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Enregistrement W1612425589 · doi:10.3168/jds.2014-9136

Ketonemia in dairy goats: Effect of dry period length and effect on lying behavior

2015· article· en· W1612425589 sur OpenAlexafffundabout
Gosia Zobel, K.E. Leslie, Daniel M. Weary, M.A.G. von Keyserlingk

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaOntario Centres of Excellence
Mots-clésAnimal scienceKetosisEnergy balanceLactationPregnancyDry matterLethargyDairy cattleBiologyChemistryMedicineEndocrinologyInternal medicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In dairy animals, a successful transition from one lactation to the next includes minimizing negative energy balance. Cows experiencing excessive negative energy balance typically develop metabolic complications following parturition (e.g., ketosis); does are also susceptible before kidding (e.g., pregnancy toxemia). It is not known to what extent the provision and the length of the dry period affect these conditions in does. Furthermore, whereas clinical symptoms of these conditions include lethargy, behavioral changes resulting from ketosis and pregnancy toxemia have not been quantified in small ruminants. The aims of this study were to (1) describe the relationship between the dry period and negative energy balance, and (2) determine if lying behavior changes are indicative of the metabolic status of dairy goats. A total of 420 does on 10 commercial dairy goat farms in southern Ontario, Canada, were enrolled in the study (mean ± SD: 42±18 does/farm). Each doe was affixed with a data logger to measure lying behavior from 12 d before to 12 d after kidding. Blood samples were collected at least once before and at least once following kidding to determine blood β-hydroxybutyrate (BHBA) concentration as an indicator of negative energy balance. Does were categorized as healthy (HLTH; both pre- and postkidding samples BHBA <0.9 mmol/L), PREGTOX (prekidding BHBA ≥1.7 mmol/L), or KET (postkidding BHBA ≥1.7 mmol/L). Behaviors were analyzed according to 5 periods: P-2 (d -12 to d -2 relative to kidding), P-1 (d -1 relative to kidding), P0 (d 0, kidding day), P1 (d 1 relative to kidding), and P2 (d 2 to 12 relative to kidding). Dry period length and milk production after kidding were recorded when available. Farms ranged from 0 to 15% and 0 to 50% in prekidding and postkidding ketonemia, respectively. The HLTH does had shorter dry periods compared with PREGTOX and KET does (43 vs. 55 d, SE of the differences of means=4 d). One farm kept some does milking, while drying off others; on this farm more PREGTOX and KET does (11/28) were found in the dry group versus the continuously milked group (1/16). Overall, does that had ketonemia before kidding (PREGTOX) spent more time lying down compared with healthy does (16.1 vs. 12.7 h/d, SE of the differences of means=0.9). Both PREGTOX and HLTH does had increased lying bouts in P-2 compared with the day before (P-1) kidding [(mean (95% CI): 16.8 (15.8-17.8) vs. 20.5 (19.4-21.8) bout/d]. Compared with HLTH does, animals that were ketonemic following kidding (KET) had higher mean lying times throughout the study (14.5 vs. 13.5 h/d, SE=0.4). Previous work has shown a relationship between shorter and skipped dry periods and improved energy balance in dairy cows; the current study is the first to indicate a similar relationship in dairy goats. Furthermore, goats that developed ketonemia, particularly before kidding, displayed decreased activity, including longer lying times and fewer lying bouts in the days around kidding.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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