Tudományos Diákkör    
 
 
2023. TDK
2022. TDK
2021. TDK
2020. TDK
2019. TDK
2018. TDK
» 2017. TDK
Felhívás
Meghívó 2017.
Állatorvos szekciók
Állatorvos zsűri
Díjak
Díjazottak
MTÜ
2017. OTDK
2016. TDK
2015. OTDK
2015. TDK
2014. TDK
2013. TDK
2013. Támop
2013. OTKD
2012. TDK
2012. Támop
2011. TDK
2010. TDK
2009. TDK
2009. OTDK
2008. TDK
2007. TDK
2006. TDK
2005. TDK
2004. TDK
2003. TDK
2002. TDK
Home » Archívum » 2017. TDK

2017. évi TDK konferencia

Puerperális metritis előrejelzése matematikai modellel egy tejelő tehenészetben
Muntyán Nóra Judit VI. évfolyam
Állatorvostudományi Egyetem, Haszonállatgyógyászati Tanszék és Klinika
Témavezető: Dr. Szelényi Zoltán Viktor

Absztrakt:

A puerperális metritisz, egy minden tehenészetet érintő, nagy gazdasági kárt okozó kórkép. Legnagyobb kártételét a tejtermelés kiesése, a megnövekedett gyógyszerköltség, esetleg a kiesés miatti üszőbeállítás költsége adja.

Vizsgálatunkban egy dél-magyarországi tejtermelő állományban egy korábban publikált matematikai modell segítségével becsültük meg a metritisz kialakulásának valószínűségét, és vizsgáltuk a modell pontosságát. A vizsgálatba Holstein-fríz teheneket (n=200) vontunk. A klinikai vizsgálatok során az ellés utáni második naptól 3 napig mértük az állatok testhőmérsékletét és tejtermelését. Az ellés utáni első napon, kézi mérőkészülékkel teljes vérből mértük a vér béta-hidroxi vajsav koncentrációját szarvasmarha vérre validált tesztcsíkkal. Az ellést követő 10. napon rektális vizsgálattal vizsgáltuk a méhgyulladás kialakulását. Mindezek mellett adatokat gyűjtöttünk a tehenekről az ellés sorszámára és lefolyására, a kialakult betegségekre vonatkozóan.

A modell alapján azokat az egyedeket jósoltuk méhgyulladásosnak, amelyeknél a becslés nagyobb, mint 50% valószínűséget mutatott. A klinikai vizsgálatok alapján az összes méhgyulladásban megbetegedett (n=21) egyed közül a kizárólag lokális tünetekkel járó méhgyulladás éppen úgy, mint a toxikus metritis leggyakrabban az először ellett tehenekben fordult elő: 18, illetve 12%. A modell a valóságban bekövetkezett méhgyulladások kétharmadára 30% alatti valószínűséget adott (Se: 33%, Sp:86%, Accuracy: 80%, Precision: 22%, OR = 3,1), valamint magasabb valószínűségi értéken (80%) is csak 40 % körüli értékben igazolódik be a becslés. A méhgyulladás valószínűségére vonatkozó előrejelzés és az annak bekövetkezésére vonatkozó ROC görbén az AUC = 0,625, 50%-os cutoff értéknél a pontosság 0,79, ami szintén a modell gyenge találati pontosságát jelenti. Toxikus puerperalis metritis esetében a modell még kevésbé képes elkülöníteni a pozitív és negatív állatokat (Se: 83%, Sp: 15%, Accuracy: 28%, Precision: 19%, OR = 0,9).

Következtetésünk a vizsgálattal kapcsolatosan, hogy a matematikai modell jelenlegi formájában nem alkalmas a méhgyulladás klinikailag alkalmazható pontos előrejelzésére. Ennek fő oka, hogy eredetileg többször ellett tehenekre írták le, tehát egyszer ellettekre alapjában véve legfeljebb feltételesen alkalmazható. Valószinűsíthető, hogy egyrészt a matematikai modell is felülvizsgálatra szorul, több változó figyelembevétele szükséges egy klinikailag is alkalmazható pontos előrejező modellhez, másrészt a klinikai vizsgálatot lefolytató személyek oktatása is elengedhetetlennek tűnik a definíció szerinti elváltozások leírására. A jövőben ismételt vizsgálatokat tervezünk egy javított modellel a méhgyulladások pontosabb előrejelzésére.



Előadások listája