Prevalence and Risk Factors for Postpartum Anovulatory Condition in Dairy Cows
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this research were to determine the prevalence of the anovulatory condition within a temperate region of North America and identify cow-level and herd-level risk factors for this condition. A total of 1,341 cows from 18 herds were classified as cycling or anovular based on skim milk progesterone concentration determined at 46 and 60 +/- 7 d in milk. Calving history, periparturient disease incidence, body condition score, milk ketone concentration in the first 2 wk of lactation, and first 305-d mature-equivalent milk projections were recorded. Reproductive and culling information was retrieved monthly from the Dairy Herd Improvement Association. The cow-level prevalence of anovulation was 19.5%, with a herd-specific range from 5 to 45%. Accounting for the effect of clustering at the herd level, cows experiencing a difficult calving, cows with twin calvings, displaced abomasum, and cows with subclinical ketosis in the first week after calving were at greater risk for diagnosis of anovulation. Anovular cows within herds using ovulation synchronization programs were inseminated at the same time postpartum with a 6-percentage point reduction in the probability of pregnancy relative to cycling herdmates (29.7 vs. 35.9%, respectively), whereas anovular cows in herds breeding based on observed estrus were inseminated 8 d later and suffered a 10-percentage point reduction in the probability of pregnancy at first insemination (20.3 vs. 30.5). Time to pregnancy was delayed in anovular cows by 30 d (156 vs. 126 d). Using survival analysis, the impact of anovulation decreased with time. The daily probability of pregnancy (hazard ratio) was similar to cycling cows by 165 d in milk. The results underline the important associations of peripartum health with reproductive function and performance.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».