Antibiotic dry cow therapy, somatic cell count, and milk production: Retrospective analysis of the associations in dairy herd recording data using multilevel growth models
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotic dry cow therapy (DCT) is an important part of most mastitis control programs. Updating DCT recommendations is an ongoing topic due to the global problem of antimicrobial resistance. Finland, along with other Nordic countries, has implemented selective DCT for decades. Our study analyzed Dairy Herd Improvement (DHI) information from 241 Finnish farmers who participated in a survey about their drying-off practices. The aim was to evaluate herd-level associations between milk somatic cell count (SCC), milk production, and various antimicrobial DCT approaches both cross-sectionally in 2016 and longitudinally in 2012-2016. The three DCT approaches in the study were selective, blanket, and no DCT use. An additional aim was to evaluate whether dynamic changes occurred in herd-average SCC and annual milk production over five years, and whether these potential changes differed between different DCT approaches. The method for the longitudinal analyses was growth modeling with random coefficient models. Differences in SCC and milk production between farms with different DCT approaches were minor. Regardless of the farm's DCT approach, annual milk production increased over the years, while average SCC was reasonably constant. The variability in SCC and milk production across all DCT groups was low between years, and most of the variability was between farms. Compared to other milking systems, farms with automatic milking system (AMS) had higher SCC, and in 2016 higher milk production. The results of this study suggest that it is possible to maintain low herd-average SCC and good milk production when using selective DCT and following the guidelines for prudent antimicrobial use. Average SCC and milk production varied across the herds, suggesting that advice on DCT practices should be herd-specific. The methodology of growth modeling using random coefficient models was applicable in analyzing longitudinal data, in which the time frame was relatively short and the number of herds was limited.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».