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Enregistrement W2788409375 · doi:10.3168/jds.2017-13151

A randomized controlled trial on the effect of incomplete milking during early lactation on ketonemia and body condition loss in Holstein dairy cows

2018· article· en· W2788409375 sur OpenAlexafffund
Pauline Morin, Catarina Krug, Younès Chorfi, J. Dubuc, P. Lacasse, Jean‐Philippe Roy, D.E. Santschi, Simon Dufour

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensValacta (Canada)Agriculture and Agri-Food CanadaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNovalaitMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésMilkingIce calvingLactationAnimal scienceMedicineKetosisRandomized controlled trialLogistic regressionInternal medicineEndocrinologyPregnancyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Limiting milk production for a short period of time in early lactation could be a relevant strategy to prevent hyperketonemia (HYK). From December 2013 to March 2015, 838 multiparous Holstein cows from 13 herds were enrolled in a randomized controlled trial evaluating the effect of incomplete milking in early lactation on ketonemia and its effect on body condition score (BCS) loss. Cows were randomly assigned 4 wk before expected calving date to 1 of 2 treatment groups, (1) a conventional milking protocol (CON) for which cows were completely milked or (2) an incomplete milking protocol (INC) for which a maximum of 10 to 14 kg of milk/d were withdrawn during the first 5 d in milk (DIM). β-Hydroxybutyrate (BHB) concentrations were measured from blood samples collected on each cow 3 times at weekly intervals. Hyperketonemia was defined as BHB ≥1.4 mmol/L. Body condition score variation in the postcalving period was calculated by subtracting BCS assessed at wk 7 from BCS assessed at first week after calving. Effect of treatment on ketonemia and prevalence of HYK were evaluated for 4 specific time periods: 1 to 3, 4 to 7, 8 to 17, and 18 to 26 DIM. Effect of treatment on ketonemia was investigated using linear mixed models with natural logarithm of BHB measurements as outcome and treatment groups as fixed effect. Generalized linear mixed models with HYK as outcome, using logit link, and treatment groups as fixed effect were used to investigate effect of treatment on odds of HYK. A logistic regression model with BCS loss (<0.75 or ≥0.75) as outcome and treatment groups and herd as fixed effects was used to study effect of INC on odds of having BCS loss ≥0.75. A total of 813 lactations had complete data and were used for statistical analysis of ketonemia and HYK. A total of 709 lactations had complete data and were used for analysis of BCS loss. Geometric means of blood BHB concentrations during the 1 to 3, 4 to 7, 8 to 17, and 18 to 26 DIM periods were, respectively, 0.72 (95% confidence interval = 0.66, 0.80), 0.66 (0.60, 0.73), 0.90 (0.80, 1.01), and 0.93 (0.83, 1.05) mmol/L for INC, and 0.65 (0.59, 0.72), 0.79 (0.72, 0.87), 0.94 (0.84, 1.06), and 0.92 (0.82, 1.04) mmol/L for CON. Cows in INC group had lower ketonemia during the 4 to 7 DIM period. Predicted prevalence of HYK during the 1 to 3, 4 to 7, 8 to 17, and 18 to 26 DIM periods were, respectively, 2.8 (3.2, 15.1), 4.6 (2.0, 10.0), 13.4 (8.4, 20.0), and 23.0% (17.4, 29.7) for INC and 2.6 (2.5, 13.8), 10.7 (5.6, 19.3), 19.4 (13.0, 27.9), and 21.3% (16.0, 27.8) for CON. The INC treatment reduced the prevalence of HYK during the 4 to 7 and 8 to 17 DIM periods. No association was observed between INC and BCS loss in the postcalving period. Overall, the incomplete milking protocol was effective for reducing ketonemia and prevalence of HYK during the early postpartum period.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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