Allikas: Tõuloomakasvatus 1/2022, Marko Kass
Märts 2022
Intensiivset veisekasvatust iseloomustab sageli suur haiguste esinemise risk. Siinsele piimakarjakasvatusele on omane karjade jätkuv suurenemine. Viimane tähendab, et nii lehmade kui vasikate visuaalne jälgimine muutub üha keerulisemaks, tuues kaasa haiguste diagnoosimise tavapäraselt hiljem. Lisaks on teada, et veiste suurem suremus farmis viitab loomade kehvale tervisele ja heaolule, mis viib majanduslikult ebaefektiivse tootmiseni.
Vasikate haavatavus haiguste suhtes
Vastsündinud vasikad ja noorloomad on intensiivses veisekasvatuses haiguste suhtes kõige haavatavamad. Hädad nagu hingamisteede haigused ja vastsündinud vasika kõhulahtisus on noore isendi enam levinumad surma põhjused. Näiteks ulatus mõned aastat tagasi Ühendkuningriigis võõrutamata vasikate suremus osades piimakarjades kuni 12%-ni ja lihaveisefarmides umbes 2–4%-ni. Jõudluskontrolli aastaraamatus (2021) oli holsteini tõugu vasikate surnult sündide osakaal poegimistest 7%. Ja kui siia liita esimesel kahel kuul hukkunud vasikad, võib meie karjades olla orienteeruvalt 10 kuni 15 kaotatud vasikat 100 poegimise kohta.
Pannes end loomaomaniku olukorda, tekib õigustatud küsimus, kas oleme sellise kaotusega arvestanud ja milline on võimalus suremuse ja kaasnevate kahjude vähendamiseks? Kirjanduse andmetel võivad kahjud hukkunud vasika kohta olla ligi 100 eurot. Samas kui võtta arvesse saamata jäänud tulusid, sealhulgas tiine mullika müük ja/või tulu lüpsilehma toodangult, siis võib ühe kaotatud lehmvasika keskmine maksumus piimatootjale ulatuda ligikaudu 1500 euroni. Niisiis võib iga loomaomanik ise edasi arvutada, milline on potentsiaalselt saamata jäänud tulu ning tegemata jäänud investeeringute maht. Seetõttu suremuse riskiteguritega toimetulek veisekasvatuses on prioriteet ning sihiks tuleb seada vasika heaolu parandamine esimestel elukuudel, kindlustamaks majanduslik tõhusus ja jätkusuutlikum piimakarjakasvatus.
Heaolu hindamine
Ühtlasi toonitaks siinjuures, et suremus ja haiguste esinemine on vasika heaolu hindamisel kaks kõige olulisemat kriteeriumit. Mõlemad väljendavad eelkõige pidamistingimusi, mis omakorda algavad sobivast ventilatsioonist ning kehivad kuni isendite arvukuseni aediku kohta. Seega, kui vaatame ainult ühte kriteeriumi – ventilatsiooni vasikalaudas, siis hinnatavaid näitajaid on arvukalt, nagu üldine keskkonna puhtus ja kuivus (sh seinad ja laed), hea õhu kvaliteet, vanusele sobiv sisetemperatuur, tuuletõmbe puudumine jm. Kõik need näitajad, mis on tihedalt seotud hingamisteede haiguste riski ja ülekandumisega ühelt isendilt teisele.
Vasikatel võõrutuseelsel perioodil esinev (nakkuslik) hingamisteede haigus kujutab suurt probleemi isendi tervisele ja heaolule. Tervise halvenemise risk suureneb suurfarmides veelgi, kuna mitmest laudast pärit vasikate segunemine rühmas peetavate vasikate erineva tervisliku seisundiga on keeruline ja haigus jääb rutiinsete vaatluste käigus sageli tähelepanuta. Haiguste eelhoiatamise (tehnoloogiliste) süsteemide väljatöötamine farmis aitab varajases faasis avastada võõrutamata vasika haigusjuhte ning optimeerida vajalikku ravi. Varasemate uuringute põhjal juba teame, et esinevad märkimisväärsed muutused hingamisteede haigustesse nakatunud vasika söömuses ja söötmiskäitumises võrreldes terve liigikaaslasega. Teisalt teame, et automaatammed ehk piimaasendaja jagajad registreerivad regulaarselt andmeid üksikute vasikate piimatarbimise ja joomiskäitumise kohta.
Söömis- ja joomiskäitumisele lisaks on täheldatud muutusi ööpäevases aktiivsuses (lamamine, seismine, jooksmine jne) tervete ja hingamisteede haigusega tabandunud vasikate vahel. Vasika aktiivsuse käsitsi salvestamine reaalajas on aeganõudev ja tootmisfarmis teostamatu, kuid siin on lahenduseks aktiivsusmõõturid (sarnane sammulugejaga), mille analooge kasutatakse lüpsilehma inna tuvastamiseks. Sarnaselt lehma inna avastamisega on vasikale mõeldud aktiivsusmõõturi ideeks jälgida muutusi rutiinses käitumises ja teavitada sellest loomaomanikku. Sellist tehnoloogiat on edukalt rakendatud veise terviseprobleemide tuvastamiseks ning kasutatud vasika seismis- ja lamamiskäitumise jälgimiseks. Järgmiseks sammuks ongi uuringutes vaadelda lisaks käitumismustritele muutusi ennustamaks lähenevat haigust vasika söömis- ja aktiivsusnäitajate põhjal.
