Agriscientia (Dec 2011)
Impacto del nivel de producción, estación de parto y el tipo de servicio sobre la tasa de preñez acumulada a 100 días en vacas lecheras en la Argentina Impact of the production level, calving season and type of service on the 100-day cumulative pregnancy rate of dairy cows in Argentina
Abstract
El propósito de este estudio fue estimar, a través de una regresión logística múltiple, la contribución relativa de factores que afectan la probabilidad de preñez a los 100 días en lactancia en rodeos lecheros argentinos. Los factores analizados fueron: nivel productivo, estación de parto, número de lactancia, tipo de servicio utilizado inseminación artificial (IA), natural o combinación de ambas y la interacción del nivel productivo y el tipo de servicio. Los 291 tambos (162.116 lactancias) son usuarios del software Dairy Comp305, del cual se obtiene la producción estimada que se espera alcance la vaca adulta (305 equivalente maduro). Todos los factores resultaron estadísticamente significativos. Las vacas con bajo nivel productivo tuvieron mayores chances de preñarse que vacas con niveles productivos mayores. Las vacas con parición en estaciones más frías tuvieron mayores chances de preñarse a los 100 días. La relación resultó cuadrática entre la probabilidad de preñarse a los 100 días y el número de lactancia. Los bovinos que recibieron servicio natural presentaron mayor tasa de preñez acumulada; sin embargo, la IA estuvo asociada a niveles productivos mayores. Los resultados sugieren la necesidad de diseños alternativos y evaluación del manejo reproductivo según niveles productivos específicos, como herramienta para incrementar la eficiencia reproductiva global.The aim of this study was to estimate using a multiple logistic regression the relative contribution of factors affecting the probability of getting pregnant at the first 100 days of milk production in Argentine dairy herds. The factors considered were milk production level, lactation number, calving season, type of service used, artificial insemination (AI), natural breeding, or combined, and the interaction between type of service and level of production. The 291 Dairy farms (162.116 lactations) are users of the software Dairy Comp 305 herd-management. This software has a production estimator called 305 mature equivalent to standardize records from different lactation numbers. The analyzed variables in the model were statistically significant. Cows of lower milk production have more chances to get pregnant than those with higher milk production. Cows that calves in colder seasons have more probabilities to get pregnant than those calves in hottest seasons. The relation was quadratic between the probability of getting pregnant at 100 days in milk and the number of lactation. The cumulative pregnancy rate at 100 days was greater with natural service, compared to AI but, the AI was related with greater levels of milk production. Therefore, the results suggest that new reproductive management designs specifically developed for given productive levels could increase the overall reproductive efficiency.
