Impact des conditions de logement et des pratiques de traite sur la santé mammaire et la qualité du lait de la vache laitière en Tunisie

R Bouraoui*, H Selmi**, A Mekni*, I Chebbi* et H Rouissi*

* Ecole Supérieure d’Agriculture de Mateur
** Centre Régional des Recherches en Grandes Cultures, Beja
houcine_selmi@live.fr

Resumé

L’étude de l’influence de quelques conditions du logement et des pratiques de la traite sur la santé mammaire (mammites subcliniques) de la vache laitière et l’estimation des pertes de la production laitière liées aux taux cellulaires élevés ont été réalisées sur un échantillon de 16 élevages de bovins laitiers dans la région de Bizerte en Tunisie. Des données sur le logement, la propreté et la traite ont été collectées lors d’une enquête ainsi que les résultats d’analyse des échantillons du lait de mélange et des contrôles laitiers de l’Office de l’Elevage et des Pâturages effectués de septembre (2012)  à avril (2013). Par ailleurs l’état sanitaire de la mamelle a été évalué au moyen de la numérotation cellulaire du lait de mélange.

Il en ressort que la moyenne des taux cellulaires de troupeau (TCT) est de 611 430 ± 279 160 cellules/ml de lait et celle des comptages cellulaires individuels (CCI) de 630 570± 151 230  cellules/ml de lait. En effet, 15 troupeaux sur 16 avaient des TCT supérieurs à la limite de 200 000 cellules/ml. 

L’analyse de la variance a montré que pour les conditions du logement, seulement la litière et le raclage ont un impact significatif sur le TCT ainsi que sur le score des cellules somatiques (SCS). En effet, en se basant sur le test de Duncan, ces paramètres (s’ils ne sont pas respectés) sont associés à des numérotations cellulaires élevées soit pour la litière un TCT de 704 10³± 254,3cellules/ml et pour le raclage un TCT de 895 10³± 218cellules/ml. Et pour les pratiques de la traite, le niveau de vide, la fréquence des pulsations, le contrôle des premiers jets, l’essuyage, la fermeture de vide avant la dépose des gobelets trayeurs et le trempage affectent significativement l’état sanitaire de la mamelle.Le niveau de vide et la fréquence des pulsations inadéquatsont été associés à des TCT respectivement de 99910³± 187cellules/ml et de 816 10³±264  cellules/ml. D’autre part, l’analyse de corrélation de Pearson entre la propreté de l’état général, de la mamelle et des postérieurs (évalués selon une grille)avec les numérotations cellulaires a révélé que l’état sanitaire de la mamelle est influencé par toute variation de la propreté de ces trois postes, surtout par l’état général (PETG) dont le coefficient de corrélation avec le SCS égale  0,95 et la régression linéaire s’écrit sous la forme SCS= 0,039*PETG + 2,168. En effet, toute diminution de la propreté augmente la numérotation cellulaire du lait et le risque de mammite augmente.Les pertes moyennes en lait dues aux numérotations cellulaires élevées, supérieures à 200 000 cellules/ml, ont été estimées à 8,29 % de la production laitière.  

Mots clés: cellule somatique, c, qualité, santé mammaire,mammite, vache laitière

Impact of housing conditions and milking practices on udder health and milk quality in dairy cows in Tunisia

Abstract

The study of the influence of some housing conditions and practices of trafficking on udder health ( subclinical mastitis ) in dairy cows and estimation of losses in milk production associated with high cell counts were performed on a sample of 16 dairy farms in the region of Bizerte in Tunisia. Data on housing , cleanliness and trafficking were collected in a survey and the results of analysis of samples of milk and milk mixture controls the Office of the Livestock and Pasture made ​​in September (2012) and April ( 2013). Furthermore, the health status of the udder was evaluated by cell numbering milk mixture. It shows that the average cell rate herd (TCT ) is 611.430 ± 279.160 cells / ml of milk and the individual cell counts (ICC) of 630.570 ± 151.230 cells / ml of milk. Indeed, 15 of 16 herds had higher TST limit of 200,000 cells / ml. 

