Use of serologic evaluation for antibodies against bovine viral diarrhea virus for detection of persistently infected calves in beef herds
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether use of serologic evaluation of a sentinel sample of calves or cows for antibodies against bovine viral diarrhea virus (BVDV) would accurately predict whether an animal persistently infected with BVDV could be detected in beef herds. SAMPLE POPULATION: 27 cow-calf herds in which the status of persistently infected calves was not known and 11 herds known to have persistently infected calves. Procedure-Detection of persistently infected calves was determined through immunohistochemical testing of tissue obtained at necropsy of all calves that died during calving season and skin (ear notch) specimens obtained from all young stock in the fall of 2002. Serum samples were collected from 30 spring-born calves and 10 mature cows. RESULTS: Optimum serologic test performance at time of weaning was detected when 10 calves were evaluated. At least 3 of 10 randomly selected calves were likely to have a titer > 1:1000 against BVDV type I or II in 53% of herds in which a persistently infected calf was detected during that year (sensitivity, 53%). However, at least 3 of 10 randomly selected calves were also likely to have a titer > 1:1000 in 20% of herds that did not have a persistently infected calf detected during that year (specificity, 80%). CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Despite the use of a number of various cutoff values and sample sizes, serologic evaluation of a small number of calves or cows could not be used to accurately predict the presence of persistently infected cattle in a herd.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».