A systematic review of the cost of ketosis in dairy cattle
Notice bibliographique
Résumé
A systematic review was conducted to assess the cost of ketosis in dairy cattle, and to elucidate how ketosis cost is estimated in each of the studies. Scientific papers addressing the economic impact of ketosis in dairy cows were identified through a search in 4 databases (Medline, ISI Web of Science, CAB Abstracts, and Agricola). The literature search was conducted with no restrictions on the date of study publication, publication type, or language. The methodological quality of the studies was assessed regarding study design, data collection, and analysis and interpretation of the study results. Of 531 identified records, 10 were selected, of which 9 were published from 2015 onward. Of the 10 studies reviewed, 9 report cost of a case of ketosis, and the estimates vary widely, with values ranging from €19 to €812. Two studies report ketosis cost at a farm level (€3.6-€29/cow per year). Among the studies, we observed great variation not only in the estimation models and inputs used (costs and losses associated with the disease) but also in the definition of ketosis and its prevalence or incidence figures. Moreover, the cost of ketosis was estimated for dairy farms in the United States, Canada, the Netherlands, Denmark, France, Germany, Spain, Sweden, Norway, and India. Consequently, there was great heterogeneity regarding herd characteristics, milk production, milk prices, culled cows' value, feed prices, and costs of veterinary services. Ketosis cost estimates vary as a consequence of all these aspects. Therefore, although most of the studies were well-designed and used high-quality data, the systematic approach review does not allow combination of the cost estimates of into a single figure. In conclusion, our review highlights an overall considerable economic impact of ketosis in dairy cattle. Economic prevention and mitigation strategies should be taken according to herd- and country-specific conditions. Ketosis cost figures reported in economic studies should always be considered carefully and interpreted with appropriate consideration of the inputs of the estimation, country context, and herd parameters.
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 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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».