Analysis of variance showed that for housing conditions , only litter and scraping have a significant impact on the TCT and the somatic cell score (SCS) . Indeed , based on the Duncan test , these parameters ( if they are not met ) are associated with high cell numbering is for a litter TST 704 10³ ± 254.3 cells / ml and scraping TST 895 10³ ± 218cells / ml. And practices of trafficking, the vacuum level , the pulse rate , control of the first jets, wiping , closing vacuum before removing teat cups and dipping significantly affect the health of the udder . The vacuum level and frequency of pulses were inadequate associated with respectively TCT 999± 187 10³ cells / mL and 816 ± 264 10³ cells / ml . On the other hand , the analysis of Pearson correlation between the cleanliness of the general condition of the udder and hind legs ( measured using a grid) with cell numbering revealed that the health status of the udder is influenced by any change in the cleanliness of these three positions, especially by the general state (PETG ) with a coefficient of correlation with the SCS equal to 0.95 and the linear regression is written in the form SCS = 0.039 + 2.168 * PETG . Indeed, any decrease in cell numbers increased cleanliness milk and increases the risk of mastitis . Average losses in milk due to high cell numbering in excess of 200,000 cells / ml  were estimated at 8.29% of milk production. 

Key words: accommodation, dairy cow, mastitis, milk, mammary health, quality, somatics cellules

Introduction

Le secteur laitier est un secteur stratégique de l’agriculture et de l’économie. En effet, suite à la demande croissante enproduits laitiers, la filière lait a connu une progression rapide et importante concernant à la fois l’effectif bovin et la production du lait en Tunisie. Cependant, les différents maillons de la filière présentent une insuffisance en matière de qualité, notamment microbiologique et hygiénique. Dans ce cadre, les infections mammaires représentent un handicap sérieux à l’amélioration du secteur laitier. Ceci est expliqué selon Wathes et al (2005), par le fait que l’augmentation de la production  entraîne à son tour l’augmentation du risque d’apparition de troubles sanitaires.  

L’importance des infections mammaires est d’autant plus grande qu’elle est souvent mal appréciée par l’éleveur puisque les formes subcliniques représentent 95% à 98% des cas des mammites (Mtaallah et al 2002) et peuvent toucher jusqu’à 25% des vaches à n’importe quel moment de lactation. C’est pour cette raison qu’elles sont considérées faisant partie des principales causes de réforme involontaire des vaches laitières (Tsuruta et al 2004). De plus elles s’accompagnent d’une importante baisse de la production laitière qui peut atteindre 50%  pour une vache ainsi qu’une baisse de qualité du lait (Schroeder 1997). A ceci s’ajoute que ce type d’infections entraîne des pertes économiques non négligeables expliquées par l’augmentation des frais vétérinaires et des coûts des médicaments contribuent aussi à la diminution de la qualité du lait.

Matériel et méthodes

Cadre et contexte du travail

L’objectif de ce travail était d’une part, l’étude de l’influence de quelques conditions du logement et des pratiques de la traite sur la santé mammaire de la vache laitière et l’estimation des pertes quantitatives enlait liées aux taux cellulaires élevés en se basant sur une enquête réalisée sur terrain et l’analyse des échantillons collectés du lait de mélange.Il précède d’autre part, la recherche d’une relation entre le score des cellules somatiques (SCS) et la matière grasse, la matière protéique  et l’urée du lait en s’appuyant sur les résultats du contrôle laitier fournis par l’Office de l’élevage et des pâturages (OEP).

Présentation de la zone d’étude

Ce travail a étéréalisé sur des élevages bovins laitiers du gouvernorat de Bizerte. En effet, le choix de cette zone d’étude est justifié par le fait que l’élevage bovin laitier y réalise 13% dela production laitière totale du pays d’après Mabrouki (2012). D’autre part, Bizerte se situe dans le bassin laitier du Nord-Est tunisien qui a produit25% du total des quantités delait collectées pendant les mois de mars, avril et mai 2013.

