527 Late-Breaking: Objective Assessment of Behaviour, Pain, and Lameness Due to Digital Dermatitis in Beef Cattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Digital dermatitis (DD) is an infectious disease affecting cattle feet causing ulcerative and necrotic skin lesions. Most lesions are painful when palpated, some cause lameness and significantly impact animal welfare and productivity. Our objectives were: to determine if changes in behaviour were associated with DD in cattle, to quantify pain associated with DD lesions, and to determine the relationship between pain sensitivity and lameness, and DD and lesion temperature. In total, 255 animals across three feedlots were enrolled. A subset of 120 animals were fitted with accelerometers to record behaviour. Cattle were scored for lameness (Step-Up Locomotion Scoring System), both hind feet scored for DD (M-stage scoring system), the pressure pain threshold of lesions determined using pressure algometry and lesion temperature using thermal images. Animals and feet were classified as DD absent or present. Further, DD present was divided into active or chronic. Behaviour, 5 to 2 days before DD identification was analyzed. Animals with DD ruminated 3% less daily compared to animals without DD (P < 0.05). Further, animals with active lesions ruminated 5% less daily (P < 0.05). Daily inactivity time was greater in animals with DD and the effect of day depended on type of lesion (P < 0.05). Feet without DD lesions withstood 5.6N more pressure (P < 0.001). Active lesions were most sensitive withstanding 8.1N less pressure and chronic lesions 4.1N less pressure than DD absent feet (P < 0.05). Moderate to severely lame animals withstood 3.1N less pressure than sound animals (P < 0.001). Median maximum temperature (MMT) was higher in feet with DD compared to those without (P < 0.001) with MMT being highest in active lesions (P < 0.05). In conclusion, rumination is depressed, and inactivity increased in DD affected animals. Both active and chronic lesions are painful, lame animals have a lower pain threshold and DD is associated with higher lesion temperatures.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».