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Enregistrement W4412702464 · doi:10.3168/jdsc.2025-0785

Using automated activity monitoring to detect resumption of cyclicity in early lactation—Meta-analysis

2025· article· en· W4412702464 sur OpenAlexaff
S. Borchardt, T.A. Burnett, T.C. Bruinjé, A.M.L. Madureira

Notice bibliographique

RevueJDS Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInfant Health and Development
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactationInternal medicineComputer scienceComputational biologyBiologyMedicinePregnancyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h2>Abstract</h2> This meta-analysis aimed to evaluate the efficacy of automated activity monitoring (AAM) in detecting estrous expression and ovulatory status in cows during the voluntary waiting period (VWP). A comprehensive literature search was conducted in PubMed, ScienceDirect, and Google Scholar using specific search terms. Inclusion criteria focused on studies that assessed estrous expression within the VWP using modern AAM systems alongside blood progesterone (P4) measurements. Four manuscripts involving 2,198 cows were included. Data extraction was performed by a single investigator and validated by a coauthor. The analysis considered estrous expression and ovulatory status determined through serial blood P4 measurements. Cows were classified based on P4 concentrations and estrus alerts into true positive, false positive, true negative, and false negative categories. Statistical analyses were conducted using MedCalc, incorporating 7 experimental groups from the selected manuscripts. The pooled proportion of ovulatory cows with P4 ≥1 ng/mL by 49 DIM (in most studies) was 79.8% (95% CI: 74.9%–84.3%), with significant heterogeneity (I<sup>2</sup> = 86.1%). The proportion of cows with estrous expression detected by AAM by 60 DIM (in most studies) was 64.0% (95% CI: 48.3%–78.3%), also showing significant heterogeneity (I<sup>2</sup> = 98.1%). Sensitivity and specificity of AAM systems to identify ovulatory cows were 70.3% (95% CI: 55.1%–83.4%) and 60.0% (95% CI: 42.5%–76.3%), respectively, both with significant heterogeneity. Positive predictive value was 88.1% (95% CI: 84.9%–91.0%), and negative predictive value was 35.3% (95% CI: 26.3%–44.7%), indicating variability among experimental groups. The findings suggest that although AAM systems show promise in confirming ovulation in early lactation, the lack of estrus detection by AAM does not confirm anovulatory status. The heterogeneity in the data suggests there might be inconsistencies in the precision or configuration of the AAM systems across farms and 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,409
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,162 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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