MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3161631597 · doi:10.21423/bovine-vol47no1p7-14

Efficacy of tilmicosin for on-arrival treatment of bovine respiratory disease in backgrounded winter-placed feedlot calves

2013· article· en· W3161631597 sur OpenAlexfundaboutno aff
Joyce Van Donkersgoed, J. K. Merrill

Notice bibliographique

RevueThe Bovine Practitioner · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMicrobial infections and disease research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEli Lilly CanadaElanco Animal HealthEli Lilly and Company
Mots-clésTilmicosinFeedlotBovine respiratory diseaseMedicineAnimal scienceVeterinary medicineBiologyAntibioticsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A trial was conducted in a commercial feedlot in southern Alberta, Canada to evaluate the cost-effectiveness of metaphylactic treatment with tilmicosin for control of bovine respiratory disease. First-pull treatment rates for BRD (P=0.006) and arthritis (P=0.02) were significantly lower in calves administered tilmicosin on arrival compared to non-medicated controls. Calves treated with tilmicosin at arrival-processing had gained an additional 20 lb (9.1 kg) at terminal weight sort (P=0.0002), with higher average daily gain (P=0.0001) and lower dry matter conversion (P=0.008). The cost- benefit of tilmicosin metaphylaxis in these feedlot calves depended on the method of calculation. Based on reductions in BRD and arthritis treatment rates and reduced feed costs because of improved dry matter conversion, there was a net advantage of $3.41CAN/head for those calves given tilmicosin on arrival compared to non-medicated controls. Based on improved treatment rates and additional weight gain, the net advantage was $8.09CAN/head for those calves given tilmicosin compared to non-medicated controls. These economic calculations assumed performance benefits observed at terminal weight sort were retained until slaughter, approximately 30 to 40 days later.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,281 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Bovine PractitionerMême sujetMicrobial infections and disease researchTravaux en français237 207