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Calidad de la leche: factores asociados al personal vinculado al ordeño

Milk quality: milking personnel associated factors



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Esguerra, J. C., Cassoli, L. D., Múnera-Bedoya, O. D., Cerón-Muñoz, M. F., & Machado, P. F. (2018). Calidad de la leche: factores asociados al personal vinculado al ordeño. Revista MVZ Córdoba, 23(1), 6461-6473. https://doi.org/10.21897/rmvz.1241

Dimensions
PlumX
Juan C Esguerra
Laerte D Cassoli
Oscar D Múnera-Bedoya
Mario F Cerón-Muñoz
Pablo F Machado

Objetivo. Identificar factores asociados a altos y bajos niveles de recuentos de células somáticas (RCS) en tanques de hatos lecheros del Sudeste de Brasil. Materiales y métodos. Se analizaron 68 hatos lecheros con niveles altos y bajos de RCS en tanque. Para identificar factores asociados al personal vinculado al ordeño y relacionarlos con RCS se aplicaron encuestas y listas de chequeo para la rutina y el equipo de ordeño. Resultados. El personal vinculado al ordeño, administración y gestión del productor explicaron hasta el 40.28% de la variabilidad entre rebaños, mientras que el bienestar y la estabilidad del ordeñador explicaron hasta el 28%. La planeación y organización del productor fueron relevantes en el RCS, al igual que el estado del equipo y la rutina de ordeño. Análisis separados de empleado y propietario permitiero concluir que existe mayor variabilidad para los primeros, diferenciándose por conocimientos en la producción de leche y el manejo de la mastitis, la rutina y la experiencia. Conclusión. Existen factores clasificatorios en los sistemas de ordeño del sudeste de Brasil asociados al personal, el equipo y la rutina de ordeño. El entendimiento de estos factores posibilitará la implementación de estrategias que permitan producir leche de mejor calidad.


