MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386647826 · doi:10.3168/jds.2023-23608

Adoption and decision factors regarding selective treatment of clinical mastitis on Canadian dairy farms

2023· article· en· W4386647826 sur OpenAlexaffabout
Ellen de Jong, Kayley D. McCubbin, Tamaki Uyama, Carmen M. Brummelhuis, Julia Bodaneze, D.F. Kelton, Simon Dufour, Javier Sánchez, Jean‐Philippe Roy, Luke C. Heider, Daniella Rizzo, David Léger, Herman W. Barkema

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of Prince Edward IslandUniversité de MontréalUniversity of GuelphUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMastitisUdderHerdSomatic cell countMilkingMedicineLogistic regressionDairy cattleEnvironmental healthCluster (spacecraft)Veterinary medicineBiotechnologyAnimal scienceInternal medicineBiologyLactationIce calving

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As clinical mastitis (CM) treatments are responsible for a large portion of antimicrobial use on dairy farms, many selective CM treatment protocols have been developed and evaluated against a blanket treatment approach of CM cases. Selective treatment protocols use outcomes of diagnostic tests to exclude CM cases from antimicrobial treatment when they are unlikely to benefit. To tailor interventions to increase uptake of selective treatment strategies, a comprehension of current on-farm treatment practices and factors affecting treatment decisions is vital. Two questionnaires were conducted among 142 farms across 5 provinces participating in the Canadian Dairy Network for Antimicrobial Stewardship and Resistance in this cross-sectional study. Self-reported adoption of selective CM treatments by dairy farmers was 64%, with median of 82% of cows treated in those herds using selective treatment. Using logistic regression models, the odds to implement a selective CM treatment protocol increased with a decreasing average cow somatic cell count. No other associations were identified between use of a selective CM treatment protocol and farm characteristics (herd size, CM incidence, province, milking system, and housing system). Three subsets of farmers making cow-level CM treatment decisions were identified using a cluster analysis approach: those who based decisions almost exclusively on severity of clinical signs, those who used various udder health indicators, and farmers who also incorporated more general cow information such as production, age, and genetics. When somatic cell count was considered, the median threshold used for treating was >300,000 cells/mL at the last Dairy Herd Improvement test. Various thresholds were present among those considering CM case history. Veterinary laboratories were most frequently used for bacteriological testing. Test results were used to start, change, and stop treatments. Regardless of protocol, reasons for antimicrobial treatment withheld included cow being on a cull list, having a chronic intramammary infection, or being at end of lactation (i.e., close to dry off). If clinical signs persisted after treatment, farmers indicated that they would ask veterinarians for advice, stop treatment, or continue with the same or different antibiotics. Results of this study can be used to design interventions targeting judicious mastitis-related antimicrobial use, and aid discussions between veterinarians and dairy producers regarding CM-related antimicrobial use.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Dairy ScienceMême sujetMilk Quality and Mastitis in Dairy CowsTravaux en français237 207