Somatic Cell Count Distributions During Lactation Predict Clinical Mastitis
Notice bibliographique
Résumé
This research investigated somatic cell count (SCC) records during lactation, with the purpose of identifying distribution characteristics (mean and measures of variation) that were most closely associated with clinical mastitis. Three separate data sets were used, one containing quarter SCC (n = 1444) and two containing cow SCC (n = 933 and 11,825). Clinical mastitis was defined as a binary outcome, present or absent, for each lactation, and SCC were log (base 10) transformed. A generalized linear mixed model within a Bayesian framework was used for analysis. Parameters were estimated using Markov Chain Monte Carlo with Gibbs sampling. Results from the 3 data sets were similar. Increased maximum and standard deviation log SCC during lactation, rather than increased geometric mean, were the best overall indicators of clinical mastitis. Distributions of SCC were also investigated separately for different mastitis pathogens. Increased maximum log SCC was associated with clinical mastitis caused by all pathogen types. Increased standard deviation log SCC was associated with Staphylococcus aureus, and Streptococcus uberis clinical mastitis and increased coefficient of variation log SCC (standard deviation divided by mean) was associated with Escherichia coli clinical mastitis. Increased geometric mean lactation SCC was associated with an increased risk of Staph. aureus clinical mastitis but a reduced risk of E. coli clinical mastitis. Our results suggest that using measures of variation and maximum cow SCC would enhance the accuracy of predicting clinical mastitis, compared with geometric mean SCC, and therefore improve genetic programs that aim to select for clinical mastitis resistance. The results are also consistent with low SCC increasing susceptibility to some mastitis pathogens.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».