Effect of nonclinical Staphylococcus aureus or coagulase-negative staphylococci intramammary infection during the first month of lactation on somatic cell count and milk yield in heifers
Notice bibliographique
Résumé
Coagulase-negative staphylococci (CNS) are the most prevalent cause of intramammary infections in heifers around calving, but Staphylococcus aureus should not be ignored because it is also prevalent, contagious, and more likely to persist into lactation. The objective of this study was to determine the effect of a subclinical infection caused by S. aureus or CNS diagnosed during the first month of lactation in heifers on SCC, milk production, and culling risk during the entire first lactation. Data were obtained from a cohort of 50 farms following a mastitis monitoring and control program and subscribing to the animal health record system (DS@HR) through the ambulatory clinic of the Faculté de médecine vétérinaire of the Université de Montréal (St-Hyacinthe, Québec, Canada). This program included routinely collecting a composite milk sample at each farm visit from all recently freshened heifers. A total of 2,273 Holstein heifers were examined. Among the 1,691 heifers meeting the full selection criteria, 90 (5%) were diagnosed with S. aureus, 168 (10%) were diagnosed with CNS, and 153 (9%) were negative (no pathogen isolated). Test-day natural logarithm somatic cell count (lnSCC) was modeled in a repeated measures linear regression model with herd as random effect. The model-adjusted mean lnSCC in S. aureus and CNS groups were significantly higher than in the culture-negative group from 40 to 300 d in milk. At the test-day level, lnSCC in S. aureus and CNS groups were on average 1.2 and 0.6 higher, respectively, than the culture-negative group. A similar model for milk yield showed that mean milk yield was not statistically different between culture groups from 40 to 300 d in milk. The presence of a S. aureus or CNS intramammary infections in the first month of lactation in heifers correlates with future increased SCC over the entire first lactation.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».