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Enregistrement W2769832244 · doi:10.3168/jds.2017-13191

Invited review: Practical feeding management recommendations to mitigate the risk of subacute ruminal acidosis in dairy cattle

2017· article· en· W2769832244 sur OpenAlexaff
Elke Humer, Renée M. Petri, Jörg R. Aschenbach, B.J. Bradford, G.B. Penner, M. Tafaj, K.‐H. Südekum, Qendrim Zebeli

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRumenDairy cattleAnimal scienceAcidosisBiologyTotal mixed rationMealBiotechnologyFood scienceLactationFermentationEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rumen health is of vital importance in ensuring healthy and efficient dairy cattle production. Current feeding programs for cattle recommend concentrate-rich diets to meet the high nutritional needs of cows during lactation and enhance cost-efficiency. These diets, however, can impair rumen health. The term "subacute ruminal acidosis" (SARA) is often used as a synonym for poor rumen health. In this review, we first describe the physiological demands of cattle for dietary physically effective fiber. We also provide background information on the importance of enhancing salivary secretions and short-chain fatty acid absorption across the stratified squamous epithelium of the rumen; thus, preventing the disruption of the ruminal acid-base balance, a process that paves the way for acidification of the rumen. On-farm evaluation of dietary fiber adequacy is challenging for both nutritionists and veterinarians; therefore, this review provides practical recommendations on how to evaluate the physical effectiveness of the diet based on differences in particle size distribution, fiber content, and the type of concentrate fed, both when the latter is part of total mixed ration and when it is supplemented in partial mixed rations. Besides considering the absolute amount of physically effective fiber and starch types in the diet, we highlight the role of several feeding management factors that affect rumen health and should be considered to control and mitigate SARA. Most importantly, transitional feeding to ensure gradual adaptation of the ruminal epithelium and microbiota; monitoring and careful management of particle size distribution; controlling feed sorting, meal size, and meal frequency; and paying special attention to primiparous cows are some of the feeding management tools that can help in sustaining rumen health in high-producing dairy herds. Supplementation of feed additives including yeast products, phytogenic compounds, and buffers may help attenuate SARA, especially during stress periods when the risk of a deficiency of physically effective fiber in the diet is high, such as during early lactation. However, the usage of feed additives cannot fully compensate for suboptimal feeding management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, 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

Citations175
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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