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Enregistrement W2794093022 · doi:10.3168/jds.2017-14301

Invited review: Effectiveness of precalving treatment on postcalving udder health in nulliparous dairy heifers: A systematic review and meta-analysis

2018· review· en· W2794093022 sur OpenAlexafffund
S. Ali Naqvi, Diego B. Nóbrega, Paul E. Ronksley, Herman W. Barkema

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2018
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDairy Farmers of ManitobaUniversity of CalgaryDairy Farmers of CanadaMichigan Department of Community Health
Mots-clésUdderMastitisMeta-analysisIce calvingConfidence intervalMedicineSomatic cell countVeterinary medicineDairy cattleAnimal scienceInternal medicineBiologyLactationPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical mastitis affects 3% of primiparous dairy cattle (heifers) in the first month after calving. Additionally, the prevalence of intramammary infection (IMI) in the months before first calving is high, resulting in a high prevalence of heifers calving with IMI. Precalving therapy is an accepted recommendation for reducing mastitis in multiparous cows, but prophylactic treatment for heifers is uncommon in North America. Objectives of this study were to (1) quantify changes in postcalving udder health in heifers following application of a precalving treatment; (2) compare effectiveness among various types of treatments; and (3) compare effectiveness of various types of treatments against specific pathogens. A systematic review was conducted comparing interventions aimed at improving udder health in heifers. Of 62 included studies, 48 clinical trials were used in a meta-analysis. Data were synthesized using a random effects model for meta-analysis, followed by sub-group analyses comparing treatment types, and specific pathogens with statistical testing using meta-regression. Occurrence of mastitis (defined as elevated somatic cell count, clinical mastitis, and IMI) was reduced in treated heifers compared with untreated controls with a pooled risk ratio of treated to untreated heifers of 0.56 (95% confidence interval: 0.47 to 0.67). Upon stratification by treatment types, teat sealants and combination therapies (vaccines and antimicrobials; antimicrobials and teat sealants; and all 3) were most effective at improving udder health with pooled risk ratios of 0.40 (95% confidence interval: 0.30 to 0.52) and 0.34 (95% confidence interval: 0.25 to 0.45), respectively. Antimicrobials and vaccines also reduced occurrence of IMI and subclinical and clinical mastitis when compared with untreated heifers. Although variation was observed in the pathogen-specific effectiveness of treatments at reducing rates of disease, antimicrobials, teat sealants, and combinations of vaccines or teat sealants with antimicrobials were consistently effective, whereas vaccines were only effective for contagious pathogens. Recommendations for use of antibiotics should consider their relative benefit while also considering potential for increasing antimicrobial resistance.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,020
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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