Steamed hay and alfalfa pellets for the management of severe equine asthma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Steaming hay significantly reduces respirable particles and provides a palatable alternative to dry hay for horses with asthma, but there are few prospective studies demonstrating the clinical efficacy of steamed hay. Objectives To compare the efficacy of alfalfa pellets and steamed hay in improving lung function and inflammation of horses with severe asthma (SEA). Study Design Controlled crossover study. Methods Ten horses with SEA were enrolled and nine completed the study. Horses were housed indoors and fed hay. Once in exacerbation, they were fed pellets and steamed hay for 4 weeks, in a crossover design. Weighted clinical scores and lung function were recorded weekly. Bronchoalveolar lavage fluid (BALF) cytology and mucus scores were recorded before and after each diet. Results Based on linear mixed model (LMM) analysis, weighted clinical scores significantly improved over time ( p < 0.001, no diet effect or time‐diet interactions). With pellets, weighted clinical scores decreased from (median (interquartile range)) 13 (5.5) to 2 (1.5), while with steamed hay, they decreased from 10 (9.5) to 6 (8.5). With pellets, lung resistance decreased significantly from a baseline of (mean (SD)) 2.62 (0.77) cmH 2 O/L/s to 1.17 (0.66), 0.79 (0.54), 0.70 (0.20), 0.62 (0.18) on Weeks 1–4, respectively (LMM with post hoc tests, p < 0.001). With steamed hay, the resistance decreased significantly from a baseline of 2.34 (0.93) cmH 2 O/L/s to 1.38 (0.49) and 1.51 (0.66) on Weeks 1 and 2, respectively ( p < 0.03). Neutrophils BALF decreased significantly with both diets (pellets: 40.2 (24.4) to 20.1 (11.0) %; steamed hay 30.9 (20.2) to 25.7 (17.6) %; LMM, p = 0.006). Main Limitations A small number of horses in a research setting. Dust was not measured in the stalls. Conclusions Clinical scores, lung function and BALF inflammation of horses with SEA improved with steamed hay and pellets, but the effect on lung function was more pronounced with pellets.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».