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Enregistrement W3007146537 · doi:10.1017/s1466252319000318

Comparative efficacy of antimicrobials for treatment of clinical mastitis in lactating dairy cattle: a systematic review and network meta-analysis

2019· review· en· W3007146537 sur OpenAlexaff
Charlotte B. Winder, Jan M. Sargeant, Dongfang Hu, Chong Wang, D.F. Kelton, Michael A. Godkin, Katheryn J. Churchill, Annette M. O’Connor

Notice bibliographique

RevueAnimal Health Research Reviews · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMastitisMedicineAntimicrobialMeta-analysisClinical trialPlaceboSystematic reviewRandomized controlled trialRelative riskIntensive care medicineInternal medicineMEDLINEConfidence intervalAlternative medicinePathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A systematic review and network meta-analysis were conducted to assess the relative efficacy of antimicrobial therapy for clinical mastitis in lactating dairy cattle. Controlled trials in lactating dairy cattle with natural disease exposure were eligible if they compared an antimicrobial treatment to a non-treated control, placebo, or a different antimicrobial, for the treatment of clinical mastitis, and assessed clinical or bacteriologic cure. Potential for bias was assessed using a modified Cochrane Risk of Bias 2.0 tool. From 14775 initially identified records, 54 trials were assessed as eligible. Networks were established for bacteriologic cure by bacterial species group, and clinical cure. Disparate networks among bacteriologic cures precluded meta-analysis. Network meta-analysis was conducted for trials assessing clinical cure, but lack of precision of point estimates resulted in wide credibility intervals for all treatments, with no definitive conclusions regarding relative efficacy. Consideration of network geometry can inform future research to increase the utility of current and previous work. Replication of intervention arms and consideration of connection to existing networks would improve the future ability to determine relative efficacy. Challenges in the evaluation of bias in primary research stemmed from a lack of reporting. Consideration of reporting guidelines would also improve the utility of future research.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,686
Tête enseignante GPT0,599
Écart entre enseignants0,087 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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