Nonesterified fatty acids during the dry period and their association with peripartum disorders, culling, and pregnancy in dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this ambidirectional observational cohort study was to explore how nonesterified fatty acids (NEFA) 22 to 35 d before calving were related to NEFA 1 to 14 d before calving and to determine a threshold that could be used to identify cows at risk of poor postpartum health. We enrolled 855 dairy cows from 46 herds, 362 prospectively and 493 retrospectively. The NEFA concentrations were measured during the far-off period (foNEFA; 3 to 5 wk before calving) and in the close-up period (cuNEFA; up to 2 wk before calving), and postpartum infectious and metabolic disorders, reproduction success, and culling were recorded. Using a split dataset, we (1) determined a threshold maximizing the sum of sensitivity and specificity to identify peripartum conditions by classifying elevated NEFA and (2) assessed the associations between elevated NEFA and altered health and reproduction. The associations were expressed as the odds ratio (OR) and the 95% Bayesian credible interval (BCI). The concentration of foNEFA varied from 60 to 700 µmol/L (median = 149), and a threshold of ≥160 µmol/L was identified. Cows with elevated foNEFA had greater odds to have elevated cuNEFA (OR = 183, 95% BCI = 52.1-458), hyperketonemia (OR = 2.0, 95% BCI = 1.0-3.6), displaced abomasum (OR = 12.3, 95% BCI = 1.6-45.8), metritis (OR = 9.4, 95% BCI = 1.3-36.0), and clinical mastitis (OR = 5.8, 95% BCI = 1.9-12.1) than cows below the threshold. Our results suggest that foNEFA, using a threshold of ≥160 µmol/L, could be used by veterinarians as a monitoring or investigating tool to assess cows' negative energy balance before calving, even earlier than 2 wk prepartum. This monitoring could be used to implement early corrective actions to prevent the effect of negative energy balance on reproduction and peripartum health.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».