Entwicklung eines Berechnungsmodells zur automatischen Lahmheitserkennung

Abstract

Die Früherkennung von Lahmheit spielt bei der Vermeidung von Leistungseinbußen und Leiden für die Tiere eine wesentliche Rolle. In der vorliegenden Studie wurden auf vier Praxisbetrieben und einem Versuchsbetrieb Verhaltens- und Leistungsdaten sowie Daten zur Klauengesundheit von 638 Tieren gesammelt. Anhand der erfassten Daten wurde das Enet-BETA Modell, das eine Genauigkeit von 0,61 AUC[1] aufwies, und das gemischte lineare Modell, das eine AUC = 0,83 aufwies, als Vorhersagemodelle für Lahmheiten bei Milchkühen überprüft.