Опубликовано 11 часов назад

Почему корова меньше дает молока? Главный сигнал - хромота.

Данное исследование изучает взаимосвязь между хромотой, составом молока и жвачным поведением у молочных коров с использованием данных датчиков для автоматизированного мониторинга. Было установлено, что хромота существенно влияет как на жвачную деятельность, так и на продуктивность. Хромоту оценивали у 24 многократно рожавших коров голштинской породы в течение раннего периода лактации (до 100 дней после отёла) по шкале от 1 до 5.

В день постановки диагноза время жвачки сократилось на 26,64% по сравнению с периодом до диагностики (p < 0,01) и на 26,06% по сравнению со здоровыми коровами, что указывает на потенциал показателя жвачки в качестве раннего индикатора здоровья. Удой в день диагностики был на 28,10% ниже, чем до диагностики (p < 0,01), и на 40,46% ниже, чем у здоровых коров (p < 0,05). Эти данные позволяют предположить, что хромота проявляется до появления клинических признаков, влияя на продуктивность и благополучие животных.

Состав молока также изменился: у хромых коров по сравнению со здоровыми наблюдалось изменение содержания жира (+0,68%, p < 0,05) и лактозы (−2,15%, p < 0,05). Была выявлена положительная корреляция между временем жвачки и удоем (r = 0,491, p < 0,001), в то время как между удоем и содержанием жира, белка, а также соотношением жира к белку наблюдалась отрицательная корреляция (p < 0,001). Кроме того, хромота была связана с повышенным соматическим клеточным счетом в молоке, однако ограниченный размер выборки требует дальнейшей проверки.

Это исследование подчеркивает ключевую роль показателей жвачной деятельности и молочной продуктивности в выявлении субклинической хромоты, демонстрируя полезность автоматизированных систем для улучшения благополучия и продуктивности молочных коров. Полученные результаты подтверждают важность стратегий раннего выявления и контроля для снижения экономических потерь и ущерба благополучию животных, связанных с хромотой в молочном скотоводстве.

Научная литература часто документирует значительное влияние хромоты у молочных коров, связанное как с проблемами благополучия, так и с экономическими потерями [1,2]. Недавний анализ показывает, что распространенность хромоты колеблется от 0% до 88% в различных исследованиях, тогда как частота тяжелой хромоты варьирует от 0% до 65% [3]. Хромота является широко распространенным состоянием, влияющим на благополучие коров в современном молочном скотоводстве [4]. Она существенно негативно влияет на продолжительность жизни, молочную продуктивность и репродуктивную эффективность [5]. Хромота характеризуется как изменение походки, вызванное болью или дискомфортом, возникающими из-за травм и заболеваний копыт или ног [6]. Было показано, что хромота влияет на различные поведенческие характеристики, включая снижение суточного потребления корма, уменьшение продолжительности приема пищи, сокращение времени жвачки и увеличение скорости поедания корма [7]. Хромота определяется воспалением основы кожи копыта и росткового слоя, проявляясь явными признаками, такими как аномальная походка и проблемы с копытами [8]. Следовательно, раннее выявление хромоты имеет критически важное значение. Оно способствует раннему лечению и помогает предотвратить более тяжелые поражения копыт, затраты на которые почти в три раза выше, чем при умеренных нарушениях [4]. Современные исследования показывают, что хромота влияет на характеристики стада и заметно сказывается на качестве молока, содержании молочного жира и живой массе [9,10]. Хромающее животное, испытывающее хроническую боль, может иметь сниженную молочную продуктивность с потерями, оцениваемыми между 270 и 574 кг на корову за лактацию [11]. Учитывая эти факторы, крайне важно разработать ранний, эффективный и быстрый метод обнаружения для помощи в управлении этой проблемой благополучия на молочных фермах.

Имеющиеся данные свидетельствуют, что понимание жвачного поведения может помочь в выявлении коров в транзитный период, подверженных метритам, субклиническому кетозу и хромоте. Эта информация также может информировать о разработке управленческих практик, способствующих раннему выявлению и профилактике заболеваний за счет решения проблем управления в транзитный период [12]. Жвачка определяется как процесс отрыгивания, повторного пережевывания, слюноотделения и проглатывания корма для уменьшения размера частиц и улучшения переваривания клетчатки [13]. Продолжительность жвачки (минуты, которые корова тратит на жвачку в течение заданного промежутка времени) коррелирует с благополучием рубца, поскольку она увеличивает выработку слюны, которая служит буфером для pH рубца. Появление в начале 2000-х годов автоматизированных систем, способных регистрировать и хранить обширные параметры, связанные с удоем и активностью крупного рогатого скота, включая продолжительность жвачки, расширило возможности для изучения вариаций времени жвачки и его корреляций с другими факторами, связанными с животными [14]. Корреляция между продолжительностью жвачки у коров и заболеваниями остается малоизученной. Понимание того, как продолжительность жвачки может влиять на восприимчивость к заболеваниям, может привести к улучшению практик управления животноводством и, в конечном итоге, пойти на пользу общему здоровью и благополучию животных. Результаты последних исследований показывают, что распространенные заболевания на молочных фермах существенно сокращают продолжительность жвачки [15,16]. Стангаферро и др. [17] установили, что метаболические и пищеварительные заболевания, мастит и метрит негативно влияют на время жвачки, и их можно прогнозировать, изучая изменения в паттернах времени жвачки [17].

Системы оценки двигательной активности, которые обычно основаны на пятибалльной системе, широко используются для количественной оценки степени хромоты у молочного скота. Степень нарушения можно классифицировать в диапазоне от одного балла (отсутствие хромоты) до пяти баллов (тяжелая хромота) с учетом движения молочного скота [18]. Исследования по выявлению хромоты крупного рогатого скота начали прогрессировать в сторону автоматизации из-за субъективного влияния наблюдателя, а также трудоемкости и утомительности визуальных наблюдений [18]. Технологии в системах автоматического доения (АДС) и на других современных молочных фермах отслеживают и документируют растущие объемы данных о поведении животных. Эти данные могут служить ранними индикаторами таких нарушений, как хромота, и улучшать наше понимание вторичных последствий для здоровья и благополучия, которые хромота может оказывать на пораженных животных [19]. Автоматизированный мониторинг может заменить субъективные и трудоемкие визуальные оценки, позволяя проводить раннее выявление и своевременное лечение животных из группы риска, что само по себе полезно [3]. Хромота является экономической проблемой, связанной с повышенными трудовыми затратами и снижением частоты доения в АДС [20]. Коровы с умеренной или тяжелой хромотой производят меньше молока, чем нехромающие коровы, и молочная продуктивность снижается по мере увеличения балла двигательной активности [21]. Своевременная и быстрая диагностика хромоты позволяет облегчить страдания пораженных животных, минимизируя тем самым ежедневные потери надоев и преждевременную выбраковку [22].

Автоматизация выявления хромоты или оценки жвачки является значительной темой в исследованиях. Тем не менее, ни в одном из этих исследований не изучались одновременно хромота, жвачка и оценка качества молока в реальном времени. Понимание взаимосвязи этих факторов может дать ценные знания для улучшения общего здоровья стада и продуктивности. Проводя комплексные исследования, которые одновременно учитывают все эти переменные, исследователи смогут разработать более эффективные стратегии управления и профилактики хромоты у молочного скота. Насколько нам известно, не предпринималось попыток автоматически идентифицировать хромоту с использованием комбинации трех показателей на основе датчиков (удой, соотношение жира и белка в молоке и продолжительность жвачки) вместе с анализом паттернов этих переменных. Однако временная динамика — до, во время и после постановки диагноза — изучается реже. Существует дефицит исследований, посвященных тому, как изменения в показателях продуктивности и здоровья разворачиваются на разных стадиях хромоты. Эта перспектива необходима для понимания аспектов прогрессирования и восстановления при хромоте, что может существенно повлиять на то, как фермеры управляют пораженными коровами и лечат их.

