Evaluation of an alternative method of herd classification for infection with paratuberculosis in cattle herds in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a better system for classification of herd infection status for paratuberculosis (Johne's disease [JD]) in US cattle herds on the basis of the risk of potential transmission of Mycobacterium avium subsp paratubeculosis. SAMPLE: Simulated data for herd size and within-herd prevalence; sensitivity and specificity for test methods obtained from consensus-based estimates. PROCEDURES: Interrelationships among variables influencing interpretation and classification of herd infection status for JD were evaluated by use of simulated data for various herd sizes, true within-herd prevalences, and sampling and testing methods. The probability of finding ≥ 1 infected animal in herds was estimated for various testing methods and sample sizes by use of hypergeometric random sampling. RESULTS: 2 main components were required for the new herd JD classification system: the probability of detection of infection determined on the basis of test results from a sample of animals and the maximum detected number of animals with positive test results. Tables were constructed of the estimated probability of detection of infection, and the maximum number of cattle with positive test results or fecal pools with positive culture results with 95% confidence for classification of herd JD infection status were plotted. Herd risk for JD was categorized on the basis of 95% confidence that the true within-herd prevalence was ≤ 15%, ≤ 10%, ≤ 5%, or ≤ 2%. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Analysis of the findings indicated that a scientifically rigorous and transparent herd classification system for JD in cattle is feasible.
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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 | 0,056 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 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 ».