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Enregistrement W4297107632 · doi:10.3168/jds.2022-22014

Association between prepartum nonesterified fatty acid serum concentrations and postpartum diseases in dairy cows

2022· article· en· W4297107632 sur OpenAlexafffundabout
Isabella Nicola, H. Chupin, Jean‐Philippe Roy, Sébastien Buczinski, V. Fauteux, Nicole Picard‐Hagen, R.I. Cue, J. Dubuc

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensCegep de Saint HyacintheMcGill UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalZoetis
Mots-clésNEFAMetritisCullingMastitisDairy cattleIce calvingHerdHaptoglobinAnimal scienceRetained placentaFatty acidMedicineEndocrinologyInternal medicineBiologyLactationPregnancyPlacentaBiochemistryFetusPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of the present study was to quantify the relationships between prepartum nonesterified fatty acid (NEFA) concentrations and the development of subsequent diseases or culling and to identify the optimal thresholds allowing identification of animals at high risk of developing postpartum diseases or being culled. A total of 1,299 Holstein cows from 50 commercial herds located around Saint-Hyacinthe (QC, Canada) were enrolled in this observational study. Blood samples were collected from enrolled cows between 1 and 14 d before calving for serum NEFA quantification. Data concerning postpartum diseases and culling were collected from computerized record systems. The association between prepartum NEFA concentrations and postpartum diseases and culling was quantified using generalized linear mixed models, accounting for parity, season, week of sampling, and herd. Optimal NEFA thresholds were evaluated with receiver operator characteristic curves analysis for all diseases and then confirmed with generalized linear mixed models, considering NEFA as a categorical variable (high or low). Prepartum serum NEFA concentrations were associated with diseases diagnosed during the first 30 d in milk (DIM) and culling within the first 50 DIM. The optimal NEFA threshold associated with diseases was ≥290 µmol/L for retained placenta, ≥300 µmol/L for metritis and abomasal displacement, and ≥280 µmol/L for clinical mastitis and hyperketonemia. The level associated with the occurrence of at least one of these diseases in the first 30 DIM was ≥280 µmol/L, but it was ≥260 µmol/L for culling in the first 50 DIM. No relationship was found between NEFA concentrations and reproductive tract diseases (purulent vaginal discharge or cytological endometritis) or subclinical intramammary infection. Despite the strong relationship between prepartum NEFA concentrations and many diseases, the NEFA optimal threshold accuracy found in our study was low. In conclusion, our results demonstrate a relationship between NEFA concentrations in the 14-d period before calving and the subsequent development of diseases and culling. Prepartum NEFA concentrations thresholds between ≥260 and 300 µmol/L appear to be a strategic choice. However, considering the low accuracy, their use at the cow level should be performed with caution.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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