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Enregistrement W4307988592 · doi:10.3390/pathogens11111282

Incidence and Treatments of Bovine Mastitis and Other Diseases on 37 Dairy Farms in Wisconsin

2022· article· en· W4307988592 sur OpenAlexaff
Juliano Leonel Gonçalves, Juliana Leite de Campos, Andrew J. Steinberger, Nasia Safdar, Ashley Kates, Ajay K. Sethi, John Shutske, Garret Suen, Tony L. Goldberg, R.I. Cue, P.L. Ruegg

Notice bibliographique

RevuePathogens · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésMastitisMetritisMedicineHerdCeftiofurIncidence (geometry)LactationDiarrheaKetosisAnimal scienceVeterinary medicineDairy cattleAntibioticsIce calvingInternal medicineBiologyPregnancyAmpicillinEndocrinologyDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this research was to describe the incidence and treatments of mastitis and other common bovine diseases using one year of retrospective observational data (n = 50,329 cow-lactations) obtained from herd management software of 37 large dairy farms in Wisconsin. Incidence rate (IR) was defined as the number of first cases of each disease divided by the number of lactations per farm. Clinical mastitis (CM) remains the most diagnosed disease of dairy cows. Across all herds, the mean IR (cases per 100 cow-lactations) was 24.4 for clinical mastitis, 14.5 for foot disorders (FD), 11.2 for metritis (ME), 8.6 for ketosis (KE), 7.4 for retained fetal membranes (RFM), 4.5 for diarrhea (DI), 3.1 for displaced abomasum (DA), 2.9 for pneumonia (PN) and 1.9 for milk fever (MF). More than 30% of cows that had first cases of CM, DA, RFM, DI, and FD did not receive antibiotics. Of those treated, more than 50% of cows diagnosed with PN, ME and CM received ceftiofur as a treatment. The IR of mastitis and most other diseases was greater in older cows (parity ≥ 3) during the first 100 days of lactation and these cows were more likely to receive antibiotic treatments (as compared to younger cows diagnosed in later lactation). Cows of first and second parities in early lactation were more likely to remain in the herd after diagnosis of disease, as compared to older cows and cows in later stages of lactation. Most older cows diagnosed with CM in later lactation were culled before completion of the lactation. These results provide baseline data for disease incidence in dairy cows on modern U.S. dairy farms and reinforce the role of mastitis as an important cause of dairy cow morbidity.

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)0,002
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations39
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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