Quantifying within- and between-animal variation and uncertainty associated with counts of <i>Escherichia coli</i> O157 occurring in naturally infected cattle faeces
Notice bibliographique
Résumé
Cattle faeces are considered the most important reservoir for human infection with Escherichia coli O157. We have previously described shedding of E. coli O157 in the faeces of naturally infected cattle cohorts. However, the data require further investigation to quantify the uncertainty and variability in the estimates previously presented. This paper proposes a method for analysing both the presence and the quantity of E. coli O157 in cattle faecal samples, using two isolation procedures, one of which enumerates E. coli O157. The combination of these two measurements, which are fundamentally different in nature and yet measuring a common outcome, has necessitated the development of a novel statistical model for ascertaining the contribution of the various components of variation (both natural and observation induced) and for judging the influence of explanatory variables. Most of the variation within the sampling hierarchy was attributable to multiple samples from the same animal. The contribution of laboratory-level variation was found to be low. After adjusting for fixed and random effects, short periods of increased intensity of shedding were identified in individual animals. We conclude that within-animal variation is greater than between animals over time, and studies aiming to elucidate the dynamics of shedding should focus resources, sampling more within than between animals. These findings have implications for the identification of persistent high shedders and for assessing their role in the epidemiology of E. coli O157 in cattle populations. The development of this non-standard statistical model may have many applications to other microbial count data.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».