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Enregistrement W3153402073 · doi:10.3168/jds.2020-19584

The hidden cost of disease: I. Impact of the first incidence of mastitis on production and economic indicators of primiparous dairy cows

2021· article· en· W3153402073 sur OpenAlexafffund
M.A. Puerto, Elise Shepley, R.I. Cue, D. Warner, J. Dubuc, E. Vasseur

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensUniversité de MontréalSte. Anne's HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'AlimentationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDairy Farmers of CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNovalait
Mots-clésLactationMastitisHerdAnimal scienceMilk productionCumulative incidenceDairy cattleMedicineBiologyVeterinary medicinePregnancyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mastitis is a highly prevalent disease, which negatively affects cow performance, profitability, welfare, and longevity. The objectives of this study were (1) to quantify the impact of the first instance of mastitis, at different stages of lactation, on production and economic performance, and (2) to further quantify the impact of the first instance of mastitis when only cows that remain in the herd for at least 100 d in milk (DIM) and those that remain for 305 DIM are included in the analysis. A retrospective longitudinal study was conducted using data from existing animal health record files and Dairy Herd Improvement records. After editing based on selected inclusion criteria and completeness of health records, data consisted of records from first-lactation Holstein cows, from 120 herds, that calved for the first time between 2003 and 2014, inclusive. Mastitic cows were assigned to 1 of 4 groups based on when in the lactation the first event of mastitis occurred: transition (1-21 DIM), early lactation (22-100 DIM), mid lactation (101-200 DIM), or late lactation (201+ DIM). Mid-lactation and late-lactation mastitic cows were also stratified by cumulative milk yield before the mastitis event. Healthy cows (i.e., no recorded mastitis event) were randomly assigned for each lactation stage, with mid-lactation healthy and late-lactation healthy cows similarly stratified. Production performance (cumulative milk, fat, and protein yield) and economic performance [milk value, margin over feed cost (MOFC), and gross profit] were analyzed using a mixed model with herd as a random effect. Significant losses in cumulative milk yield (-382 to -989 kg) and correspondingly lower fat and protein yields were found in mastitic cows, with transition and late-lactation mastitic cows having the highest losses. Drops in production translated to significant reductions in cumulative milk value (-Can$287 to -Can$591; -US$228 to -US$470), MOFC (-Can$243 to -Can$540; -US$193 to -US$429), and gross profit (-Can$649 to -Can$908; -US$516 to -US$722) for mastitic cows at all stages. Differences between mastitic and healthy cows in the early lactation and transition stages remained for all variables in the 100-DIM analysis, but, aside from gross profit, were nonsignificant in the 305-DIM analysis. Gross profit accounted for all costs associated with mastitis and thus continued to be lower for mastitic cows at all stages, even in the 305-DIM analysis in which culled cows were omitted (-Can$485 to -Can$979; -US$386 to -US$779). The research reflects the performance implications of mastitis, providing more information upon which the producer can make informed culling decisions and maximize both herd profitability and cow longevity.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,260
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations103
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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