Identification of Risk Factors Associated with Treatment for BRD in Beef Calves Within the First 60 Days After Arrival at Fattening Operations in Northwestern Italy Beef Calves
Notice bibliographique
Résumé
Bovine respiratory disease (BRD) impacts beef cattle health and farming systems. To better understand the BRD predisposing factors, a study was conducted in northwest Italy on a population of 26 batches (760 animals) of beef cattle imported from France. Of these, 173 underwent physical examination for clinical signs of BRD (rectal temperature > 39.5 °C, respiratory rate > 36 bpm, cough, nasal or ocular discharge) and blood sampling to detect antibodies against bovine viral respiratory infectious agents (e.g., parainfluenza 3, bovine herpesvirus type 1), haptoglobin and reactive oxygen metabolites concentrations, on arrival. Data on BRD treatments performed within 60 days of arrival were extracted from farm registers. The two most frequent cattle breeds were Blonde d'Aquitaine (80/173, 46.2%) and Limousine (61/173, 35.3%); the median batch weight was 332 kg (range, 195-470). At least one clinical sign of BRD was noted in 57.2% (99/173) of the animals. Most animals tested positive for BPIV3 (131/173, 75.7%) and BRSV (112/172, 64.7%). Bovine respiratory disease treatment was associated with transport time and average weight on arrival. Moreover, reactive oxygen metabolites levels differed between treated and untreated animals; this difference could help predict the onset of BRD, though further studies are needed to draw conclusions.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».