Associations Between Pathogen-Specific Cases of Clinical Mastitis and Somatic Cell Count Patterns
Notice bibliographique
Résumé
Associations were estimated between pathogen-specific cases of clinical mastitis (CM) and somatic cell count (SCC) patterns based on deviations from the typical curve for SCC during lactation and compared with associations between pathogen-specific CM and lactation average SCC. Data from 274 Dutch herds recording CM over an 18-mo period were used. Pathogens found were Staphylococcus aureus, coagulase-negative staphylococci, Escherichia coli, Streptococcus dysgalactiae, Streptococcus uberis, streptococci other than Strep. dysgalactiae and Strep. uberis, and culture-negative samples. The dataset contained 245,595 test-day records on SCC, recorded in 24,012 lactations of 19,733 cows of different parities. Pattern definitions were based on three or five consecutive test-day records. The patterns differentiated between a short or longer period of increased SCC and also between lactations with and without recovery. Logistic regression was applied to identify associations between presence of patterns and occurrence of pathogens. Occurrence of overall CM in a lactation is equally or even more accurately predicted by the presence of SCC in that lactation, than by a lactation average SCC of more than 200,000 cells/mL. Patterns can also distinguish between chances of risk for specific mastitis-causing pathogens. Clinical E. coli mastitis was significantly associated with the presence of a short peak in SCC, whereas Staph. aureus was associated with long increased SCC. Streptococcus dysgalactiae was not strongly associated with any of the defined patterns of peaks in SCC, and no single unambiguous pattern was found for Strep. uberis.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».