Risk factors of digital dermatitis in feedlot cattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Digital dermatitis (DD) has been reported in North American feedlots, although risk factors are not well characterized. Our objectives were to analyze: (1) foot and leg conformation and (2) pen hygiene, as potential variables that predispose feedlot cattle to DD. Production parameters in DD-affected cattle were compared with healthy cattle and with those diagnosed with more commonly known infectious lesion foot rot (FR). In total, 2,854 feedlot cattle in 11 pens in 2 feedlots were assessed (bi-weekly pen walks) throughout the feeding cycle. Pen condition was categorized as: “dry,” “mud present but has good bedding,” “more mud than bedding,” and “excessive mud.” Gait scoring was competed and cattle with abnormal gait or evident foot lesions (i.e., DD or FR) were restrained in a cattle chute for a close foot inspection (n=280), including scoring of foot angle and claw set and hind and side views of rear feet and legs. Cumulative incidence of DD (present or absent) and FR was 2.5% (71/2,854) and 11.6% (331/2,854), respectively. Foot and leg conformation was not significantly different between left and right sides or between cattle with (n=71) and without DD (n=209). Lameness was diagnosed in only 22% of cattle with DD. Cattle with DD gained 0.27 kg/d less compared with healthy cattle (mean ± SD: 1.29 ± 0.29 vs. 1.56 ± 0.27, P<0.05) and 0.4 kg/d less compared with FR (1.29 ± 0.29 vs. 1.69 ± 0.25). Presence of DD was not significantly different between pens with “dry” and “mud present but has good bedding,” but for pens with “more mud than bedding” or “excessive mud,” the risk of cattle having DD cases increased significantly [odds ratio (OR)=8.55, confidence interval (CI): 4.0–18.4 and OR=14.1, CI: 5.9–33.8, respectively]. In conclusion, it is important to keep good pen conditions to reduce the risk of DD, which can be managed through proper stocking density and strategic bedding, irrespective of foot and leg conformation.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».