Effect of coagulase-negative staphylococci on somatic cell count in Dutch dairy herds
Notice bibliographique
Résumé
The effect was quantified of coagulase-negative staphylococci (CNS) intramammary infections on quarter- and cow-level somatic cell count (SCC) and on bulk milk somatic cell count (BMSCC) in different BMSCC cohorts in Dutch dairy herds. Two datasets were used for this purpose. In the first dataset, on 49 randomly selected dairy farms a total of 4220 quarter milk samples of 1072 cows were collected of all cows and heifers with a test-day SCC 250 000 and 150 000 cells/ml, respectively, and of 25% of cows and heifers below these thresholds. In the second dataset, on 39 selected dairy farms a total of 8329 quarter milk samples of 2115 cows were collected of all cows with a test-day SCC 250 000 cells/ml following two consecutive SCC <250 000 cells/ml, and of heifers using the same SCC criteria but with a threshold of 150 000 cells/ml. These cows and heifers were defined as new high SCC. In both datasets, CNS was the most frequently isolated pathogen, 11% in the first dataset and 12% in the second dataset. In both datasets, quarters with CNS IMI had a lower SCC than quarters infected with major pathogens, and a higher SCC than culture-negative quarters. The same was found for SCC at cow level. Coagulase-negative staphylococci were more often found in quarters with SCC 200 000 cells/ml in dairy farms with a BMSCC <150 000 cells/ml compared with dairy farms with a higher BMSCC. Prevalence of CNS in cows and heifers with a high SCC was higher in dairy farms with a BMSCC <150 000 cells/ml compared with dairy farms with a medium or high BMSCC: 30, 19 and 18%, respectively. This indicates that CNS IMI as a cause of subclinical mastitis is relatively more important in dairy farms with a low BMSCC and may become a point of attention in udder health management on that type of farm.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».