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Enregistrement W2740258637 · doi:10.3168/jds.2016-12157

Short communication: Prevalence of digital dermatitis in Canadian dairy cattle classified as high, average, or low antibody- and cell-mediated immune responders

2017· article· en· W2740258637 sur OpenAlexafffundabout
S. Cartwright, F. Malchiodi, K.A. Thompson-Crispi, F. Miglior, Bonnie A. Mallard

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensNutreco (Canada)University of Guelph
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaCanadian Dairy CommissionDairy Farmers of Canada
Mots-clésLamenessDairy cattleHerdHoofMastitisMedicineLactationVeterinary medicineAnimal scienceBiologyPregnancySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lameness is a major animal welfare issue affecting Canadian dairy producers, and it can lead to production, reproduction, and health problems in dairy cattle herds. Although several different lesions affect dairy cattle hooves, studies show that digital dermatitis is the most common lesion identified in Canadian dairy herds. It has also been shown that dairy cattle classified as having high immune response (IR) have lower incidence of disease compared with those animals with average and low IR; therefore, it has been hypothesized that IR plays a role in preventing infectious hoof lesions. The objective of this study was to compare the prevalence of digital dermatitis in Canadian dairy cattle that were classified for antibody-mediated (AMIR) and cell-mediated (CMIR) immune response. Cattle (n = 329) from 5 commercial dairy farms in Ontario were evaluated for IR using a patented test protocol that captures both AMIR and CMIR. Individuals were classified as high, average, or low responders based on standardized residuals for AMIR and CMIR. Residuals were calculated using a general linear model that included the effects of herd, parity, stage of lactation, and stage of pregnancy. Hoof health data were collected from 2011 to 2013 by the farm's hoof trimmer using Hoof Supervisor software (KS Dairy Consulting Inc., Dresser, WI). All trim events were included for each animal, and lesions were assessed as a binary trait at each trim event. Hoof health data were analyzed using a mixed model that included the effects of herd, stage of lactation (at trim date), parity (at trim date), IR category (high, average, and low), and the random effect of animal. All data were presented as prevalence within IR category. Results showed that cows with high AMIR had significantly lower prevalence of digital dermatitis than cattle with average and low AMIR. No significant difference in prevalence of digital dermatitis was observed between high, average, and low CMIR cows. These results indicate that having more robust AMIR is associated with lower prevalence of digital dermatitis hoof lesions.

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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,236

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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