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Enregistrement W3043386956

Evaluating the efficacy of internal teat sealants at dry-off for the prevention of new intra-mammary infections during the dry-period or clinical mastitis during early lactation in dairy cows: A protocol for a systematic review and cumulative meta-analysis

2020· review· en· W3043386956 sur OpenAlexfundno aff
Sydney D. Pearce, Jan M. Sargeant, Charlotte B. Winder, E. Jane Parmley, D.F. Kelton

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2020
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsDairy Farmers of Ontario
Mots-clésMastitisLactationMedicineMammary glandDairy cattleAnimal sciencePostpartum periodPregnancyBiologyInternal medicinePathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With growing scrutiny of antibiotic usage broadly among health and agricultural sectors, the dairy industry experiences increasing pressure to implement novel, evidence-based antibiotic use practices as they develop. Antibiotic administration for the prevention or treatment of intramammary infections (IMI) and mastitisis a large component of antibiotic use in the dairy industry (Lam et al., 2012). Adoption of antibiotic alternatives can contribute to reduced dairy industry antibiotic use and more effective antimicrobial stewardship.Identifying the efficacy of teat sealants as a non-antibiotic treatment alternative for the prevention of IMI and mastitis was the rationale for the original protocol (Sargeant et al., 2018) for the systematic review and network meta-analysis conducted by Winder et al. (2019). The current review protocol describes an update to the search strategy to identify relevant articles published after the original search, modified eligibility, and adds a temporal component to the existing knowledge via cumulative meta-analysis.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,021
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,005

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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