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The objective of this study was to verify if the urea serum concentrations in prepartum dairy cows influence the mineral metabolism of magnesium (Mg) and calcium (Ca). Twenty-seven multiparous Holstein cows were selected from two properties. Urinary pH measurement was performed, and blood samples were collected 7 days before the expected calving date, and in the immediate postpartum period, blood samples were collected at 24, 48 and 72 hours. In the blood, serum urea, Ca and Mg concentrations were determined. The data were subjected to analysis of variance and correlation and categorized according to the median prepartum urea concentration into high urea group (HUG) and low urea group (LUG). There was positive correlation between prepartum Ca and Mg (r= 0.85; P<0.05), 24 hours postpartum Ca and Mg (r= 0.74; P<0.05) and prepartum Ca and 48 hours Ca (r= 0.62; P<0.05). HUG animals (46.01 mg/dL) showed subclinical hypomagnesemia at 72 hours postpartum (P<0.05). Higher serum urea concentrations in the prepartum, influenced the mineral metabolism of dairy cows in the immediate postpartum, being detected subclinical hypomagnesemia 72 hours after calving., O objetivo deste estudo foi verificar se as concentrações séricas de ureia no pré-parto de vacas leiteiras, influenciaram no metabolismo mineral do magnésio (Mg) e do cálcio (Ca). Foram selecionadas 27 vacas multíparas da raça Holandês oriunda de duas propriedades. Foi realizada aferição do pH urinário e coleta sanguínea 7 dias antes da data prevista do parto, e no pós-parto imediato coleta de sangue nas 24, 48 e 72 horas. No sangue foi determinado a concentração sérica de ureia, Ca e Mg. Os dados foram submetidos análise de variância e correlação, sendo categorizados de acordo com a mediana da concentração de ureia pré- parto em grupo de ureia alta (GUA) e grupo de ureia baixa (GUB). Houve correlação positiva entre o Ca e Mg pré-parto (r= 0,85; P<0,05), Ca e Mg 24 horas pós-parto (r= 0,74; P<0,05) e Ca pré-parto e Ca 48 horas (r= 0,62; P<0,05). Os animais do GUA (46,01 mg/dL) apresentaram hipomagnesemia subclínica, nas 72 horas após o parto (P<0,05). Concentrações séricas de ureia maiores no pré-parto, influenciaram no metabolismo mineral da vaca leiteira no pós-parto imediato, sendo detectado hipomagnesima subclínica 72 horas após o parto.

Considering the subtropical characteristics of Brazil, where the summer is characterized by its long duration with high temperatures and high humidity levels, heat stress is recurrent and pronounced in dairy cows. In view of the significant number of small producers in the state of Santa Catarina, it is essential to analyze the impacts of heat stress in smaller productions. Therefore, the aim of this study was to evaluate the impact of heat stress on the milk production of low production cows.11 animals were analyzed during 4 months (November to March), and the individual daily milk production was obtained through a collecting cup attached to the milking system, with closed circuit. The data of the minimum and maximum daily temperatures, as well as the relative humidity of the air during the experimental period were obtained in the meteorological station of Federal Institute of Santa Catarina Campus Araquari. Statistical analyzes were performed with the aid of the SAS software (version 9.3, SAS Institute Inc., Cary, NC). The data were subjected to analysis of variance (PROC MIXED) to evaluate the effect of the month on the temperature and humidity index and the average milk production, and to evaluate the effect of the THI below or above 72 on the average milk production, in addition to Pearson’s correlation (PROC CORR) and regression (PROC REG) to assess the relationship between THI and average milk production. The averages were compared using the Tukey test at 5% probability of error. The animals in the present study had no decrease in production when THI was more pronounced, being justified by the low milk production of the animals., Considerando as caraterísticas subtropicais sul do Brasil, onde o verão é caracterizado por sua extensa duração com elevadas temperaturas e altos níveis de umidade, o estresse calórico é fator recorrente e pronunciado na bovinocultura leiteira. TTendo em vista o número expressivo de pequenos produtores e agricultura familiar na região de Santa Catarina, é imprescindível a análise dos impactos do estresse calórico em produções com menores dimensões. Por essas razões, o objetivo do presente estudo foi avaliar o impacto do estresse calórico na produção leiteira de vacas de baixa produção.11 animais foram analisados durante 4 meses (novembro a março), e as produções individuais diárias de leite foram obtidas através de copo coletor acoplado ao sistema de ordenha tipo espinha de peixe, com circuito fechado. Os dados das temperaturas diárias mínima e máxima, bem como a umidade relativa do ar durante o período experimental foram obtidos na estação meteorológica do Instituto Federal Catarinense Campus Araquari. As análises estatísticas foram realizadas com o auxílio do software SAS (versão 9.3, SAS Institute Inc., Cary, NC). Os dados foram submetidos a análise de variância (PROC MIXED) para avaliar o efeito do mês sobre o índice temperatura e umidade e a produção média de leite, e avaliar o efeito do ITU abaixo ou acima de 72 sobre a produção média de leite, além de correlação de Pearson (PROC CORR) e regressão (PROC REG) para avaliar a relação entre o ITU e a produção média de leite. As médias foram comparadas pelo teste de Tukey a 5% de probabilidade de erro. Os animais estudados não tiveram queda na produção quando o ITU foi mais pronunciado, sendo justificado pela baixa produção leiteira dos animais, tendo menor desafio metabólico.

