Risk Factors for Intramammary Infections on Bavarian Dairy Farms—A Herd-Level Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This cross-sectional study aimed to (a) determine the apparent prevalence of mastitis pathogens and (b) to identify risk factors for intramammary infections (IMIs) at the herd level in dairy herds in Bavaria, Germany. A stratified random sample of 305 herds was selected based on herd size, administrative district, and season. During the farm visits between July 2023 and July 2024, management data were recorded, quarter milk samples (QMSs) from 14,700 lactating cows were collected aseptically and analyzed, and the somatic cell count (SCC) at the quarter level was determined. Risk factors for the within-herd prevalence of Staphylococcus (S.) aureus, Streptococcus (Strep.) uberis, Strep. dysgalactiae, and non-aureus staphylococci (NAS) were analyzed by negative binomial regression, while risk factors for the presence of Escherichia (E.) coli and Strep. agalactiae IMIs on dairy farms were identified by logistic regression. The most frequently detected pathogens were NAS, found in 5.0% of all QMSs (n = 57,251), followed by Strep. uberis (1.9%) and S. aureus (1.8%), Strep. agalactiae (0.2%), and E. coli (0.1%). At the herd level, NAS, Strep. uberis, S. aureus, and Strep. dysgalactiae were found in 92%, 69%, 67%, and 57% of farms, respectively. Risk factors for increased within-herd prevalence included automated milking systems (NAS), organic production (Strep. uberis, S. aureus), straw bedding (Strep. uberis), and lack of bedding or mattress cubicles (Strep. dysgalactiae). The odds for a herd to be positive were increased with audible liner slips (E. coli) and the irregular cleaning of water troughs (Strep. agalactiae), and without a maintenance agreement for milking equipment (Strep. agalactiae). These results provide valuable insights into options for the targeted prevention of IMI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».