Diagnosing intramammary infections: Evaluation of composite milk samples to detect intramammary infections
Notice bibliographique
Résumé
Composite milk samples, in which milk from all 4 bovine quarters is collected in a single vial, are widely used in many developed dairy industries for detection of intramammary infections (IMI). These samples are more economical for use in culturing protocols than individual quarter samples, and may be useful when considering management options at the cow and herd level. The dilution effect may be problematic, however, resulting in lower sensitivity (Se) in IMI detection on composite samples. Relative Se and specificity (Sp) in composite samples have previously been described for some major pathogens, but because the causative organism for IMI is initially unknown, it is beneficial to investigate the reliability of composite samples for detection of all types of mastitis-causing bacteria. The Canadian Bovine Mastitis Research Network has a large data collection platform-the National Cohort of Dairy Farms-containing a vast amount of data on mastitis in Canada. These data have been used to further investigate the Se and Sp of composite samples in detecting IMI caused by specific mastitis pathogens. Milk samplings of selected cows before dry-off, after calving, and during lactation (n=48,835 samples) were employed to this end. Composite samples showed moderately high Se for Staphylococcus aureus (77.1%, 95% CI=73.3-80.5) and Streptococcus dysgalactiae (73.4%, 95% CI=60.9-83.7), with moderate Se for Streptococcus uberis (62.1%, 95% CI=49.3-73.8) and coagulase-negative staphylococci (59.8%, 95% CI=58.4-61.2). Sensitivities always increased as the number of affected quarters increased. Composite samples also showed high Sp (>97%) for most organisms. Factors such as lactation number and stage of lactation were evaluated for their influence on the Se and Sp of composite sampling, but were only found to be significant for coagulase-negative staphylococci. Predictive values using the herd prevalences found across Canada were calculated and can be useful in field scenarios when composite sampling is employed to assist mastitis management. When used to detect newly occurring IMI in pairs of samples taken before dry-off, post-calving, and also prior to and subsequent to the dry period, composite samples were shown to have lower Se but similar Sp for all pathogens investigated. Composite samples can be used to detect IMI and new IMI in dairy cows, but the Se and Sp of the procedure should be taken into account.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».