Removing bovine leukemia virus–infected animals with high proviral load leads to lower within-herd prevalence and new case reduction
Notice bibliographique
Résumé
Bovine leukosis is prevalent in the North American dairy industry, and its effect on animal health and production is widely documented. However, not all bovine leukemia virus (BLV)-infected animals transmit the virus equally. Animals with high proviral loads (HPL) of BLV are associated with higher transmission risks, and therefore, their removal may reduce transmission and eventually within-herd prevalence. We aimed to evaluate the impact of selectively removing HPL cows on the within-herd BLV prevalence and incidence rate of BLV infection in 10 dairy herds. Annual blood or milk samples (or both) were collected from adult cows over 3 yr. Positivity with BLV were determined by ELISA tests, and proviral loads in blood of BLV-positive animals were estimated with BLV SS1 quantitative PCR assays. Herd managers were encouraged to consider the proviral load when making culling decisions and implement BLV control practices. Cows with high proviral load had the highest relative risk of removal, indicating the farmers prioritized HPL cows for culling. The within-herd BLV prevalence decreased significantly in 4 herds, whereas BLV incidence rate decreased in 9 herds. Over the 3 yr, the proviral load demonstrated a relatively stable level, suggesting a single proviral load test in an adult cow may suffice to make culling decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».