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Enregistrement W2306906300 · doi:10.3168/jds.2015-10094

Relationship between Escherichia coli virulence factors and postpartum metritis in dairy cows

2016· article· en· W2306906300 sur OpenAlexaff
Flavien Ndongo Kassé, John M. Fairbrother, J. Dubuc

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversité de MontréalCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesZoetis
Mots-clésMetritisBacteriologyEscherichia coliDairy cattleVeterinary medicineBiologyMedicineAnimal sciencePregnancyIce calvingBacteriaLactation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this study were to report the prevalence of Escherichia coli and Trueperella pyogenes in the uterus of postpartum dairy cows before the onset of postpartum metritis (PPM) and to quantify their association with subsequent occurrence of PPM, to quantify the association between the presence of genes encoding E. coli virulence factors (VF) and PPM, and to determine the accuracy of using early postpartum uterine bacteriology results (bacteria and VF) to identify cows at risk of PPM. A prospective cohort study was conducted on 3 commercial dairy farms. Uterine swabs were collected from 371 Holstein dairy cows (3 commercial herds) at 1 to 7d in milk and submitted to the laboratory for identification of E. coli, T. pyogenes, and E. coli VF. A total of 40 VF were tested using the radioactive probe hybridization method. Postpartum metritis was defined as the presence of a fetid watery red-brown uterine discharge, associated with fever (rectal temperature >39.5°C), and systemic signs of illness (dullness, reduced appetite, and milk production). Surveillance of PPM was done by trained farmers blinded to laboratory results and cows were followed until 21d in milk. Statistical analyses were conducted using 2×2 tables and mixed logistical regression models. Prevalences of E. coli, T. pyogenes, and PPM were 42, 34, and 15%, respectively. A total of 32 VF were found in E. coli isolates. Most prevalent VF were extraintestinal pathogenic genes such as fimH (89%), hlyE (87%), and iss (70%). Cows positive for intrauterine E. coli were 3.2 times more likely to have subsequent PPM compared with bacteriologically negative cows. Cows with VF hra1 in their uterus were 2.7 times more likely to have PPM than cows positive for E. coli and negative for hra1 and 5.9 times more likely than bacteriologically negative cows. Cows with VF kpsMTII in their uterus were 3.2 times more likely to have PPM than cows positive for E. coli and negative for kpsMTII and 6.2 times more likely than bacteriologically negative cows. Using E. coli, hra1, and kpsMTII as predictors for subsequent PPM, positive predictive values were 23, 31, and 42%, respectively, whereas the negative predictive values were 91, 80, and 78%, respectively. Overall, these results showed that E. coli and some VF were associated with PPM.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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