Diagnosis of Brucellosis in Livestock and Wildlife
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe and discuss the merits of various direct and indirect methods applied in vitro (mainly on blood or milk) or in vivo (allergic test) for the diagnosis of brucellosis in animals. METHODS: The recent literature on brucellosis diagnostic tests was reviewed. These diagnostic tests are applied with different goals, such as national screening, confirmatory diagnosis, certification, and international trade. The validation of such diagnostic tests is still an issue, particularly in wildlife. The choice of the testing strategy depends on the prevailing brucellosis epidemiological situation and the goal of testing. RESULTS: Measuring the kinetics of antibody production after Brucella spp. infection is essential for analyzing serological results correctly and may help to predict abortion. Indirect ELISAs help to discriminate 1) between false positive serological reactions and true brucellosis and 2) between vaccination and infection. Biotyping of Brucella spp. provides valuable epidemiological information that allows tracing an infection back to the sources in instances where several biotypes of a given Brucella species are circulating. Polymerase chain reaction and new molecular methods are likely to be used as routine typing and fingerprinting methods in the coming years. CONCLUSION: The diagnosis of brucellosis in livestock and wildlife is complex and serological results need to be carefully analyzed. The B. abortus S19 and B. melitensis Rev. 1 vaccines are the cornerstones of control programs in cattle and small ruminants, respectively. There is no vaccine available for pigs or for wildlife. In the absence of a human brucellosis vaccine, prevention of human brucellosis depends on the control of the disease in animals.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle