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Enregistrement W4289525416 · doi:10.3168/jds.2021-21455

Invited review: Selective use of antimicrobials in dairy cattle at drying-off

2022· review· en· W4289525416 sur OpenAlexafffund
Kayley D. McCubbin, Ellen de Jong, T.J.G.M. Lam, D.F. Kelton, John R. Middleton, S McDougall, Sarne De Vliegher, S. Godden, Päivi J. Rajala‐Schultz, Sam Rowe, David C. Speksnijder, John P. Kastelic, Herman W. Barkema

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDairy Farmers of ManitobaDairy Farmers of Canada
Mots-clésUdderMastitisAntimicrobialSomatic cell countMedicineAntimicrobial stewardshipHerdDairy cattleVeterinary medicineBiotechnologyAntibiotic resistanceAnimal scienceLactationAntibioticsBiologyIce calvingMicrobiologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Administering intramammary antimicrobials to all mammary quarters of dairy cows at drying-off [i.e., blanket dry cow therapy (BDCT)] has been a mainstay of mastitis prevention and control. However, as udder health has considerably improved over recent decades with reductions in intramammary infection prevalence at drying-off and the introduction of teat sealants, BDCT may no longer be necessary on all dairy farms, thereby supporting antimicrobial stewardship efforts. This narrative review summarizes available literature regarding current dry cow therapy practices and associated impacts of selective dry cow therapy (SDCT) on udder health, milk production, economics, antimicrobial use, and antimicrobial resistance. Various methods to identify infections at drying-off that could benefit from antimicrobial treatment are described for selecting cows or mammary quarters for treatment, including utilizing somatic cell count thresholds, pathogen identification, previous clinical mastitis history, or a combination of criteria. Selection methods may be enacted at the herd, cow, or quarter levels. Producers' and veterinarians' motivations for antimicrobial use are discussed. Based on review findings, SDCT can be adopted without negative consequences for udder health and milk production, and concurrent teat sealant use is recommended, especially in udder quarters receiving no intramammary antimicrobials. Furthermore, herd selection should be considered for SDCT implementation in addition to cow or quarter selection, as BDCT may still be temporarily necessary in some herds for optimal mastitis control. Costs and benefits of SDCT vary among herds, whereas impacts on antimicrobial resistance remain unclear. In summary, SDCT is a viable management option for maintaining udder health and milk production while improving antimicrobial stewardship in the dairy industry.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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