Evaluation of clustering of new intramammary infections in the bovine udder, including the impact of previous infections, herd prevalence, and somatic cell count on their development
Notice bibliographique
Résumé
Evidence in the literature exists to support the theory that mastitis and intramammary infection (IMI) tend to cluster within herds, within cows, and within quarters, facts which may have overarching ramifications on mastitis management in modern dairy herds. Most previous studies, however, have been carried out on prevalent IMI instead of new IMI (NIMI), although reducing incidence of NIMI is a major step toward controlling mastitis. The Canadian Bovine Mastitis Research Network (Saint-Hyacinthe, QC, Canada) 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 investigate the effect of clustering on the acquisition of NIMI. 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 (n=73,772 quarter milk samples). Multilevel logistic models were used to evaluate the effect of location of IMI in quarters of the bovine udder previous to occurrence of an NIMI with Staphylococcus aureus, coagulase-negative staphylococci, and Corynebacterium spp. Several factors were investigated, including the number and location of quarters infected with the pathogen of interest before occurrence of an NIMI, the number of quarters infected with any other pathogen before occurrence of an NIMI (a measure of susceptibility), somatic cell count of the quarter before occurrence of an NIMI, somatic cell count of the other 3 quarters before occurrence of an NIMI, prevalence of the specific pathogen in the herd, and the average somatic cell count of the herd. The amount of variation occurring at different levels (herd, cow, and quarter) for the various pathogens was also calculated. The presence of an IMI in the ipsilateral quarter was associated with an elevated risk of an NIMI occurring for all pathogens investigated. Risk of an NIMI increased considerably as herd prevalence of the pathogen rose. Substantial clustering was found at all levels, with roughly equal amounts of variation found in all 3 levels for coagulase-negative staphylococci, most variation at the cow-level for Corynebacterium spp., and most variation found at the quarter-level for Staph. aureus. Simulation was used to calculate exact values of intraclass correlation coefficients to estimate clustering within cows and within quarters--these exact values were, for the most part, lower than estimates calculated using the latent variable approach, but also increased as pathogen prevalence and number of infections in a cow at the previous sampling increased. These results of these analyses can be used to inform approaches to preventing NIMI in modern dairy operations.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».