Assessment of sub-clinical mastitis and its associated risk factors in dairy livestock of Lamjung, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mastitis is one among the top three threats faced by dairy farmers. The study was carried out to assess sub-clinical mastitis, management practices and associated risk factors for mastitis. MATERIALS AND METHODS: A cross sectional study was conducted in Chandreshwor and Archalbot VDCs of Lamjung district taking 63 dairy livestock randomly each from a herd along with questionnaire survey to respective owner. Tem ml of milk sample from each quarter was taken in a sterilized syringe for further laboratory investigation. California Mastitis Test (CMT) was performed at farmer’s shed. Organisms were identified based on colony characteristics, Gram's staining and various biochemical tests. RESULTS: On CMT, subclinical mastitis was 46.1% (n=29) and 30.15% (n=76) on animal and quarter basis respectively, however, culture showed, 28.6% and 24.2%. Streptococcal mastitis was the commonest (11.1%) followed by coliform (9.5%) and staphylococcal (7.9%). Mastitis was highest in left fore quarter (34.92%) followed by left hind (31.76%), right hind (28.57%) and right fore (25.39%). Coliform & Staphylococcal mastitis was highest in left fore and right hind quarter respectively. Most of dairy animals (86%) were on zero grazing, 30% (n=19) of the farmers had forage trees and only 29% (n=18) had known about subclinical mastitis. The average milk production was 3.5 ±1.47 liters. Subclinical mastitis was associated significantly (p<0.01) with livestock yielding more than 3 lt per lactation. CONCLUSIONS: There was high prevalence of subclinical mastitis in dairy livestock at Lamjung due to poor management, unhygienic shed, and little knowledge on subclinical mastitis. DOI: http://dx.doi.org/10.3126/ijim.v2i2.8322 Int J Infect Microbiol 2013;2(2):49-54
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».