Dairy farms testing positive for Mycobacterium avium ssp. paratuberculosis have poorer hygiene practices and are less cautious when purchasing cattle than test-negative herds
Notice bibliographique
Résumé
Mycobacterium avium ssp. paratuberculosis (MAP), the causative agent of Johne's disease, is present on most dairy farms in Alberta, causing economic losses and presenting a potential public health concern. The objective of this cross-sectional study was to identify risk factors for Alberta dairy herds being MAP-positive based on environmental samples (ES). Risk assessments were conducted and ES were collected on 354 Alberta dairy farms (62% of eligible producers) voluntarily participating in the Alberta Johne's Disease Initiative. In univariate logistic regression, risk factors addressing animal and pen hygiene, as well as the use of feeding equipment to remove manure and manure application on pastures, were all associated with the number of positive ES. Furthermore, based on factor analysis, risk factors were clustered and could be summarized as 4 independent factors: (1) animal, pen, and feeder contamination; (2) shared equipment and pasture contamination; (3) calf diet; and (4) cattle purchase. Using these factor scores as independent variables in multivariate logistic regression models, a 1-unit increase in animal, pen, and feeder contamination resulted in 1.31 times higher odds of having at least 1 positive ES. Furthermore, a 1-unit increase in cattle purchase also resulted in 1.31 times the odds of having at least 1 positive ES. Finally, a 100-cow increase in herd size resulted in an odds ratio of 2.1 for having at least 1 positive ES. In conclusion, cleanliness of animals, pens, and feeders, as well as cattle purchase practices, affected risk of herd infection with MAP. Therefore, improvements in those management practices should be the focus of effective tools to control MAP on dairy farms.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».