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Enregistrement W4366339216 · doi:10.3168/jds.2022-22826

Invited review: Selective treatment of clinical mastitis in dairy cattle

2023· review· en· W4366339216 sur OpenAlexaff
Ellen de Jong, Kayley D. McCubbin, David C. Speksnijder, Simon Dufour, John R. Middleton, P.L. Ruegg, T.J.G.M. Lam, D.F. Kelton, S McDougall, S. Godden, A. Lago, Päivi J. Rajala‐Schultz, Karin Orsel, Sarne De Vliegher, Volker Krömker, Diego B. Nóbrega, John P. Kastelic, Herman W. Barkema

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2023
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensCegep de Saint HyacintheUniversity of GuelphUniversité de MontréalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUdderMastitisCullingMedicineAntimicrobialSomatic cell countDairy cattleVeterinary medicineIncidence (geometry)Intensive care medicineBiologyAnimal scienceLactationHerdPathologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treatment of clinical mastitis (CM) and use of antimicrobials for dry cow therapy are responsible for the majority of animal-defined daily doses of antimicrobial use (AMU) on dairy farms. However, advancements made in the last decade have enabled excluding nonsevere CM cases from antimicrobial treatment that have a high probability of cure without antimicrobials (no bacterial causes or gram-negative, excluding Klebsiella spp.) and cases with a low bacteriological cure rate (chronic cases). These advancements include availability of rapid diagnostic tests and improved udder health management practices, which reduced the incidence and infection pressure of contagious CM pathogens. This review informed an evidence-based protocol for selective CM treatment decisions based on a combination of rapid diagnostic test results, review of somatic cell count and CM records, and elucidated consequences in terms of udder health, AMU, and farm economics. Relatively fast identification of the causative agent is the most important factor in selective CM treatment protocols. Many reported studies did not indicate detrimental udder health consequences (e.g., reduced clinical or bacteriological cures, increased somatic cell count, increased culling rate, or increased recurrence of CM later in lactation) after initiating selective CM treatment protocols using on-farm testing. The magnitude of AMU reduction following a selective CM treatment protocol implementation depended on the causal pathogen distribution and protocol characteristics. Uptake of selective treatment of nonsevere CM cases differs across regions and is dependent on management systems and adoption of udder health programs. No economic losses or animal welfare issues are expected when adopting a selective versus blanket CM treatment protocol. Therefore, selective CM treatment of nonsevere cases can be a practical tool to aid AMU reduction on dairy farms.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations73
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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