Это исследование было направлено на использование коррелированных факторов, полученных от существующих датчиков, для выявления клинической хромоты на основе данных о поведении и молочной продуктивности. Целью данного исследования была оценка влияния хромоты (за 7 дней до диагностики, в день диагностики и через 7 дней после диагностики) на удой, показатели качества молока и жвачку.

2.1. Местоположение фермы

Это исследование соответствовало требованиям, изложенным в Литовском законе о благополучии и защите животных, и имеет номер одобрения PK012858. Эксперимент проводился на молочной ферме, расположенной в Восточной Европе, по координатам 56°00′ с.ш., 24°00′ в.д., с 1 января по июль 2024 года. На ферме содержалось примерно 1200 молочных коров.

2.2. Животные и группировка коров

Для исследования были отобраны здоровые многократно рожавшие коровы голштинской породы, на 2-4 лактациях, со средним удоем около 12 000 кг в предыдущую лактацию. Дни лактации (DIM) коров составляли от 10 до 100 дней (ранний период лактации). В течение исследования ученые контролировали удой, состав молока и общее состояние здоровья коров.

Все коровы круглый год содержались в условиях безвыгульного содержания в помещениях. Коровы содержались в коровнике с беспривязным боксовым содержанием и системами вентиляции DeLaval (DeLaval Inc., компания, базирующаяся в Тумбе, Швеция). Они содержались в регулируемых условиях с контролируемой температурой, вентиляцией и подстилкой, чтобы гарантировать единообразные условия жизни. Доение осуществлялось с использованием доильных роботов Lely Astronaut® A3 (Масслёйс, Нидерланды) с системой свободного перемещения. Чтобы стимулировать коров подходить к роботу, через доильный робот выдавалось в общей сложности 2 кг/день концентратов. Полнорационные кормосмеси состояли из 24% кукурузного силоса, 5% сенного сена, 16% травяного силоса, 50% зерновой концентратной барды и 5% минеральной смеси. Сухое вещество составляло 48% рационов, включая 20% кислотно-детергентной клетчатки, 39% безазотистых экстрактивных веществ, 28% нейтрально-детергентной клетчатки и 16% сырого протеина. Коров кормили ежедневно с 5 утра до 5 вечера в течение всего года.

Всем коровам предоставлялась полнорационная кормосмесь (TMR), разработанная для удовлетворения энергетических и питательных потребностей коров голштинской породы массой от 550 до 650 кг. TMR скармливалась литовским голштинским молочным коровам для удовлетворения их физиологических потребностей в соответствии с нормами потребностей молочного скота в питательных веществах (NRC) [23].

Идентификация здоровых и хромых коров полностью основывалась на отчетах о здоровье стада фермы. Своевременное сообщение о любых случаях хромоты позволило проводить своевременное вмешательство и лечение, что в конечном итоге улучшило общее здоровье стада. Дополнительно, опыт ветеринара сыграл ключевую роль в подтверждении диагнозов и обеспечении надлежащего ухода за хромыми коровами, что еще раз подчеркивает важность сотрудничества между всеми сторонами, участвующими в поддержании здоровья стада. Время между началом хромоты и ветеринарной диагностикой и лечением не было точно известно. Однако ветеринар посещал ферму каждый день (кроме субботы и воскресенья), поэтому можно было предположить, что задержка по времени на этой ферме была небольшой. Приверженность ветеринара регулярным посещениям фермы гарантировала, что любые проблемы с хромыми коровами решались оперативно. Тесно сотрудничая с персоналом фермы и используя свой опыт, ветеринар смог обеспечить комплексный уход, который в конечном итоге улучшил общее благополучие и продуктивность стада. Более того, ветеринарные услуги предоставлялись Клиникой крупных животных Литовского университета наук о здоровье, и все связанные с этим ветеринары были обучены выполнению одних и тех же протоколов в диагностике и лечении животных. Сотрудничество между университетской клиникой и фермерами привело к более здоровой и эффективной практике управления животноводством.

Хромота оценивалась по шкале от 1 до 5, как описано Томсеном и др. [24] и Шпрехером и др. [25] (Таблица 1). Балл 1 (нормальная походка): Корова передвигается нормально, не проявляя признаков хромоты. Походка устойчива, характеризуется равномерными шагами и отсутствием видимой боли или щажения конечности. Балл 2 (неравномерная походка): Передвижение коровы почти нормальное, с незначительными аномалиями. Походка может казаться неровной, и корова может делать более короткие шаги, чем обычно, хотя явных признаков хромоты не наблюдается. Эта оценка отражает незначительные недостатки, которые могут не сильно влиять на движение, но указывают, что корова не полностью здорова. Балл 3 (легкая хромота): Корова демонстрирует неровную походку, характеризующуюся явно укороченными шагами на одной или нескольких конечностях. Несмотря на способность коровы ходить, признаки хромоты очевидны, и дискомфорт заметен в ее движении. Этот балл указывает на умеренную, но заметную хромоту. Балл 4 (умеренная хромота): Хромота явно выражена, корова демонстрирует значительные трудности при передвижении на одной или нескольких конечностях. Шаг коровы явно нарушен, и корова может избегать нагрузки на пораженную ногу(и), проявляя значительный дискомфорт. Подвижность снижена. Балл 5 (тяжелая хромота): Корова демонстрирует значительную хромоту, испытывая серьезные трудности при передвижении. Корова, вероятно, будет избегать нагрузки на поврежденную ногу(и) и может двигаться только с большим усилием. Этот балл означает сильный дискомфорт и значительное нарушение повседневного функционирования.

Таблица 1. Адаптированная пятибалльная система оценки двигательной активности молочного скота в соответствии с Шпрехером и др. [25] и Томсеном и др. [24], с бинарной категоризацией на основе Винклера и Виллена [26].

Коровы классифицировались как нехромающие, если они имели оценки 1 или 2, тогда как хромота указывалась значениями от 3 до 5. Категория «нехромающие» была установлена Винклером и Вилленом [26] для включения животных с баллами двигательной активности 1 и 2, в то время как категория «хромающие» была установлена для животных с баллами от 3 до 5.

Ветеринар диагностировал у коров следующие заболевания: язва подошвы, цифровой дерматит и болезнь белой линии. С хромыми коровами проводились расчистка копыт и медикаментозное лечение [27]. Хромым коровам либо однократно подкожно вводили 1 мл на 30 кг живой массы Naxcel® 200 мг/мл (цефтиофур натрия) (Zoetis Belgium SA, Завентем, Бельгия), либо вводили нестероидные противовоспалительные препараты для облегчения боли. В одном случае подкожно вводили Melovem® 20 мг/мл (мелоксикам) (Dopharma B.V., Раамсдонксвеер, Нидерланды) в дозировке 2,5 мл на 100 кг живой массы.

