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Enregistrement W4393930690 · doi:10.3390/ani14071040

Epidemiology of Digital Dermatitis in Western Canadian Feedlot Cattle

2024· article· en· W4393930690 sur OpenAlexafffundabout
Sarah Erickson, Calvin W. Booker, Jiming Song, Eugene Janzen, Murray Jelinski, K. S. Schwartzkopf-Genswein

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of SaskatchewanUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaBeef Cattle Research Council
Mots-clésFeedlotIncidence (geometry)MedicineRate ratioEpidemiologyVeterinary medicineDemographyAnimal scienceConfidence intervalBiologyInternal medicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital dermatitis (DD) is an emerging disease in feedlot cattle. Our objective was to identify animal- and feedlot-level risk factors for DD by analyzing individual animal health records (n = 1,209,883) and feedlot-level records from western Canadian feedlots (n = 28) between 2014 and 2018, inclusive. The risk of a DD diagnosis was higher (incidence rate ratio (IRR) = 2.08, 95% CI 1.52 to 2.86) in cattle sourced from confined background operations (CB) versus cattle sourced from auction markets (AM). Conversely, ranch direct (RD) cattle were (IRR = 0.02, 95% CI 0.04 to 0.30) lower risk than AM cattle of being diagnosed with DD. The risk of being diagnosed with DD was higher in females than in males. The magnitude of the risk in females over males was influenced by annual DD incidence in low morbidity years (2014, 2017, and 2018) (IRR = 2.02, 95% CI 1.27 to 3.19), medium morbidity years (2016) (IRR = 2.95, 95% CI 1.64 to 5.33), and high morbidity years (2015) (IRR = 5.41, 95% CI 3.27 to 8.95). At the feedlot-level, the risk of a diagnosis of DD was lower in small capacity (SCF) versus large capacity feedlots (LCF) (IRR = 0.24, 95% CI 0.05 to 0.76). Future research should focus on identifying factors that may propagate disease transmission between cattle of different sexes and from different acquisition sources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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