A Meta-Analysis of the Impact of Monensin in Lactating Dairy Cattle. Part 1. Metabolic Effects
Notice bibliographique
Résumé
A meta-analysis of the impact of monensin on metabolism of dairy cattle was conducted following a search of the literature. A total of 59 studies with monensin feeding in dairy cattle were identified in which 30 papers and 45 trials contained metabolic data. The beta-hydroxybutyrate (BHBA) data were obtained from over 4,000 cows and 115 trial sites. Data for each trial were extracted and analyzed using meta-analysis software in Stata. Estimated effect sizes of monensin were calculated on blood concentrations of BHBA, acetoacetate, nonesterified fatty acids (NEFA), glucose, cholesterol, urea, calcium, insulin, and milk urea. Monensin use in lactating dairy cattle significantly reduced blood concentrations of BHBA 13%, acetoacetate 14%, and NEFA 7%. Monensin increased glucose 3% and urea 6%. Monensin had no significant effect on cholesterol, calcium, milk urea, or insulin. Heterogeneity was significant for BHBA and cholesterol [I(2) (measure of variation beyond chance) = 37 and 54%, respectively]; therefore, random effects models were used for those analytes. Publication bias existed with the monensin effect on BHBA, with a tendency for studies to be published if there was a significant reduction in this ketone. Meta-regression analysis of the effect sizes obtained from the metabolic data showed that method of delivery, timing of administration, stage of lactation, and diet were influential in modifying effect size of monensin treatment. Use of top dress or delivery via a controlled release capsule reduced the magnitude of effect on BHBA (coefficient +0.353); however, top dress use compared with controlled release capsule or total mixed ration enhanced the monensin effect on glucose (coefficient +0.296). There was a greater impact with monensin on reducing BHBA in early lactation (coefficient -0.151) and in pasture-based trials (coefficient -0.194). Use of monensin in both the pre- and postcalving periods was associated with an enhanced impact on NEFA (coefficient -0.254). Monensin had less impact on serum glucose in the pre-calving time period (coefficient -0.237). These findings demonstrate an improvement in the energy metabolism of dairy cows supplemented with monensin.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».