Background:Factors such as herd composition, productivity, milk quality and technology level influence the costs and profitability of milk production. Objective:To evaluate indicators that could predict production performance and financial efficiency in three dairy production systems in southern Brazil. Methods:Monthly records of milk quality, production performance and costs from fifty dairy farms were collected. The farms were classified into grazing, semi-feedlot, or feedlot systems. Total revenues, effective operational cost, total operational cost, total cost, gross margin, net income, total cost leveling point, profitability and final milk price were calculated. Results: The feedlot system resulted in greater herd size and milk production per lactating cow (p<0.05), but greater variable costs compared to semi-feedlot and grazing systems. On the other hand, the grazing system achieved greater profitability per year.Factor II (fat and protein rates), and Factor III (herd size and productivity per area) were associated with milk price per liter paid to the farmer (p<0.05), together accounting for approximately 13% of this price. Conclusion:Dairy production systems are influenced by area, lactating cows, productive performance, productivity per area, milk quality, and use of artificial insemination as well as supplementation (concentrate and minerals). Nearly 13% of milk price can be attributed to its fat and protein content as well as herd size and productivity per area., Antecedentes: Fatores relacionados à composição do rebanho, produtividade, qualidade do leite e uso de tecnologias podem impactar os custos e a lucratividade da produção de leite. Objetivo: Avaliar indicadores que possam predizer a produtividade e a eficiência financeira em três sistemas de produção de leite no sul do Brasil. Métodos: Registros mensais de qualidade do leite, desempenho da produção e custos de cinquenta fazendas leiteiras foram coletados. As fazendas foram classificadas em sistemas de pastejo, semi-confinamento ou confinamento. As receitas totais, o custo operacional efetivo, o custo operacional total, o custo total, a margem bruta, o lucro líquido, o ponto de nivelamento total do custo, a lucratividade e o preço final do leite foram calculados. Resultados: O sistema de confinamento apresentou maior taxa de lotação e produção de leite por vaca lactante (p<0,05), porém maiores custos variáveis totais em relação aos sistemas de semi-confinamento e pastejo. Por outro lado, o sistema de pastejo alcançou maior rentabilidade por ano. O Fator II (taxas de gordura e proteína) e o Fator III (taxa de lotação e produtividade por área) foram associados ao preço do leite por litro pago ao produtor (p<0,05), representando juntos aproximadamente 13% desse preço. Conclusões: Os sistemas de produção leiteira foram influenciados pela área, vacas em lactação, desempenho produtivo, produtividade por área, qualidade do leite e uso de inseminação artificial, bem como pela suplementação (concentrado e minerais). Quase 13% do preço do leite pode ser atribuído ao seu teor de gordura e proteína, assim como a taxa de lotação e a produtividade por área., Antecedentes: Factores tales como composición del rebaño, productividad, calidad de la leche y nivel tecnológico pueden afectar los costos y rentabilidad de la producción lechera. Objetivo: Evaluar indicadores que puedan predecir el rendimiento productivo y eficiencia financiera en tres sistemas de producción lechera en el sur de Brasil. Métodos: Se recolectaron y analizaron registros mensuales de calidad de la leche, rendimiento productivo y costos de cincuenta granjas lecheras. Las granjas se clasificaron en tres sistemas: pastoreo, semi-confinamiento, y confinamiento. Se calcularon los ingresos totales, el costo operativo efectivo, el costo operativo total, el costo total, el margen bruto, el beneficio neto, el punto de nivelación del costo total, la rentabilidad, y el precio final de la leche. Resultados: El sistema de confinamiento presentó mayor densidad animal y producción de leche por vaca lactante (p<0,05), pero mayores costos variables en comparación con los sistemas de semi-confinamiento y pastoreo. Por otro lado, el sistema de pastoreo tuvo mayor rentabilidad por año. El Factor II (tasas de grasa y proteína) y el Factor III (tasa de ganancia y productividad por área) se asociaron al precio por litro de leche pagado al productor (p<0,05), representando juntos aproximadamente el 13% de ese precio. Conclusión: Los sistemas de producción lechera están influenciados por el área, las vacas lactantes, el rendimiento productivo, la productividad por unidad de área, la calidad de la leche y el uso de inseminación artificial, así como por la suplementación (concentrado y minerales). Casi 13% del precio de la leche se puede atribuir a su contenido de grasa y proteína, así como al tamaño de la granja y productividad por área.