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Enregistrement W3008509177 · doi:10.1017/s1466252319000276

Comparative efficacy of teat sealants given prepartum for prevention of intramammary infections and clinical mastitis: a systematic review and network meta-analysis

2019· review· en· W3008509177 sur OpenAlexaff
Charlotte B. Winder, Jan M. Sargeant, Dapeng Hu, Chong Wang, D.F. Kelton, S.J. LeBlanc, T.F. Duffield, Julie Glanville, Hannah Wood, Katheryn J. Churchill, Jennifer Dunn, Michele D. Bergevin, Kaitlyn Dawkins, S. Meadows, B. Deb, Mark Reist, Carly M. Moody, Annette M. O’Connor

Notice bibliographique

RevueAnimal Health Research Reviews · 2019
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMastitisMeta-analysisSealantRelative riskIncidence (geometry)Ice calvingInternal medicineDentistryConfidence intervalLactationPregnancyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A systematic review and network meta-analysis were conducted to assess the relative efficacy of internal or external teat sealants given at dry-off in dairy cattle. Controlled trials were eligible if they assessed the use of internal or external teat sealants, with or without concurrent antimicrobial therapy, compared to no treatment or an alternative treatment, and measured one or more of the following outcomes: incidence of intramammary infection (IMI) at calving, IMI during the first 30 days in milk (DIM), or clinical mastitis during the first 30 DIM. Risk of bias was based on the Cochrane Risk of Bias 2.0 tool with modified signaling questions. From 2280 initially identified records, 32 trials had data extracted for one or more outcomes. Network meta-analysis was conducted for IMI at calving. Use of an internal teat sealant (bismuth subnitrate) significantly reduced the risk of new IMI at calving compared to non-treated controls (RR = 0.36, 95% CI 0.25-0.72). For comparisons between antimicrobial and teat sealant groups, concerns regarding precision were seen. Synthesis of the primary research identified important challenges related to the comparability of outcomes, replication and connection of interventions, and quality of reporting of study conduct.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil0,852

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,733
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,146 · 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'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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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