Animal welfare in the newborn piglet: a review
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this review is to integrate clinical findings and laboratory analyses in such a way to improve the welfare of newborn piglets and achieve better prognoses of neonatal viability. Deaths during the intrapartum period account for a significant proportion of pre-weaning mortality in farms worldwide. Piglets which die during parturition generally have normal size and typically lack gross lesions at post-mortem examination. However, circulatory abnormalities in the umbilical cord help in assessing piglet viability. Cord lesions can be classified as normal (adhered), oedematous, congested or haemorrhagic and should always be evaluated in perinatal deaths. The likelihood of neonatal survival decreases rapidly as the severity of umbilical cord lesions increase. The physiometabolic blood profile which includes acid-base balance, degree of dehydration, mineral balance, metabolic expenditure and gas exchange are also useful clinical elements for properly assessing neonatal viability. Neonatal survival is notably reduced when the blood pH falls below 7.0, lactate rises above 90 mg/dl, bicarbonate drops below 10 mmol/l, or the pCO2 increases above 110 mm/Hg. Blood calcium is also an excellent indicator of neonatal stress when used in combination with the other parameters mentioned above. Trembling due to an imbalance in the movement of calcium in muscle is also a factor involved in neonatal mortality. Neurological function in the newborn piglet could also be evaluated by adapting the Apgar score widely used in human perinatology. Neonates with scores lower than 6 in a 10 point scale have generally lower survival rates. The two most important indicators for this vitality score are breathing latency and bradycardia. If the neonate has apnoea for more than 5 min and the cardiac frequency does not increase to more than 110 beats per minute the prognosis for survival is rather poor.
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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 | 0,012 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».