144 The Epidemiology of Hoof-related Lameness in Western Canadian Feedlot Cattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The epidemiology of hoof-related lameness (HRL) in western Canadian feedlots, with a focus on digital dermatitis (DD), was described and analyzed to help inform recommendations on lameness control and prevention in western Canadian feedlot cattle. The retrospective data in this study were accessed from 28 western Canadian feedlots that placed cattle in 2014–2018, inclusive. The total population for this study was 1,796,176 cattle, with an annual placement average of 12,830 cattle per feedlot. These data were accessed through iFHMS Consolidated Database, provided by Feedlot Health Management Services by TELUS Agriculture, and manipulated using Microsoft® Office Access 365 ProPlus and Microsoft® Office Excel 365 ProPlus. Epidemiological analyses determined that lameness accounts for 25.7% of all treatments in western Canadian feedlots. Of those treatments, 71.7% are localized to the hoof, corresponding to 18.6% of all treatments. The most common HRL diseases are infectious bovine pododermatitis [foot rot (FR)]; digital dermatitis (DD), also known as hairy-heel wart or strawberry foot rot; and toe-tip necrosis syndrome (TTNS). These diseases account for 89.6%, 7.9% and 2.4% of HRL, respectively. Between 2014 and 2018, HRL prevalence ranged between 1.93% and 3.09% of the population, with FR consistently having the highest prevalence and TTNS the lowest. HRL and DD were tested for their associations with several animal-level risk factors using © Ausvet 2021 Epitools software. The resultant crude, univariate odds ratio values, evaluated at 95% confidence, are summarized in Table 1. Based on this analysis, acquisition source has the largest influence on the odds of developing HRL and DD, followed by population size, and placement quarter. Using SAS® (Version 9.4, SAS Institute Inc, Cary, North Carolina) statistical software, these preliminary findings will be subjected to a multivariate statistical model, which will provide adjusted OR values and statistical significance for the data in this study.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».