PREDICȚIA PORCEILOR MORT-NĂSCUȚI DE LA SCROAFE MULTIPARE

**Context:** Asistarea scroafelor în timpul fătării reduce numărul de purceluși morți cauzați de anoxie.

Cu toate acestea, în mediile industriale cu un număr mare de animale, capacitatea de asistență este limitată.

Dezvoltarea unor modele predictive bazate pe datele existente poate permite fermelor să anticipeze nașterile premature.

**Obiectiv:** Dezvoltarea unui model predictiv pentru a identifica factorii care influențează apariția purcelușilor morți (PSbP), estimarea probabilității apariției acestora și stabilirea unui criteriu de clasificare corespunzător.

**Metodologie:** Datele provenite din 2.415 fătări la 822 de scroafe (Landrace, Yorkshire și încrucișările acestora) au fost analizate.

Au fost examinate cinci variabile referitoare la fătarea actuală și cinci variabile legate de cea precedentă.

Studiul nostru a utilizat validarea încrucișată (grupuri = 5), modelând variabila de răspuns (PSbP, 1: prezență, 0: absență).

**Rezultate:** Singurul factor care a avut un efect negativ (p<0.01) asupra PSbP a fost greutatea la naștere a puietului, în timp ce dimensiunea cuibului la naștere și paritatea (numărul de fătări) au avut un efect pozitiv (p<0.01).

Prevalența PSbP în timpul instruirii și testării a fost de 0.297 și, respectiv, 0.296.

Nivelurile estimate ale probabilității modelului au fost de 0.311 în timpul instruirii și de 0.303 în timpul testării, indicând o estimare precisă a probabilității.

Atunci când s-a realizat clasificarea folosind punctul de tăiere optim de 0.395, eficiența predictivă măsurată prin aria sub curba ROC (Characteristic Operating Curve) a fost de 0.846 pentru instruire și 0.813 pentru testare.

**Implicatii:** Implementarea acestui model de software de gestionare a informațiilor ar putea permite furnizarea de asistență tehnică rapidă și eficientă scroafelor aflate în nevoie, cu un nivel ridicat de eficiență predictivă.

**Concluzii:** Modelul probabilistic descris aici, bazat pe o abordare bayesiană și ajustat în funcție de un criteriu de clasificare, a prezentat o eficiență predictivă eficace în prezicerea purcelușilor morți..