Cross-sectional study of antimicrobial use and treatment decision for preweaning Canadian dairy calves
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobials should be used prudently in farm animals to prevent the development of resistant bacteria in both humans and animals. The objective of this study was to investigate Canadian dairy producers' practices for antimicrobial use in the treatment of disease in preweaning dairy calves. In-person questionnaires were administered to 144 dairy producers across 5 provinces in Canada between July 2019 and August 2020. Almost all (96%) producers used antimicrobials to treat calves with respiratory disease, but only 27% indicated they had a written treatment protocol for respiratory disease. Most (95%) of these protocols for respiratory disease were developed with input from the herd veterinarian. Seventy-four percent of producers used antimicrobials to treat calf diarrhea, with 37% of producers having a written treatment protocol for calf diarrhea with input from the herd veterinarian. The combinations of signs adopted by the producers for antimicrobial treatment in calf respiratory disease and diarrhea were evaluated based on findings from other studies. More than half (56%) of producers who used antimicrobials for calf respiratory disease decided to use antimicrobials by evaluating multiple clinical signs. Eighty-two percent of producers who used antimicrobials for calf diarrhea made decisions based on systemic signs of disease, presence of bloody stool, no response to previous treatment, or on the recommendation from the herd veterinarian. Producers with a written treatment protocol had 3 to 7 times greater odds of using antimicrobials based on multiple signs or systemic signs of disease compared with those without a protocol. Further research may investigate other calf management practices related to decision-making by producers in using antimicrobials to improve antimicrobial stewardship on dairy farms.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle