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Enregistrement W2778012291 · doi:10.3168/jds.2017-13462

Prevalence of lameness and leg lesions of lactating dairy cows housed in southern Brazil: Effects of housing systems

2017· article· en· W2778012291 sur OpenAlexafffund
J.H.C. Costa, T.A. Burnett, M.A.G. von Keyserlingk, María José Hötzel

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCiência sem FronteirasUniversidade Federal de Santa CatarinaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoMinistério da EducaçãoMitacsCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésLamenessMilkingHerdDairy cattleAnimal scienceMedicineHygieneBarnVeterinary medicineGeographyBiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the last few decades, the North American and European dairy industries have been collecting information about lameness and leg injury prevalence on dairy farms and have tried to develop solutions to mitigate these ailments. Few published articles report the prevalence of lameness and leg lesions in areas outside of those 2 regions, or how alternative housing systems, such as compost-bedded packs, affect the prevalence of these maladies. The objectives of this study were to compare the prevalence of lameness and leg lesions on confined dairies that used freestall, compost-bedded packs, or a combination of these 2 systems in Brazil. Data were collected in the autumn and winter of 2016 from 50 dairy farms located in Paraná state, including 12 compost-bedded pack dairies (CB), 23 freestall dairies (FS), and 15 freestall dairies that used compost-bedded packs for vulnerable cows (FS+C). A visit to the farm consisted of a management questionnaire, an inspection of the housing areas as well as the milking parlor, and an evaluation of all lactating cows as they exited the parlor for lameness (score 1-5), hygiene (score 0-2), body condition score (score 1-5), and hock and knee lesions (score 0-1). Median 1-way chi-squared test was used to compare production systems. We found no difference between farm types in management practices related to hoof health management or average daily milk production per cow [31 (29-33.9) kg/d; median (quartile 1-3)], percentage of Holstein cattle in the herd [100% (90-100%)], conception rate [35.8% (30.2-38%)], or pregnancy rate [15% (13.7-18%)]. The CB farms were smaller [85 (49.5-146.5) milking cows] than both the FS [270 (178-327.5) milking cows] and FS+C farms [360 (150-541.5) milking cows). The overall prevalence of severe lameness (score 4 and 5) across all farms was 21.2% (15.2-28.5%) but was lower on the CB farms [14.2% (8.45-15.5%)] in comparison to the FS [22.2% (16.8-26.7%)] and the FS+C farms [22.2% (17.4-32.8%)]. Less than 1% of all cows scored on CB farms were observed with swollen or wounded knees (or both), which was lower than either the FS or FS+C farms [7.4% (3.6-11.9%) and 6.4% (2.6-11.8%) of all cows scored, respectively]. The same pattern was found for hock lesions, where the farm-level prevalence within the 3 different housing types was 0.5% (0-0.9%), 9.9% (0.8-15.3%), and 5.7% (2.6-10.9%) for CB, FS, and FS+C farms, respectively. No differences between farm systems were observed for hygiene or body condition score. On average, 2.7% (0.8-10.9%) of lactating cows had a soiled side, 15.4% (2.1-37.4%) had dirty legs and 1.7% (0-9.3%) had dirty udders. The average herd-level body condition score across farms was 2.9 (2.9-3), with 0.86% of the all cows scored having a body condition score <2.5. These results indicate that lameness prevalence on confined dairies in Brazil is high and highlight the need for remedial changes in environmental design and management practices. We found that CB farms in this region had reduced lameness and lesions in relation to FS or FS+C dairies.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations54
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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