The Effect of Pathogen-Specific Clinical Mastitis on the Lactation Curve for Somatic Cell Count
Notice bibliographique
Résumé
Data from 274 Dutch herds recording clinical mastitis (CM) over an 18-mo period were used to investigate the effect of pathogen-specific CM on the lactation curve for somatic cell count (SCC). Analyzed pathogens were Staphylococcus aureus, coagulase-negative staphylococci, Escherichia coli, Streptococcus dysgalactiae, Streptococcus uberis, other streptococci, and the culture-negative samples. The dataset contained 178,754 test-day records on SCC, recorded in 26,411 lactations of 21,525 cows of different parities. In lactations without both clinical and subclinical mastitis, SCC was high shortly after parturition, decreased to a minimum at 50 days in milk (DIM), and increased slowly toward the end of the lactation. Effects of CM on lactation curves for SCC differed among the pathogens isolated. Before a case of clinical E. coli mastitis occurred, SCC was close to the SCC of lactations without both clinical and subclinical mastitis, and after the case of CM had occurred, SCC returned rather quickly to a low level again. Similar curves were found for lactations with cases of CM associated with culture-negative samples. Before a case of clinical Staph. aureus mastitis occurred, average SCC was already high, and it remained high after the occurrence. Effects of CM associated with Strep. dysgalactiae, Strep. uberis, and other streptococci on the lactation curve for SCC were comparable. They showed a continuous increase in SCC until the case of pathogen-specific CM occurred, and afterwards SCC stayed at a higher level. Using SCC test-day records, these typical characteristics of each pathogen may be used to find more effective indicators of CM.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».