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Enregistrement W2738670062 · doi:10.3168/jds.2016-12512

Invited review: A systematic review and qualitative analysis of treatments other than conventional antimicrobials for clinical mastitis in dairy cows

2017· review· en· W2738670062 sur OpenAlexafffund
David Francoz, Vincent Wellemans, Jeanine Dupré, Jean‐Philippe Roy, France Labelle, P. Lacasse, Simon Dufour

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2017
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaValacta (Canada)Université de Montréal
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaUniversité de MontréalDalhousie UniversityDairy Farmers of Canada
Mots-clésMastitisMedicineAntimicrobialObservational studySystematic reviewHomeopathyClinical trialData extractionInternal medicineMEDLINEAlternative medicinePathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical mastitis is an important disease in dairies. Its treatment is mainly based on the use of antimicrobial drugs. Numerous non-antimicrobial drugs and treatment strategies have already been reported for clinical mastitis treatment, but data on their efficacy have never been collated in a systematic way. The objective of this systematic review was to identify treatments other than conventional antimicrobials for the treatment of clinical mastitis in lactating dairy cows. A systematic review was performed with studies written in English or French selected from CAB Abstracts, PubMed, and Web of Science from January 1970 to June 2014. Controlled clinical trials, observational studies, and experimental challenges were retained. Lactating dairy cows with clinical mastitis were the participant of interest. All treatments other than conventional antimicrobials for clinical mastitis during lactation were retained. Only studies comparing the treatment under investigation to a negative or positive control, or both, were included. Outcomes evaluated were clinical and bacteriological cure rates and milk production. Selection of the study, data extraction, and assessment of risk of bias was performed by 3 reviewers. Assessment of risk of bias was evaluated using the Cochrane Collaboration tool for systematic review of interventions. A total of 2,451 manuscripts were first identified and 39 manuscripts corresponding to 41 studies were included. Among these, 22 were clinical trials, 18 were experimental studies, and 1 was an observational study. The treatments evaluated were conventional anti-inflammatory drugs (n = 14), oxytocin with or without frequent milk out (n = 5), biologics (n = 9), homeopathy (n = 5), botanicals (n = 4), probiotics (n = 2), and other alternative products (n = 2). All trials had at least one unclear or high risk of bias. Most trials (n = 13) did not observe significant differences in clinical or bacteriological cure rates in comparison with negative or positive controls. Few studies evaluated the effect of treatment on milk yield. In general, the power of the different studies was very low, thus precluding conclusions on noninferiority or nonsuperiority of the treatments investigated. No evidence-based recommendations could be given for the use of an alternative or non-antimicrobial conventional treatment for clinical mastitis. However, probiotics and oxytocin with or without frequent milk out should not be recommended. We concluded that homeopathic treatments are not efficient for management of clinical mastitis.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,159
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,159
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,010
Bibliométrie0,0240,020
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,262
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations54
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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