Efficacy of aqueous extract of <i>Vernonia amygdalina</i> leaf against strongyle and coccidia infections in sheep
Notice bibliographique
Résumé
Gastrointestinal parasites are developing resistance to various commercial anthelmintics. Hence, the need to explore the efficacies of herbal plants against gastrointestinal parasites. The study was therefore conducted to determine the efficacy of aqueous extract of Vernonia amygdalina leaf against strongyles and coccidia spp. in sheep. A total of 60 sheep were used for the study. The animals were randomly assigned to one of the four groups. Those in group A, B, C, and D were given albendazole (ABZ), 10% aqueous V. amygdalina extract (BL10) , 20% aqueous V. amygdalina extract (BL20), and 10 mL distilled water, respectively. All four treatments were given orally, depending on the body weight of the animals, with the exception of the distilled water, which was constant (10 mL) for each animal. Faecal samples were collected from each sheep and examined using McMaster technique. The data were analyzed using R version 4.2. The study brought to light that the prevalence of strongyles in sheep was 70% in the study area at pre-treatment. BL10 had efficacies of 52.58% and 65.08% against strongyles and coccidia spp., respectively. BL20 produced similar anthelmintic effect against strongyles as ABZ. Strongyle spp. showed resistance against ABZ in the study area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».