Evaluation of minor pathogen intramammary infection, susceptibility parameters, and somatic cell counts on the development of new intramammary infections with major mastitis pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Major mastitis pathogens such as Staphylococcus aureus, Streptococcus uberis, Streptococcus dysgalactiae, and coliforms are usually considered more virulent and damaging to the udder than minor mastitis pathogens such as Corynebacterium spp. and coagulase-negative staphylococci (CNS). The current literature comprises several studies (n=38) detailing analyses with conflicting results as to whether intramammary infections (IMI) with the minor pathogens decrease, increase, or have no effect on the risk of a quarter acquiring a new IMI (NIMI) with a major pathogen. The Canadian Bovine Mastitis Research Network has a large mastitis database derived from a 2-yr data collection on a national cohort of dairy farms, and data from this initiative were used to further investigate the effect of IMI with minor pathogens on the acquisition of new major pathogen infections (defined as a culture-positive quarter sample in a quarter that had been free of that major pathogen in previous samples in the sampling period). Longitudinal milk samplings of clinically normal udders taken over several 6-wk periods as well as samples from cows pre-dry-off and postcalving were used to this end (n=80,397 quarter milk samples). The effects of CNS and Corynebacterium spp. on the major mastitis pathogens Staph. aureus, Strep. uberis, Strep. dysgalactiae, and coliform bacteria (Escherichia coli and Klebsiella spp.) were investigated using risk ratio analyses and multilevel logistic regression models. Quarter-, cow- and herd-level susceptibility parameters were also evaluated and were able to account for the increased susceptibility that exists within herds, cows and quarters, removing it from estimates for the effects of the minor pathogens. Increased quarter-level susceptibility was associated with increased risk of major pathogen NIMI for all pathogens except the coliforms. Increased somatic cell count was consistently associated with elevated risk of new major pathogen infections, but this was assumed to be a result of low sensitivity of bacteriology to diagnose major pathogen NIMI expediently and accurately. The presence of CNS in the sample 2 samplings before the occurrence of a NIMI increased the odds of experiencing a Staph. aureus NIMI 2.0 times, making the presence of CNS a risk factor for acquiring a Staph. aureus NIMI. Even with this extensive data set, power was insufficient to make a definitive statement about the effect of minor pathogen IMI on the acquisition of major pathogen NIMI. Definitively answering questions of this nature are likely to require an extremely large data set dedicated particularly to minor pathogen presence and NIMI with major pathogens.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».