Effect of Exogenous Progesterone or Flunixin Meglumine After AI on Serum Progesterone Concentration and Pregnancy per AI in Lactating Dairy Cows
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine the effect of post AI administration of exogenous progesterone (P 4 ) or a prostaglandin F2 (PGF2) synthesis inhibitor agent on serum P 4 concentrations and pregnancy per AI (P/AI) in lactating dairy cows. Eighty lactating cows were randomly allocated to one of four treatment groups: 1) CON (control), received 5 mL of saline solution on d 6 and 14 post AI; 2) IP4 (injection of P 4 ), received 125 mg of P 4 im on d 6 and 14 post AI; 3) CIDR, received a controlled internal drug release insert containing 1.38g of P 4 from d 6 to 20 post AI; and 4) FM (Flunixin Meglumine), received 0.625 g of Flunixin Meglumine, a nonsteroidal anti-inflammatory drug, twice daily on d 15 and 19 post AI. Blood samples were taken on d 0, 6, 14, 17 and 20 post AI to determine P 4 concentrations. Transrectal palpation was performed between 40 and 45 d post AI to determine pregnancy status. All treatment groups (i.e. IP4, CIDR and FM) resulted in greater serum P 4 concentration on d 17 and 20 post AI compared to CON (P < 0.05). Cows given a CIDR insert had greater concentrations of P 4 on d 17 and 20 than IP4 and FM cows (P < 0.05). However, no significant difference was found between IP4 and FM groups for serum P 4 concentrations. The P/AI was greater (P < 0.05) in CIDR-treated cows (55%, 11/20) than CON (25%, 5/20), and intermediate in IP4 (40%, 8/20) and FM (35%, 7/20) cows. In summary, treatment with exogenous P 4 (i.e. CIDR and IP4) or FM increased serum P 4 concentrations in lactating dairy cows. However, results suggest that only CIDR administration would improve P/AI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».