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Enregistrement W4415015797 · doi:10.3168/jds.2025-26764

Invited review: Lung ultrasonography—Improving our understanding and management of respiratory disease in young calves

2025· review· en· W4415015797 sur OpenAlexaff
Sébastien Buczinski, Bart Pardon

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensUniversité de MontréalCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubclinical infectionPneumoniaLungBovine respiratory diseaseContext (archaeology)Bacterial pneumoniaCullingClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lung ultrasonography (LUS) has emerged as an on-farm tool that can rapidly characterize pulmonary abnormalities in young cattle. This tool is particularly useful for detecting the lung consolidation associated with bronchopneumonia following bacterial infection of the lower airway. The aim of this review is to discuss on-farm LUS techniques, the contributions of LUS to bovine respiratory disease research, and potential applications in cattle practice. Lung ultrasonography studies consistently demonstrate associations between lung consolidation and negative economic outcomes, including (among others): reduced growth, lower future carcass weights in veal calves, premature culling, and lower future milk production in dairy cattle. Within the context of subclinical pneumonia (presence of lung lesions in the absence of abnormal clinical signs), the dynamics of respiratory tract infections and the presence of specific risk factors could be better characterized. Given its higher diagnostic sensitivity (ranging from 66% to 94%) and specificity (from 66% to 100%) for detecting calves affected with lung disease, LUS is a better reference test for randomized clinical trials evaluating therapy and vaccine efficacy compared with clinical scoring. In the handful of vaccination studies available, LUS results were significantly different between experimental groups despite no effect on clinical scores, demonstrating the added value of using this ancillary test as an outcome. On-farm applications of LUS include pneumonia detection for the purposes of monitoring patterns of disease, evaluating of clinical detection accuracy, initiating treatment, evaluating treatment efficacy, cure definition or determining duration of treatment, conducting pre-purchase examinations, and making culling decisions. Two LUS scoring systems that are based on quantifying lung consolidation, and therefore are best for characterizing bronchopneumonia, are commonly in use. Currently, there is no LUS scoring system for quantifying the severity of diffuse airway injury from viral infections or interstitial disease in dairy or veal calves. There is a need for a core outcome set for studies on respiratory-focused research that include LUS parameters as case definitions or treatment responses, in addition to key performance indicators (production and health outcomes), in order to motivate the dairy, dairy beef, and veal calf industries toward more sustainable production. Fortunately, momentum for implementing on-farm LUS is growing, but more work needs to be done to increase producer awareness and expand veterinary, research, or technical training. Certificate programs to document well-trained and highly qualified-professionals may prove useful for promoting on-farm implementation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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