Le gouvernorat de Bizerte occupe une superficie égale à 3750 km² dont 207 593 ha sont des terres cultivables ; les zones irriguées sont de l’ordre de 25 316 ha. Ilest caractérisé par un climat doux et humide avec une température moyenne égale à 22,75°C et une pluviométrie qui varie entre 300 et 800 mm/an. Selon l’estimation qui a été réalisée en 2011, le cheptel animal de Bizerte compte environ 85 160 bovins, 257800 ovins et 44 640 caprins dont laproduction laitière annuelle était de l’ordre de 131, 347 tonnes (Mabrouki 2012).

Matériel animal

Afin de réaliser notre travail, nous avons choisi 16 élevages de bovins laitiers  de grande et moyenne taille de la région de Bizerte. Ce choix est justifié par le fait que ces élevages représentent 53,33% des élevages laitiers intégrés adhérant au contrôle laitier de l’OEP. De plus seulement ces exploitations acceptaient d’être enquêtées.  Les grandes et moyennes exploitations contribuent le plus à la production laitière nationale, et que ces exploitations pratiquent l’élevage généralement des races spécialisées laitières avec une production moyenne annuelle de l’ordre de 6231 kg par vache.

L’effectif moyen de ces élevages est de 70± 61 vaches laitières par exploitation avec un maximum de 194 vaches et un minimum de 14 vaches. L’effectif des multipares représente 74,82% de l’effectif total, alors que celui des primipares ne représente que 25,18%.

Les troupeaux étudiés sont de races Brune Suisse, Montbéliarde, croisée et Frisonne Holstein avec la dominance de cette dernière (40 %). Généralement, ces élevages sont entretenus en zéro pâturage. Leur alimentation est basée essentiellement sur le foin d’avoine et d’orge, la verdure de  fétuque élevée et d’orge et une complémentation par un concentré.

Recueil des informations

Enquête

Une enquête a étéconduite sur 16 élevages bovins laitiers appartenant aux différentes délégations du gouvernorat de Bizerte, pendant les 3 mois du printemps (mars, avril et mai). Les informations collectées ont concerné :

• Des données générales sur chaque exploitation comme les effectifs des vaches laitières, les races présentes et des généralités sur l’alimentation distribuée.

• Des informations qui se rapportent sur quelques aspects du bâtiment tel que son type, sa propreté en évaluant la propreté du troupeau, le type de stabulation, les mesures des différentes composantes du bâtiment dans chaque type de stabulation, la litière et le raclage.

• Des données  sur la traite notamment la rapidité, le fonctionnement des machines à traire ainsi que leur propreté et le déroulement des chantiers de traite.

Dans ce cadre, cette enquête s’estdéroulée lors des contrôles laitiers réalisés par l’Office de l’Elevage et des Pâturages (OEP) qui ont eulieu lors de la traite du matin ou du soir, afin d’assister aux chantiers de la traite.

La méthode de l’évaluation s’est faite selon le principe des grilles de propreté des bovins proposées par Dufour et al (2010) pour la mamelle et les pattes arrière et Interbev (2009) pour l’état général.

Notation  de la propreté des pattes arrière : 

Pour évaluer l’hygiène de la litière, on a procédé à l’évaluation de la propreté des pattes arrière en se basant sur la grille de la figure 1.

(Dufour et al., 2010)
Figure 1: Notation de la propreté des pattes arrière

Dans chaque cas, la notation est attribuée selon la zone de couverture par les salissures. En effet :

3 : la zone de salissure est très peu ou absente

2 :la zone de salissure couvre mois que 50% des pattes

1 :la zone de salissure couvre 50% des pattes

 0 : la zone de salissure couvre plus que 50% des pattes

Notation de la propreté de la mamelle :

L’évaluation de la propreté de la mamelle est un indicateur de l’hygiène de la litière. En effet la notation est attribuée selon la figure 2

(Dufour et al., 2010)

Figure 2: Notation de la propreté de la mamelle

Notation de la propreté de l’état général :

La propreté de l’état général est un indice de l’hygiène de la litière. L’évaluation se fait comme il est présenté dans la figure 3.

