Relative Efficacy of Dry-Off Antimicrobial Treatments in Dairy Cattle to Cure Existing Intramammary Infections: A Systematic Review and Network Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review and network meta-analysis aimed to estimate the relative efficacy of dry cow antimicrobial therapies, registered in Canada and/or the United States, to cure existing intramammary infections (IMI) in dairy cattle. The controlled trials examining all-cause cures of existing IMI present at dry-off were eligible. Five databases and four conference proceeding platforms were searched. The risk of bias at the level of the outcome was assessed using the Cochrane 2.0 risk of bias instrument (Cochrane, Denmark), and the overall confidence in the findings from the network meta-analysis was assessed using the Confidence in Network Meta-Analysis (CINeMA) platform. Of 3,743 articles screened for eligibility by the two independent reviewers, 58 trials were included in the Bayesian network meta-analysis for the all-cause cure of existing IMI from dry-off to calving. No antimicrobial treatment (non-active control) was associated with a decreased risk of a cure compared with all other currently labeled antimicrobials in Canada and the United States; however, lack of replication trials for some antimicrobial products created large credibility intervals and, therefore, we were unable to identify meaningful comparisons between the products. Poor reporting of trial features, heterogeneity in outcome measurements, and high risk of bias in some domains further contributed to this inability to compare antimicrobials. Continued improvement in the reporting of animal trials is required to make recommendations for antimicrobial products on the basis of efficacy. Systematic Review Registration: https://atrium.lib.uoguelph.ca/xmlui/bitstream/handle/10214/16236/Protocol_NMA_efficacy_dryoff_antibiotics_cure_IMI.pdf?sequence=3&isAllowed=y .
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 | 0,034 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».