Comparative studies on seroepidemiology of canine leptospirosis by micro agglutination test (MAT) and recombinant Lip L32 ELISA.
Notice bibliographique
Résumé
Dogs (806) of 17 breeds were examined serologically by microscopic agglutination test (MAT) for the presence of different serovars of Leptospira organism. An overall seroprevalence of 7.07% was observed by MAT. Serovar Canicola was the predominant followed by lcterohaemorrhagiae, Australis, Autumnalis, Tarassovi, Ballum and others. Male dogs were more sero positive (8.31%) than females (5.41%). The highest seropositivity was observed in 3–5 year age group and lowest in under 1 year of age. Breed-wise more number of positive samples were from large sized breed of dogs like Labrador, German shepherd and Doberman. However, Spitz had maximum (26.31%) seroprevalence among all breeds. Sera samples collected from Chennai, Tamil Nadu showed highest seroprevalence (15.21%) with maximum number of serovars (28). The efficacy of recombinant leptospiral lipoprotein 32 (rLipL32) as an antigen was evaluated using enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) for serodiagnosis of canine leptospirosis. A seropositivity of 10.29% was observed. The relative sensitivity and specificity of ELISA as compared to MAT, was calculated as 100 and 96.52%, respectively. The concordance percentage between MAT and ELISA was 96.77, and the kappa statistics showed a substantial amount of agreement between MAT and ELISA. Results suggested that rLipL32 protein antigen based ELISA could be used as a serodiagnostic test for serodiagnosis of canine leptospirosis.
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».