Prevalence of Cryptosporidia, Eimeria, Giardia, and Strongyloides in pre-weaned calves on smallholder dairy farms in Mukurwe-ini district, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Gastrointestinal diseases are among the leading causes of calf morbidity and mortality in Kenya and elsewhere. This study was undertaken to determine the prevalence of Cryptosporidia, Eimeria, Giardia, and Strongyloides in calves on smallholder dairy farms (SDF) in Mukurwe-ini District, Nyeri County, Kenya. These infections have been associated with economic losses by decreased growth rates, decreased productivity, and increased susceptibility to other diseases. MATERIALS AND METHODS: An observational study was conducted on 109 farms in Mukurwe-ini District, Nyeri County, Kenya, where 220 calf fecal samples (each calf at 4 and 6 weeks of age) from 110 calves (1 set of twins) were collected and analyzed for Cryptosporidia, Eimeria, Giardia, and helminth parasites. RESULTS: Eimeria oocysts, Cryptosporidia oocysts, and Strongyloides eggs were detected in the fecal samples examined, but no Giardia cysts were found. The overall period prevalence of Eimeria, Cryptosporidia, and Strongyloides was 42.7% (47/110), 13.6% (15/110), and 5.4% (6/110), respectively. The prevalence at 4 weeks of age for Eimeria, Cryptosporidia, and Strongyloides was 30.0% (33/110), 8.2% (9/110), and 3.7% (4/109), respectively, while the prevalence at 6 weeks of age was 20.2% (22/109), 6.5% (7/107), and 2.7% (3/110), respectively. There was, however, no significant difference in the prevalence at 4 and 6 weeks (p>0.05). CONCLUSION: Findings from this study show that Eimeria, Cryptosporidia, and Strongyloides, are prevalent in the study area and indicate the need to adopt optimal management practices to control infections in calves.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».