Association between metabolic diseases and the culling risk of high-yielding dairy cows in a transition management facility using survival and decision tree analysis
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to assess the association between individual metabolic diseases (MD) and multiple MD (MD+) in the transition period (±3 wk relative to calving) and the culling risk in the first 120 d in milk (DIM) in Holstein-Friesian dairy cows. Health records from a transition management facility in Germany with 1,946 calvings were analyzed in a 1-yr cohort via survival analysis and a decision tree model. The recorded MD were milk fever (MF), retained placenta (RP), metritis (METR), ketosis (KET), displaced abomasum (DA), twinning (TWIN), and clinical mastitis (MAST). The overall culling within 120 DIM was 18%. The 120 DIM culling risk for healthy cows (64.8% of the total) was 13%, whereas it was 25% for MD (24.5%) and 33% for MD+ (10.7%) cows. The 120 DIM culling risk (%) for each MD and MD+, respectively, was 34.6 and 48 for MF and MF+, 15 and 31.5 for RP and RP+, 9.4 and 22.2 for METR and METR+, 30.7 and 37.3 for KET and KET+, 56.1 and 46.8 for DA and DA+, 30.3 and 34 for TWIN and TWIN+, and 36.6 and 27.8 for MAST and MAST+. Moreover, the incidence risk (%) for each MD and MD+, respectively, was 4 and 2.6 for MF and MF+, 1 and 2.8 for RP and RP+, 8.7 and 6 for METR and METR+, 4.5 and 6.1 for KET and KET+, 0.8 and 2.4 for DA and DA+, 1.7 and 2.7 for TWIN and TWIN+, and 3.6 and 1.8 for MAST and MAST+. Setting the healthy cows as the referent, the 120 DIM hazard ratios (HR) for culling were MD 2.1, MD+ 2.9, MF 3.3, MF+ 4.6, RP+ 2.7, METR+ 1.8, KET 2.6, KET+ 3.3, DA 5.5, DA+ 4.5, TWIN 2.8, TWIN+ 3.0, MAST 3.1, and MAST+ 2.3. According to both decision tree and random forest analyses, MF was the most significant disease influencing survival, followed by DA, MAST, METR, and TWIN. In conclusion, the presence of MD or MD+ during the transition period was associated with increased culling risk in the first 120 DIM. The culling hazard was greater when an MD was complicated with another MD. In this study performed in a well-managed large farm, uncomplicated cases of RP (HR = 1.2) and METR (HR = 0.7) did not have an influence on the 120 DIM culling risk. Interestingly, both decision tree and random forest analyses pointed to MF and DA as main culling reasons in the first 120 DIM in the present dairy herd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».