Reproductive tract score, being the

Reproductive tract score, being the variable of interest, was initially used in
univariable models of days to calving and pregnancy outcome for the first to the fifth
breeding season, and of 24-day anoestrus in the first breeding season for each heifer
cohort as well as for the combined data. The individual effects of pre-breeding age, BW,
BCS and GL, and also the preceding season’s days to calving and CEI in the case of the
second to fifth calving seasons, were also estimated, whereafter the effect of RTS on the
outcome was adjusted for covariates that were significant (P < 0.05) predictors on their
own, using multivariable models. Year of birth was forced into all models of the
combined data, and AI bull was added as a random effect to the logistic regression
models of pregnancy failure during the first AI season. Confounding effects were deemed
to be present when inclusion of a potential confounding variable changed the regression
coefficients or odds ratios of other variables in the model by more than 30%, and such
confounding variables were kept in the models (Dohoo et al, 2003a). The fit of the logistic regression models of pregnancy failure during the first AI season was evaluated
using the Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระบบทางเดินสืบพันธุ์คะแนน เป็นตัวแปรที่น่าสนใจ เป็นแรกที่ใช้ในรุ่น univariable วันไปผล calving และการตั้งครรภ์ในครั้งแรกที่ที่ห้าพันธุ์ฤดูกาล และ anoestrus 24 วันในฤดูผสมพันธุ์ครั้งแรกสำหรับแต่ละ heiferศึกษาเป็นอย่างดีสำหรับข้อมูลที่รวม ผลละการก่อนผสมพันธุ์อายุ BWBCS และ GL และนอกจากนี้ฤดูกาลก่อนหน้าวัน calving และ CEI ในกรณีของการสองห้าฤดูกาล calving ก็ whereafter ประเมิน ผลของ RTS บนผลที่ได้ถูกปรับปรุงสำหรับ covariates ที่มีนัยสำคัญ (P < 0.05) ทำนายบนของพวกเขาเอง รุ่น multivariable ปีเกิดบังคับเข้าทุกรุ่นของการรวมข้อมูล และ AI วัวถูกผลกระทบแบบสุ่มการถดถอยโลจิสติกรูปแบบของความล้มเหลวในการตั้งครรภ์ในช่วงฤดูกาลแรก AI รบกวนผลก็ถือว่าเป็นต้องมีอยู่เมื่อรวมของตัวแปรรบกวนอาจมีการเปลี่ยนแปลงการถดถอยสัมประสิทธิ์หรืออัตราต่อรองอัตราส่วนตัวแปรอื่น ๆ ในรูปแบบมากกว่า 30% และดังกล่าวตัวแปรรบกวนถูกเก็บไว้ในรูปแบบ (Dohoo et al, 2003a) พอดีของโมเดลถดถอยโลจิสติกของความล้มเหลวของการตั้งครรภ์ช่วง AI แรกรับการประเมินใช้การทดสอบความดีของ fit Lemeshow ฮอส

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คะแนนระบบสืบพันธุ์เป็นตัวแปรที่น่าสนใจถูกนำมาใช้ครั้งแรกใน
รุ่น univariable วันที่จะคลอดและผลการตั้งครรภ์ครั้งแรกกับห้า
ฤดูผสมพันธุ์และ anoestrus 24 วันในฤดูผสมพันธุ์ครั้งแรกสำหรับแต่ละวัวตัวเมีย
การศึกษาเช่นเดียวกับ สำหรับข้อมูลการทำงานร่วมกัน ผลกระทบของแต่ละก่อนวัยผสมพันธุ์, BW,
BCS และ GL และยังวันฤดูกาลก่อนที่จะหลุดและ CEI ในกรณีของ
สองฤดูกาลหลุดห้านอกจากนี้ยังได้ประมาณ whereafter ผลของ RTS ใน
ผลการปรับ สำหรับตัวแปรที่มีนัยสำคัญ (P <0.05) ทำนายด้วยตัว
เองโดยใช้แบบจำลองหลายตัวแปร ปีเกิดถูกบังคับให้ทุกรูปแบบของ
ข้อมูลรวมกันและ AI วัวถูกบันทึกเป็นผลสุ่มถดถอยโลจิสติก
รูปแบบของความล้มเหลวของการตั้งครรภ์ในช่วงฤดู AI แรก ผลกระทบรบกวนถือว่าเป็น
ที่จะนำเสนอเมื่อรวมของตัวแปรรบกวนที่อาจเกิดการเปลี่ยนแปลงการถดถอย
ค่าสัมประสิทธิ์หรืออัตราส่วนราคาต่อรองของตัวแปรอื่น ๆ ในรูปแบบโดยกว่า 30% และเช่น
ตัวแปรรบกวนถูกเก็บไว้ในรูปแบบ (Dohoo, et al, 2003a) พอดีของรูปแบบการถดถอยโลจิสติกของความล้มเหลวของการตั้งครรภ์ในช่วงฤดู AI แรกที่ได้รับการประเมิน
โดยใช้ฮอสเมอร์-Lemeshow ทดสอบความดีของพอดี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คะแนนทางเดินสืบพันธุ์ มีตัวแปรที่น่าสนใจคือในตอนแรกใช้ในรุ่น univariable วันคลอดและผลการตั้งครรภ์สำหรับครั้งแรกที่ห้าฤดูการผสมพันธุ์ และ anoestrus 24 วันในฤดูผสมพันธุ์ครั้งแรกของแต่ละสาวเพื่อนร่วมงานรวมทั้งข้อมูลรวมกัน ผลของแต่ละพันธุ์ก่อนอายุ น้ำหนักตัวBCS และ GL และฤดูกาลก่อนหน้าวันคลอดวิกฤติ และในกรณีของ5 มี 2 ฤดู ก็ประมาณ whereafter ผลของ RTS บนผลคือปรับความรู้อย่างมีนัยสำคัญ ( p < 0.05 ) ของตัวแปรเอง โดยใช้แบบจำลอง multivariable . ปีเกิดถูกบังคับให้ทุกรุ่นของข้อมูล รวม และ ไอวัว ได้เพิ่มเป็นผลสุ่มการถดถอยโลจิสติกรูปแบบของความล้มเหลวของการตั้งครรภ์ในช่วงแรก ไอ ฤดูกาล ผลที่ได้ถือว่าอยู่นอกเหนือการควบคุมเป็นปัจจุบัน เมื่อรวมเป็นศักยภาพ confounding แปรเปลี่ยนการถดถอยหรืออัตราต่อรองค่าอัตราส่วนของตัวแปรอื่น ๆ ในรุ่นมากกว่า 30 % และเช่นตัวแปร confounding ถูกเก็บในรูปแบบ ( dohoo et al , 2003a ) พอดีของตัวแบบถดถอยโลจิสติกของความล้มเหลวการตั้งครรภ์ในช่วงก่อนฤดู AI ประเมินใช้ความดีของฮอสเซอเมอร์ lemeshow ทดสอบพอดี