Base de données

La base de données utilisée a résulté de cinq contrôles laitiers successifs effectués par l’Office de l’Elevage et des Pâturages enregistrés depuis le mois du septembre (2012) jusqu’au mois d’avril (2013). Seulement des données concernant le numéro de la lactation, la production laitière, le comptage cellulaire individuel, le pourcentage de la matière grasse ainsi que celui de la matière protéique et le taux d’urée ont étéprises en considération.

Collecte d’échantillons du lait

Les échantillons du lait ont étécollectés directement après la traite à partir du lait de mélange de chaque exploitation étudiée avec une fréquence d’un échantillon par mois durant les mois de mars, avril et mai. Les échantillons identifiés ont été mis dans des flacons en plastique contenant un conservateur (bichromate de potassium) et conservés au froid jusqu’au moment de l’analyse (sans dépasser la limite de 10 jours de conservation) dans le laboratoire du service de contrôle laitier du centre d'amélioration génétique de Sidi Thabet, où le comptage cellulaire a été réalisé à l'aide du Fossomatic 4000.

Estimation des pertes quantitatives du lait liées au comptage des cellules somatiques du lait de mélange

Pour estimer les pertes liées aux comptages cellulaires du lait de mélange, nous avons adopté le modèle établi par le SNGTV (Syndicat National des Groupements Techniques Vétérinaires) français:

P(%)= ((TCT-200000/100000) x 0,02) x 100 avec P= perte (en %)

Le choix de ce modèle est justifié par le fait qu’il est utilisé par plusieurs auteurs et professionnels notamment M’Sadak et al (2012). Ce modèle peut s’expliquer par le fait qu’il y a une perte en lait de 2% par 100 000 cellules au-delà de 200 000 cellules (considéré comme seuil) par millilitre de lait.

Analyse des données 

Edition des données

On a effectué une édition pour les données concernant les comptages des cellules somatiques, les numéros de lactation et les scores des cellules somatiques pour les 5 contrôles. En effet, les comptages des cellules somatiques ayant des valeurs biologiquement inacceptables (au-delà de 6 400 000 cellules/ml) n’ont pas été pris en considération. Pour tous les numéros de lactation au-delà de 6 lactations, on a attribué la valeur 6.

Calculs intermédiaires

Ces calculs ont concerné les scores des cellules somatiques. Les données de la base (comptage cellulaire individuel CCI et taux cellulaire de troupeau TCT) doivent tout d’abord être multipliées par 1000. Afin d’avoir une meilleure distribution des données, on a procédé àune transformation logarithmique à base de deux.

En effet, d’après Ali et Shook (1980), le calcul du score des cellules somatiques (SCS) se fait selon la formule suivante :

SCS = (log2 (CCS/100 000) + 3) avec CCS = concentration en cellules somatiques

Cette transformation assure la normalité des SCS et la linéarité de la relation qui peut lier la quantité du lait et les SCS.Les scores des cellules somatiques dont la valeur n’appartient pas à l’intervalle  [0, 9] ont été éliminés.

Analyse statistique

Toutes les données collectées ont subi une analyse statistique préliminaire à savoir le calcul des moyennes, des écart-types et des fréquences.

 L’analyse de la variance avec un modèle linéaire à un seul facteur a été utilisée pour étudier l’effet des conditions du bâtiment et de traite sur l’état sanitaire de la mamelle selon le modèle (1). La comparaison des moyennes a été réalisée par le test de Duncan au seuil de signification de 5%.

Yij = µ + xi+eij     (1)

Avec   Yij = nombre de cellule somatique ou score de cellule somatique

µ = moyenne

xi = effet d’une condition de bâtiment ou traite

eij = erreur résiduelle

On a utilisé la corrélation de Pearson et la régression linéaire pour étudier la relation entre les paramètres de propreté et l’état sanitaire de la mamelle.

Pour identifier les facteurs les plus importants dans la variation des pertes du lait, on a utilisé la régression stepwise (régression pas à pas).

