Network meta-analysis based ranking of dry off interventions to cure or prevent intramammary infections in dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to rank dry off interventions for the prevention of new intramammary infections (IMI) and the cure of existing IMI in quarters of dry cows using two network meta-analyses. Randomized controlled trials reported in 137 papers were assessed for inclusion eligibility. Network meta-analyses were performed separately for the incidence risk of IMI and cure risk of IMI. For cure of IMI, 29 trials with 10 dry off interventions were included. Both selective and blanket dry cow therapy, either in combination with an internal teat sealant or as a singular intervention, resulted in a better cure risk compared with the non-antimicrobial interventions. No differences were observed between the antimicrobial based interventions. For the incidence risk of IMI, 54 trials were included, representing 18 dry off interventions. The incidence risk of IMI was similar for the various selective dry cow treatments when antimicrobials were administered together with an internal teat sealant, either at quarter or cow level. Also, they did not differ from the evaluated blanket dry cow treatment interventions or when an internal teat sealant was applied alone. Selective dry cow therapy with internal teat sealant is therefore likely a suitable intervention option to simultaneously maintain a low incidence risk of IMI and a high cure risk of IMI, all the while lowering the antimicrobial use in dairy herds. Circumstances in the herd, including the distribution and prevalence of mastitis pathogens, should be evaluated before results are utilized in dairy practice given the heterogeneity of included studies.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».