Invited review: Prevalence, risk factors, treatment, and barriers to best practice adoption for lameness and injuries in dairy cattle—A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Lameness and leg injuries are both painful and prevalent across the dairy industry, and are a major welfare concern. There has been a considerable amount of research focused on investigating the risk factors associated with lameness and injuries and how they might be prevented and treated. The objectives of this narrative review were to summarize herd-level prevalence estimates, risk factors, strategies for prevention, control, and treatment of these conditions, and the barriers to best practice adoption for lameness and injuries on dairy farms. There is a relatively high within-herd prevalence of lameness on dairy farms globally, with a recent systematic review estimating the mean prevalence at 22.8%. Similarly, there is a relatively high prevalence of hock injuries, with within-herd estimates ranging from 12% to 81% of cows affected. Knee and neck injuries have been reported to be less common, with 6% to 43% and 1% to 33%, respectively. Numerous risk factors have been associated with the incidence of lameness, notably housing (e.g., access to pasture, bedding depth, bedding type, flooring type, stall design), management (e.g., stall cleanliness, frequency of trimming, holding times, stocking density), and cow-level (e.g., body condition, parity, injured hocks) factors. Risk factors associated with hock injuries can be similarly classified into housing (e.g., bedding type and depth, outdoor access, parlor type, stall design), management (e.g., bedding depth, cleanliness), and cow (e.g., parity, days in milk, lameness) factors. Key preventative approaches for lameness include routine preventative and corrective hoof trimming, improving hoof cushioning and traction through access to pasture or adding rubber flooring, deep-bedded stalls, sand bedding, ensuring appropriate stocking densities, reduced holding times, and the frequent use of routine footbaths. Very little research has been conducted on hock, knee, and neck injury prevention and recovery. Numerous researchers have concluded that both extrinsic (e.g., time, money, space) and intrinsic (e.g., farmer attitude, perception, priorities, and mindset) barriers exist to addressing lameness and injuries on dairy farms. There are many diverse stakeholders in lameness and injury management including the farmer, farm staff, veterinarian, hoof trimmer, nutritionist, and other advisors. Addressing dairy cattle lameness and injuries must, therefore, consider the people involved, as it is these people who are influencing and implementing on-farm decisions related to lameness prevention, treatment, and control.
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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 | 0,006 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».