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Enregistrement W3007580823 · doi:10.3168/jds.2019-16841

Influence of pathogens causing clinical mastitis on reproductive variables of dairy cows

2020· article· en· W3007580823 sur OpenAlexafffund
Felipe Morales Dalanezi, Sâmea Fernandes Joaquim, F. F. Guimarães, Simony Trevizan Guerra, Bruna Corrêa Lopes, Elizabeth Moreira dos Santos Schmidt, R.L.A. Cerri, Hélio Langoni

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversidade Estadual PaulistaUniversity of British ColumbiaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésMastitisBiologyStreptococcus agalactiaeStaphylococcus aureusDairy cattleStreptococcus dysgalactiaeVeterinary medicinePregnancyHerdStreptococcusMicrobiologyAnimal scienceBacteriaMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In dairy cattle, mastitis is a disease of the mammary gland caused by pathogens such as bacteria, viruses, fungi, and algae. Mastitis causes economic losses to dairy farms as well as public health concerns. The reproductive efficiency of commercial dairy herds has important implications for the economic success of dairy operations and is strongly associated with the health status of cows. Mastitis has previously been linked with decreased fertility of dairy cows, but the effect of specific pathogens on the severity of fertility reduction is still unclear. In this study, cows diagnosed with mastitis caused by major pathogens (Staphylococcus aureus, Streptococcus agalactiae, Escherichia coli, Klebsiella spp., Mycoplasma spp., and environmental Streptococcus) needed more artificial inseminations (AI) than did cows with mastitis caused by minor pathogens (coagulase-negative Staphylococcus and Corynebacterium spp.) and healthy cows. Cows diagnosed with mastitis, independent of what pathogen was causing mastitis, had more days open compared with nonmastitic cows. The percentage of cows that successfully established pregnancy at first AI was greater for the control group than for the major pathogens group but not significantly different from the minor pathogens group. Pregnancy loss was lower in the control group than in the major pathogens group; however, there was no difference compared with the minor pathogen group. Mastitis caused by gram-negative bacteria decreased the percentage of pregnancy per first AI and increased days open and pregnancy loss compared with the control group. Cows with mastitis caused by gram-positive bacteria also had increased days open compared with control cows. This study shows that different mastitis-causing bacteria can affect the fertility of cows differently. Mastitis events caused by major pathogens and gram-negative bacteria were associated with the greatest decrease in reproductive efficiency.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations109
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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