App für Landwirte

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Weitere Forschungsfragen in Bearbeitung:

Daten bieten Potential für die Untersuchung von weiteren für die Rinderzucht, Tierärzteschaft, TGDs und Beratung wertvollen Fragestellungen!

ADvancement of Dairying in AustriaElektronisches Herdebuch

Herzlichen Dank allen Projektpartnern,

im Speziellen den teilnehmenden

Landwirten und Tierärzten, BU-Laboren

und allen Partnern und KollegenInnen

aus Wirtschaft und Wissenschaft.

DANKE auch den KollegenInnen aus

DEU und AUT aus der RDV/RDV4Vet –

Arbeitsgruppe.

Danksagung