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Enregistrement W3166792927 · doi:10.3389/fvets.2021.688450

Comparing Blanket vs. Selective Dry Cow Treatment Approaches for Elimination and Prevention of Intramammary Infections During the Dry Period: A Systematic Review and Meta-Analysis

2021· review· en· W3166792927 sur OpenAlexafffund
Fidèle Kabera, Jean‐Philippe Roy, Mohamed Afifi, S. Godden, Henrik Stryhn, Javier Sánchez, Simon Dufour

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2021
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesUniversité de MontréalCanadian Dairy CommissionDairy Farmers of Canada
Mots-clésMedicineMastitisIce calvingLactationIncidence (geometry)Somatic cell countAntimicrobialRelative riskDairy cattleAnimal scienceVeterinary medicineInternal medicineBiologyConfidence intervalPregnancyMicrobiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A systematic review and a series of meta-analyses were conducted to investigate the efficacy of selective dry cow antimicrobial treatment (SDCT) (in which only infected quarters/cows were treated with an antimicrobial) compared with blanket dry cow treatment (BDCT) (all quarters/all cows received an antimicrobial, regardless of their infection status). A full detailed protocol was published before initiating this review. Studies reporting on the (1) proportion of untreated quarters or cows when using SDCT, (2) intramammary infection (IMI) incidence risk over the dry period, (3) IMI elimination risk, (4) post-calving IMI prevalence, (5) early lactation clinical mastitis incidence, or (6) subsequent lactation milk yield and somatic cell counts were considered eligible. Thirteen articles representing 12 controlled trials, whether randomized or not, were available for analyses. SDCT reduced the use of antimicrobials at dry off by 66% (95% CI: 49-80). There was no difference in the elimination of existing IMI at dry off, between SDCT and BDCT. Meta-regression showed that the risk of IMI incidence during the dry period, IMI risk at calving, early lactation clinical mastitis risk, and early lactation milk yield and somatic cell counts did not differ between SDCT and BDCT as long as an internal teat sealant (65% bismuth subnitrate) was administered to untreated healthy quarters/cows at dry off. For trials not using internal teat sealants, SDCT resulted in higher risk than BDCT of acquiring a new IMI during the dry period and of harboring an IMI at calving. Lines of evidence strongly support that SDCT would reduce the use of antimicrobials at dry off, without any detrimental effect on udder health or milk production during the 1st months of the subsequent lactation, if, and only if, internal teat sealants are used for healthy, untreated quarters/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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,039
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,170 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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