Stillbirth and preweaning mortality in litters of sows induced to farrow with supervision compared to litters of naturally farrowing sows with minimal supervision
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the benefits of induced farrowing with supervision on rates of stillbirths and preweaning mortality. Materials and methods: A total of 159 multiparous sows were assigned in approximately equal numbers to two groups. Group One sows (n = 75) were induced to farrow using two intravulvar injections of 5 mg prostaglandin F2α administered 6 hours apart on day 114 of gestation (Day 0). Farrowing was supervised, with assistance given as required. Group Two sows (n = 84) were allowed to farrow naturally, with supervision and neonatal care standard for the production facility. All live piglets were weighed at 3 days and 21 days of lactation. Results: Of the Group One sows, 56 farrowed during working hours on Day 1. There were fewer stillbirths per litter in Group One than in Group Two sows (0.4 ± 0.09 versus 1.0 ± 0.17, respectively). There was no effect of treatment on overall preweaning mortality. Weights were greater for Group One than for Group Two piglets at both 3 days of age (1.9 ± 0.04 kg versus 1.7 ± 0.02 kg, respectively; P < .01) and 21 days of age (5.7 ± 0.06 kg versus 5.5 ± 0.05 kg, respectively; P < .01). Implications: Inducing farrowing and providing supervision on the day of farrowing can reduce stillbirths. However, reducing overall preweaning mortality requires more than 1 day of supervision.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».