|
||||
Home
» Archívum
» 2017. TDK
2017. évi TDK konferenciaMuntyán Nóra Judit VI. évfolyam Állatorvostudományi Egyetem, Haszonállatgyógyászati Tanszék és Klinika Témavezető: Dr. Szelényi Zoltán Viktor 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 |