Association Between Somatic Cell Count in Early Lactation and Culling of Dairy Heifers Using Cox Frailty Models
Notice bibliographique
Résumé
The association between somatic cell count (SCC) of dairy heifers in early lactation [SCCel; measured between 5 and 14 d in milk (DIM)] and the culling hazard during the first lactation was studied using Cox frailty models. Udder health problems were the culling reason for 10% of the culled heifers in this study. For each unit increase in the log-transformed SCCel (LnSCCel), the culling hazard increased by 11% [Hazard ratio (HR) = 1.11]. The strength of the association depended on 5 factors. Firstly, the association was stronger when SCCel was recorded after 10 DIM than at an earlier DIM. Secondly, the association was stronger if only culling events for udder disorders were considered (HR = 1.32) instead of all culling events (HR = 1.11). Furthermore, for each unit increase of test-day LnSCC after 14 DIM, modeled as a time-varying covariate, the culling hazard in the first lactation increased by 26% (HR = 1.26). Including LnSCC in the model already containing LnSCCel, reduced the estimate of LnSCCel slightly. Fourth, a higher test-day milk yield, modeled as a time-varying covariate, protected against culling and reduced the magnitude of the effect of LnSCCel as well when taken into account. Finally, the association between LnSCCel and culling was still present, although smaller, in the group of heifers with a second test-day SCC </=50,000 cells/mL.
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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 | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».