Incidence and Treatments of Bovine Mastitis and Other Diseases on 37 Dairy Farms in Wisconsin
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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.
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