Uuringuandmete kogumine farmis
Käesoleva artikli ajendiks oli uuring, kus koguti automatiseeritud piimajagaja salvestud andmeid vasika söötmis- ja aktiivsuskäitumise kohta, et neid seostada haigusega enne selle kliinilisi sümptomeid. Mõistmaks paremini seoseid haiguse esinemise ja käitumise vahel, hinnati farmitehnoloogiaga vasika käitumismustreid ja sotsiaalsust. Viimase puhul saame paralleeli tuua paariaastase lapsega, kelle sotsiaalsus ja käitumine, sh mängulisus, ajas loogiliselt arenevad (kognitiivsed oskused), sõltudes keskkonnast, ümbritsevate liigikaaslaste käitumisest jt teguritest. Püüdes piimajagaja andmeid kombineerida aktiivsusmõõturite ning videosalvestite andmetega, saame jälgida muutusi haige ja terve vasika aktiivsuses ning sotsiaalsuses enne võimalikku haiguse tekkimist.
Uuringus on vaatluse all enam kui saja võõrutamata vasika käitumine ja söömus. Tosina kaupa paigutatud vasikaid peeti põhu allapanuga sulus (foto 1), kus neil oli vaba juurdepääs veele, heinale ja müslile. Piimaasendaja ööpäeva kogus sõltus vasika vanusest ja kehamassist. Igale vasikale paigaldati tagumise jala ümber IceQube (Suurbritannia) aktiivsussensor, mis registreeris lamamis-, seismis- ja muud käitumised. Vasika tervist hinnati Wisconsini protokolli alusel, vaadeldes silmi, kõrvu, köha esinemist ja mõõdeti kehatemperatuuri (joonis 1).
Kirjeldatud uuringu peamised eesmärgid on teha kindlaks markereid enam levinud haiguste ja vasika aktiivsuse vahel, hinnata sotsiaalseid muutusi haiguse eel ja ajal ning hinnata biomarkerite tugevust haiguse ennustamisel.
SRUC-i vasikalaudas varem tehtud analoogne katse näitas, et võrreldes tervete vasikatega lamasid haiged vasikad kauem ja neil olid tavaliselt pikemad lamamiskorrad. Haigestunud vasikas lamab ööpäevas keskmiselt tunni võrra kauem ning ühe lamamiskorra pikkus on ligikaudu kakskümmend minutit pikem. Haiged vasikad jõid piimaasendajat lühemat aega ja neil oli iga päev vähem automaatamme külastusi võrreldes tervetega. Samuti leiti, et haigete ja tervete vasikate vahelised erinevused ilmnesid haigusele eelnevatel päevadel nii üldises aktiivsuses kui ka söömiskäitumises. Näiteks täheldati, et lamamiskorra pikkus oli haigetel vasikatel pikem kaks päeva enne haiguse kliiniliste tunnuste avaldumist. Erinevused lamamisajas tuvastati (olles pikem) üks päev ja piima joomisega amme külastustes (olid harvemad) kolm päeva enne haiguse kindlaks tegemist. Seega võime eelneva põhjal öelda, et söömiskäitumise ja aktiivsuse mõõtmine täppistehnoloogia abil on haiguste varasel avastamisel määrava tähtsusega suurtootmise tingimustes.
Uuringu tulemused
Esialgsed uuringu tulemused näitasid tugevat korrelatsiooni vasika ööpäevase aktiivsuse ja Wisconsini skoori vahel. Samuti leidsime, et vasika aktiivsus on seotud kehatemperatuuriga ehk kui vasika aktiivsus ööpäevas langes, siis väljendub see suure tõenäosusega ka suuremas kehatemperatuuris. Analoogselt Šoti kolleegide varasema uuringuga täheldasime, et haigeks jääv vasikas joob lühemat aega võrreldes terve isendiga. Ka meie leidsime, et haigestuv vasikas külastab amme vähem arv kordi. Võib-olla kõige olulisem teadmine, mida tulevikku silmas pidades kõrva taha panna, on asjaolu, et haigete vasikate puhul on muutused käitumises n-ö rühmasiseselt homogeensemad. Teisisõnu, uuritud käitumismustrites esines haigetele vasikatel oluliselt vähem varieeruvust võrreldes tervetega.
Uuringu (2020.–2022. a) käigus saadud teadmised seostest vasika käitumise muutustest haiguste eel ja ajal on sisendiks piimakarjakasvatajatele edasiste otsuste tegemisel. Uuringu tulemused võimaldavad senisest enam kasutada sensorite ja piimaautomaatite kogutud andmeid, vasika haiguste varajaseks avastamiseks vähendamaks nendega kaasnevat majanduslikku kahju. Ühtlasi loodame, et katsete käigus saadav teadmine jõuab õige pea ka meie piimakarjakasvatajateni.
Uurimistööd finantseerib Eesti Teadusagentuur (PUTJD968).
