Prevalence of intramammary infection in Dutch dairy herds
Notice bibliographique
Résumé
A survey was carried out in 2003 in 49 dairy herds to determine the overall and pathogen-specific prevalence of intramammary infection (IMI) in Dutch dairy herds, and to compare the distribution with four studies performed from 1973 to 1985 in The Netherlands. Herds were randomly selected stratified over the 12 Dutch provinces, had at least 40 lactating cows and participated in the Dutch milk recording system. Quarter milk samples were collected from all 408 cows with a somatic cell count (SCC) >or=250,000 cells/ml and 145 heifers with SCC >or=150,000 cells/ml at the last milk test before the farm visit. Additionally, samples were collected from 519 (approximately 25%) of the remaining low-SCC cows and heifers with a SCC at the last milk test before the farm visit of <250 000 and <150 000 cells/ml, respectively. Bacterial growth occurred in 37.3% of milk samples of high-SCC cows and in 21.1% of low-SCC cows. Coagulase-negative staphylococci (CNS) were the most frequently isolated group of bacteria (10.8% of quarters) and were found in all herds. Prevalence of Staphylococcus aureus IMI was lower in 2003 than in 1973, respectively 1.8% and 6.2% of quarters. Prevalence of Streptococcus uberis and Str. dysgalactiae IMI was almost the same in the five samplings during the 30-year period, at 1.1-1.7 and 0.9-1.5%, respectively. Str. agalactiae was not found in this study. Prevalence of CNS IMI was higher in lactating heifers, while prevalence of Str. uberis, Str. dysgalactiae and penicillin-resistant Staph. aureus IMI was higher in older cows. Because distribution of pathogens changes over time, herd-level samples for bacteriological culturing must be taken regularly to monitor udder health. Additionally, national mastitis prevalence studies give important information through monitoring the national udder health status.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».