Investigation of quarter-selective dry cow therapy based on bacteriological outcomes on dairy farms
Notice bibliographique
Résumé
To achieve more targeted antibiotic use, this research paper addresses the investigation of a quarter-selective dry cow therapy (QSDCT) on 16 commercial dairy farms based solely on the pathogen species detected. Cytobacteriological analysis was performed on quarter milk samples collected 2 weeks prior to drying off and 3 to 5 days after calving. Treatment decisions were based on results before dry-off: Only quarters infected with major bacterial pathogens were treated with antibiotics. To prevent new intramammary infections (IMI), all quarters received an internal teat sealant. A total of 1,155 dry periods were evaluated. Only 8.1% of all quarters (range per farm 2.6% - 28.8%) were treated with antibiotics at dry-off and a high bacteriological cure risk of 97.1% was determined for IMI in these antibiotic-treated quarters. For IMI caused by minor pathogens a self-cure risk of 82.1% was observed. The risk of new IMI after calving was 14.6%. Results of binomial logistic regression models indicated that self-cure of IMI by minor pathogens was not related to the pathogen group, the level of quarter somatic cell count at dry-off, or the presence of at least one other quarter infected with minor pathogens in a cow. Furthermore, the risk for new IMI in uninfected quarters was not increased by the presence of at least one quarter infected with major pathogens within cow. However, 95.4% of all IMI by major pathogens after calving were due to new IMI. In conclusion, a pathogen-based QSDCT can be successfully applied on commercial dairy farms to reduce the antibiotic use, but more attention should be paid to prevent new IMI.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».