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Enregistrement W3134200745 · doi:10.3168/jds.2020-19390

Controlled trial of the effect of negative dietary cation-anion difference prepartum diets on milk production, reproductive performance, and culling of dairy cows

2021· article· en· W3134200745 sur OpenAlexafffundabout
Rita Couto Serrenho, T.C. Bruinjé, E.I. Morrison, T.J. DeVries, T.F. Duffield, S.J. LeBlanc

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésCullingAnimal scienceDry matterIce calvingLactationDairy cattleInseminationLogistic regressionPregnancyMilk productionBiologyMedicineHerdInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our objective was to assess the effects of feeding negative dietary cation-anion difference (DCAD) prepartum diets on milk production, reproductive performance, and culling. Cows from 4 commercial farms in Ontario, Canada were enrolled in a pen-level controlled trial from November 2017 to April 2019. Close-up pens (1 per farm) with cows 3 wk before calving were randomly assigned to a negative DCAD (TRT; -108 mEq/kg of dry matter; target urine pH 6.0-6.5) or a control diet (CON; +105 mEq/kg of dry matter with a placebo supplement). Each pen was fed TRT or CON for 3 mo (1 period), and then switched to the other treatment for the next period (4 periods per farm). Data from 15 experimental units (8 pen treatments in TRT and 7 in CON), with a total of 1,086 observational units (cows), were included. The effect of treatment on milk yield at the first 3 milk recording tests of lactation was assessed with linear regression models accounting for repeated measures. The risk of pregnancy at first artificial insemination and culling by 30, 60, and 305 d in milk (DIM) were analyzed with logistic regression models, and effects on time to first AI, pregnancy, and culling were assessed with Cox proportional hazards models. All models included treatment, parity, and their interactions, accounting for pen-level randomization and clustering of animals within farm with random effects, giving 10 degrees of freedom for treatment effects. Multiparous cows fed TRT produced more milk at the first (42.0 vs. 38.8 ± 1.2 kg/d) and second (44.2 vs. 41.7 ± 1.3 kg/d) milk tests. However, multiparous cows fed TRT tended to have 0.2 percentage units less milk fat content at these tests. Although multiparous cows fed TRT tended to have greater energy-corrected milk at the first test (least squares means ± standard error: TRT = 46.1 ± 0.9 vs. CON = 43.8 ± 1 kg/d), there were no differences observed in energy-corrected milk at the second or third tests. In primiparous cows, there was no effect of treatment on milk production. Multiparous cows fed TRT had greater pregnancy to first insemination (TRT = 42 ± 3 vs. CON = 32 ± 4%) and tended to have shorter time to pregnancy [hazard ratio (HR) = 1.20; 95% CI: 0.96-1.49]. In primiparous cows fed TRT, time to pregnancy was increased (HR = 0.76; 95% CI: 0.59-0.99). Culling by 30 DIM tended to be less in TRT (3.3 ± 1.1%) than CON (5.5 ± 1.8%). No effect of treatment on culling by 305 DIM was detected in primiparous cows, but in multiparous cows, the TRT diets decreased the odds of culling (21.3 ± 1.9 vs. 31.7 ± 2.8%) and daily risk of culling to 305 DIM (HR = 0.64; 95% CI: 0.46 to 0.89). Under commercial herd conditions, prepartum negative DCAD diets improved milk production and reproductive performance, and reduced culling risk in multiparous cows. In primiparous cows, TRT diets had no effect on milk yield or culling, but increased the time to pregnancy. Our results suggest that negative DCAD diets should be targeted to multiparous cows.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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