Всего для этого исследования были отобраны 28 коров, разделенные на две группы. В соответствии со статусом здоровья, 14 коров были включены в группу здоровых, нехромающих коров, и 14 коров были включены в группу хромающих коров. Точное ветеринарное обследование и упомянутые выше факторы служили для определения статуса здоровья каждой коровы. Данные по хромым коровам регистрировались и анализировались на трех этапах: за 7 дней до диагностики, в день диагностики и через 7 дней после диагностики.

2.3. Собираемые переменные

Параметры, включая время жвачки (RT) (продолжительность жвачки в минутах в день), живую массу коровы (кг), удой (MY) (кг молока, произведенного в день), содержание белка в молоке (MP) (процент белка в молоке), содержание жира в молоке (MF) (процент жира в молоке), концентрацию лактозы в молоке (ML) (процент лактозы в молоке) и количество соматических клеток (SCC) (тыс./мл), регистрировались с использованием доильных роботов Lely Astronaut® A3 (Масслёйс, Нидерланды). Эти параметры регистрировались ежедневно для каждой коровы и анализировались и оценивались за 7 дней до диагностики, в день диагностики и через 7 дней после диагностики.

2.4. Статистический анализ

Статистический анализ проводился с использованием описательной статистики, и результаты выражались как среднее значение ± стандартная ошибка среднего (M ± SE). Коэффициент корреляции Спирмена рассчитывался для определения статистических взаимосвязей между оцениваемыми признаками и группами здоровых и больных коров. Корреляция Пирсона (r) использовалась для обнаружения линейной связи между исследуемыми признаками: время жвачки, живая масса, удой, содержание белка в молоке, содержание жира в молоке, концентрация лактозы в молоке и количество соматических клеток. Для повторных измерений на трех этапах (за 7 дней до диагностики, в день диагностики и через 7 дней после диагностики) использовался общий линейный модель-анализ повторных измерений. Вероятность менее 0,05 считалась достоверной (p-значение ≤ 0,05). Все анализы проводились с использованием программного обеспечения SPSS (IBM Corp. Выпущено в 2017 г.), IBM SPSS Statistics for Windows, Версия 25.0, IBM Corporation, Армонк, Нью-Йорк, США.

Средняя лактация хромающих коров составила 2,65 ± 0,038, а у нехромающих коров — 2,04 ± 0,030, p > 0,05.

Живая масса хромающих коров была самой низкой до и после диагностики заболевания по сравнению со здоровыми коровами (Таблица 2). За семь дней до диагностики хромающие коровы весили 782,82 кг, что на 8,44% меньше, чем масса здоровых коров (855 кг). Через семь дней после диагностики хромающие коровы весили 757,28 кг, что на 11,39% меньше, чем здоровые коровы. В течение этого периода хромающие коровы испытали дальнейшую потерю веса на 25,54 кг, что представляет собой снижение их живой массы на 3,26% за семь дней. Эти результаты подчеркивают значительное снижение живой массы, связанное с хромотой, как до диагностики, так и продолжающееся после диагностики, причем разрыв в массе между здоровыми и хромающими коровами со временем увеличивается.

Таблица 2. Среднее значение и стандартная ошибка исследуемых признаков (до диагностики — 7 дней до дня клинической диагностики; день диагностики — день клинической диагностики; после диагностики — 7 дней после дня диагностики).

Статистический анализ показал значительные различия во времени жвачки у хромающих коров. В день диагностики время жвачки коров было на 26,64% ниже по сравнению с семью днями ранее до дня диагностики и на 26,06% ниже по сравнению со здоровыми коровами (p < 0,05, Таблица 2).

Удой также показал наиболее существенное снижение в день диагностики: хромающие коровы производили на 28,10% меньше молока, чем до диагностики (p < 0,01), и на 40,46% меньше, чем здоровые коровы (p < 0,05, Таблица 2).

Содержание жира значительно различалось между группами. У здоровых коров содержание жира было на 0,68% ниже по сравнению с коровами в день диагностики и на 0,59–0,57% ниже, чем у коров в группах до и после диагностики (p < 0,05). Напротив, статистически значимых различий в содержании белка между группами не наблюдалось (p > 0,05, Таблица 2).

Аналогичным образом были отмечены значительные различия в содержании лактозы. У здоровых коров содержание лактозы было на 2,15% ниже по сравнению с коровами в день диагностики и на 1,73% ниже по сравнению с группой после диагностики (p < 0,05). Однако значимых различий в количестве соматических клеток между группами обнаружено не было (p > 0,05, Таблица 2).

Хотя соотношение жира к белку было на 11,67% выше у хромающих коров в день диагностики по сравнению с нехромающими коровами, эта разница не была статистически значимой (p > 0,05). Дополнительно, общий статус здоровья коров не показал значимой связи с исследуемыми признаками (p > 0,05, Таблица 2).

Корреляционный анализ выявил важные взаимосвязи между составом молока и признаками продуктивности. Была обнаружена сильная положительная корреляция между содержанием жира и соотношением жира к белку (r = 0,929, p < 0,01), а также между содержанием белка и жира (r = 0,744, p < 0,01), что указывает на то, что более высокое содержание жира связано с более высоким содержанием белка. Напротив, значимые отрицательные корреляции наблюдались между удоем и содержанием жира (r = −0,653, p < 0,01) и между удоем и соотношением жира к белку (r = −0,604, p < 0,01), показывая, что более высокий надой связан с более низким содержанием жира (Таблица 3).

Таблица 3. Корреляция между статусом здоровья (здоровые или хромающие) и исследуемыми признаками.

Дополнительно, была выявлена умеренная положительная корреляция между временем жвачки и удоем (r = 0,491, p < 0,01), что позволяет предположить, что коровы с более длительным временем жвачки, как правило, производят больше молока. Однако была обнаружена умеренная отрицательная корреляция между удоем и содержанием белка (r = −0,500, p < 0,01), указывающая на то, что по мере увеличения удоя процентное содержание белка имеет тенденцию к снижению, хотя и не так резко, как содержание жира (Таблица 3).

Анализ состава коровьего молока является потенциально рентабельным способом обнаружения хромоты у коров. Физиологические и поведенческие аномалии у коров, связанные с хромотой, также связаны с изменениями в составе молока [28]. Это исследование стремилось определить индивидуальный состав молока и жвачное поведение молочных коров на основе автоматически и одновременно регистрируемых данных датчиков, а также количественно оценить влияние хромоты на состав молока и жвачку. Эти аспекты будут рассмотрены последовательно ниже.

