Quantification of foot lesions and an evaluation of early detection methods for lameness in Ontario dairy farms
Notice bibliographique
Résumé
This thesis is an investigation of the prevalence, risk factors, detection methods, and associations with productivity of foot lesions diagnosed during a routine hoof trimming. The project utilized 5 hoof trimmers to record lesions on 13,530 cows in 204 Ontario dairy herds from March 2004 to May 2005. Prevalence estimates were determined for 11 different lesions. Infectious lesions were most common in both tie stall and free stall housing systems. In free stall housing systems, 46% of cows had a foot lesion, compared to 26% of cows in tie stall barns. For different foot lesions, risk factors associated with increased herd level lesion prevalence included frequency of alley scraping, and year round access to an exercise area in free stalls. In tie stalls, risk factors included access to an exercise area, routinely spraying feet, larger herds, wood bedding material and number of cows trimmed. In free stalls, an association with decreased herd level lesion prevalence was found for depth of bedding and trimming heifers prior to calving. Hoof horn lesion such as ulcers, hemorrhage (HEM) and white line lesions (WLS) were associated with both differences in milk production and increased culling. The nature of the association between hoof horn lesions and milk production varied with the time relative to hoof trimming. An association with increased milk production was found prior to hoof trimming for cows with a sole ulcer, WLS and heel horn erosion. After hoof trimming, associations with decreased milk production were found for these same lesions plus HEM, interdigital korns and foot rot. All hoof horn lesions were associated with an increased culling risk (hazard ratios 1.2-1.7). The relationship between foot lesions and 3 visual lameness scoring systems were evaluated including leg score, back arch and locomotion scoring. Of the 3 systems evaluated, only locomotion scoring had a moderately useful sensitivity and specificity. However, there was a significant effect of observer on test performance resulting in differing sensitivities (61% vs 21%) and specificities (71% vs 76%).
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».