RESUMO
Os objetivos deste estudo foram analisar dados sobre a atividade física e o tempo de ruminação monitorados através de coleiras na fazenda junto com a produção de leite registrada pelo sistema rotativo de ordenha para prever vacas com base em vários distúrbios utilizando o software de regressão logística binária realizado com o software R. Dados para metrite (n=60), mastite (n=98), manqueira (n=35) e distúrbios digestivos (n=52) foram coletados de 1.618 vacas saudáveis foram usados para construir o modelo de previsão. Para verificar a viabilidade e adaptabilidade do método proposto, analisamos os dados de vacas do mesmo rebanho (rebanho 1) não utilizadas para construir o modelo, e vacas de outro rebanho (rebanho 2) com dados registrados pelo mesmo tipo de sistema automatizado, e levamos à detecção de 75,0%, 64,2%, 74,2%, e 76,9% de animais do rebanho 1 previstos corretamente para sofrer de metrite, mastite, manqueira e distúrbios digestivos, respectivamente. Para as vacas do rebanho 2, 66,6%, 58,8%, 80,7% e 71,4% foram previstos corretamente para metrite, mastite, manqueira e distúrbios digestivos, respectivamente. Em comparação com os diagnósticos clínicos tradicionais feitos pelo pessoal da fazenda, o algoritmo desenvolvido permitiu a previsão antecipada de vacas com um distúrbio.
Palavras-chave:
desordens; regressão logística binária; predição; ruminação; atividade; produção de leite