The change of the body condition score(BCS) and milk production graph as days in milk by lactation number show that the productivity of cow is on the increase as increase the lactation number, but the health condition is much worse because of the inappropriate nutrition intake. Metabolic profiles test(MPT) results indicate that the early-lactation for directly after the parturition to the peak production of milk during the total lactation period is the time of the more likely to be exposed to lack of energy, protein, minerals. To solve this problem, the early-lactation cows should be sufficiently supplied the required nutrients and should maximum intake the supplied nutrients not to be suddenly decline body weight and BCS from postparturition to the peak production of milk. To maximize the dry matter intake of a cow, there is have got to improve the management of body weight for heifer's skeletal development and in the dry period which is carelessly deal by mostly farms. This study presents that the use of measurement of body weight, graph of body condition score, distribution of milk production, metabolic profiles test in the monitoring for dairy herd health management is very valuable.
A study was conducted to estimate cost of major dairy cattle diseases. Forty (n=40) of the 167 dairy herds in Gyeongnam (Chinju) area were stratified and selected randomly for participation in the national animal health monitoring system. Gyeongsnag University veterinarians, Gyeongnam Livestock Promotion Institute veterinarians and clinic veterinarian visited each herd once a month for a total periods of 12 months. At a each visit data on disease, production, management, finance, treatments, preventive activities, animal events, and any other relevant events were collected. Monthly and annual cost estimates of disease treatment were in computed in each herd and stratum(including cost of prevention). Results were expressed as cost per head and given separately for cows, young stock, and calves. In cows, the most expensive seven diseases entities (from the most to the least) were : (1) clinical mastitis; (2) breeding problems; (3)gastrointestinal problems; (4) multiple system problem; (5) birth problems; (6) metabolic/nutritional disease; (7) lameness. In young stock, the most costly disease were the multiple system problems, breeding problems, respiratory disease, gastrointestinal disease, and lameness. In calves, the most costly disease problems were gastrointestinal problems, respiratory disease, integumental, multiple system problems, and metabolic/nutritional problems.
The purpose of this study was to develope a computer program to help with gross diagnosis of protein-energy balance and feeding management practice and with the prediction about the risk possibility of productive disease such as reproductive and metabolic disorders by evaluating fat, protein, and milk urea nitrogen (MUN) from individual cow milk in dairy herd Somatic cell counts also represent the condition of udder health. The principal flow charts of this program was to check on herd management, sampling the composite milk, analysis the milk composition, conversion of data from milking equipment to program, input and analysis of data in program, and report. This program is compatible with window 95/98 system. The major analytical elements of this program were presented as; the profile of herd lactation curve analysis of the test-day milk production level, the distribution of somatic cell count, the fat to protein ratio to evaluate body energy balance, and the interpretation of dietary protein-energy balance by milk protein and MUN contents for individual cows. This program using milk fat, protein, MUN, and somatic cell counts will serve as a monitoring tool for the protein-energy balance and the feeding management practice, and for distribution of mastitis in individual cows. It will also be used to manage the nutritional and reproductive disorders and mastitis at the farm level.
The aim of this study was 1) to confirm the practical efficiency of a routine milk P4 monitoring system for postpartum reproductive management of a dairy herd, and 2) to evaluate the relationship between the blood metabolic profiles, milk quality and body weight of individual cows in the farm records, which may reflect the postpartum nutritional condition, and the time of postpartum resumption of ovarian activity of dairy cows. A total of 116 Holstein cows was used in the present study. First, during the period of Experiment 1, postpartum reproductive management based on weekly measured milk P4 concentration from individual cows was conducted. Compared with the reproductive records of the past two years without P4 monitoring, although the day from calving to first AI did not change, both the number of AI until pregnant (with P4; 1.9 times vs. without P4; 2.9 times) and the days open (with P4; 95.1 days vs. without P4; 135.8 days and 133.8 days) were significantly decreased. In Experiment 2, the measurement of blood constituents such as albumin, blood urea nitrogen, packed cell volume, ammonia, glucose, total cholesterol, non-esterified, AST and $\gamma$-GTP was performed on the blood samples taken once approximately 14 days postpartum, to monitor both health and nutritional conditions. The milk constituent parameters, such as milk protein (MP), milk fat (MF), SNF and lactose, collected from the monthly progeny test of individual cows, were used to monitor the postpartum nutritional status. Furthermore, the data obtained from the routine measurements of body weight were used to calculate the rate of peripartum body weight loss. The resumption day of the postpartum estrous cycle was assumed from the milk P4 profiles of individual cows. There was no clear relationship between each parameter from blood examination and those from resumption time. However, the cows had low values of MP, and SNF, which significantly affected the resumption of the postpartum estrous cycle. Similarly, a higher rate of body weight loss indicated a significant delay (more than 1 month) in the resumption of the postpartum estrous cycle, compared with the groups that had a medium or lower rate of body weight loss. The results of the present study demonstrated that the implementation of routine milk P4 monitoring-based postpartum reproductive management, together with milk quality parameters and routine BW data available in field conditions may be utilized as a practical approach for increasing the postpartum reproductive efficiency of a high yielding dairy herd.
