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Enregistrement W4402533405 · doi:10.1093/jas/skae234.667

PSVIII-16 Utilizing a meta-analysis approach to investigate the relationship between heart weight and breast meat yield in poultry

2024· article· en· W4402533405 sur OpenAlexaff
Natalee T Richardson, Ricarda E Jahnel, Bayode O. Makanjuola, Xuechen Bai, Owen W Willems, J.L. Ellis, Christine F. Baes, Emily M. Leishman

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYield (engineering)Meta-analysisAnimal scienceBiologyMedicineInternal medicineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Early mortality is a formidable challenge in the poultry industry, leading to substantial losses in profitability, health and welfare, efficiency, and sustainability. A large proportion of this mortality is caused by heart conditions, such as ascites syndrome, sudden death syndrome, pulmonary hypertension syndrome, and hypertrophic cardiomyopathy. The prevalence of these issues has been consistently increasing and has been hypothesized to be associated with strong selection pressure to increase meat yield, in particular breast meat. However, the relationship between meat yield and cardiovascular health is unclear across the published literature. Therefore, a systematic review and meta-analysis were conducted which identified 22 publications that met the inclusion criteria. Body weight (BW), portion yields (i.e., whole breast, fillet, tender, leg, drumstick, thigh, wing), organ weights (i.e., heart, lungs, liver), and incidence of ascites were extracted from the chosen studies to describe the relationship between portion and organ weights. A generalized linear mixed model treating study as a random effect was implemented in SAS 9.4 to examine the relation between breast meat and heart weight across studies. The model included heart weight (% BW) as the dependent variable as well as species (chicken vs. turkey), species purpose (egg vs. meat), ascites presence (yes vs. no), and the interaction between breast meat yield (% BW) and species. Species (P < 0.0001) and species purpose (P < 0.0001) were significantly associated with heart weight. On average, turkey and chicken heart weights were 1.16 ± 0.19 % and 1.01 ± 0.1 % BW, respectively. Birds selected for egg production (1.41 ± 0.177 % BW) had heavier hearts than birds selected meat production (0.76 ± 0.110 % BW). There was also a significant interaction between species and breast meat yield (P < 0.0001). In turkeys, heart weight decreased by 0.02 ± 0.0006 % BW for every 1% increase in breast meat yield, whereas in chickens heart weight increased by 0.04 ± 0.007% BW for every 1% increase in breast meat yield. The presence of ascites was not associated with heart weight (P = 0.1202). These findings demonstrate that birds selected for meat production have smaller hearts (% of BW) compared with those selected for egg production which provides support for the hypothesis that intense selection for meat yield is affecting the cardiovascular system in poultry. Interestingly, the relationship between breast meat yield and heart weight is not the same for chickens and turkeys. Further work is ongoing to consider other carcass portion variables in the meta-analysis as well as investigate if differences in heart size are related to the aforementioned heart conditions. Overall, this study illuminates areas of further research as the poultry industry works to improve health and welfare, while maintaining production to meet global demand for poultry products.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,062
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,206
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,107 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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