Assessment of Diagnostic Tools for Identifying Cattle Shedding and Super-Shedding <i>Escherichia coli</i> O157:H7 in a Longitudinal Study of Naturally Infected Feedlot Steers in Ohio
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to compare the performance of different diagnostic protocols (rectoanal mucosal swabs and immunomagnetic separation [RAMS-IMS], fecal samples and IMS [fecal-IMS], and direct plating) to determine the prevalence of Escherichia coli O157:H7 and to evaluate the pattern of E. coli O157:H7 shedding and super-shedding (defined as having a direct plating count equal to or >10(4) colony forming units of E. coli O157:H7 per gram of feces) in a longitudinal study of naturally infected feedlot steers. RAMS and fecal grab samples were obtained at 14-day intervals from 168 Angus-cross beef steers over a period of 22 weeks. Fecal samples were assessed by direct plating and IMS, whereas RAMS were tested only by enrichment followed by IMS to recover E. coli O157:H7. The period prevalence for shedding was high (62%) among feedlot steers and super-shedding was higher (23%) than anticipated. Although direct plating was the least sensitive method to detect E. coli O157:H7-positive samples, over 20% of high bacterial load samples were not detected by RAMS-IMS and/or fecal-IMS. The sensitivity of RAMS-IMS, fecal-IMS, and direct plating protocols was estimated using simple and multilevel mixed-effects logistic regression models, in which the dependent variable was the dichotomous results of each test and gold standard (i.e., parallel interpretation of the three protocols)-positive individuals were included as an independent variable along with other factors such as dietary supplements, time of sampling, and being exposed to a super-shedding pen-mate. The associations between these factors and the sensitivity of the diagnostic protocols were not statistically significant. In conclusion, differences in the reported impact of diet and probiotics on the shedding of E. coli O157:H7 in previous studies using RAMS-IMS or fecal-IMS were unlikely due to their impact on test performance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».