Prevalence of lameness and associated risk factors in Canadian Holstein-Friesian cows housed in freestall barns
Notice bibliographique
Résumé
Lameness is a severe welfare problem and a production-limiting disease in dairy farming. The objectives of this study were to determine prevalence of lameness and investigate cow- and herd-level factors associated with lameness in dairy cows housed in freestall barns in 3 Canadian provinces. A purposive sample of 40 Holstein-Friesian cows was selected from each of 141 dairy farms in Québec, Ontario, and Alberta. In total, 5,637 cows were scored once for lameness (presence of limping when walking). Data collected included information on individual cows (hock lesions, claw length, body condition score, parity, days in milk, and milk production), management practices (floor and stall cleaning routine, bedding routine, and footbath practices), and facility design (stall dimensions, stall base and bedding type, width of feed alley, flooring type, and slipperiness) hypothesized to be risk factors for lameness. Multilevel mixed logistic regression models were constructed (including farm as a random effect and province as a fixed effect). Herd-level lameness prevalence ranged from 0 to 69% (mean = 21%). Lameness prevalence increased with increasing parity; compared with first parity, cows in parity 2, 3, and ≥ 4 had 1.6, 3.3, and 4 times, respectively, higher odds of being lame. Furthermore, the odds of lameness were 1.6 times greater in cows with low body condition score (≤ 2.5) than in cows with a higher body condition score. In addition, injured hocks and overgrown claws were associated with 1.4- and 1.7-fold increased odds of being lame, respectively, whereas every 1 kg increase in daily milk production was associated with a 3% decrease in the odds of being lame. Lameness prevalence was higher in herds with ≤ 100 cows, but lower in barns with a sand or dirt stall base, or with bedding ≥ 2 cm deep. Cows exposed to very slippery floors had 2 times the odds of being lame compared with cows exposed to nonslippery floors. We attributed the wide range of lameness prevalence to the great variability in facilities and management practices among farms. Finally, we inferred that the prevalence of lameness could be decreased by improving management of multiparous, thin, or injured cows and by adopting management practices intended to improve cow comfort, namely the floor's slip resistance and the stall's lying surface.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».