Mortality and Survival Probability of Female Pigs in Southern European Commercial Breeding Herds
Notice bibliographique
Résumé
This retrospective cohort study characterized death occurrences in female pigs in commercial herds, examined the survival probability for served females, and quantified factors associated with by-parity mortality risks for farrowed sows. The cohort data from herd entry to removal included 558,486 first service records of 113,517 females in 121 herds, served between 2008 and 2013. Two herd categories were defined on the basis of the lower 25th percentiles of herd means of annualized lifetime pigs weaned per sow: low-performing herds and ordinary herds. Two-level survival analysis was performed for served females to obtain by-parity survival probabilities (gilts and parity 1-6 sows). Also, log-binomial regression models were used to examine risk factors and ratios associated with mortality risks for the seven parity groups farrowed in either spring, summer, autumn or winter. Overall mean mortality incidence rates were 1.22 and 5.30 pigs per 100 pig-days of observation for pregnant females and farrowed sows, respectively. Survival probabilities for served females rapidly decreased by 2.3%-3.7% around farrowing in all parity groups. The lower survival probabilities were associated with increased age at first-mating, females in low-performing herds, sows farrowing more stillborn piglets and sows having weaning-to-first-mating interval of 7 days or more (P < 0.05). Mortality risks were assessed for herds, served month, WMI and stillborm piglets. Increased risks were associated with summer farrowing, low-performing herds and more stillborn piglets (P < 0.05). We recommended that producers individually monitor high risk female groups, and provide prompt treatment to any females with problems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».