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Enregistrement W4408093345 · doi:10.3168/jdsc.2024-0690

Identification of the optimal diagnostic criteria combination for reproductive tract diseases in dairy cows of 100 days in milk or more

2025· article· en· W4408093345 sur OpenAlexafffund
J. Dubuc, J.C. Arango-Sabogal, V. Fauteux, J. Denis-Robichaud, Sébastien Buczinski

Notice bibliographique

RevueJDS Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensService de Recherche et d'EXpertise en Transformation des Produits ForestiersUniversité de MontréalCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesMerck Animal HealthFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesUniversité de Montréal
Mots-clésReproductive tractIdentification (biology)Dairy cattleBiologyMedicineAnimal scienceEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to determine the optimal diagnostic criteria combination for purulent vaginal discharge (PVD) and endometritis (ENDO) in cows ≥100 DIM to predict the probability of pregnancy. A prospective observational study was conducted in 24 commercial Holstein herds selected by convenience. Cows ≥100 DIM identified as nonpregnant by veterinarians were systematically enrolled in the study and were examined with a Metricheck device (discharge) and a cytobrush device combined with a leukocyte esterase test. No reproductive tract treatments were allowed and cows were systematically enrolled on an ovulation synchronization protocol and inseminated. Data from 1,064 reproductive tract examination events from 918 different Holstein cows were included. Diagnostic criteria combinations of discharge score and esterase score were used to identify PVD and ENDO, respectively. Combinations were compared using mixed logistic regression models accounting for diagnostic criteria (PVD and ENDO), DIM, parity, and season, as well as herd and cow clustering as random effects. The optimal diagnostic criteria combination was chosen based on the variation explained when these thresholds were included in a model (lowest Akaike information criterion; AIC), and their ability to predict pregnancy status (highest area under the receiver operating characteristic curve; AUC). The lowest AIC (1,021) and highest AUC (0.898) were obtained with a combination of a discharge score ≥2 (flecks of pus or worse) for PVD and an esterase score ≥0.5 (trace of leukocytes or worse) for ENDO. Based on these criteria, the proportions of PVD and ENDO were 21.5% and 37.8%, respectively. The overall probability pregnancy at artificial insemination was 30.7%; it was higher in unaffected cows than in cows with reproductive tract diseases. In conclusion, the optimal diagnostic criteria combination for cows ≥100 DIM was a discharge score ≥2 for PVD and a esterase score ≥0.5 for ENDO, and cows with PVD or ENDO had poorer reproductive success than unaffected cows.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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