Multilevel analysis of risk factors for <i>Salmonella</i> shedding in Ontario finishing pigs
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to identify factors associated with Salmonella status at the farm, pen, and pig level; explore the nature of variation in the association between the pen-level Salmonella status and pen-level covariates, and pig-level Salmonella status and pig- and pen-level covariates; and to identify the relative importance of factors operating at geographical, farm, and pen level for Salmonella shedding of pigs. For these purposes, samples from 799 pigs and 374 pens on 80 farms in Ontario in 2004 were collected and bacteriologically tested in a cross-sectional study. Census division was the least variable level, and farm the most variable level for shedding. Increased frequency of disinfection and washing with cold water were positively associated with Salmonella positivity, whereas liquid and mash feed and completely closed barns were sparing factors. After farm, pen was the second most variable level for shedding. However, no measured pen-level variables were associated with Salmonella status of pigs or pens. The shedding of Salmonella at the pig level tended to be associated with pig weight, and there was no random variation around this association. Results of this study suggest that a herd test based on bacteriological culture would probably have higher sensitivity if growing animals of lower weight were sampled instead of market weight animals, and this might be beneficial for Salmonella monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».