Uso de modelos de regressão logística para avaliar a composição físico-química do leite bovino in natura

Abstract

RESUMOObjetivou-se avaliar, por meio de regressão logística, a relação entre composição físico-química do leite in natura e probabilidade de ocorrência de mastite em fêmeas mestiças Holandês, Gir e Jersey. O resultado do teste de CMT (positivo=1 e negativo=0) foi utilizado para estudo da probabilidade de ocorrência de mastite que foi modelada por meio de regressão logística. O modelo final composto por teor de gordura, lactose e contagem de células somáticas (CCS) foi escolhido por meio do procedimento Stepwise, disponível em SAS ® , a partir das variáveis regressoras fazenda, teores de proteína, extrato seco desengordurado (ESD), gordura, lactose, e CCS. Observou-se que 53,86% dos animais apresentaram mastite subclínica. As variáveis CCS e teores de gordura e lactose influenciaram a probabilidade de ocorrência de mastite e incrementos de uma unidade de CCS, gordura e lactose possibilitam aumento de 0,4% e 52,8% e redução de 96,5%, respectivamente na probabilidade de ocorrência de mastite. A contagem de célula somática é a variável de maior impacto sendo que 600.000 células/mL resulta em 28% de probabilidade de ocorrência de mastite. O modelo de regressão logística permitiu quantificar o impacto da presença de mastite no rebanho e a composição físico-química do leite in natura. Palavras-chave:bovinocultura leiteira, 'California Mastitis Test', qualidade do leite SUMMARYThis study aimed to evaluation, through logistic regression model, the relationship between physical-chemistry composition of bovine milk in natura and probability of occurrence of mastitis in crossbred female cattle from Hostein, Gyr and Jersey breed. The result of the CMT (positive =1 and negative = 0) was used to study the probability of occurrence of mastitis that was modeled using logistic regression. The final model consists of fat, lactose and somatic cell count (SCC) was selected by the Stepwise procedure available in SAS ® , from the regressive variables farm, protein, degreased dry extract, fat, lactose, and SCC. It was observed that 53.86% of the animals had subclinical mastitis. The CCS, fat and lactose influenced the probability of incidence of mastitis and an increase in one unit of these variables is associated with an increase of 0.4% and 52.8% and reduction of 96.5%, respectively in the probability of incidence of mastitis. The CCS is the variable with the greatest impact on probability of mastitis, and the count of 600.000 cells/mL result in the 28% of probability of incidence of mastitis. The logistic regression model to quantify the impact from mastitis in the physical-chemistry composition of milk in natura in the dairy herd.

Retrospective evalution of non-fatty solids in samples of raw milk in the state of Rio Grande do Sul according to season, Brazil

“…MACHADO et al, (2000) report that the SCC of samples from the refrigeration tank indicates the occurrence of mastitis and that tanks with higher SCS averages present greater oscillation in the milk constituents. TORRES et al, (2016) state that a somatic cell count above 600.000 cells/mL results in a 28% probability of mastitis in the herd.…”

Fatores sociodemográficos associados à alteração do consumo de café como bebida durante a pandemia da COVID-19 no Brasil

“…A regressão logística binomial foi aplicada com a finalidade de produzir um modelo que permitisse a predição de valores tomados por uma variável categórica (Hair Jr. et al, 2009). As estimativas dos parâmetros foram obtidas pelo método da máxima verossimilhança, e o modelo final foi escolhido por meio da opção stepwise do procedimento logit do Stata (Torres et al, 2016).…”