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Enregistrement W3196497445 · doi:10.21423/aabppro20035311

Monitoring Subclinical Ketosis Using Milk Strip Test and Control Chart in Dairy Herds

2003· article· en· W3196497445 sur OpenAlexaffabout
Luc DesCôteaux, T.F. Duffield, Anne-Marie Bélanger, Émile Bouchard, M. Brodeur, Cécile Ferrouillet, Randal Bagg, J. Baril

Notice bibliographique

RevueAmerican Association of Bovine Practitioners Conference Proceedings · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensEli Lilly (Canada)University of GuelphUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKetosisHerdMedicineSubclinical infectionAnimal scienceDisease controlMilk productionDairy cattleVeterinary medicineInternal medicineBiologyEnvironmental healthEndocrinologyDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subclinical ketosis (SCK), based on a serum betahydroxybutyrate (BHB) concentration ≥1400 μmol/L (14.4 mg/dL), is a metabolic disease that has been associated with reduced milk production and increased risk of other metabolic disorders. Duffield et al (2001) have reported a median prevalence of SCK of 41% among 25 dairy herds, and a within-herd prevalence ranging between 8 and 80%. A milk strip cow-side test (Keto-Test, Elanco Animal Health, Guelph, Ontario) has been shown to have a sensitivity of 91% and a specificity of 74% to detect SCK in dairy cows when using a cut-off value of 100 μmol/L of BHB (Osborne et al, 2002). Statistical Process Control (SPC) and the use of Control Charts are tools that can be used in order to monitor health status in production medicine programs. Our objectives are to provide an overview of the SPC and Control Charts and to present a practical application of this tool using milk Keto-Test to monitor SCK in dairy herds.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,876

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,292 · 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'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

Citations2
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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