Bayesian estimation of the diagnostic accuracy of a multiplex real-time PCR assay and bacteriological culture for 4 common bovine intramammary pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Bacteriological culture (BC) is the traditional method for intramammary infection diagnosis but lacks sensitivity and is time consuming. Multiplex real-time PCR (mr-PCR) enables testing the presence of several bacteria and reduces diagnosis time. Our objective was to estimate bacterial species-specific sensitivity (Se) and specificity of both BC and mr-PCR tests for detecting bacteria in milk samples from clinical mastitis cases and from apparently normal quarters, using a Bayesian latent class model. Milk samples from 1,014 clinical mastitis cases and 1,495 samples from apparently normal quarters were analyzed by BC and mr-PCR. Two positive culture definitions were used: ≥1 cfu/0.01 mL and ≥10 cfu/0.01 mL of the specified bacteria. The mr-PCR was designed to simultaneously detect Staphylococcus aureus, Streptococcus uberis, Escherichia coli, and Streptococcus agalactiae. The priors used in our Bayesian model were weakly informative, with BC priors using the best available error data. Results were compared with those obtained using uniform priors for mr-PCR to test robustness. Weak and uniform priors gave about the same posterior distributions except for Strep. uberis from normal quarters and Strep. agalactiae. Multiplex real-time PCR Se on milk from clinical mastitis were lower than mr-PCR Se on milk from normal quarters. Multiplex real-time PCR Se was higher than BC on milk from normal quarters. Multiplex real-time PCR Se was generally lower than BC on milk from clinical mastitis and it varied by clinical severity. The estimate specificities of detection for all pathogens were ≥99%, regardless of sample type. The effect of milk sample preservation before testing was evaluated and may have been a factor that affected our observed results. A significant association was observed between sample age and mr-PCR results leading to reduced detection of E. coli and Strep. agalactiae in nonclinical samples. Differences in sample age between conduct of BC and of mr-PCR did not concur with any apparent differences between Se estimates of the 2 tests. Further work should be done to extend these results to other PCR-based tests for detecting bacterial species in milk samples, for which presented results could be used as prior parameter distributions. Limits of sample handling and storage and the potential existence of substances in clinical case samples that may interfere with PCR reactions also are worth further investigation.
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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 | 0,015 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».