Monitoring dry period intramammary infection incidence and elimination rates using somatic cell count measurements
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the study was to evaluate the predictive ability of the herd dry period (DP) intramammary infection (IMI) incidence and elimination rates derived from predry and postcalving somatic cell count (SCC) measurements [quarter-level SCC and dairy herd improvement (DHI) composite-level SCC] for monitoring the herd DP IMI incidence and elimination rates. A cohort of 91 Canadian dairy herds was followed from 2007 to 2008. In each herd, a sample of 15 cows was selected each year, and a series of 2 predry and 2 postcalving quarter milk samples were collected. Routine milk bacteriological culture was conducted to identify IMI, SCC was measured on the quarter milk samples, and composite SCC of the last predry and first postcalving DHI tests were obtained. Mastitis pathogens were grouped into 3 categories: major pathogens, minor pathogens, and any pathogens. For each herd, DP bacteriological culture-derived IMI incidence and elimination rates were computed using quarter milk culture data. Similarly, SCC-derived herd incidence and elimination rates were computed using quarter and DHI composite-level SCC measurements and using various SCC thresholds to define new and eliminated IMI. Linear regression was used to compare herd quarter-level and composite-level SCC-derived herd incidence and elimination with DP bacteriological culture-derived IMI incidence and elimination. Herd DP incidences computed by using quarter-level SCC, and with most of the SCC thresholds tested, were significant predictors of the DP major, minor, and any IMI incidences (F-test; P≤0.05). The highest coefficients of determination (R(2)) were obtained with thresholds of 200,000 (R(2): 12%) and 50,000 cells/mL (R(2): 25%) for predicting major and minor IMI, respectively. When using composite DHI SCC measurements, however, substantial losses of predictive power were seen for minor and any IMI incidences compared with quarter-level SCC. For DP major IMI incidence, composite SCC yielded similar, but modest, predictive power when a cutoff value of 150,000 cells/mL was chosen to define new IMI. To predict DP elimination rates, the value of quarter-level SCC seemed limited to predicting the DP major IMI elimination rate. Composite SCC, on the other hand, showed modest predictive power for major and minor IMI elimination rates, with thresholds of 200,000 and 50,000 cells/mL, respectively. Results from the current study suggest that quarter and composite SCC-derived rates could be used as substitutes for bacteriological culture-derived rates for some groups of 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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».