Milk urea nitrogen (MUN) determination is being used an indicator of the protein-energy balance in dairy herds. A faulty balance can be corrected to optimize milk production and animal health. This parameter is regarded as a potential tool to evaluate suboptimal feeding practices and reproductive disorders. Therefore, the purpose of this study was to investigate the response of milk composition by regular feeding analysis and to compared the relationship between MUN and milk protein(MP) and fertility at the insemination period in Holstein dairy cows. Total of 355 artificial insemination (AI) for 150 Holstein cows in the herd were used to examine the relationship between MUN and MP content and conception rate. The AI occured for the cows 50 to 150 day in milk, and MUN and MP concentration were determined using automated infrared procedures. The mean${\pm}$standard deviation of MUN and MP concentration in the herd were $15.6{\pm}2.1mg/dl$ and $3.23{\pm}0.38%$, respectively. MUN contents of bulk milk were increase by elevated crude protein intake. The conception rate was lower in the cows in which the level of MUN was lower than > 8.0mg/dl (10.0%) or > higher than 25mg/dl (15.4%) relative to the cows in MUN content of 12.0~17.9 mg/dl (36.7%) at the time of insemination. Also, lower MP than 3.0% or higher MP than 3.25% were associated with a lower conception rates. Consequently, MUN and MP analyses may be used serve as a monitoring tool of protein and energy nutritional balance to improve reproduction efficiency in Holstein dairy cows.
A random study of 574 dairy farms in Gyeongnam area was designed to determine 1) management factors that may be associated with the occurrence of drug residues; 2) the dairy farmer's attitudes and knowledge about residues; 3) how these variables influence the occurrence of residues in dairy cattle. Management factors perceived as having the greatest influence on drug residues in milk were insufficient knowledge about withdrawal periods, errors due to hired help, insufficient identification and record of animals treated for mastitis, dry cow treatment for mastitis, and metritis treatment. Seventy-one percent of farms with residues problem used mixed own feeds compared with twenty-nine percent of farms with premedicated feeds. Factors significantly associated with the occurrence of residues were herd size, increased number of hired persons, increased frequency of use of mixed-own feeds, category of medicated feed, and producer's attitude toward the public health significance of residues. Our findings suggest that residue occurrence was mainly associated with errors due to hired help, insufficient knowledge about withdrawal periods, poor animal identification and records of treatment animals and use of medicated feeds. Any residue avodiance educational program needs to stress how to deal with these factors. This educational program should be directed to dairy farmers and employees, especially temporary employees. In addition, Dairy farmer's attitudes and knowledge about drug residues need to be improved. More evidence on the public healths significance of residues should be available to them. Because belife in importance of public healths concerns was related to successful residue avidance and because 81.3% of the dairy farmers with residue problem thought public healths concerns were less important than economic ones, it would be helpful to provide educational programs specifically directed to this issue. it may be useful to provide programs not only for the dairy farmers but also change of their concerns about on the public healths.
Milk data may be increasingly used as indicators of the protein-energy balance and actual farm feeding practices. It was related to milk production, nutritional and reproductive disorders. The purpose of this study was to investigate the relationship between level of fat, protein or milk urea nitrogen (MUN) from the first test within 35 days in milk and displaced abomasum (DA) in a large dairy herd with high yielding Holstein cows. Milk data from forty-five DA cases were compared to those from 90 healthy cows. Higher odds of DA diagnosis was found with higher 5.0% milk fat, lower 3.0% milk protein. Therefore, cows with a fat to protein ratio of>1.5 had higher risks for DA. Also, incidence rates of DA was higher in the cows which the level of MUN was lower than 12.0 mg/dl or higher than 25.0 mg/dl relative to healthy cows. These results indicate that cows diagnosed with DA were energy deficient prior to DA diagnosis. We conclude that level of fat, protein or MUN serve as a monitoring tool of protein and energy nutritional balance in early lactation cows and also as a significant predictor of risk for DA.
Objective: The aim of the paper was to compare the fit of data derived from daily automatic milking systems (AMS) and monthly test-day records with the use of lactation curves; data was analysed separately for primiparas and multiparas. Methods: The study was carried out on three Polish Holstein-Friesians (PHF) dairy herds. The farms were equipped with an automatic milking system which provided information on milking performance throughout lactation. Once a month cows were also subjected to test-day milkings (method A4). Most studies described in the literature are based on test-day data; therefore, we aimed to compare models based on both test-day and AMS data to determine which mathematical model (Wood or Wilmink) would be the better fit. Results: Results show that lactation curves constructed from data derived from the AMS were better adjusted to the actual milk yield (MY) data regardless of the lactation number and model. Also, we found that the Wilmink model may be a better fit for modelling the lactation curve of PHF cows milked by an AMS as it had the lowest values of Akaike information criterion, Bayesian information criterion, mean square error, the highest coefficient of determination values, and was more accurate in estimating MY than the Wood model. Although both models underestimated peak MY, mean, and total MY, the Wilmink model was closer to the real values. Conclusion: Models of lactation curves may have an economic impact and may be helpful in terms of herd management and decision-making as they assist in forecasting MY at any moment of lactation. Also, data obtained from modelling can help with monitoring milk performance of each cow, diet planning, as well as monitoring the health of the cow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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