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Enregistrement W4402540822 · doi:10.1093/jas/skae234.660

PSVIII-1 Identifying factors associated with the incidence of tibial dyschondroplasia in poultry

2024· article· en· W4402540822 sur OpenAlexaff
Seyedehbaran Amini, 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
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)BiologyVeterinary medicineMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Selecting on increased breast meat yield and body weight (BW) is thought to be associated with the increasing prevalence of leg disorders. A disorder of particular importance is tibial dyschondroplasia (TD), which is characterized as uncalcified cartilage in the proximal area of the tibiotarsal bone, leading to increased lameness, reduced feed and water intake, and subsequently poorer production efficiency and increased pre-slaughter mortality. Although it is hypothesized that TD is more prevalent in fast-growing poultry, this relationship can vary across studies making it challenging to distill the relationship between BW and TD, especially as studies of TD span several decades. Therefore, a systematic literature search and meta-analysis was conducted to identify factors influencing TD incidence. To date, the systematic literature search has resulted in 21 eligible papers, although data are still being extracted from the literature. Data extracted from each study included TD incidence (%), BW (kg), species (turkeys vs. broilers), sex (male vs. female), and age (weeks) of the animals. Preliminary univariable models have been developed based on the current database. Univariable generalized linear mixed models were developed in SAS (PROC GLIMMIX) including study as a random effect to evaluate the relationship between TD incidence and BW, species, sex, and age. Turkeys (27.3 ± 0.08%) had a greater TD incidence than broilers (19.3 ± 0.03%); however, this difference was not significant (P = 0.3481). There was a tendency for age to influence TD incidence (P = 0.0553) and a significant effect of BW (P < 0.0001). TD incidence also tended to differ between the sexes, with greater incidence in males (22.9 ± 0.07%) than females (11.3 ± 0.05%; P = 0.0657). After extracting all available data from the literature, further analysis will be conducted to consider multivariable models to predict TD. As such, caution should be used when generalizing these results due to the preliminary nature of the database. With the currently available data, the results of this study support the relationship between BW/size and TD. Furthermore, this study illustrates that TD is a prevalent challenge in both major poultry species. Reducing TD incidence could significantly improve animal welfare and mitigate economic losses associated with pre-slaughter mortality.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,293 · 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'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

Citations0
Publié2024
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