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Enregistrement W4411196882 · doi:10.3168/jds.2025-26540

Effects of probiotic supplementation on growth performance and feed intake of dairy calves: A meta-analysis

2025· review· en· W4411196882 sur OpenAlexaff
Rúbia Branco-Lopes, Charlotte B. Winder, Maria Eugênia Andrighetto Canozzi, Y. López, Bethsáida de Abreu Soares Schmitz, N. Silva-del-Río

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2025
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCalifornia Department of Food and Agriculture
Mots-clésProbioticAnimal scienceFood scienceMeta-analysisBiologyFeed conversion ratioDairy cattleBiotechnologyBody weightMedicineInternal medicineEndocrinologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this systematic review and meta-analysis was to evaluate the effect of probiotic supplementation on ADG, feed intake, and feed efficiency (FE) of dairy calves. A secondary objective was to assess outcomes stratified by probiotic type. Our study included quasirandomized and randomized controlled trials written in English, Spanish, or Portuguese that assessed the effects of probiotic supplementation on the growth of dairy calves. No restrictions were placed on the publication year. A total of 5,480 records were initially identified after conducting searches in Biosis, CAB Abstracts, Medline, Scopus, and the Dissertations and Theses Database. After applying inclusion criteria, 55 studies (56 trials) were included in the analysis. Multilevel random-effects models were fitted for a single dataset combining all trials regardless of probiotic type and for 4 datasets stratified by 4 probiotic types (Bacillus, Lactobacillus, Saccharomyces, and multiple genera probiotics). Meta-analyses showed that probiotic supplementation did not result in significant difference in FE compared with the control group (no treatment or placebo). Probiotic supplementation improved total DMI, starter intake, and ADG and tended to decrease milk intake. A meta-regression analysis indicated a significant association between starter intake and probiotic type and the duration of probiotic supplementation. Analyses by probiotic type revealed no significant effects on DMI or FE for Lactobacillus spp., Saccharomyces spp., or multiple genera probiotics, whereas Bacillus spp. showed no effect on DMI but a tendency to improve FE. Supplementation with Lactobacillus spp. and multiple genera probiotics tended to increase starter intake. Supplementation with Bacillus spp. and Lactobacillus spp. increased the ADG of calves, whereas Saccharomyces spp. and multiple genera probiotic supplementation did not yield significant differences. Substantial and significant heterogeneity was observed for most outcomes; thus, results must be interpreted carefully. Probiotics may be beneficial for enhancing DMI, starter intake, and ADG in dairy calves; however, current evidence remains limited due to high heterogeneity. Results of analyses by probiotic type should be interpreted carefully due to the limited number of studies per category. To develop appropriate recommendations, additional research is required to address the sources of heterogeneity in existing studies.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,045
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,257 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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