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Leveraging Accelerometer Data for Lameness Detection in Dairy Cows: A Longitudinal Study of Six Farms in Germany
Lameness in dairy cows poses a significant challenge to improving animal well-being and optimizing economic efficiency in the dairy industry. To address this, employing automated animal surveillance for early lameness detection and prevention through activity sensors proves to be a promising strategy. In this study, we analyzed activity (accelerometer) data and additional cow-individual and farm-related data from a longitudinal study involving 4860 Holstein dairy cows on six farms in Germany during 2015–2016. We designed and investigated various statistical models and chose a logistic regression model with mixed effects capable of detecting lameness with a sensitivity of 77%. Our results demonstrate the potential of automated animal surveillance and hold the promise of significantly improving lameness detection approaches in dairy livestock
Potential risk factors for the occurrence of the Schmallenberg virus infection on German cattle and sheep farms
Seit dem erstmaligen Auftreten der Infektion mit dem neuartigen
Orthobunyavirus, dem Schmallenberg-Virus, im Spätsommer 2011 wurde eine rasche
Ausbreitung der Infektion in Deutschland und vielen anderen europäischen
Ländern beobachtet. Viele Aspekte der Epidemiologie der SBV-Infektion waren
anfangs unerforscht. Wie bei anderen zunächst unbekannten
Infektionserkrankungen ist die Bestimmung und Bewertung von Risikofaktoren fĂĽr
die Verbreitung dieser Erkrankung erforderlich, um effiziente MaĂźnahmen fĂĽr
die Reduzierung des Infektionsrisikos von SBV entwickeln zu können. Im Rahmen
dieser deutschlandweiten Fall-Kontroll-Studie zur SBV-Infektion wurden von
November 2011 bis Februar 2013 in 7 Bundesländern retrospektiv Daten erfasst,
um Risikound auch Schutzfaktoren fĂĽr das Vorkommen von SBV-Infektionen bei
Rindern und Schafen auf Betriebsebene zu bestimmen. Bei Betriebsbesuchen
wurden mittels eines standardisierten Fragebogens Angaben zum
Betriebsmanagement, zur tierärztlichen Betreuung und Überwachung, zu
Bestandsbesuchen von Personen mit engem Tierkontakt, zum Krankheitsgeschehen
sowie zur potentiellen Einschleppungsursache und Weiterverbreitung gesammelt.
Darüber hinaus wurden Proben für die Ermittlung der Seroprävalenz entnommen.
Die nach Abgleich der serologischen Ergebnisse falsch eingestuften Kontrollen
machten eine Anpassung der Falldefinition für eine bessere Trennschärfe
zwischen Fall- und Kontrollbetrieben notwendig. Der schnelle Einzug und die
Verbreitung dieser neuen Viruserkrankung innerhalb Deutschlands spiegelten
sich auch in der Schwierigkeit des Auffindens SBV-freier Betriebe und
schließlich in der Verteilung der Fälle und Kontrollen in Untersuchungsgebiet
wider. Folglich wurden in den Betrieben im Zentrum der Epidemie hohe
Intraherdenprävalenzen festgestellt, während in peripheren Gebieten weniger
SBV-exponierte Betriebe gefunden werden konnten. Im Rahmen der Risikofaktoren-
Analyse wurden 73 auswertbare Variablen aus 7 Kontrollund 33 Fallbetrieben bei
den Rindern und 63 auswertbare Variablen aus 16 Kontroll- und 29 Fallbetrieben
bei den Schafen auf ihre Signifikanz hin zunächst bivariat und dann
multivariat getestet. Die statistische, bivariate Analyse mittels des exakten
Tests nach Fisher ergab fĂĽr 7 Variablen bei den Rinderbetrieben und 5
Variablen bei den Schafbetrieben signifikante Unterschiede zwischen den
Kontroll- und Fallbetrieben. Aus der multivariaten Auswertung gingen
schlieĂźlich je Tierart drei finale Modelle hervor, deren Variablen sowohl in
der bivariaten Analyse als auch im logistischen Regressionsmodell einen
Erklärungsbeitrag zur Zielvariablen leisteten. Bei den Rinderbetrieben ergaben
sich für die Variablen „zeitweise Stallhaltung“, „eigener Bulle“ und „Zukauf
von Tieren“ positive Assoziationen zur SBV-Infektion. Für die Variablen
„Wanderschafherden im Gebiet“ und „ganzjährige Stallhaltung“ konnte anhand der
statistischen Signifikanz ein protektiver Effekt festgestellt werden. In der
multivariaten Modell-Analyse erklären „Zukauf von Tieren“, „Wanderschafherden
im Gebiet“ und „ganzjährige Stallhaltung“ kombiniert am besten das Vorkommen
der SBV-Infektion. Bei den Schafbetrieben zeigten innerhalb der bivariaten
Auswertung „Haltung von Geflügel“, „Haltung von Haarschafen“ und „Ganzjährige
Bedeckung“ statistisch signifikante Unterschiede zwischen den Fall- und
Kontrollbetrieben auf. In der multivariaten Analyse leistete das Zusammenspiel
aus „Fruchtbarkeitsstörungen der Muttertiere“, „Regelmäßige Tierarztbetreuung“
und „Haltung von Geflügel“ den höchsten Erklärungsbeitrag zur Zielvariablen.
