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Enregistrement W4291010760 · doi:10.1093/jas/skac262

Impact of digital dermatitis on locomotion and gait traits of beef cattle

2022· article· en· W4291010760 sur OpenAlexafffund
Anice D. Thomas, Karin Orsel, Ed Pajor

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Agriculture and Forestry
Mots-clésLamenessGaitHoofClawMedicineOdds ratioVeterinary medicineAnimal scienceBiologyPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineSurgeryAnatomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital dermatitis (DD) is an infectious skin disease and a major cause of lameness that significantly impacts cattle productivity and welfare. However, DD does not always result in lameness and lameness scoring systems are not specific to hoof pathologies. Digital dermatitis detection protocols could be improved by including gait traits most related to DD. The aims of this study were to 1) determine the association between DD M-stage ("M" for Mortellaro), locomotion, and gait traits: arched back (AB), asymmetric gait (AG), head bobbing (HB), tracking up (TU), and reluctance to bear weight (WB), and 2) determine which traits are most associated with DD. Cattle (n = 480) from three feedlots were enrolled. Locomotion score (LS) and gait traits were assessed as cattle walked four strides along a dirt alleyway. Next, cattle were restrained in a chute, each hind foot lifted, and DD M-stage (absent, active, or chronic) determined. The association between presence of DD, LS, and gait traits were scored independently (n = 291). For both LS and gait the lowest score represents normal and the highest score severely altered. Digital dermatitis presence was associated with higher LS (P < 0.001). Odds ratios (ORs) for cattle with DD being lame or moderately to severely lame were 8.0 (P < 0.001) and 10.1 (P < 0.001) times more than cattle without lesions. Cattle with active lesions had the greatest odds of being lame (OR = 9.4; P < 0.001). Digital dermatitis presence was associated with all gait traits (P < 0.001), where AG (OR = 5.5; P < 0.001) and WB (OR = 5.8; P < 0.001) had the greatest OR for classifying cattle with DD as having altered gait. The OR for cattle with active lesions having altered gait was greatest for WB which was 6.0 (P < 0.001) times greater than cattle without lesions. The OR for cattle with chronic lesions having altered gait was greatest for AG being 6.5 (P < 0.001) times more than cattle without lesions. All gait traits had low sensitivity (Se) for detecting cattle with DD and varied from 6.7% to 55.8%. Locomotion score (Se 55.8%) and AG (Se 44.2%) were most predictive with positive predictive values of 76.6% and 74.3%, respectively. Specificity for all traits ranged from 94.1% for LS to 98.4% for WB with negative predictive values of 72.1% and 68.9%, respectively. In conclusion, LS, WB, and AG had the strongest association with cattle that had DD. Locomotion scoring that includes a focus on WB and AG is the best tool to detect DD in beef cattle.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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