В день диагностики время жвачки коров было на 26,64% ниже по сравнению с периодом до диагностики (7 дней до клинической диагностики) (p < 0,01) и на 26,06% ниже по сравнению со здоровыми коровами. Эти данные позволяют предположить, что коровы испытывают значительное снижение времени жвачки при диагностике заболевания. Это снижение может быть связано с физическим дискомфортом или стрессом, связанным с болезнью [12]. Мониторинг времени жвачки потенциально может использоваться в качестве индикатора состояния здоровья коровы, позволяя проводить более раннее выявление и лечение заболеваний [29]. Сориани и др. [30] показали, что сокращение времени жвачки (<450 мин/день) в первые дни лактации происходило у коров с доклиническими заболеваниями или проблемами со здоровьем [30]. Согласно Вайгеле и др. [4], время приема пищи и количество жевательных движений при приеме пищи были снижены у коров с умеренной хромотой по сравнению с нехромающими коровами. Однако не было обнаружено влияния умеренной хромоты на время жвачки, количество жевательных движений и пищевых жвачных болюсов, а также среднее количество жевательных движений на болюс [4]. Мигель-Пачеко и др. [19] обнаружили, что хромающие животные жуют жвачку значительно меньше времени в день, чем их здоровые товарки по стаду, несмотря на небольшую разницу (примерно 8 минут в день) [19]. Бир и др. [31] аналогично обнаружили, что продолжительность жвачки, частота жевательных движений при жвачке и количество жвачных болюсов были меньше у хромающих коров по сравнению с нехромающими коровами [31]. Исследования показывают, что время жвачки было значительно выше у телок без поражений цифровым дерматитом по сравнению с теми, у кого был цифровой дерматит, которые жуют жвачку на 3% меньше ежедневно. Телки с активными поражениями цифрового дерматита жуют жвачку на 5% меньше, чем те, у кого нет поражений [32]. Торуп и др. [1] отметили, что хромота не влияла на ежедневное жвачное поведение, потребление свежего корма или молочную продуктивность [1]. Однако данные нашего исследования выявили взаимосвязь между временем жвачки коров, удоем и диагнозом хромоты. Снижение общего времени жвачки может быть связано со снижением общего потребления сухого вещества, что, в свою очередь, может привести к снижению содержания клетчатки в рубце из-за сокращения общего времени кормления. Наконец, боль и стресс, связанные с хромотой, могут напрямую влиять на функцию рубца, снижая активность областей мозга, ответственных за жвачку [19]. Было показано в более ранних исследованиях, что жвачка приводит к повышению уровня кортизола [33,34]. В частности, мы обнаружили, что коровы с более длительным временем жвачки, как правило, имели более высокие удои, в то время как коровы с диагнозом хромоты имели более короткое время жвачки и более низкую молочную продуктивность. Это позволяет предположить, что может существовать прямое влияние хромоты на жвачное поведение коров и, как следствие, на молочную продуктивность.

Статистически значимая средняя разница была оценена при диагностике суточного удоя коров, который был на 28,10% ниже по сравнению с периодом за 7 дней до диагностики (p < 0,01) и на 40,46% ниже по сравнению с удоем здоровых коров (p < 0,05). Это указывает на явное снижение молочной продуктивности у коров после диагностики хромоты со значительной разницей по сравнению с их собственным удоем за 7 дней до диагностики и с удоем здоровых коров. Результаты показывают, что заболевания (субацидоз рубца, кетоз, родильный парез, системный мастит) [35,36,37] оказывают прямое влияние на молочную продуктивность коров, подчеркивая важность их раннего выявления и лечения для поддержания оптимальной продуктивности в молочном скотоводстве. Во всем исследовании хромающие коровы в целом демонстрировали сниженный надой, не только в день диагностики. Это может свидетельствовать, что хромота является хроническим состоянием, которое развивается до проявления клинических признаков. Начало хромоты может значительно предшествовать диагностике и лечению, оставаясь на субклиническом уровне до выявления и лечения. Снижение удоя указывает на то, что раннее выявление симптомов хромоты может быть полезным для смягчения экономических потерь. Это можно объяснить тем, что хромающие коровы больше лежали, чем обычно, и не могли потреблять достаточно корма для производства большего количества молока, а также влиянием хромоты на благополучие коров [38]. Переход от субклинической к клинической хромоте, наряду с ранней диагностикой хромоты, является критической стадией для выявления [6]. Было показано, что хромота в стадах с АДС влияет на молочную продуктивность [39]. Исследование 41 фермы с АДС в Альберте и Онтарио, Канада, показало, что увеличение распространенности тяжелой хромоты на уровне стада (балл двигательной активности ≥ 4) с 2,5% до 5% коррелировало с потерей удоя на 0,7 кг/день на корову [40]. Ридер и др. [41] задокументировали снижение молочной продуктивности на 0,7 кг/день и 1,6 кг/день у хромающих коров с баллами двигательной активности 2 и 3 (по шкале 0–3) соответственно, по сравнению с коровами с баллом 1 [41]. Кофлер и др. [42] продемонстрировали явную тенденцию к снижению выхода молока, жира и белка по сравнению с коровами, которые никогда не страдали хромотой. Смягчение тяжелой хромоты и общей хромоты у коров в первые 100 дней лактации может служить предварительной достижимой целью для повышения эффективности и благополучия молочного скота. Снижение удоя может быть дополнительно усугублено отсроченным лечением, что может привести к снижению потребления калорий из-за повышенных метаболических потребностей и неподвижности. Следовательно, раннее выявление и лечение хромоты необходимо. АДС, в частности, помогают в выявлении вероятной хромоты. До и после диагностики клинической хромоты и субклинической хромоты удой снижается [43]. Язва подошвы, болезнь белой линии и цифровой дерматит являются распространенными нарушениями, приводящими к хромоте и снижению молочной продуктивности [44]. Научные исследования показывают, что коровы, пораженные цифровым дерматитом, производят примерно на 5,5 кг меньше энергокорректированного молока в день по сравнению со здоровыми коровами. Не было выявлено различий в содержании молочного жира, белка или количестве соматических клеток [45]. Коровы, у которых развились язвы подошвы и болезнь белой линии, были более продуктивными до постановки диагноза. Их надой снизился ниже среднего показателя незатронутых коров до постановки диагноза и оставался низким впоследствии [46]. У коров, находящихся на второй или последующих лактациях, незначительный цифровой дерматит приводил к среднему снижению удоя на 0,65 кг в день. Тем не менее, влияние было больше для серьезных поражений [47]. Своевременное вмешательство имеет решающее значение для поддержания уровня молочной продуктивности и общего здоровья коров. Используя технологию АДС для раннего выявления хромоты, фермеры могут оперативно решить проблему и предотвратить дальнейшее снижение удоя. Своевременное лечение также может помочь облегчить боль и дискомфорт, испытываемые коровами, улучшив их общее благополучие и продуктивность. В заключение, упреждающий мониторинг и управление хромотой жизненно важны для оптимизации производительности молочного стада.

Статистически значимые средние различия были отмечены в содержании жира: у здоровых коров было обнаружено на 0,68% более низкое содержание жира по сравнению с содержанием жира у коров в день диагностики и на 0,59–0,57% ниже по сравнению с содержанием жира в группах коров за 7 дней до и через 7 дней после диагностики (p < 0,05). В недавнем исследовании наблюдались сопоставимые результаты: хромающие коровы демонстрировали заметно более высокое содержание молочного жира (+0,65%), чем здоровые коровы [48]. Содержание молочного жира у хромающих животных, как правило, ниже, чем у их нехромающих собратьев [38]. Согласно одному исследованию, существовала умеренно отрицательная корреляция между молочным жиром и цифровым дерматитом [49]. Недавнее научное исследование показало, что содержание молочного жира у коров, пораженных болезнью белой линии и язвами подошвы, было значительно ниже, чем у нехромающих коров, и составляло 3,80%, 3,69% и 4,18% соответственно [50]. Согласно некоторым исследованиям [51,52], животные, которые хромают, и те, которые не хромают, не проявляют различий в молочном жире или белке. Содержание молочного жира у хромающих коров в текущем исследовании было значительно выше, чем у здоровых коров. Результаты могут быть объяснены негативным влиянием оси гипоталамус-гипофиз-надпочечники (ГГН) на нехромающих коров по сравнению с хромающими коровами из-за нового стрессового события. Хромота характеризуется болью и каскадом стрессовых реакций, активирующим ось ГГН. Эта стимуляция приводит к секреции кортикотропин-рилизинг-гормона (CRH) и аргинин-вазопрессина (AVP). И CRH, и AVP индуцируют высвобождение адренокортикотропного гормона (ACTH) передней долей гипофиза. В ответ на ACTH кора надпочечников синтезирует кортизол, который подготавливает организм к управлению стрессом путем мобилизации энергетических резервов. Влияние кортизола на метаболизм значительно, затрагивая метаболизм глюкозы, белков и липидов, что может влиять на многочисленные метаболиты [48].

