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Enregistrement W3134758691 · doi:10.3168/jds.2020-19689

Randomized controlled trial assessing the effects of xylazine sedation in 2- to 6-week-old dairy calves disbudded with a cautery iron

2021· article· en· W3134758691 sur OpenAlexaff
Cassandra N. Reedman, T.F. Duffield, T.J. DeVries, K. Lissemore, I.J.H. Duncan, Charlotte B. Winder

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Pharmacology and Anesthesia
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnesthesiaMeloxicamSedationXylazineLidocaineSyringeButorphanolAnalgesicKetamine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of local anesthesia and a nonsteroidal anti-inflammatory drug (NSAID) can reduce indicators of pain and inflammation and encourage self-rewarding behavior in calves following disbudding. Although the use of sedation may be recommended as a best practice for disbudding, there is little research in this area. The objective of this study was to evaluate the effects of xylazine sedation in conjunction with a local anesthetic and an NSAID in calves undergoing cautery disbudding. One hundred twenty-two group-housed female and male Holstein calves fed milk with automated feeders, aged 13 to 44 d, were enrolled over 9 replicates and randomly allocated to 1 of 2 treatments: (1) sedated: lidocaine cornual nerve block, 0.5 mg/kg meloxicam (administered subcutaneously) and 0.2 mg/kg xylazine (administered intramuscularly), or (2) nonsedated: lidocaine cornual nerve block and meloxicam. Outcomes collected consisted of feeding behavior (collected using automated milk feeders), latency to drink milk following disbudding, play behavior (induced by adding bedding), lying behavior, mechanical nociceptive threshold (MNT, measured using a pressure force algometer), struggling behavior during disbudding, length of time to administer the nerve block, length of time to disbud, and serum haptoglobin concentrations. Data were analyzed using mixed models with a fixed effect for baseline values and a random effect for trial replicate. Linear regression was used to assess continuous outcomes, logistic regression for binary outcomes, and Poisson and negative binomial models for count data with negative binomial models used if the over dispersion term was significant. There were no detected differences between the treatment groups in mean daily milk consumption in the 72-h following disbudding. Sedated calves had reduced average milk drinking speed from 0 to 24 h and 24 to 48 h following disbudding compared with nonsedated calves, but no difference was detected from 48 to 72 h. Sedated calves had reduced MNT at 0, 60, and 240 min after disbudding, but no differences were detected between groups at 24 h after disbudding. Nonsedated calves had 4.5 times the odds (95% CI: 1.5-13.2) of struggling more than twice during the disbudding procedure compared with sedated calves, and it took less time to administer a nerve block to sedated calves compared with nonsedated. At +3 h, nonsedated calves were 79 times (95% CI: 22.4 to 279.2) more likely to play compared with sedated calves, and 24 h after disbudding, sedated calves were 2 times more likely to play compared with nonsedated calves (95% CI: 0.93-4.3). The results indicate that calves sedated with xylazine for cautery disbudding responded less to painful stimuli (disbudding and MNT) both during and following the procedure and had a higher rate of play behavior 24 h following sedation compared with the nonsedated calves, but xylazine may also have a prolonged carryover effect that affects suckling behavior for 48 h following sedation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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