Risk factors for bacteriological quality of bulk tank milk in Prince Edward Island dairy herds. Part 1: Overall risk factors
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine on-farm risk factors for bacteriological quality of bulk tank milk. Bulk tank raw milk quality was evaluated on all Prince Edward Island dairy herds (n = 235) over a 2-yr period (March 2005 to March 2007). Biweekly total bacterial, preliminary incubation, laboratory pasteurization, and coliform counts were conducted using a Petrifilm culture system. For the assessment of risk factors, a case-control study was conducted from January 2006 to May 2007. Case and control herds were defined based on the last 6 analyses of bulk tank bacterial counts before on-farm evaluation. Cases were herds that had multiple elevated counts for any of the parameters measured. A total of 69 herds (39 cases and 30 control herds) were evaluated. Data collection included 1) observation and questionnaire on basic hygiene and farm management practices; 2) complete wash analysis of the milking equipment, monitoring the presence of bacterial films on equipment and evaluation of cooling system function; and 3) environmental and cow hygiene scoring. Data were analyzed using multivariable logistic regression. The results of the final model indicated that high alkalinity in the wash water and poor teat-end cleanliness were associated with high bacterial counts in bulk tank milk (odds ratios = 12 and 5.3, respectively). It was also observed that high water temperature of detergent wash and the use of a water softener were associated with low bacterial counts in bulk tank milk (odds ratios = 0.87 and 0.11, respectively). A significant association between udder hair clipping and teat-end cleanliness was also observed. In conclusion, this study highlights the importance of udder hygiene and milking system washing factors on hygienic quality of bulk tank milk.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».