Статистически значимые средние различия в содержании лактозы были обнаружены: у здоровых коров содержание лактозы было на 2,15% ниже по сравнению с содержанием лактозы у коров в день диагностики и на 1,73% ниже по сравнению с группой коров через 7 дней после диагностики (p < 0,05). Наше исследование указывает, что хромающие коровы демонстрируют сниженный уровень содержания лактозы в молоке. Антанайтис и др. [53] выявили аналогичные результаты. Хромота коров приводила к снижению усвоения и ассимиляции питательных веществ из-за повышенного стресса и боли, наряду с увеличением количества окислительных агентов, что приводило к заметно сниженным среднемесячным уровням выработки белка, жира и лактозы по сравнению с нехромающими коровами [54]. Лактоза имеет тенденцию снижаться при клиническом или субклиническом воспалении вымени. Снижение процентного содержания лактозы (LP) в молоке во время мастита имеет три основные причины: (1) Секреторные клетки повреждаются воспалением и инфекцией, что снижает синтез LP. (2) Значительное количество лактозы теряется с мочой из-за нарушения плотных контактов и измененной проницаемости базальной мембраны, отделяющей кровь и молоко. (3) Возбудители мастита используют доступную лактозу молока в качестве субстрата, снижая LP и увеличивая содержание молочной кислоты в молоке. Во время воспаления ткани молочной железы повышение содержания Na+ и Cl− помогает поддерживать осмотическое равновесие. Na+ из внешней среды является основным ионом, ответственным за увеличение электропроводности и соленый вкус молока [55].

Наблюдалась положительная корреляция между временем жвачки и удоем (r = 0,491, p < 0,001). Наблюдалась отрицательная корреляция между удоем, жиром, белком и соотношением жира к белку (p < 0,001). Сориани и др. [30] наблюдали аналогичные результаты при мониторинге паттерна жвачки в течение транзитного периода для изучения его связей с метаболическими переменными, удоем и статусом здоровья, сообщая о положительной корреляции между временем жвачки и удоем (r = 0,36) [30]. В предыдущем исследовании увеличение продолжительности жвачки коррелировало с более высокой молочной продуктивностью. На каждый дополнительный час ежедневной жвачки прогнозируется увеличение удоя на 1,26 кг в день [56]. Дадо и Аллен [57] аналогично обнаружили, что высокопродуктивные коровы демонстрировали меньше эпизодов жвачки в день; тем не менее, каждый эпизод был более продолжительным, что приводило к общему увеличению суточной продолжительности жвачки [57]. Компоненты молока, в частности жир, подвержены влиянию активности рубца [58]. ДеВрис и др. [59] подчеркнули сильную корреляцию между общим ежедневным временем жвачки и вероятностью развития субацидоза рубца (SARA). Действительно, продолжительность жвачки служит эффективным индикатором способности коровы справляться с проблемой SARA. Корреляция между ежедневной продолжительностью жвачки и компонентами молока может быть обусловлена двумя факторами: простым эффектом разбавления из-за различной молочной продуктивности, а также дифференциальной доступностью предшественников на уровне вымени, проистекающей из активности рубца и всасывания. Настоящее исследование затрудняется в различении этих потенциальных последствий. Увеличенный надой, связанный с продолжительным временем жвачки, указывает на первичное значение первого фактора. Это было дополнительно подтверждено повышенным выходом жира у коров с увеличенной жвачкой [58].

Наше исследование показало, что уровень SCC в молоке был повышен в группе хромающих коров по сравнению со здоровыми коровами. Тем не менее, результаты были неубедительными, вероятно, из-за ограниченного размера выборки животных. Наши результаты согласуются с предыдущими исследованиями, которые выявили статистически значимую корреляцию между возникновением хромоты у коров и средним SCC у коров в АДС [60]. Недавно опубликованное исследование показало, что повышенное среднее значение SCC в стаде коррелировало с увеличенной частотой клинической хромоты [39]. Арчер и др. [61] установили обратную корреляцию между SCC и оценкой двигательной активности у крупного рогатого скота [61]. В канадском исследовании Буффар и др. [62] использовали SLS для определения распространенности хромоты и обнаружили, что 25% оцененных коров хромают [62]. Результаты корреляционного анализа, полученные Чжаном и др. [38], показали, что молочная железа может служить дополнительным источником эндотоксинов в кровотоке молочных коров, помимо рубца. На копыта может напрямую влиять эндотоксин, перемещаемый в системный кровоток, или он может индуцировать выработку других болезнетворных агентов, таких как биогенные амины, которые впоследствии вызывают хромоту [38]. Дополнительно, хромающие коровы проводят больше времени стоя, чем лежа, что сводит к минимуму воздействие бактерий подстилки на их молочные железы [8]. Исследования показывают, что коровы с язвами подошвы демонстрировали заметно большее количество соматических клеток по сравнению со здоровыми коровами [63]. Вероятность возникновения язв подошвы в ранний период лактации была в 1,70 раза выше у коров с повышенным количеством соматических клеток по сравнению с теми, у кого не было повышенного количества соматических клеток в первые 100 дней доения [64]. Следовательно, мы должны признать, что молочные коровы с повышенным SCC могут одновременно демонстрировать большую распространенность хромоты из-за недостатков в управлении. Устранение этих недостатков управления имеет решающее значение для улучшения общего здоровья стада и продуктивности. Внедряя более совершенные практики ухода за копытами, чистоты и общего благополучия животных, эти фермы могут работать над снижением как количества соматических клеток, так и проблем с хромотой. Фермерам важно уделять первостепенное внимание упреждающим мерам для предотвращения возникновения этих проблем, что в конечном итоге приведет к более здоровому и успешному хозяйству.

Согласно данным, у нехромающих коров в день диагностики было более низкое соотношение жира к белку по сравнению с хромающими коровами, у которых оно было на 11,67% выше. Тем не менее, разница не достигла статистически значимого уровня (p > 0,05), что указывает на то, что дополнительные исследования могут быть необходимы для понимания возможной связи между хромотой и составом молока. Хойер и др. [65] продемонстрировали, что коровы с соотношением жира к белку более 1,5 сталкивались с повышенным риском кетоза, смещения сычуга, кист яичников, хромоты и мастита. Хромающие коровы часто испытывают больший дефицит энергии из-за проблем с подвижностью, которые снижают потребление корма и повышают уровень стресса. Этот дисбаланс может привести к большей мобилизации резервов жира в организме, повышая содержание молочного жира относительно белка. Дополнительно, изучение большей выборки может помочь определить, существует ли истинная корреляция между хромотой и составом молока. В целом, эти результаты показывают, что существует потенциальная взаимосвязь, которую стоит изучить дальше, чтобы улучшить общее здоровье и благополучие молочных коров.

