Invited review: Incidence, risk factors, and effects of clinical mastitis recurrence in dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
Clinical mastitis (CM) is one of the most frequent and costly diseases in dairy cows. A frustrating aspect of CM is its recurrent nature. This review was conducted to synthesize knowledge on risk of repeated cases of CM, effects of recurrent CM cases, and risk factors for CM recurrence. A systematic review methodology was used to identify articles for this narrative review. Searches were performed to identify relevant scientific literature published after 1989 in English or French from 2 databases (PubMed and CAB Abstracts) and 1 search platform (Web of Science). Fifty-seven manuscripts were selected for qualitative synthesis according to the inclusion criteria. Among the 57 manuscripts selected in this review, a description of CM recurrence, its risk factors, and effects were investigated and reported in 33, 37, and 19 selected manuscripts, respectively. Meta-analysis and meta-regression analyses were used to compute risk ratio comparing risk of CM in cows that already had 1 CM event in the current lactation with risk of CM in healthy cows. For these analyses, 9 manuscripts that reported the total number of lactations followed and the number of lactations with ≤1 and ≤2 CM cases were used. When summarizing results from studies requiring ≥5 d between CM events to consider a CM event as a new case, we observed no significant change in CM susceptibility following a first CM case (risk ratio: 0.99; 95% confidence interval: 0.86-1.14). However, for studies using a more liberal CM recurrence definition (i.e., only 24 h between CM events to consider new CM cases), we observed a 1.54 times greater CM risk (95% confidence interval: 1.20-1.97) for cows that already had 1 CM event in the current lactation compared with healthy cows. The most important risk factors for CM recurrence were parity (i.e., higher risk in older cows), a higher milk production, pathogen species involved in the preceding case, and whether a bacteriological cure was observed following the preceding case. The most important effects of recurrent CM were the milk yield reduction following a recurrent CM case, which was reported to be similar to that of the first CM case, and the increased risk of culling and mortality, which were reported to surpass those of first CM cases.
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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 | 0,008 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».