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Enregistrement W4313410932 · doi:10.3390/dairy3040061

Mastitis: Impact of Dry Period, Pathogens, and Immune Responses on Etiopathogenesis of Disease and its Association with Periparturient Diseases

2022· article· en· W4313410932 sur OpenAlexaff
Ashley Egyedy, Burim N. Ametaj

Notice bibliographique

RevueDairy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMastitisUdderDiseaseInnate immune systemImmunologyImmune systemBiologyImmunityPathogenic bacteriaMedicineBacteriaMicrobiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mastitis is an inflammation of the mammary gland initiated by pathogenic bacteria. In fact, mastitis is the second most important reason for the culling of cows from dairy herds, after infertility. In this review we focus on various forms of mastitis, including subclinical and clinical mastitis. We also stress the importance of the dry-off period as an important time when pathogenic bacteria might start their insult to the mammary gland. An important part of the review is the negative effects of mastitis on milk production and composition, as well as economic consequences for dairy farms. The two most important groups of bacteria that are involved in infection of the udder, Gram-negative and Gram-positive bacteria, are also discussed. Although all cows have both innate and adaptive immunity against most pathogens, some are more susceptible to the disease than others. That is why we summarize the most important components of innate and adaptive immunity so that the reader understands the specific immune responses of the udder to pathogenic bacteria. One of the most important sections of this review is interrelationship of mastitis with other diseases, especially retained placenta, metritis and endometritis, ketosis, and laminitis. Is mastitis the cause or the consequence of this disease? Finally, the review concludes with treatment and preventive approaches to mastitis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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