Invited review: Systematic review of diagnostic tests for reproductive-tract infection and inflammation in dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to conduct a systematic and critical appraisal of the quality of previous publications and describe diagnostic methods, diagnostic criteria and definitions, repeatability, and agreement among methods for diagnosis of vaginitis, cervicitis, endometritis, salpingitis, and oophoritis in dairy cows. Publications (n=1,600) that included the words "dairy," "cows," and at least one disease of interest were located with online search engines. In total, 51 papers were selected for comprehensive review by pairs of the authors. Only 61% (n=31) of the 51 reviewed papers provided a definition or citation for the disease or diagnostic methods studied, and only 49% (n=25) of the papers provided the data or a citation to support the test cut point used for diagnosing disease. Furthermore, a large proportion of the papers did not provide sufficient detail to allow critical assessment of the quality of design or reporting. Of 11 described diagnostic methods, only one complete methodology, i.e., vaginoscopy, was assessed for both within- and between-operator repeatability (κ=0.55-0.60 and 0.44, respectively). In the absence of a gold standard, comparisons between different tests have been undertaken. Agreement between the various diagnostic methods is at a low level. These discrepancies may indicate that these diagnostic methods assess different aspects of reproductive health and underline the importance of tying diagnostic criteria to objective measures of reproductive performance. Those studies that used a reproductive outcome to select cut points and tests have the greatest clinical utility. This approach has demonstrated, for example, that presence of (muco)purulent discharge in the vagina and an increased proportion of leukocytes in cytological preparations following uterine lavage or cytobrush sampling are associated with poorer reproductive outcomes. The lack of validated, consistent definitions and outcome variables makes comparisons of the different tests difficult. The quality of design and reporting in future publications could be improved by using checklists as a guideline. Further high-quality research based on published standards to improve study design and reporting should improve cow-side diagnostic tests. Specifically, more data on intra- and interobserver agreement are needed to evaluate test variability. Also, more studies are necessary to determine optimal cut points and time postpartum of examination.
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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 | 0,026 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».