An observational study on the management of digital dermatitis through a repeated risk assessment on 19 Dutch dairy herds
Notice bibliographique
Résumé
The etiopathogenesis of bovine digital dermatitis (DD) is not well understood, but its risk factors on dairy farms have been studied extensively. The objective of this study was to identify associations between a DD risk score [determined by a DD risk assessment questionnaire (RAQ)] and DD prevalence (determined by an in-parlor M-score). We also investigated whether feedback for farmers on their DD management using the DD RAQ resulted in changes that decreased DD prevalence in their herds. The DD RAQ consisted of multiple-choice questions related to foot health, housing, and general management that were used to create a total risk score (TRS). In 2016 and 2018, the DD RAQ-together with a DD prevalence determination in the lactating herd-was used on 19 Dutch dairy farms from 1 veterinary practice. After each visit, farmers and their consulting veterinarians received a 1-page summary that identified herd-specific strengths and weaknesses in DD management. In 2018, the summary included suggestions for improvement. In 2019, farmers and veterinarians were contacted to ask whether the use of the DD RAQ and the 1-page summary had led them to implement changes in their DD management in 2016 and 2018. We tested the association between TRS and DD prevalence using linear mixed model analysis. The TRS ranged from 13 to 65% and 20 to 68% in 2016 and 2018, respectively. Herd DD prevalence ranged from 15 to 59% and 27 to 69% in 2016 and 2018, respectively. For both years, the DD RAQ identified that DIM, herd size, and breed were often present in a manner associated with increased risk for DD. The linear mixed model analysis identified that each 10-point increase in TRS was associated with an increase in herd DD prevalence of less than 1%. The association between TRS and herd DD prevalence was caused mainly by risk factors related to housing. We found no important relationship between change in TRS and change in DD prevalence between the 2 visits. Only a few farmers indicated some form of change in their DD management following a visit. Veterinarians in general said that they discussed the 1-page summaries and DD control with farmers during a routine visit, but the majority admitted a lack of follow-up. We propose that the DD RAQ could be used as a tool to start a discussion on DD control on farm, but simply undertaking a DD RAQ and providing a 1-page summary of the results was insufficient to initiate behavioral change that led to a decrease in DD prevalence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».