Résultats et discussion

Il ressort de ce travail que la moyenne arithmétique des taux cellulaires de troupeau (TCT) est de 611 430 ± 279200cellules/ml de lait, celle des comptages cellulaires individuels (CCI) est de 630 570± 151200cellules/ml de lait et celle du SCS de 6,3 ± 2,1. En effet, 15 troupeaux sur 16 avaient des TCT moyens supérieurs à 200 000 cellules/ml et 14sur 16 des SCS supérieurs à 5,5. 

Impact des conditions du logement sur la santé mammaire de la vache laitière

L’analyse statistique montre  que pour les conditions du logement, la litière et le raclage ont un effet nettement significatif sur l’état sanitaire de la mamelle, alors que les résultats trouvés par Mtaallah et al (2002) montrent que non seulement la litière et le raclage ont un effet significatif sur la santé mammaire mais aussi  le type de stabulation et la surface de couchage utile pour la vache. Ceci est expliqué par le fait que notre échantillon est réduit ce qui augmente l’erreur lors de l’analyse.

Seulement la litière et le raclage ont un impact significatif sur le TCT ainsi que sur le SCS. En effet, ces paramètres (s’ils ne sont pas respectés) sont associés à des numérotations cellulaires élevées. En fait, dans les élevages où la litière n’est pas suffisante (notes 0 et 1, sale et très sale), les moyennes de TCT et SCS sont respectivement 704±25410³cellulles/ml et 5,33±0,49. Cependant, dans les exploitations où la litière est suffisante, ces moyennes sont respectivement 334,75±128,26 10³cellulles/ml et 4± 0,81. Ceci est justifié par le fait que la litière, par sa qualité (humidité) et son entretien représente un facteur majeur de risque des mammites. En effet, si la litière est défaillante, elle entraîne la multiplication des germes de l’environnement responsables de mammites. Ceci est bien expliqué par Brouillet (1990).  La 2^ème variable relative aux conditions du logement possédant un impact important sur la numérotation cellulaire est la fréquence du raclage des aires bétonnées. Par ailleurs la différence entre les moyennes de TCT et SCS des exploitations qui respectent les normes pour cette fréquence pour les deux types de stabulations et celles qui ne la respectent pas est assez importante. Ceci de fait que si les normes sont respectées (une fréquence de raclage suffisante c’est-à-dire deux fois par jour), les moyennes des TCT et SCS sont respectivement 441,3± 133 10³cellulles/ml et 4,6±0,69. Alors qu’en cas de non respect des normes, ces moyennes sont donc respectivement de l’ordre de 895±218 10³cellulles/ml et 5,66± 0,51. Le taux cellulaire élevé des exploitations qui ne respectent pas les normes de la fréquence du raclage est expliqué selon Lévesque (2004), par l’accumulation des déjections qui provoque la production de la chaleur et de l’humidité favorisant la multiplication des germes. Ces résultats trouvés vont dans le même sens que ceux préconisés par M’taallah et al (2002).

Notre étude statistique a révélé également que le type du bâtiment ouvert est associé à la numérotation cellulaire la plus faible, soit un TCT égal à 385± 208 10³ cellules/ml et un SCS de l’ordre 4,33±1,15. Cela peut être expliqué par le fait que les problèmes du manque de ventilation et d’aération rencontrés dans les autres types des bâtiments sont absents. En effet, la litière dans les bâtiments ouverts est toujours exposée à l’air, ce qui réduit sa chaleur et son humidité, donc limite la prolifération des germes, ce qui est confirmé par Lévesque (2004). Toutefois, la différence entre les moyennes pour les trois types du bâtiment reste statistiquement non significative dans notre étude.

Pour le type de stabulation, on note que la numérotation cellulaire la plus élevée est associée à la stabulation entravée : 691± 305 10³ cellules/ml pour le TCT et 5,29±0,49 pour le SCS, contre un TCT égale à 550 ±25810³ cellules/ml et un SCS égal à 4,78±0,97 pour la stabulation libre. Ces résultats vont dans le même sens que ceux trouvés par Pluvinage et al(1991) alors que Mtaallah et al (2002) ont trouvé que c’est plutôt le type de stabulation libre qui est associé aux numérotations cellulaires élevées. En effet, en stabulation entravée pour les exploitations étudiées, la litière est souvent plus humide ce qui augmente le risque de contamination des mamelles par les germes d’environnement. Toutefois, la différence entre les moyennes pour les deux types de stabulation reste statistiquement non significative.

