A systematic review of disease control strategies in beef cow–calf herds, part 2: preweaned calf morbidity and mortality associated with neonatal calf diarrhea and bovine respiratory disease
Notice bibliographique
Résumé
Preventing neonatal calf diarrhea (NCD) and bovine respiratory disease (BRD) in cow-calf herds is essential to optimizing calfhood health. Disease control can prevent morbidity and mortality; however, evidence concerning the effectiveness of practices to achieve this is limited. The objective of this systematic review was to assess and summarize the evidence on the effectiveness of management practices to prevent calf morbidity and mortality from NCD and BRD in beef cow-calf herds. The population of interest was preweaned beef calves. The outcomes were calf morbidity and mortality caused by NCD and BRD. Only studies reporting naturally occurring diseases were included. Seventeen studies were deemed relevant, 6 studies of which were controlled trials or randomized controlled trials (RCTs), and 11 were observational studies. Most management practices had some evidence to support their use; however, the certainty of the findings was low to very low. Most of the practices were shown to impact both NCD and BRD. Yet, the different levels of consistency in the directionality of the findings suggest that some outcomes are more affected by some practices than others. More well-designed RCTs and cohort studies are required to provide reliable estimates to support recommended practices for cow-calf herds.
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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 | 0,019 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».