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Enregistrement W3106500346 · doi:10.3168/jds.2019-17296

Relationships between type of hoof lesion and behavioral signs of lameness in Holstein cows housed in Canadian tiestall facilities

2020· article· en· W3106500346 sur OpenAlexafffundabout
M.T. Jewell, M. Cameron, Shawn McKenna, M.S. Cockram, Javier Sánchez, Greg Keefe

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaCanadian Dairy Commission
Mots-clésLamenessHoofMedicineLesionGaitGait analysisFoot (prosody)Physical medicine and rehabilitationPhysical therapySurgeryAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although foot pain can affect gait, the presence of a hoof lesion may or may not cause the cow to show visible changes in their gait. This can be dependent on the type and severity of the lesion; for example, the presence of a sole ulcer (SU) has been associated with increased gait scores, whereas digital dermatitis (DD) and sole hemorrhage (SH) have not. In tiestall facilities, gait scoring can be difficult to perform. An alternative method, known as stall lameness scoring (SLS), allows observers to assess cattle for lameness while they remain in their stall. Lameness is determined based on behavioral changes in weight bearing and foot positioning, which include: shifting weight, resting a foot, standing on the edge of the stall, and uneven weight bearing when stepping side to side. The aim of this study was to examine relationships between hoof lesions and these behavioral indicators. A total of 557 observations of SLS and corresponding hoof trimming records, collected during routine trimming events on 7 tiestall herds, were obtained. Trimming was performed by 2 trained hoof trimmers with good agreement on lesion identification, based on quizzes taken at the beginning and mid-way through the study. To ensure trimming had no effect on the behavioral indicators observed, SLS was always performed by a trained observer before trimming. Behavioral indicators focused on the hind limbs only; therefore, the analysis was confined to hind limb lesions using logistic regression to detect the presence of hoof lesion based on observations made during SLS. Seventy-five percent of observed cows had no SLS behavioral indicators, whereas, 11, 12, and 1% had 1, 2, and 3 behavioral indicators, respectively. At least one hind limb lesion was noted during trimming in 19% of cows, with the most common lesions being DD (7%), SU (6%), and SH (4%). A cow that was observed resting one foot and bearing weight unevenly when moving side to side had higher odds of having a hind limb hoof lesion than a cow not displaying these behaviors. When looking at specific hoof lesions, a cow observed resting one limb and bearing weight unevenly had higher odds of having a SU compared with those not displaying these behaviors. A cow observed shifting their weight from one foot to another had higher odds of having SH, and a cow observed bearing weight unevenly had higher odds of DD. Behavioral indicators in weight bearing and foot positioning can help identify cows in tiestalls with hind limb hoof lesions. Producers could routinely observe their cattle for these indicators to assist in the identification of cows that may require treatment. This could help reduce the duration of clinical lameness through earlier intervention.

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)0,000
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 enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,285
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,095 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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