Les surfaces réservées à la vache dans le bâtiment, pour les deux types de stabulations, sont généralement associées à des numérotations cellulaires plus faibles si les normes sont respectées, ce qui était démontré par Mtaallah et al (2002). Cependant, les différences entre les moyennes sont statistiquement non significatives.

Impact de la propreté de la vache sur l’état sanitaire de la mamelle

La propreté de la vache a un impact important sur sa santé mammaire. En effet, pour les trois postes dont lapropreté a étéévaluée, l’analyse statistique montre un effet significatif  à l’échelle α=0,1% sur les scores des cellules somatiques et les taux cellulaires du tank sauf pour les moyennes des notes des postérieurs qui sont significatives à l’échelle α=1%. La corrélation entre les différentes variables de la propreté évaluées et la numération cellulaire est représentée dans le tableau 2.

Pour la propreté des membres postérieurs, la corrélation entre la moyenne des notes des postérieurs (MPOST) et le TCT ainsi que le SCS est négative. En fait, elle est respectivement de l’ordre de -0,725 et -0,699 avec le TCT et le SCS respectivement. Cependant, la corrélation entre le pourcentage de 0 et 1 des postérieurs (PPOST) est positive, soit 0,902 avec le TCT et 0,864 avec le SCS.

D’autre part, pour la propreté de l’état général, lorsque la moyenne (METG) des notes de l’état général (qui varient de 0 à 3) augmente d’une unité, le TCT varie de -0,843 unité et le SCS de -0,805 unité. En revanche, une augmentation de pourcentage de 0 et 1 de l’état général (PETG) d’une unité entraîne l’augmentation du TCT de 88,7 10³ cellules/ml et du SCS de 0,951.

La corrélation entre la moyenne des notes des mamelles (MMAM) et le TCT et SCS est négative. En effet, toute augmentation de MMAM d’une unité provoque la diminution du TCT de 86,3 10³ cellules/ml et du SCS de 0,798. Alors que, pour le pourcentage de 0 et 1 des mamelles (PMAM), son augmentation d’une unité entraîne l’augmentation du TCT de   91 10³ cellules/ml et du SCS de 0,914. Ces résultats vont dans le même sens que ceux proposés par Schaeren (2006). Ces résultats sont expliqués par le fait que la mamelle est très sensible aux salissures riches en germes, donc tel a trouvé Lévesque (2006), toute diminution de sa propreté augmente le risque des infections mammaires

Par ailleurs, l’analyse de corrélation a montré que la propreté des trois postes évaluées (postérieurs, état général et mamelle) est fortement corrélée. Par conséquent, l’état sanitaire de la mamelle est influencé par toute variation de la propreté de ces postes. Ce qui est confirmé par les résultats trouvés par Lévesque (2006).

En comparant les coefficients de détermination des trois paramètres (PPOST, PMAM et PETG), on constate que  l’impact de la propreté de l’état général de la vache sur l’état sanitaire de la mamelle est le plus important. Ceci est de même justifié en analysant la variation exponentielle de TCT avec le pourcentage des 0 et 1 des trois postes. Dans  le tableau 3figurent les différents coefficients de détermination de chaque poste. En fait le coefficient de variation de PETG est le plus élevé (R²=0,934).

Impact des conditions de la traite sur la santé mammaire de la vache laitière

Les relations entre les différentes variables des conditions de la traite et les numérotations cellulaires ont été déterminées grâce à l’analyse de la variance (Tableau 4). Seules les probabilités inférieures au seuil α=5% ont été retenues en tant que significatives.La fréquence des pulsations, le contrôle des premiers jets, le trempage, l’essuyage et la fermeture de vide avant la pose des gobelets trayeurs affectent significativement l’état sanitaire de la mamelle (Pr<0,05). Ceci coïncide avec les résultats trouvés par M’Sadak et al (2012). Cependant, il existe d’autres variables ayant un effet significatif seulement sur les moyennes des taux cellulaires du tank alors que leur effet sur les scores des cellules somatiques est non significatif. Il s’agit de la propreté du lieu de traite, le lavage des mains du personnel avant la traite, la propreté des manchons, l’ajustement des gobelets trayeurs et le sifflement.

