Pre-Analytic Sources of Error with the Serum PAG-Pregnancy Test for Cows
Notice bibliographique
Résumé
The pregnancy associated glycoprotein (PAG) test for pregnancy detection in cows necessitates transportation of blood samples to the laboratory. This investigation addresses preanalytic sources of error that might compromise its reliability. During shipping blood samples undergo substantial temperature fluctuations (Experiment 1). Temperatures of whole blood beyond 0°C had no effect, whereas freezing reduced measurements by 22% at -10 °C and by 25% at -20 °C (Experiment 2). Freezing of blood with low PAG content (Experiment 3) caused an increase from 2.4 to 3.7 ng/ml (P < 0.01). Cryopreservation of serum with various PAG concentrations (Experiment 4) brought about increases to varying degrees. The presence of heparin and EDTA in collecting tubes had no effect on PAG measurements, whereas citrate caused an initial reduction, but remained stable thereafter (Experiment 5). In blood stored six months at chilling temperature no change in PAG values occurred as long as samples contained heparin or EDTA (Experiment 6). In Experiment 7 vortexing of whole blood showed no effect, whereas freezing and dilution with water seriously compromised results. In summary, to obtain reliable PAG measurements, contamination with water must be avoided; freezing of whole blood or serum and the use of collecting tubes containing citrate will result in inaccuracies without altogether distorting results. High ambient temperature, physical agitation and long term storage at chilling temperature in the presence of heparin or EDTA will have no impact. PAG determination in blood may thus be considered a reliable pregnancy test for cows in most situations.
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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 | 0,024 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».