Quarter-Level Milk Yield Recovery Following Clinical Mastitis: Associations with Milk Loss, Somatic Cell Count, Clinical Severity, and Pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Understanding milk yield recovery following clinical mastitis (CM) and its influencing factors is essential for controlling the effect of mastitis on milk yield. This study investigated the associations between quarter-level milk yield recovery and milk loss, somatic cell count (SCC), clinical severity, and causative pathogens. Recovery was measured as percentage recovery for inflamed and uninflamed quarters separately. We analyzed 117 CM cases, identifying 117 quarter-level milk yield perturbations (qMYPs) in inflamed quarters and 299 in uninflamed quarters. The recovery of qMYPs was compared across quickly, slowly, and non-recovered groups for inflamed and uninflamed quarters, based on the average and slope of percentage recovery over time, using the Mann–Whitney test. Correlation and regression analyses were conducted to assess associations with milk loss, SCC, clinical severity, and pathogens. Inflamed quarters showed similar recovery to uninflamed quarters in recovered groups but significantly worse recovery in the non-recovered group (p < 0.05). In inflamed quarters, greater milk loss, higher SCC, more severe clinical signs, and major pathogens were associated with worse recovery (correlation < 0). In uninflamed quarters, these factors were linked to worse early recovery (correlation < 0), whileled to improved recovery over time (correlation > 0). Additionally, short-term and long-term recovery were influenced differently in inflamed and uninflamed quarters. These findings improve understanding of CM recovery and may support selective treatment, reduce disease impact, and enhance animal welfare in dairy production.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».