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  1. FAO-FEPALE. Situación de la Lechería en América Latina y el Caribe en 2011, Observatorio de la Cadena Lechera. Santiago, Chile: Oficina Regional de la FAO para América Latina y el Caribe, División de Producción y Sanidad Animal 2012. URL Available from: http://www.fao.org/fileadmin/templates/est/COMM_MARKETS_MONITORING/Dairy/Documents/Paper_Lecher%C3%ADa_AmLatina_2011.pdf
  2. Kulkami A G, Kaliwal B B. Bovine mastitis: a review. Int J Recent Sci Res 2013; 4(5):543-548.
  3. Bedolla C, Ponce de León M. Pérdidas económicas ocasionadas por la mastitis bovina en la industria lechera. REDVET 2008; 9(4):1-26.
  4. da Silveira M, Pinheiro Machado Filho L, Hötzel M. Efeito da massagem do úbere ao final da ordenha no leite residual e na ocorrência de mastite em vacas leiteiras. Biotemas 2009; 22(1):129-134. https://doi.org/10.5007/2175-7925.2009v22n1p129
  5. Nielsen C. Economic Impact of Mastitis in Dairy Cows unpublished [PhD thesis]. Uppsala: Swedish University of Agricultural Sciences; 2015 [cited 2016 November 24]. Available from: http://pub.epsilon.slu.se/1968/1/Christel_Nielsen_kappa.pdf
  6. Ribeiro A C N, Barbosa S B P, Jatobá R B, et al. Qualidade do leite cru refrigerado sob inspeção federal na região Nordeste. Arq Bras Med Vet Zootec 2012; 64(5):1343-1351. https://doi.org/10.1590/S0102-09352012000500035
  7. Cardoso M. Percepção das empresas de lácteos sobre programas de pagamento por qualidade do leite e evolução dos indicadores de qualidade higiênico-sanitário. Rev Inst Latic "Cândido Tostes" 2013; 68(390):76-77 https://doi.org/10.5935/2238-6416.20130012
  8. Ministério da agricultura, pecuária e abastecimento. Instrução normativa Nº 62 [Internet]. 2011 [cited 2016 January 10]. Available from: http://www.universidadedoleite.com.br/imagens/uploads/files/instru%C3%A7%C3%A3o_normativa_62.pdf
  9. Ivemeyer S, Knierim U, Waiblinger S. Effect of human-animal relationship and management on udder health in Swiss dairy herds. J Dairy Sci 2011; 94(12):5890-5902. https://doi.org/10.3168/jds.2010-4048
  10. Blowey R W, Edmondson P. Mastitis control in dairy herds. 2nd ed. Cabi: CAB International; 2010. https://doi.org/10.1079/9781845935504.0000
  11. Paulin-Curlee G. Mastitis associated Klebsiella pneumoniae isolates show high levels of genetic diversity [PhD thesis]. Minnesota: University of Minnesota; 2007
  12. Jansen J, Van der Borne B, Renes R, Van Schaik G, Lan T, Leeuwis C. Explaining mastitis incidence in Dutch dairy farming: The influence of farmers attitudes and behaviour. Prev Vet Med 2009; 2(3):210-223. https://doi.org/10.1016/j.prevetmed.2009.08.015
  13. Valeeva N, Lam T, Hogeveen H. Motivation of Dairy Farmers to Improve Mastitis Management. J Dairy Sci 2007; 90(9):4466-4477. https://doi.org/10.3168/jds.2007-0095
  14. Ajzen I, Fishbein M. The influence of attitudes on behavior. The handbook of attitudes. In: Albarracín D, Johnson B T, Zanna M P, editors. The Handbook of Attitudes. New York: Psychology Press; 2005:173-221.
  15. Ajzen I. The theory of planned behavior. Organ Behav Hum Decis Process 1991; 50:179-211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
  16. Lind A K, Thomsen P T, Rintakoski S, Espetvedt M N, Wolff C, Houe H. The association between farmers' participation in herd health programmers and their behavior concerning treatment of mild clinical mastitis. Acta Vet Scand 2012; 54(1):1. https://doi.org/10.1186/1751-0147-54-62
  17. Husson F, Le S, Pages J. Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R. J Appl Stat 2012; 39(6):1381-1385. https://doi.org/10.1080/02664763.2012.657409
  18. R Core Team. A Language and Environment for Statistical Computing [document on the Internet]. 2014. [cited 2016 Dec 10]. Available from: http://www.r-project.org/
  19. Kaiser H. The application of electronic computers to factor analysis. Educ Psychol Meas 1960; 20:141-151. https://doi.org/10.1177/001316446002000116
  20. Borges L, Fonseca L, Martins R, Olivera M. Milk quality according to the daily range in farm production in the Mesoregion Central Mineira and Oeste of Minas Gerais regions. Arq Bras Med Vet Zootec 2013; 65(4):1239-1246. https://doi.org/10.1590/S0102-09352013000400041
  21. Barkema H, Van Der Ploeg J, Schukken H, Lam T, Benidictus G, Brand A. Management Style and Its Association with Bulk Milk Somatic Cell Count and Incidence Rate of Clinical Mastitis. J Dairy Sci 1999; 82(8):1655–1663. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(99)75393-2
  22. Calderón A, Rodríguez V. Prevalencia de mastitis bovina y su etiología infecciosa en sistemas especializados en producción de leche en el altiplano Cundiboyacense (Colombia). Rev Colomb Cienc Pec 2008; 21:582-589.
  23. Wagner A, Palmer R W, Bewley J, Jackson-Smith D B. Producer satisfaction, efficiency, and investment cost factors of different milking systems. J Dairy Sci 2001; 84(8):1890-1898. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(01)74630-9
  24. Gaworski M, Leola A. Comparison of dairy potential in Europe and its effect on assessment of milking systems. Agron Res 2015; 13(1):223-230.
  25. Kutz M, editor. Handbook of farm, dairy and food machinery engineering. San Diego: Academic Press; 2013.
  26. Pařilová M, Ježková A, Stádník L, Štolc L. Effect of milking vacuum and overmilking on selected milking characteristics. Výzkum v chovu skotu 2010; 52(3):35-43.

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