Prevalence and determinants of <i>Cryptosporidium</i> spp. infection in smallholder dairy cattle in Iringa and Tanga Regions of Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of Cryptosporidium spp. infection in a cross-sectional study of dairy cattle, from two contrasting dairying regions in Tanzania, were determined by staining smears of faecal samples with the modified Ziehl-Neelsen technique. Of the 1 126 faecal samples screened, 19.7% were positive for Cryptosporidium spp. The prevalence was lower in Tanga Region than in Iringa Region. The prevalence of affected farms was 20% in Tanga and 21% in Iringa. In both regions, the probability of detecting Cryptosporidium oocysts in faeces varied with animal class, but these were not consistent in both regions. In Tanga Region, Cryptosporidium oocysts were significantly more likely to be found in the faeces of milking cows. In Iringa Region, the likelihood that cattle had Cryptosporidium-positive faeces declined with age, and milking cattle were significantly less likely to have Cryptosporidium-positive faeces. In this region, 7% of cattle were housed within the family house at night, and this was marginally associated with a higher likelihood that animals had Cryptosporidium-positive faeces. Our study suggests that even though herd sizes are small, Cryptosporidium spp. are endemic on many Tanzanian smallholder dairy farms. These protozoa may impact on animal health and production, but also on human health, given the close associations between the cattle and their keepers. Further studies are required to assess these risks in more detail, and understand the epidemiology of Cryptosporidium spp. in this management system.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».