Im Rahmen der vorliegenden Fall-Kontroll-Studie konnten keine Hinweise auf
einen Zusammenhang zwischen einer SBV-Infektion und der Betriebsnähe zu
feuchten Gebieten oder zur Behandlung mit Repellentien und Insektiziden
zwischen Fall und Kontrollbetrieben festgestellt werden.Since the first occurrence of infection with this new orthobunyavirus in late
summer 2011, the Schmallenberg virus (SBV) infection has spread rapidly in
Germany and in many other European countries. A multitude of epidemiologic
aspects of the SBV infection had initially been unexplored. As for many other
firstly unexplored infectious diseases, an identification and estimation of
risk factors for the spread of this very disease is required in order to
develop efficient measures to decrease the risk of infection. In the context
of this case-control study of SBV infection in Germany, data has been analyzed
retrospectively from November 2011 to February 2013 from 7 federal states in
order to identify potential risk and protective factors of SBV infection on
cattle and sheep farms. During farm visits, standardized surveys with
questionnaires were used to generate data on farm management, veterinary
visits and monitoring, herd visits by people with close animal contacts,
occurring diseases and potential causes of invasion or retransmission.
Furthermore, samples were taken to determine the seroprevalence. After the
match of the serologic results had led to falsely categorised control cases,
the case definitions had to be adjusted to achieve a better distinction
between cases and controls. The fast spread and retransmission of this new
disease in Germany was also reflected in the difficulty of finding SBV-free
farms at the time of the visits and in the distribution of cases and controls
within the investigation area. Accordingly, farms close to the epidemiologic
centre showed high intraherd prevalence, whereas farms in peripheral regions
were less exposed to SBV. In the bivariate and multivariate analyses of risk
factors of this study, 73 variables were tested from 7 control and 33 case
farms in the cattle sector, while 63 variables were checked from 16 control
and 29 case farms in the sheep sector. Bivariate analyses based on the Fisher
exact test resulted in 7 variables for cattle and 5 variables for sheep
showing statistically significant differences between case and control farms.
From the multivariate analyses, 3 models were derived for each of the two
species. Its underlying variables played an important role to explain the
target variable by bivariate analysis and using logistic regression models.
For cattle farms, the variables “temporary indoor housing”, “own bull” and
“purchase of new animals” revealed positive associations with SBV infection.
The variables “migrating sheep herds” and “all-year indoor housing” showed a
protective effect on a statistically significant level. The best multivariate
model explaining the occurrence of SBV infection consisted of the variables
“purchase of new animals”, “migrating sheep herds” and “all-year indoor
housing”. For sheep farms, the variables „keeping poultry“, “keeping hair
sheep” and “all-year coverage” revealed statistically significant differences
between case and control farms in the bivariate analysis. In the multivariate
analysis, the combination of “fertility disturbances of ewes”, “regular
veterinary care” and “keeping of poultry” explained the target variable in the
best way. This case-control study did not indicate a correlation between SBV
infection and the proximity of the farms to wetlands or to the use of
repellents and insecticides