{"id":2805,"date":"2024-03-23T08:59:56","date_gmt":"2024-03-23T07:59:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.rumexperts.vet\/?post_type=training&p=2805"},"modified":"2024-03-23T08:59:56","modified_gmt":"2024-03-23T07:59:56","slug":"et-pourquoi-pas-une-camera-pour-evaluer-le-score-corporel","status":"publish","type":"training","link":"https:\/\/www.rumexperts.vet\/en\/training\/et-pourquoi-pas-une-camera-pour-evaluer-le-score-corporel","title":{"rendered":"Et pourquoi pas une camera pour \u00e9valuer le score corporel ?"},"content":{"rendered":"

REFERENCE\u00a0: Truma CM et al. Body Condition Score Change throughout Lactation Utilizing an Automated BCS System: A Descriptive Study. Animals 2022, 12, 601. https:\/\/doi.org\/10.3390\/ ani12050601.<\/p>\n

CONTEXTE<\/p>\n

L\u2019\u00e9valuation manuelle\/visuelle du score corporel sur une \u00e9chelle de 1 \u00e0 5 constitue un moyen classique d\u2019identifier une balance \u00e9nerg\u00e9tique n\u00e9gative (BEN) pr\u00e9sent\u00e9e par 80 % des vaches laiti\u00e8res au cours des premi\u00e8res semaines (45 jours) suivant le v\u00ealage. Cette BEN ne redevient positive qu\u2019entre 60 et 80 jours apr\u00e8s le v\u00ealage. Le score corporel et son \u00e9volution d\u00e9pendent bien entendu d\u2019un rapport optimal entre les apports et les besoins, ceux-ci \u00e9tant fonction du num\u00e9ro de lactation et donc de la production laiti\u00e8re, la capacit\u00e9 d\u2019ingestion exer\u00e7ant par ailleurs un facteur d\u2019influence suppl\u00e9mentaire d\u00e9pendant largement de la manifestation ou non par l\u2019animal de maladies m\u00e9taboliques (hypocalc\u00e9mie, c\u00e9tose, acidose du rumen) ou non (d\u00e9placement de caillette, infections ut\u00e9rines). Par ailleurs, on le sait les vaches qui au v\u00ealage ont un \u00e9tat corporel excessif (> 3.5) ou insuffisant (< 2.5) sont plus susceptibles de maintenir cet \u00e9tat plus longtemps au cours de la lactation (150 jours).<\/p>\n

La m\u00e9thode d\u2019\u00e9valuation visuelle\/manuelle du score corporel n\u2019est pas d\u00e9pourvue de subjectivit\u00e9. Par ailleurs, elle requiert du temps.\u00a0 Elle ne permet pas d\u2019\u00e9valuer des diff\u00e9rences > 0.25. Aussi le recours \u00e0 des syst\u00e8mes plus automatiques offre-t-il des perspectives int\u00e9ressantes.<\/p>\n

MATERIEL ET METHODES<\/p>\n

L\u2019\u00e9tude descriptive fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 une \u00e9valuation par cam\u00e9ra (DeLaval Body Condition Scoring BCS, DeLaval International) du score corporel de vaches laiti\u00e8res une fois par jour apr\u00e8s la traite du matin et avant l\u2019acc\u00e8s \u00e0 la nourriture. Une image en trois dimensions est obtenue apr\u00e8s projection d\u2019un infrarouge sur la zone d\u2019int\u00e9r\u00eat. L\u2019algorithme sp\u00e9ciique d\u00e9velopp\u00e9 permet d\u2019\u00e9tablir des scores \u00e0 une d\u00e9cimale\u00a0 et une incr\u00e9mentation de 0.1 unit\u00e9.<\/p>\n

L\u2019\u00e9tude concerne 561.237 \u00e9valuations r\u00e9alis\u00e9es sur 2345 vaches Holstein primipares et pluripares d\u2019un \u00e9levage du Kentucky (USA) produisant en moyenne en 305 jours 12,720 \u00b1 2028 kg de lait.<\/p>\n

La distribution des scores et l\u2019effet de facteurs d\u2019influence tels que le num\u00e9ro de lactation et les pathologies sont pr\u00e9sent\u00e9s dans les figures associ\u00e9es.<\/p>\n

L\u2019analyse statistique r\u00e9alis\u00e9e confirme la relation entre le score corporel et le num\u00e9ro de lactation, le score corporel au v\u00ealage, la production laiti\u00e8re en 305 jours et le statut pathologique de l\u2019animal.<\/p>\n

DISCUSSION<\/p>\n

Cette \u00e9tude descriptive bas\u00e9e sur l\u2019enregistrement des scores corporels au moyen d\u2019une cam\u00e9ra confirme relativement bien les valeurs enregistr\u00e9es manuellement. Ainsi des valeurs moyennes comprises au v\u00ealage entre 2.75 et 2.92 voire 4.6 ont \u00e9t\u00e9 rapport\u00e9es. De m\u00eame des pertes de l\u2019\u00e9tat corporel comprises entre 0.17 et 0.8 entre le v\u00ealage et le 50\u00e8me<\/sup> jour du postpartum ont \u00e9t\u00e9 observ\u00e9es et coorespondent \u00e0 la valeur moyenne de 0.5 tol\u00e9r\u00e9e. Ces diff\u00e9rences sont imputables \u00e0 des m\u00e9thodes de mesure (manuel\/visuel vs automatique) ou \u00e0 des conditions d\u2019\u00e9levage diff\u00e9rentes (indoor vs p\u00e2ture).<\/p>\n

L\u2019enregistrement automatique a un co\u00fbt mais il offre l\u2019avantage de pouvoir multiplier \u00e0 un jour donn\u00e9 les \u00e9valuations et donc la pr\u00e9cision de la mesure et ainsi \u00e0 terme de mieux comprendre les relations entre l\u2019\u00e9tat corporel et ses facteurs d\u2019influence tels que la nutrition, les pathologies ou encore la g\u00e9n\u00e9tique ou ses cons\u00e9quences sur les performances de production et de reproduction. Ainsi et pour exemple est-il classiquement recommand\u00e9 ne n\u2019ins\u00e9miner que les vaches qui ont un score corporel > 2.5. Enfin, le syst\u00e8me propos\u00e9 constitue une application suppl\u00e9mentaire de l\u2019intelligence artificielle.<\/p>\n<\/div>

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