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Enregistrement W4385729185 · doi:10.1016/j.prevetmed.2023.105993

Total and pathogen-specific serum Immunoglobulin G concentrations in neonatal beef calves, Part 2: Associations with health and growth

2023· article· en· W4385729185 sur OpenAlexaff
Lisa Gamsjäger, Deborah M. Haines, Michel Lévy, Edmond A. Pajor, John Campbell, M. Claire Windeyer

Notice bibliographique

RevuePreventive Veterinary Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal health and immunology
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntibodyAnimal scienceImmunoglobulin GPathogenBiologyFood scienceVeterinary medicineImmunologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The association of poor transfer of passive immunity (TPI) with negative health outcomes is extensively researched in dairy calves. However, few field studies have examined the effect of total and particularly pathogen-specific Immunoglobulin G (IgG) concentrations on pre-weaning health and growth of beef calves. Hence, the objective of this study was to determine the association of total and pathogen-specific IgG concentrations against selected pathogens associated with neonatal calf diarrhea (NCD) and bovine respiratory disease (BRD) and the odds of pre-weaning treatments, mortality, and the growth of newborn beef calves. A total of 420 serum samples from 1- to 7-day old beef calves born on 6 farms in Alberta, Canada, were available for this observational study. Serum samples were analyzed by radial immunodiffusion for total IgG concentration and by enzyme-linked immunosorbent assays for pathogen-specific IgG concentrations against Escherichia coli (E. coli), bovine Rotavirus (BRoV), Cryptosporidium parvum (C. parvum), Bovine Viral Diarrhea Virus (BVDV), Parainfluenza Virus Type 3 (PI-3), Bovine Respiratory Syncytial Virus (BRSV), and Bovine Herpesvirus Type 1 (BHV-1). Data about the individual dam- and calf-level risk factors, calf treatments, mortality, and birth and weaning weights were collected. Multivariable multilevel logistic and linear regression models were built to evaluate the association of total and pathogen-specific IgG concentrations with the odds of mortality and average daily gain (ADG), respectively, while their association with the odds of pre-weaning treatment was established by univariable logistic regression analysis. The odds of calves with IgG concentrations < 10 g/L of getting treated (OR 7.9, 95 % CI 2.7-23.7) and dying (OR: 18.5, 95 % CI: 3.7-93.4) were higher than for their counterparts (P < 0.0001). Calves with IgG concentrations < 24 g/L also had higher odds of dying (OR: 10.1, 95 % CI: 2.6-40.2) and had lower ADG (-0.09 kg, SE: 0.03, P < 0.002) than calves with IgG concentrations ≥ 24 g/L. Higher BVDV-specific IgG concentration was protective against mortality (OR: 0.97, 95 % CI: 0.96-0.99, P < 0.001). This study highlights the negative association of inadequate TPI with health and growth of beef calves and thus, the need to refine protocols for dam vaccination and colostrum intervention in cow-calf operations to meet these higher IgG targets.

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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