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Enregistrement W2914176090 · doi:10.3168/jds.2018-15129

Intensity of estrus following an estradiol-progesterone-based ovulation synchronization protocol influences fertility outcomes

2019· article· en· W2914176090 sur OpenAlexafffund
A.M.L. Madureira, Liam Polsky, T.A. Burnett, B.F. Silper, Sergi Soriano, A.F. Sica, Ky G Pohler, J.L.M. Vasconcelos, R.L.A. Cerri

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaCanadian Dairy CommissionDairy Farmers of Canada
Mots-clésEstrous cycleCorpus luteumArtificial inseminationOvulationPregnancyFertilityEndocrinologyAnimal scienceMedicineBlood samplingInternal medicineInseminationAndrologyBiologyOvaryHormonePopulationSperm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to examine the association between increased physical activity at the moment of timed artificial insemination (AI), detected by an automated activity monitor (AAM), and fertility outcomes. This paper also investigated factors affecting estrous expression in general. A total of 1,411 AI events from 1,040 lactating Holstein cows were recorded, averaging 1.3 ± 0.6 (±standard deviation) events per cow. Activity (measured as steps/h) was monitored continuously by a leg-mounted AAM located on the rear leg of the cow. Ovulation was synchronized by a timed AI protocol based on estradiol and progesterone. Ovarian ultrasonography was performed in all cows on d -11 (AI = d 0) and in a subset of cows on d 0 (n = 588) and d 7 (n = 819) to determine the presence of a corpus luteum and follicles. The body condition score (1 to 5 scale) was assessed on d 0 and a blood sample was collected for progesterone measurement on d 7. Using the AAM, an estrus event was determined when the relative increase (RI) in physical activity of the cow exceeded 100% of the baseline activity. The physical activity was classified as strong RI (≥300% RI), moderate RI (100-300% RI), or no estrus (<100% RI). Milk production was measured daily and averaged between d -11 and 0. Pregnancy was diagnosed at 32 and 60 d post-AI and pregnancy losses were calculated. The mean RI at estrus was 328.3 ± 132.1%. Cows with strong RI had greater pregnancy per AI than those with moderate RI and those that did not express estrus (35.1 vs. 27.3 vs. 6.2%). When including only cows that successfully ovulated after timed AI, those that displayed strong intensity RI still had greater pregnancy per AI than those with moderate intensity RI or those that did not express estrus (45.1 vs. 34.8 vs. 6.2%). Cows expressing strong RI at timed AI had greater ovulation rates compared with moderate RI and cows that did not express estrus (94.9 vs. 88.2 vs. 49.5%). Furthermore, pregnancy losses were reduced in cows with strong RI compared with cows expressing moderate RI (13.9 vs. 21.7%). Cows with a strong RI at estrus were more likely to have a corpus luteum at the beginning of the protocol and had greater concentration of progesterone 7 d post-AI. Multiparous cows expressed lower RI compared with primiparous cows. Cows with lower body condition score tended to have decreased RI at estrus. No correlation between estrous expression and pre-ovulatory follicle diameter was observed. Also, no correlation was observed between milk production at AI and RI. In conclusion, strong intensity RI of estrus events at timed AI was associated with improved ovulation rates and pregnancy per AI, and reduced pregnancy losses. These results provide further evidence that measurements of estrous expression can be used to predict fertility at the time of AI and possibly be used as a tool to assist decision making strategies of reproduction programs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations63
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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