Definition and Risk Factors for an ovulation Diagnosed at 50 Days in Milk in Dairy Cows
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this observational study were to determine the optimal progesteronemia threshold for defining anovulation at 50 days in milk (DIM) in dairy cows and to identify risk factors for this condition.A total of 3,776 cows from 100 Holstein dairy herds were enrolled in this cow-level study.During farm visits, cows were bled at 1-14DIM to quantify ketonemia and glycemia, examined at 30-43 DIM to diagnose purulent vaginal discharge, cytological endometritis, and leukocyte esterase endometritis, and were bled at a 14d interval to quantify progesteronemia.Multiple progesteronemia thresholds were tested to identify the one providing the highest sum of sensitivity and specificity to predict the pregnancy status at first service.The optimal threshold found for defining anovulation at 50DIM was ≤0.90 ng/mL.The final model for risk factors included parity group, season of calving, cytological endometritis, hyperketonemia, hypoglycemia, and the two-way interaction term of hyperketonemia and hypoglycemia.Overall, these results suggest that a progesteronemia threshold of ≤0.9ng/mL could be used to define anovulation at 50 days in milk in dairy 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».