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Enregistrement W4308148825 · doi:10.1016/j.theriogenology.2022.10.037

What are the factors associated with pregnancy loss after timed-artificial insemination in Bos indicus cattle?

2022· article· en· W4308148825 sur OpenAlexaff
Carlos Eduardo Cardoso Consentini, Rodrigo Lemos Olivieri Rodrigues Alves, Mateus Anastacio da Silva, Juan P.A. Galindez, Guilherme Madureira, Laísse G. Lima, José Renato Silva Gonçalves, Milo C. Wiltbank, Roberto Sartori

Notice bibliographique

RevueTheriogenology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésArtificial inseminationCorpus luteumPregnancyEstrous cycleAnimal scienceInseminationBeef cattleFollicleZebuHormoneBiologyMedicineGynecologyAndrologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pregnancy loss (PL) has important impacts on the profitability of livestock production systems, although it is not widely reported, particularly in Bos indicus cattle. The present study retrospectively evaluated PL after timed-artificial insemination (TAI) in Bos indicus (Nelore) beef cows corresponding to several factors, such as parity, body condition score (BCS), presence of corpus luteum (CL) at the beginning of TAI protocols, expression of estrus, and hormonal manipulations during the TAI protocol. Data from two experiments performed during three breeding seasons (BS) were reanalyzed. Both experiments evaluated adding GnRH treatment at TAI in a 7-d estradiol (E2) plus progesterone (P4)-based protocol, with intravaginal P4 implant removal on Day 7 combined with treatment with 0.5 or 1.0 mg E2 cypionate and 300 IU eCG, and TAI on Day 9. In addition, during BS 2 and 3 (Exp 2), cows were randomized to receive or not a PGF treatment on Day 0 (beginning of the TAI protocol). In all BS, presence of CL and BCS were evaluated at the beginning of TAI protocols, follicle size and expression of estrus were evaluated at TAI. The PL was assessed between the first pregnancy diagnosis (∼35d) and parturition. There were no effects of hormonal manipulations within TAI protocols of different BS on PL. There was no interaction between GnRH treatment at TAI and the other variables within BS, and there was no main effect of GnRH treatment on PL (without = 10.1% [102/1007] vs. with = 10.4% [114/1100]). The addition of PGF on Day 0 had no effect on PL (11.5% [102/886] vs. 10.5% [89/850]), as well as EC dose to induce final ovulation (10.8% [89/827] vs. 11.2% [102/909] for 0.5 and 1.0 mg, respectively). Primiparous had greater PL than multiparous cows (14.0% [77/550] vs. 8.9% [139/1557]), and cows not expressing estrus near TAI had greater PL than those expressing estrus (13.5% [57/422] vs. 9.7% [156/1617]). There was no interaction between follicle size at TAI and GnRH treatment on PL. However, probability of PL decreased linearly as follicle size at TAI increased. There were no effects of service number (first TAI or resynchronization), BCS, or presence of CL on D0 on PL. In addition, PL was not affected by sire within any of the BS. In conclusion, some factors that are known to impact pregnancy per AI also influenced PL, such as parity and expression of estrus, although, other aspects such as BCS, number of services, and presence of CL on D0 did not affect PL. Moreover, commonly implemented treatments to increase fertility (e.g., PGF on Day 0 and increasing EC dose to 1.0 mg) did not affect PL. Finally, the GnRH treatment at TAI had no effect on PL and did not interact with any of the variables, an important result, since GnRH at TAI also increases fertility in Bos indicus beef cows.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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