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Enregistrement W2496231680 · doi:10.14202/vetworld.2016.811-819

Risk factors associated with Cryptosporidia, Eimeria, and diarrhea in smallholder dairy farms in Mukurwe-ini Sub-County, Nyeri County, Kenya

2016· article· en· W2496231680 sur OpenAlexafffund
Shepelo Getrude Peter, G.K. Gitau, Shauna Richards, John VanLeeuwen, Fabienne D. Uehlinger, C. M. Mulei, R. R. Kibet

Notice bibliographique

RevueVeterinary World · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal health and immunology
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesWorld Agroforestry CentreAtlantic Veterinary College
Mots-clésMedicineCoccidiosisAnimal scienceVeterinary medicineDiarrheaFecesAnimal husbandryBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: This study was undertaken to determine the household, calf management, and calf factors associated with the occurrence of Eimeria, Cryptosporidia, and diarrhea in pre-weaned calves reared in smallholder dairy farms in Mukurwe-ini Sub-County of Nyeri County, Kenya. In addition, the study also evaluated factors associated with average daily weight gain in the same pre-weaned calves. MATERIALS AND METHODS: A total of 112 newborn calves (63 males and 49 females) on 111 farms (1 set of twins) were followed for 2 months between June 2013 and August 2013. Two calves were lost to follow-up. A pre-tested questionnaire was used to collect data on household characteristics and calf management practices in the 111 selected farms. On the first visit to the farm (within 7 days of the birth of the calf), blood samples were collected from the jugular vein to assess the level of maternal immunity acquired by the calf, by determining the serum total protein and selenium concentration. At 4 and 6 weeks of age, fecal samples from the calves were collected to assess the presence of Cryptosporidia and Eimeria oocysts. Every 2 weeks for 2 months, the calves and their environments were examined, their 2-week consumption and health history were recorded, and weights were estimated with a weight tape. Each of the factors was evaluated in a univariable regression model and only those found to be significant (p≤0.20) were included in a multivariable model. Elimination of non-significant factors was done in the multivariable model through a backward elimination procedure so that only those variables which were confounders, and/or significant at (p≤0.05) remained in the final model. RESULTS: About 37% (41/110) of the calves experienced diarrhea at least once during the 2-month study period. The overall period prevalence of Eimeria and Cryptosporidia was 42.7% (47/110) and 13.6% (15/110), respectively. Low serum protein was associated with 1.8 and 2.4 times the odds of Eimeria and Cryptosporidia infections, respectively. Lack of supervision of calf birth and low serum total protein were both associated with 1.3 times the odds of diarrhea incidence. Dirty calf pens, feeding <5 L of milk/day, and infection with Eimeria were associated with 0.105, 0.087, and 0.059 kg, respectively, reduced average daily weight gain of the calves. CONCLUSION: In the Kenyan context, calf diarrhea risk could be reduced through better supervision of parturition and colostrum provision. Specifically, the risk of Eimeria and Cryptosporidia infections could be reduced by optimizing the passive transfer of immunity to the newborn calves. Average weight gains of calves could be improved by good colostrum provision, pen hygiene, and preventing Eimeria infections.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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