Наше исследование подчеркивает перспективный потенциал показателей на основе датчиков для точного обнаружения хромоты у молочных коров. В день диагностики мы наблюдали значительное снижение времени жвачки и удоя как по сравнению с периодом за семь дней до диагностики, так и по сравнению со здоровыми коровами. Дополнительно, было обнаружено снижение концентрации лактозы в молоке в день диагностики. Эти результаты показывают, что изменения в жвачке, удое и уровнях лактозы могут служить ранними индикаторами хромоты. Интегрирование оценки качества молока в реальном времени с анализом походки может позволить молочным фермерам принимать более обоснованные управленческие решения, улучшая благополучие животных и снижая экономические потери. Хотя ограниченный размер выборки может повлиять на обобщаемость этих результатов, дальнейшие исследования с более крупной и разнообразной выборкой необходимы для подтверждения этих выводов. Несмотря на эти ограничения, исследование предоставляет ценные знания о выявлении хромоты, стрессе и благополучии крупного рогатого скота, которые могут способствовать лучшей сельскохозяйственной практике и методам лечения.

1. Ventura, B.A.; von Keyserlingk, M.A.G.; Weary, D.M. Animal Welfare Concerns and Values of Stakeholders Within the Dairy Industry. J. Agric. Environ. Ethics 2015, 28, 109–126. [Google Scholar] [CrossRef]

2. Passos, L.T.; da Cruz, E.A.; Fischer, V.; da Porciuncula, G.C.; Werncke, D.; Dalto, A.G.C.; Stumpf, M.T.; Vizzotto, E.F.; da Silveira, I.D.B. Dairy Cows Change Locomotion Score and Sensitivity to Pain with Trimming and Infectious or Non-Infectious Lesions. Trop. Anim. Health Prod. 2017, 49, 851–856. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

3. Kovács, L.; Kézér, F.L.; Ruff, F.; Czirok, M.; Bakony, M.; Jurkovich, V. Cardiac Autonomic Responses to Transrectal Examination and Parlor Milking of Lame and Nonlame Dairy Cows. J. Dairy Sci. 2024, 107, 7245–7255. [Google Scholar] [CrossRef]

4. Weigele, H.C.; Gygax, L.; Steiner, A.; Wechsler, B.; Burla, J.-B. Moderate Lameness Leads to Marked Behavioral Changes in Dairy Cows. J. Dairy Sci. 2018, 101, 2370–2382. [Google Scholar] [CrossRef]

5. Oehm, A.W.; Jensen, K.C.; Tautenhahn, A.; Mueller, K.-E.; Feist, M.; Merle, R. Factors Associated with Lameness in Tie Stall Housed Dairy Cows in South Germany. Front. Vet. Sci. 2020, 7, 601640. [Google Scholar] [CrossRef]

6. Van Hertem, T.; Maltz, E.; Antler, A.; Romanini, C.E.B.; Viazzi, S.; Bahr, C.; Schlageter-Tello, A.; Lokhorst, C.; Berckmans, D.; Halachmi, I. Lameness Detection Based on Multivariate Continuous Sensing of Milk Yield, Rumination, and Neck Activity. J. Dairy Sci. 2013, 96, 4286–4298. [Google Scholar] [CrossRef]

7. Thorup, V.M.; Nielsen, B.L.; Robert, P.-E.; Giger-Reverdin, S.; Konka, J.; Michie, C.; Friggens, N.C. Lameness Affects Cow Feeding but Not Rumination Behavior as Characterized from Sensor Data. Front. Vet. Sci. 2016, 3, 37. [Google Scholar] [CrossRef]

8. Egyedy, A.; Rosales, E.B.; Ametaj, B.N. Association of High Somatic Cell Counts Prior to Dry off to the Incidence of Periparturient Diseases in Holstein Dairy Cows. Vet. Sci. 2022, 9, 624. [Google Scholar] [CrossRef]

9. Antanaitis, R.; Juozaitienė, V.; Urbonavičius, G.; Malašauskienė, D.; Televičius, M.; Urbutis, M.; Baumgartner, W. Impact of Lameness on Attributes of Feeding Registered with Noseband Sensor in Fresh Dairy Cows. Agriculture 2021, 11, 851. [Google Scholar] [CrossRef]

10. Malašauskienė, D.; Antanaitis, R.; Juozaitienė, V.; Paulauskas, A.; Urbonavičius, G.; Televičius, M.; Urbutis, M.; Kajokienė, L.; Yilmaz, A.; Baumgartner, W. Impact of Calving Difficulty on Lameness in Dairy Cows. Agriculture 2022, 12, 960. [Google Scholar] [CrossRef]

11. Kass, M.; Karis, P.; Leming, R.; Haskell, M.J.; Ling, K.; Henno, M. Associations of Lameness with Milk Composition, Fatty Acid Profile, and Milk Coagulation Properties in Mid-Lactation High-Yielding Holstein Cows. Int. Dairy J. 2024, 153, 105908. [Google Scholar] [CrossRef]

12. Paudyal, S. Using Rumination Time to Manage Health and Reproduction in Dairy Cattle: A Review. Vet. Q. 2021, 41, 292–300. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

13. Erina, S.; Cziszter, L.T.; Acatincăi, S.; Baul, S.; Tripon, I.; Gavojdian, D.; Răducan, G.G.; Buzamăt, G. Research on Rumination Time According to Administration Order of Forages in Romanian Black and White Cows. Sci. Pap. Anim. Sci. Biotechnol. Lucr. Stiint. Zooteh. Biotehnol. 2013, 46, 302–305. [Google Scholar]

14. Moretti, R.; Biffani, S.; Tiezzi, F.; Maltecca, C.; Chessa, S.; Bozzi, R. Rumination Time as a Potential Predictor of Common Diseases in High-Productive Holstein Dairy Cows. J. Dairy Res. 2017, 84, 385–390. [Google Scholar] [CrossRef]

15. Talukder, S.; Kerrisk, K.; Clark, C.; Garcia, S.; Celi, P. Rumination Patterns, Locomotion Activity and Milk Yield for a Dairy Cow Diagnosed with a Left Displaced Abomasum. N. Z. Vet. J. 2015, 63, 180–181. [Google Scholar] [CrossRef]

16. Liboreiro, D.N.; Machado, K.S.; Silva, P.R.B.; Maturana, M.M.; Nishimura, T.K.; Brandão, A.P.; Endres, M.I.; Chebel, R.C. Characterization of Peripartum Rumination and Activity of Cows Diagnosed with Metabolic and Uterine Diseases. J. Dairy Sci. 2015, 98, 6812–6827. [Google Scholar] [CrossRef]

17. Stangaferro, M.L.; Wijma, R.; Caixeta, L.S.; Al-Abri, M.A.; Giordano, J.O. Use of Rumination and Activity Monitoring for the Identification of Dairy Cows with Health Disorders: Part III. Metritis. J. Dairy Sci. 2016, 99, 7422–7433. [Google Scholar] [CrossRef]

18. Kang, X.; Zhang, X.D.; Liu, G. Accurate Detection of Lameness in Dairy Cattle with Computer Vision: A New and Individualized Detection Strategy Based on the Analysis of the Supporting Phase. J. Dairy Sci. 2020, 103, 10628–10638. [Google Scholar] [CrossRef]

19. Miguel-Pacheco, G.G.; Kaler, J.; Remnant, J.; Cheyne, L.; Abbott, C.; French, A.P.; Pridmore, T.P.; Huxley, J.N. Behavioural Changes in Dairy Cows with Lameness in an Automatic Milking System. Appl. Anim. Behav. Sci. 2014, 150, 1–8. [Google Scholar] [CrossRef]

20. Alsaaod, M.; Fadul, M.; Steiner, A. Automatic Lameness Detection in Cattle. Vet. J. 2019, 246, 35–44. [Google Scholar] [CrossRef]

21. Mandel, R.; Harazy, H.; Gygax, L.; Nicol, C.J.; Ben-David, A.; Whay, H.R.; Klement, E. Short Communication: Detection of Lameness in Dairy Cows Using a Grooming Device. J. Dairy Sci. 2018, 101, 1511–1517. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

22. Kateris, D.; Mitsopoulos, A.; Petkoglou, C.; Bochtis, D. Lameness Identification System in Cattle Breeding Units. Proceedings 2024, 94, 13. [Google Scholar] [CrossRef]

23. Nutrient Requirements of Dairy Cattle: Eighth Revised Edition; National Academies Press: Washington, DC, USA, 2021; ISBN 978-0-309-67777-6.

