Modélisation avant le développement d’outils d’aide à la détection - La Semaine Vétérinaire n° 1723 du 10/06/2017
La Semaine Vétérinaire n° 1723 du 10/06/2017

REVUE DE PRESSE

PRATIQUE MIXTE

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Deux études visent à la modélisation de données captées sur l’animal afin de pouvoir développer des outils d’aide à la décision. Dans la première1, il s’agissait de modéliser plusieurs paramètres pour détecter des troubles de santé comme la cétose ou les métrites. Les durées de rumination, l’activité, ainsi que la production de lait ont été collectées chez des vaches saines (n = 300) ou malades (n = 405) durant les 3 premières semaines après leur vêlage. Ces données ont ensuite été corrélées aux affections diagnostiquées en fonction du jour du diagnostic afin de développer un modèle. Dans la seconde étude2, les auteurs ont développé un modèle utilisant les résultats précédents en ciblant la détection de la cétose dans quatre exploitations laitières, pour un total de 203 vaches atteintes de cétose et 503 saines. Ce modèle est calibré à partir des données de chaque élevage, puis calibré pour un seul et utilisé dans les trois autres. Au sein d’un élevage, la sensibilité varie de 78 à 90 % et la susceptibilité de 71 à 74 %, et entre les cheptels la sensibilité varie de 65 à 95 %.

1 Steensels M., Maltz E., Bahr C. et coll. Towards practical application of sensors for monitoring animal health : the effect of post-calving health problems on rumination duration, activity and milk yield. J. Dairy Res. 2017;84(2):132-138. 2 Steensels M., Maltz E., Bahr C. et coll. Towards practical application of sensors for monitoring animal health ; design and validation of a model to detect ketosis. J. Dairy Res. 2017;84(2):139-145.

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