Estimación del coeficiente de correlación de concordancia entre la temperatura corporal predicha en vacas lecheras mediante termómetro infrarrojo en comparación con los termómetros clínico y digital como alternativa de medición de temperatura corporal en vacas lecheras
Descripción del Articulo
El objetivo del estudio fue determinar la correlación de concordancia entre la medición de la temperatura corporal predicha en vacas lecheras mediante un termómetro infrarrojo en comparación con la medición de la temperatura corporal con los termómetros clínico y digital. Asimismo, determinar la rel...
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2022 |
Institución: | Universidad Científica del Sur |
Repositorio: | UCSUR-Institucional |
Lenguaje: | español |
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El objetivo del estudio fue determinar la correlación de concordancia entre la medición de la temperatura corporal predicha en vacas lecheras mediante un termómetro infrarrojo en comparación con la medición de la temperatura corporal con los termómetros clínico y digital. Asimismo, determinar la relación entre la temperatura rectal y la temperatura infrarroja de vulva, nariz, ubre, ojo, piel y oreja en vacas lecheras. Se utilizaron un total de 40 vacas Fleckvieh en las que se midió la temperatura superficial de la vulva, nariz, ubre, ojo, piel y oreja utilizando el termómetro infrarrojo y la temperatura rectal mediante un termómetro clínico y digital. El análisis estadístico se llevó a cabo mediante paquete estadístico SAS donde se realizó una Regresión Lineal Múltiple para predecir la temperatura corporal mediante el termómetro infrarrojo. Los resultados indicaron que el modelo estadístico 2 puede ser utilizado para predecir la temperatura corporal en vacas lecheras por presentar un R2 ajustado de 0.0599, Criterio de Información de Akaike (AIC) y Criterio de Información Bayesiano (BIC) de -69.039 y BIC de -65.972, respectivamente. Así mismo, el modelo 2 de predicción de la temperatura corporal y la temperatura rectal medida con termómetro clínico presentaron una correlación de concordancia (CC) de 0.195. De igual manera, el mismo modelo presentó una CC de 0.167 con la temperatura rectal medida con un termómetro digital. Finalmente, la correlación entre la temperatura rectal y la temperatura infrarroja de las diferentes zonas corporales fueron: nariz (-0.035), ojo (-0.091), oreja (-0.170), piel (-0.014), ubre (-0.231) y vulva (-0.148). Se concluye que el termómetro infrarrojo presentó una correlación de concordancia baja con los termómetros clínico rectal y digital respectivamente. |
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El análisis estadístico se llevó a cabo mediante paquete estadístico SAS donde se realizó una Regresión Lineal Múltiple para predecir la temperatura corporal mediante el termómetro infrarrojo. Los resultados indicaron que el modelo estadístico 2 puede ser utilizado para predecir la temperatura corporal en vacas lecheras por presentar un R2 ajustado de 0.0599, Criterio de Información de Akaike (AIC) y Criterio de Información Bayesiano (BIC) de -69.039 y BIC de -65.972, respectivamente. Así mismo, el modelo 2 de predicción de la temperatura corporal y la temperatura rectal medida con termómetro clínico presentaron una correlación de concordancia (CC) de 0.195. De igual manera, el mismo modelo presentó una CC de 0.167 con la temperatura rectal medida con un termómetro digital. Finalmente, la correlación entre la temperatura rectal y la temperatura infrarroja de las diferentes zonas corporales fueron: nariz (-0.035), ojo (-0.091), oreja (-0.170), piel (-0.014), ubre (-0.231) y vulva (-0.148). 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Facultad de Ciencias Veterinarias y BiológicasMédico Veterinario Zootecnista40352920https://orcid.org/0000-0003-0015-632372978506841056Ruíz García, Luis FelipeCornejo Monzon, Sara del PilarMontenegro Vega, Milena Paolahttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALTL-Flores M.pdfTL-Flores M.pdfapplication/pdf347155https://repositorio.cientifica.edu.pe/bitstream/20.500.12805/2251/1/TL-Flores%20M.pdf7826b0eaa12b83d4451b769d9fb9c6d2MD51TL-Flores M-Ext.pdfTL-Flores M-Ext.pdfIn extenso (embargo)application/pdf923467https://repositorio.cientifica.edu.pe/bitstream/20.500.12805/2251/2/TL-Flores%20M-Ext.pdf96b2d887bbf5e20d4cce0d48ce4f1970MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.cientifica.edu.pe/bitstream/20.500.12805/2251/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53TEXTTL-Flores M.pdf.txtTL-Flores M.pdf.txtExtracted texttext/plain6387https://repositorio.cientifica.edu.pe/bitstream/20.500.12805/2251/4/TL-Flores%20M.pdf.txtcf0f8df70023a3f556de540b91112979MD54TL-Flores M-Ext.pdf.txtTL-Flores M-Ext.pdf.txtExtracted texttext/plain31025https://repositorio.cientifica.edu.pe/bitstream/20.500.12805/2251/6/TL-Flores%20M-Ext.pdf.txt92ced1e70a77bed0f8e83f684845c392MD56THUMBNAILTL-Flores M.pdf.jpgTL-Flores M.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg15199https://repositorio.cientifica.edu.pe/bitstream/20.500.12805/2251/5/TL-Flores%20M.pdf.jpgc7d2764cb0d6994c97af0ce35573139aMD55TL-Flores M-Ext.pdf.jpgTL-Flores M-Ext.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg15199https://repositorio.cientifica.edu.pe/bitstream/20.500.12805/2251/7/TL-Flores%20M-Ext.pdf.jpgc7d2764cb0d6994c97af0ce35573139aMD5720.500.12805/2251oai:repositorio.cientifica.edu.pe:20.500.12805/22512022-07-08 09:09:19.699Repositorio Académico Científicadspace-help@myu.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 |
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