Le niveau de vide des machines à traire, ayant un effet significatif sur le TCT et le SCS, est associé à la numérotation cellulaire la plus élevée s’il dépasse 45 kPa à savoir : un TCT de l’ordre 999± 187 10³ cellules/ml et un SCS qui s’élève à 6. Ceci est expliqué par le fait que les éleveurs augmentent le niveau de vide afin de diminuer la durée de la traite tout en négligeant que tout niveau de vide élevé est à l’origine d’une surtraite selon Lévesque (2004). Ces résultats sont contradictoires avecceux élaborés par M’Sadak et al (2012) qui ont trouvé qu’un niveau de vide faible est à l’origine de la numérotation cellulaire la plus élevée. De plus, on remarque que les numérotations cellulaires les plus élevées sont celles dont la fréquence de pulsations est la plus faible (<55 /min) ou la plus élevée (>60 /min). Par ailleurs, les observations dont la fréquence de pulsations dépasse  60 /min ont un TCT moyen égal à816 ± 264 10³ cellules/ml et un SCS égal à 5,5±0,54 contre un TCT et un SCS respectivement égauxà 433,5± 135 10³ cellules/ml et  4,55±0,72 pour une fréquence de pulsations entre 55 et 60 /min. Ceci est à l’origine de l’augmentation de la fréquence de pulsations dans le but de diminuer la durée de la traite, ce qui provoque des lésions au niveau du trayon tel quemontré par Faverdin et Verre (2012).

Le contrôle des premiers jets, représente dans notre étude une pratique liée aux numérotations cellulaire les plus faibles, à savoir : un TCT de l’ordre de 365,5 ±130,52 10³ cellules/ml et un SCS égale à 4,2±0,38. Alors que pour les exploitations qui négligent cette pratique, leur TCT moyen égale à 723,3 ±25710³ cellules/ml ainsi que leur SCS moyen est égale à 5,36±0,5. Cette différence, étant statistiquement significative, est expliquée par le fait que les premiers jets contiennent un taux de germes énormément élevée et leur élimination les empêche de passer dans la machine à traire et donc réduit les contaminations ultérieures des mamelles par la machine. Ces résultats sont en accords avec ceux trouvés par Rasmussen (1991).

L’analyse statistique a montré que l’absence du trempage est associée à une numérotation cellulaire élevée, soit 704 ±354,510³ cellules/ml pour le TCT et 5,33±0,49 pour le SCS. Toutefois, sa pratique dans le chantier de traite est associée à un TCT égale à 335±128,310³ cellules/ml et à un SCS égale à 4±0,81. Ceci est dû selon Noireterre (2006) au rôle important du trempage dans la désinfection des trayons (pouvoir couvrant et antibactérien).  La différence entre les moyennes est statistiquement significative.

Aussi bien, la différence entre les moyennes est statistiquement significative pour l’essuyage. En effet, la pratique de l’essuyage a permis d’avoir un TCT égal à 335±128,310³ cellules/ml et un SCS égal à 4±0,81 contre un TCT de l’ordre de 704 ± 354,510³ cellules/ml et un SCS de l’ordre de 5,33±0,49 pour les exploitations où l’essuyage n’est pas pratiqué. Ceci est justifié d’après Lévesque (2004) par le rôle de l’essuyage dans la diminution du risque de glissement du manchon responsable d’entrée d’air chargé de microorganismes au gobelet pendant la traite. L’autre pratique de traite possédant un grand impact sur la numérotation cellulaire est la fermeture de vide avant la dépose des gobelets. En effet, pour les élevages qui respectent cette pratique, les TCT et SCS sont respectivement de l’ordre de 425,4±154,4 10³ cellules/ml et 4,5±0,75. En revanche, pour les exploitations qui déposent les gobelets avant la fermeture de vide, ces numérotations s’élèvent à respectivement 797,5±258,310³ cellules/ml et 5,5±0,53. C’est la raison pour laquelle Lévesque (2004), conseille de fermer le vide avant le décrochage pour éviter de blesser les trayons.