24. Thomsen, P.T.; Munksgaard, L.; Tøgersen, F.A. Evaluation of a Lameness Scoring System for Dairy Cows. J. Dairy Sci. 2008, 91, 119–126. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

25. Sprecher, D.J.; Hostetler, D.E.; Kaneene, J.B. A Lameness Scoring System That Uses Posture and Gait to Predict Dairy Cattle Reproductive Performance. Theriogenology 1997, 47, 1179–1187. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

26. Winckler, C.; Willen, S. The Reliability and Repeatability of a Lameness Scoring System for Use as an Indicator of Welfare in Dairy Cattle. Acta Agric. Scand. Sect.—Anim. Sci. 2001, 51, 103–107. [Google Scholar] [CrossRef]

27. Laminitis–Prevention, Diagnosis and Treatment. Available online: https://www.researchgate.net/publication/268261201_Laminitis_-_Prevention_Diagnosis_and_Treatment (accessed on 28 November 2024).

28. Contla Hernández, B.; Lopez-Villalobos, N.; Vignes, M. Identifying Health Status in Grazing Dairy Cows from Milk Mid-Infrared Spectroscopy by Using Machine Learning Methods. Animals 2021, 11, 2154. [Google Scholar] [CrossRef]

29. Paudyal, S.; Maunsell, F.P.; Richeson, J.T.; Risco, C.A.; Donovan, D.A.; Pinedo, P.J. Rumination Time and Monitoring of Health Disorders during Early Lactation. Animal 2018, 12, 1484–1492. [Google Scholar] [CrossRef]

30. Soriani, N.; Trevisi, E.; Calamari, L. Relationships between Rumination Time, Metabolic Conditions, and Health Status in Dairy Cows during the Transition Period1. J. Anim. Sci. 2012, 90, 4544–4554. [Google Scholar] [CrossRef]

31. Beer, G.; Alsaaod, M.; Starke, A.; Schuepbach-Regula, G.; Müller, H.; Kohler, P.; Steiner, A. Use of Extended Characteristics of Locomotion and Feeding Behavior for Automated Identification of Lame Dairy Cows. PLoS ONE 2016, 11, e0155796. [Google Scholar] [CrossRef]

32. Thomas, A.D.; Orsel, K.; Cortés, J.A.; Pajor, E.A. Impact of Digital Dermatitis on Feedlot Cattle Behaviour. Appl. Anim. Behav. Sci. 2021, 244, 105468. [Google Scholar] [CrossRef]

33. Almeida, P.E.; Weber, P.S.D.; Burton, J.L.; Zanella, A.J. Depressed DHEA and Increased Sickness Response Behaviors in Lame Dairy Cows with Inflammatory Foot Lesions. Domest. Anim. Endocrinol. 2008, 34, 89–99. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

34. Bristow, D.J.; Holmes, D.S. Cortisol Levels and Anxiety-Related Behaviors in Cattle. Physiol. Behav. 2007, 90, 626–628. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

35. Tufarelli, V.; Puvača, N.; Glamočić, D.; Pugliese, G.; Colonna, M.A. The Most Important Metabolic Diseases in Dairy Cattle during the Transition Period. Animals 2024, 14, 816. [Google Scholar] [CrossRef]

36. Bareille, N.; Beaudeau, F.; Billon, S.; Robert, A.; Faverdin, P. Effects of Health Disorders on Feed Intake and Milk Production in Dairy Cows. Livest. Prod. Sci. 2003, 83, 53–62. [Google Scholar] [CrossRef]

37. Dalanezi, F.M.; Joaquim, S.F.; Guimarães, F.F.; Guerra, S.T.; Lopes, B.C.; Schmidt, E.M.S.; Cerri, R.L.A.; Langoni, H. Influence of Pathogens Causing Clinical Mastitis on Reproductive Variables of Dairy Cows. J. Dairy Sci. 2020, 103, 3648–3655. [Google Scholar] [CrossRef]

38. Zhang, G.; Hailemariam, D.; Dervishi, E.; Deng, Q.; Goldansaz, S.A.; Dunn, S.M.; Ametaj, B.N. Alterations of Innate Immunity Reactants in Transition Dairy Cows before Clinical Signs of Lameness. Animals 2015, 5, 717–747. [Google Scholar] [CrossRef]

39. Matson, R.D.; King, M.T.M.; Duffield, T.F.; Santschi, D.E.; Orsel, K.; Pajor, E.A.; Penner, G.B.; Mutsvangwa, T.; DeVries, T.J. Farm-Level Factors Associated with Lameness Prevalence, Productivity, and Milk Quality in Farms with Automated Milking Systems. J. Dairy Sci. 2022, 105, 793–806. [Google Scholar] [CrossRef]

40. King, M.T.M.; Pajor, E.A.; LeBlanc, S.J.; DeVries, T.J. Associations of Herd-Level Housing, Management, and Lameness Prevalence with Productivity and Cow Behavior in Herds with Automated Milking Systems. J. Dairy Sci. 2016, 99, 9069–9079. [Google Scholar] [CrossRef]

41. Reader, J.D.; Green, M.J.; Kaler, J.; Mason, S.A.; Green, L.E. Effect of Mobility Score on Milk Yield and Activity in Dairy Cattle. J. Dairy Sci. 2011, 94, 5045–5052. [Google Scholar] [CrossRef]

42. Kofler, J.; Fürst-Waltl, B.; Dourakas, M.; Steininger, F.; Egger-Danner, C. Impact of Lameness on Milk Yield in Dairy Cows in Austria-Results from the Efficient-Cow-Project. Schweizer Archiv für Tierheilkunde 2021, 163, 123–138. [Google Scholar] [CrossRef]

43. Garvey, M. Lameness in Dairy Cow Herds: Disease Aetiology, Prevention and Management. Dairy 2022, 3, 199–210. [Google Scholar] [CrossRef]

44. Pirkkalainen, H.; Talvio, I.; Kujala-Wirth, M.; Soveri, T.; Orro, T. Acute Phase Response of Sole Ulcer, White Line Disease and Digital Dermatitis in Dairy Cows. Vet. Anim. Sci. 2022, 17, 100253. [Google Scholar] [CrossRef]

45. Pavlenko, A.; Bergsten, C.; Ekesbo, I.; Kaart, T.; Aland, A.; Lidfors, L. Influence of Digital Dermatitis and Sole Ulcer on Dairy Cow Behaviour and Milk Production. Animal 2011, 5, 1259–1269. [Google Scholar] [CrossRef]

