Accuracy of milk ketone bodies from flow-injection analysis for the diagnosis of hyperketonemia in dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were (1) to determine the correlations between blood β-hydroxybutyrate (BHBA) and milk components [BHBA, acetone, fat, protein, and fat:protein (F:P) ratio], and (2) to establish optimal thresholds for milk components to predict hyperketonemia in dairy cows. Data on 163 cows from 37 herds were used in this cross-sectional study. Herds were visited once during the study period, and cows between 2 and 90 d in milk were blood sampled within 4h of milk sampling for the Dairy Herd Improvement test. Blood BHBA concentrations were measured using a cow-side electronic meter, Precision Xtra, which was considered the gold standard test in this study. Milk BHBA and acetone concentrations were measured in Dairy Herd Improvement milk samples by flow-injection analysis; whereas, milk fat and protein were tested using Fourier transform infrared spectroscopy. Hyperketonemia was defined by a blood BHBA concentration ≥ 1.4 mmol/L. The prevalence of hyperketonemia (based on blood BHBA values) in this study population was 21.0%. Pearson correlation coefficients between blood BHBA and milk BHBA, acetone, fat, protein, and F:P ratio were 0.89, 0.73, 0.21, 0.04, and 0.17, respectively. Receiver operating characteristic curves were generated and thresholds for each individual milk component were determined based on the maximal sum of sensitivity and specificity. Optimal threshold values for hyperketonemia were milk BHBA ≥ 0.20 mmol/L, acetone ≥ 0.08 mmol/L, fat ≥ 4.2%, and F:P ratio ≥ 1.3. Based on these thresholds, milk BHBA and acetone had greater sensitivity (84 and 87%, respectively) and greater specificity (96 and 95%, respectively) than the other milk components (fat, protein, and F:P). Series and parallel testing slightly improved the accuracy of milk BHBA and acetone values to predict hyperketonemia. A multivariable model that accounted for milk BHBA and milk acetone values simultaneously had the highest accuracy of all tested models for predicting hyperketonemia. These results support that milk BHBA and milk acetone values from flow-injection analysis are accurate diagnostic tools for hyperketonemia in dairy cows and could potentially be used for herd-level hyperketonemia surveillance programs.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».