Post-Weaning Diarrhea in Piglets: Causes, Risk Factors, and Management Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Post-weaning diarrhea (PWD) is a major health concern in pig farming, often leading to significant economic losses. This review explores the underlying causes and risk factors associated with PWD in piglets and discusses comprehensive, antibiotic-free strategies for its prevention and control. It further highlights recent findings, prevalence data, diagnostic methods, epidemiological patterns, and management models. Emphasis is placed on environmental, nutritional, and biosecurity interventions aimed at improving piglet resilience during the weaning transition. This vulnerability predisposes piglets to gastrointestinal disorders, especially post-weaning diarrhea (PWD), which remains a leading cause of morbidity, mortality, and economic loss worldwide. Enterotoxigenic Escherichia coli (ETEC) infection induced Postweaning diarrhea is one of the leading causes of morbidity and mortality in newly weaned piglets. The main virulence attributes of ETEC are adhesins and enterotoxins, which are mostly regulated on large plasmids. Prevalence found is less than 50% in Australia, Danish, Korea, South Ontario but no prevalence in Africa. According to antibiotic resistance, the researchers experimented, discussed and concluded that the effect of diet transitions, reducing protein levels, digestible fiber support, using probiotics, association organic acid with monogycerid or fatt could contribute or reduce the effects of post weaning diarrhea in piglet. Future research should refine diagnostics, monitor pathogen strains, and quantify long-term impacts of combined interventions via meta-analyses and longitudinal studies.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».