Short communication: Evaluation of sampling socks for detection of Mycobacterium avium ssp. paratuberculosis on dairy farms
Notice bibliographique
Résumé
Mycobacterium avium ssp. paratuberculosis (MAP) causes Johne's disease, a production-limiting disease in cattle. Detection of infected herds is often done using environmental samples (ES) of manure, which are collected in cattle pens and manure storage areas. Disadvantages of the method are that sample accuracy is affected by cattle housing and type of manure storage area. Furthermore, some sampling locations (e.g., manure lagoons) are frequently not readily accessible. However, sampling socks (SO), as used for Salmonella spp. testing in chicken flocks, might be an easy to use and accurate alternative to ES. The objective of the study was to assess accuracy of SO for detection of MAP in dairy herds. At each of 102 participating herds, 6 ES and 2 SO were collected. In total, 45 herds had only negative samples in both methods and 29 herds had ≥1 positive ES and ≥1 positive SO. Furthermore, 27 herds with ≥1 positive ES had no positive SO, and 1 herd with no positive ES had 1 positive SO. Bayesian simulation with informative priors on sensitivity of ES and MAP herd prevalence provided a posterior sensitivity for SO of 43.5% (95% probability interval=33-58), and 78.5% (95% probability interval=62-93) for ES. Although SO were easy to use, accuracy was lower than for ES. Therefore, with improvements in the sampling protocol (e.g., more SO per farm and more frequent herd visits), as well as improvements in the laboratory protocol, perhaps SO would be a useful alternative for ES.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».