L’utilisation par lepersonnel d’une blouse spéciale à la traite a un impact remarquable sur les numérotations cellulaires voire l’état sanitaire de la mamelle. Pour les exploitations qui respectent cette règle, le TCT est égale à 393±118 10³ cellules/ml et le SCS est égale à 4,42±0,78. Par contre, pour les exploitations où le personnel ne porte pas une blouse spéciale, le TCT est de l’ordre de 782±248 10³ cellules/ml et le SCS est de l’ordre de 5,44±0,52. Ceci peut être expliqué par le rôle de la blouse dans la diminution du risque de contamination des trayons par les germes portés par les vêtements du personnel (Santos et al 2004).

Pour les autres variables des conditions de traite, l’analyse statistique a montré que les différences entre les moyennes de chaque variable sont statistiquement non significatives pour les scores des cellules somatiques.

Cependant, pour les taux cellulaire du tank, l’analyse statistique a montré qu’il peut être influencé par d’autres variables des conditions de traite. Notamment le sifflement de la machine à traire dont sa présence lors de la traite est associée à un TCT de l’ordre de 993±268,110³ cellules/ml contre 524 ± 202 10³ cellules/ml pour l’absence du sifflement lors de la traite. L’association du sifflement aux numérotations cellulaires élevées est expliquée par l’entrée d’air chargé de microorganismes aux gobelets. La différence entre les moyennes est statistiquement significative. De plus, le lavage des mains du personnel a un impact important sur le TCT. En effet, il est associé à un TCT égale à 556,5±230 10³ cellules/ml contre un TCT égale à 996±379 10³ cellules/ml. Ce résultat est expliqué par le rôle du lavage des mains dans la réduction des germes présentes sur les mains sachant qu’elles peuvent être en contact direct avec les trayons lors de la traite. D’autre part, le TCT peut être influencé par la propreté des manchons. En fait, les manchons « propres » sont associés à un TCT égale à 514,2±209 10³ cellules/ml alors que les manchons « sales » sont associés à un TCT égale à 825,2±317 10³ cellules/ml. Ceci est expliqué par le fait qu’ils sont en contact direct avec les trayons. Pour les autres variables, notre analyse statistique a montré que les différences entre les moyennes sont statistiquement non significatives. Cependant, le non respect des normes attribuées à ces variables s’accompagne d’une augmentation des numérotations cellulaires.

Conclusion

• Il ressort de ce travail que la majorité des 16 troupeaux de l’échantillon souffre de mammites subcliniques associées à un TCT moyen et un SCS moyen élevés 611 430 cellules/ ml et 3,8. Par ailleurs, ces moyennes sont associées à des écart- types élevés aussi ce qui traduit une hétérogénéité de la qualité du lait produit par les élevages étudiés. La recherche de l’impact des conditions du logement sur la santé mammaire, nous a permis de confirmer que certains paramètres sont liés à l’apparition des mammites subcliniques, surtout ceux reliés au raclage et à la litière. Ces variables (s’ils sont insuffisants) sont associés à des TCT de 703,66± 254,29 10³cellulles/ml et 895±218 10³cellulles/ml.  D’autre part, la relation étroite trouvée entre la propreté de la vache laitière et la santé mammaire, nous permet de conclure que la propreté est considérée comme  nécessaire à la santé de la vache. La corrélation entre la propreté de la vache etle risque des mammites est  importante, surtout pour la propreté de l’état général qui est associée à un coefficient de détermination égal à 0,9.Les pertes moyennes en lait dues aux numérotations cellulaires élevées ont été estimées à 8,29 % de la production laitière (553 kg lait/an par vache).

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Received 11 December 2013; Accepted 13 February 2014; Published 1 March 2014

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