46. Amory, J.R.; Barker, Z.E.; Wright, J.L.; Mason, S.A.; Blowey, R.W.; Green, L.E. Associations between Sole Ulcer, White Line Disease and Digital Dermatitis and the Milk Yield of 1824 Dairy Cows on 30 Dairy Cow Farms in England and Wales from February 2003–November 2004. Prev. Vet. Med. 2008, 83, 381–391. [Google Scholar] [CrossRef]

47. Charfeddine, N.; Pérez-Cabal, M.A. Effect of Claw Disorders on Milk Production, Fertility, and Longevity, and Their Economic Impact in Spanish Holstein Cows. J. Dairy Sci. 2017, 100, 653–665. [Google Scholar] [CrossRef]

48. Necula, D.-C.; Simiz, E.; Corcionivoschi, N.; Balta, I.; Nicula Neagu, M.; Warren, H.E.; Taylor-Pickard, J.; Stef, L. Associations between Lameness and the Metabolic and Hormonal Profiles in Dairy Cows. Ital. J. Anim. Sci. 2024, 23, 1181–1193. [Google Scholar] [CrossRef]

49. Onyiro, O.M.; Andrews, L.J.; Brotherstone, S. Genetic Parameters for Digital Dermatitis and Correlations with Locomotion, Production, Fertility Traits, and Longevity in Holstein-Friesian Dairy Cows. J. Dairy Sci. 2008, 91, 4037–4046. [Google Scholar] [CrossRef]

50. Ninković, M.; Žutić, J.; Arsić, S.; Zdravković, N.; Sapundžić, Z.Z.; Glišić, D.; Bojkovski, J.; Giadinis, N.D.; Panousis, N. Association between White Line Disease and Sole Ulcers with Certain Milk Components in Simmental Cows. J. Hell. Vet. Med. Soc. 2023, 74, 5843–5848. [Google Scholar] [CrossRef]

51. Necula, D.-C.; Warren, H.E.; Taylor-Pickard, J.; Simiz, E.; Stef, L. Associations of Lameness with Indicators of Nitrogen Metabolism and Excretion in Dairy Cows. Agriculture 2022, 12, 2109. [Google Scholar] [CrossRef]

52. Juarez, S.T.; Robinson, P.H.; DePeters, E.J.; Price, E.O. Impact of Lameness on Behavior and Productivity of Lactating Holstein Cows. Appl. Anim. Behav. Sci. 2003, 83, 1–14. [Google Scholar] [CrossRef]

53. Antanaitis, R.; Juozaitienė, V.; Urbonavičius, G.; Malašauskienė, D.; Televičius, M.; Urbutis, M.; Džermeikaitė, K.; Baumgartner, W. Identification of Risk Factors for Lameness Detection with Help of Biosensors. Agriculture 2021, 11, 610. [Google Scholar] [CrossRef]

54. Randall, L.V.; Green, M.J.; Chagunda, M.G.G.; Mason, C.; Archer, S.C.; Green, L.E.; Huxley, J.N. Low Body Condition Predisposes Cattle to Lameness: An 8-Year Study of One Dairy Herd. J. Dairy Sci. 2015, 98, 3766–3777. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

55. Costa, A.; Lopez-Villalobos, N.; Sneddon, N.W.; Shalloo, L.; Franzoi, M.; De Marchi, M.; Penasa, M. Invited Review: Milk Lactose—Current Status and Future Challenges in Dairy Cattle. J. Dairy Sci. 2019, 102, 5883–5898. [Google Scholar] [CrossRef]

56. Johnston, C.; DeVries, T.J. Short Communication: Associations of Feeding Behavior and Milk Production in Dairy Cows. J. Dairy Sci. 2018, 101, 3367–3373. [Google Scholar] [CrossRef]

57. Dado, R.G.; Allen, M.S. Variation in and Relationships Among Feeding, Chewing, and Drinking Variables for Lactating Dairy Cows. J. Dairy Sci. 1994, 77, 132–144. [Google Scholar] [CrossRef]

58. Marino, R.; Petrera, F.; Speroni, M.; Rutigliano, T.; Galli, A.; Abeni, F. Unraveling the Relationship between Milk Yield and Quality at the Test Day with Rumination Time Recorded by a PLF Technology. Animals 2021, 11, 1583. [Google Scholar] [CrossRef]

59. DeVries, T.J.; Beauchemin, K.A.; Dohme, F.; Schwartzkopf-Genswein, K.S. Repeated Ruminal Acidosis Challenges in Lactating Dairy Cows at High and Low Risk for Developing Acidosis: Feeding, Ruminating, and Lying Behavior. J. Dairy Sci. 2009, 92, 5067–5078. [Google Scholar] [CrossRef]

60. Schönberger, D.; Berthel, R.M.; Savary, P.; Bodmer, M. Analysis of Dairy Cow Behavior during Milking Associated with Lameness. Dairy 2023, 4, 554–570. [Google Scholar] [CrossRef]

61. Archer, S.C.; Green, M.J.; Madouasse, A.; Huxley, J.N. Association between Somatic Cell Count and Serial Locomotion Score Assessments in UK Dairy Cows. J. Dairy Sci. 2011, 94, 4383–4388. [Google Scholar] [CrossRef]

62. Bouffard, V.; de Passillé, A.M.; Rushen, J.; Vasseur, E.; Nash, C.G.R.; Haley, D.B.; Pellerin, D. Effect of Following Recommendations for Tiestall Configuration on Neck and Leg Lesions, Lameness, Cleanliness, and Lying Time in Dairy Cows. J. Dairy Sci. 2017, 100, 2935–2943. [Google Scholar] [CrossRef]

63. Anne, P.; Ingvar, E.; Tomas, T.; Christer, B.; Lena, L. Influence of Digital Dermatitis and Sole Ulcer on Dairy Cow Behaviour and Milk Composition. In Proceedings of the 41th Congress of the International Society for Applied Ethology, Merida, Mexico, 30 July–3 August 2007; Volume 1. [Google Scholar]

64. Watson, C.; Barden, M.; Griffiths, B.E.; Anagnostopoulos, A.; Higgins, H.M.; Bedford, C.; Carter, S.; Psifidi, A.; Banos, G.; Oikonomou, G. Prospective Cohort Study of the Association between Early Lactation Mastitis and the Presence of Sole Ulcers in Dairy Cows. Vet. Rec. 2022, 190, e1387. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

65. Heuer, C.; Schukken, Y.H.; Dobbelaar, P. Postpartum Body Condition Score and Results from the First Test Day Milk as Predictors of Disease, Fertility, Yield, and Culling in Commercial Dairy Herds. J. Dairy Sci. 1999, 82, 295–304. [Google Scholar] [CrossRef]

Džermeikaitė K, Krištolaitytė J, Anskienė L, Šertvytytė G, Lembovičiūtė G, Arlauskaitė S, Girdauskaitė A, Rutkauskas A, Baumgartner W, Antanaitis R. Effects of Lameness on Milk Yield, Milk Quality Indicators, and Rumination Behaviour in Dairy Cows. Agriculture. 2025; 15(3):286. https://doi.org/10.3390/agriculture15030286

Перевод статьи «Effects of Lameness on Milk Yield, Milk Quality Indicators, and Rumination Behaviour in Dairy Cows» авторов Džermeikaitė K, Krištolaitytė J, Anskienė L, Šertvytytė G, Lembovičiūtė G, Arlauskaitė S, Girdauskaitė A, Rutkauskas A, Baumgartner W, Antanaitis R., оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык