Short communication: Field evaluation of a pregnancy confirmation test using milk samples in dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
The objective was to validate the performance under field conditions of a novel commercially available ELISA for confirmation of pregnancy using measurement of pregnancy-associated glycoproteins in milk samples from dairy cows. The target population was cows previously diagnosed pregnant by veterinary examination and ≥ 60 d of gestation. On 8 farms milking Holstein cows, milk samples were collected during routine Dairy Herd Improvement testing and shipped overnight to the Dairy Herd Improvement laboratory where the milk pregnancy test was performed. On the same day that milk samples were collected, transrectal palpation was performed by a veterinarian to confirm pregnancy status. Data were available from 683 cows, of which 661 were pregnant and 22 were not pregnant based on veterinary diagnosis, which was taken as the reference test. Based on the manufacturer's interpretive guidelines, 3.8% of test results were classified as "recheck," between the cut-points for classification of pregnant and nonpregnant and were not used in the analysis. The milk pregnancy test performance (and 95% confidence intervals) for confirmation of pregnancy was sensitivity of 99.2% (98.2 to 99.7%) and specificity of 95.5% (78.2 to 99.2%). Given a prevalence of 97% pregnant cows in the sample, the positive predictive value of the milk test was 99.8% (99.1 to 99.96%) and the negative predictive value was 80.8% (61.3 to 90.9%). When used to confirm pregnancy status or detect fetal losses at ≥ 60 d gestation in cows previously diagnosed pregnant, the recommended action for cows with a milk pregnancy-associated glycoprotein test result of not pregnant is veterinary reexamination of the animal to confirm the presence or absence of a viable fetus before reinsemination or administration of prostaglandin.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».