Meta-analysis of the effect of oral selenium supplementation on milk selenium concentration in cattle
Notice bibliographique
Résumé
Soils in many regions of the world have a low Se content. Consequently, forages and crops grown on these soils may provide inadequate dietary Se for humans and grazing animals. Selenium supplementation has been used to enhance Se status and milk Se concentration, but results conflict. Milk Se concentration appears to be a useful indicator of animal and herd Se status, and reflects the responsiveness to supplementation. A systematic review and meta-analysis were carried out to summarize all available scientific evidence for the effect of oral Se supplementation on milk Se concentration in cattle. The literature search was based on electronic and nonelectronic databases. Fixed- and random-effects models of meta-analysis were used, and a meta-regression was carried out to evaluate heterogeneity among studies. Random-effects meta-analysis was performed on 42 studies published between 1977 and 2007. Oral Se supplementation resulted in an average increase in milk Se content of 0.16 (95% confidence interval: 0.117, 0.207) micromol/L, with a significant heterogeneity among studies. Weak publication bias was evident, but it did not change the average effect. The continent where the study was performed, Se source, Se dose, and the interaction between source and dose explained 71% of the between-study variance. On average, American cows supplemented with Se yeast (e.g., 6 mg/h per day) had greater milk Se concentrations (approximately 0.37 micromol/L) 75 d after the beginning of supplementation when compared with those supplemented with inorganic forms of Se. This information provides a basis for tailoring daily animal requirements and for enhancing the Se intake of consumers of dairy products.
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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 | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».