Udder health in Canadian dairy heifers during early lactation
Notice bibliographique
Résumé
Mastitis is the most prevalent and costly disease in dairy cattle worldwide, with implications for animal health and welfare as well as production and economics. Nonlactating heifers are an often-neglected group of animals concerning mastitis management, as they are assumed to be free of mastitis. An observational field study was conducted between 2007 and 2008 on 91 dairy herds across Canada, representative of provincial averages of bulk milk somatic cell count (BMSCC) and barn type. The aims of that study were to (1) estimate in early-lactating heifers overall and pathogen-specific incidence rate of clinical mastitis (IRCM), prevalence of intramammary infection (IMI), and prevalence of subclinical mastitis (SCM; defined as SCC ≥200,000 cells/mL); (2) compare these udder health parameters between heifers and multiparous cows; and (3) determine regional patterns and variations in these udder health parameters across BMSCC categories. During the first day of lactation, IRCM was higher in heifers than in multiparous cows (99 vs. 48 cases per 10,000 quarter-days at risk, respectively). Clinical mastitis affected 4% of heifers (0.73 cases per 100 quarters) in the first 30 d after calving, with the most common pathogens isolated being Staphylococcus aureus and Escherichia coli, whereas S. aureus and non-aureus staphylococci were the most commonly isolated pathogens in multiparous cows. The IRCM in heifers was highest in Ontario heifers, but overall IRCM did not vary by BMSCC category and it was only higher in multiparous cows than heifers in high-BMSCC Ontario herds. Intramammary infections were present in 33% of heifer quarters, with non-aureus staphylococci the most commonly isolated group of bacteria in both heifers (26% of quarters) and multiparous cows (18% of quarters). Pathogen-specific prevalence of IMI did not differ between heifers and multiparous cows, but we noted regional differences and differences across BMSCC categories in pathogen-specific prevalence of IMI. Prevalence of SCM in heifers was 13.6% and was lowest in Alberta herds. In all regions, SCM prevalence was higher in multiparous cows than in heifers. In conclusion, udder health of Canadian dairy heifers was similar to that of other countries, demonstrating the importance of the issue. Differences between heifers and multiparous cows early in lactation highlighted the need for management practices to target the precalving period in heifers, when exposure to risk factors differs from that in lactating cows.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».