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Enregistrement W3095453680 · doi:10.3168/jds.2020-18729

Identification of biomarkers measured upon arrival associated with morbidity, mortality, and average daily gain in grain-fed veal calves

2020· article· en· W3095453680 sur OpenAlexafffundabout
H.M. Goetz, D.F. Kelton, J.H.C. Costa, Charlotte B. Winder, D.L. Renaud

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal health and immunology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésHaptoglobinMedicineProportional hazards modelHazard ratioIncidence (geometry)Animal scienceCreatine kinaseInternal medicineBiologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a strong need for management strategies that help reduce the incidence of disease and subsequent antimicrobial use in the veal industry. Biomarkers could serve as useful tools that allow producers to take preventative measures before clinical problems occur. The objective of this prospective cohort study was to identify biomarkers measured upon arrival associated with morbidity, mortality, and average daily gain (ADG) in grain-fed veal calves. Upon arrival at a grain-fed veal facility in Ontario, Canada, calves were weighed and health-scored using a standardized health-scoring system. Several metabolites were measured including creatine kinase (CK), cholesterol, haptoglobin, manganese, serum total protein, iron, cobalt, zinc, selenium, molybdenum, and IgG. Farm personnel treated calves according to their farm protocol and weighed them at 78 d after arrival. Performance, treatment, and mortality records from the facility were used for analysis. Multivariable Cox proportional hazard models were created to evaluate metabolic biomarkers associated with morbidity and mortality. A mixed linear regression model was created to determine biomarkers associated with ADG. A total of 992 male dairy calves were evaluated at arrival from January to December 2017. Of the calves evaluated, 74 calves (7.5%) died and 877 (88.4%) were treated for illness over the 11-wk period under observation. Higher levels of haptoglobin and molybdenum were associated with a greater hazard of morbidity, whereas higher weight upon arrival and higher levels of both CK and IgG were associated with a reduced hazard of morbidity. For mortality, higher weight upon arrival and higher levels of cholesterol and IgG were associated with a lower hazard of mortality occurring over the 78-d period of observation. Higher weight, cholesterol, copper, CK, iron, and IgG were associated with increased ADG, whereas increased zinc and haptoglobin were negatively associated with ADG. These results demonstrate that certain biomarkers could be used to identify high-risk calves when measured upon arrival at a veal facility. Future research should focus on determining the utility of these biomarkers to selectively target intervention strategies to improve ADG and reduce morbidity and mortality.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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