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Enregistrement W2048891937 · doi:10.3168/jds.2011-5201

Short communication: Association of disease incidence and adaptive immune response in Holstein dairy cows

2012· article· en· W2048891937 sur OpenAlexafffund
K.A. Thompson-Crispi, Brad C. Hine, M. Quinton, F. Miglior, Bonnie A. Mallard

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMetritisMastitisIncidence (geometry)Dairy cattleKetosisImmune systemMilk feverMedicineOdds ratioAbomasumAnimal scienceCattle DiseasesVeterinary medicineBiologyImmunologyInternal medicinePregnancyEndocrinologyFood scienceLactationRumenIce calvingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to use previously calculated estimated breeding values for cell- (CMIR) and antibody-mediated immune responses (AMIR) to determine associations between immune response (IR) and economically important diseases of dairy cattle. In total, 699 Holsteins were classified as high, average, or low for CMIR, AMIR, and overall IR (combined CMIR and AMIR), and associations with mastitis, metritis, ketosis, displaced abomasums, and retained fetal membranes were determined. The incidence of mastitis was higher among average cows as compared with cows classified as high AMIR [odds ratio (OR)=2.5], high CMIR (OR=1.8), or high IR (OR=1.8). Low-CMIR cows had a higher incidence of metritis (OR=11.3) and low-IR cows had a higher incidence of displaced abomasum (OR=4.1) and retained fetal membrane (OR=2.8) than did average responders. Results of this study show that cows classified as high immune responders have lower occurrence of disease, suggesting that breeding cattle for enhanced IR may be a feasible approach to decrease the incidence of infectious and metabolic diseases in the dairy industry.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations92
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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