Incremental Value (Bayesian Framework) of Thoracic Ultrasonography over Thoracic Auscultation for Diagnosis of Bronchopneumonia in Preweaned Dairy Calves
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thoracic ultrasonography (TUS) is a specific and relatively sensitive method to diagnose bronchopneumonia (BP) in dairy calves. Unfortunately, as it requires specific training and equipment, veterinarians typically base their diagnosis on thoracic auscultation (AUSC), which is rapid and easy to perform. HYPOTHESIS/OBJECTIVES: We hypothesized that the use of TUS, in addition to AUSC, can significantly increase accuracy of BP diagnosis. Therefore, the objectives were to (i) determine the incremental value of TUS over AUSC for diagnosis of BP in preweaned dairy calves and (ii) assess diagnostic accuracy of AUSC. ANIMALS: Two hundred and nine dairy calves (<1 month of age) were enrolled in this cross-sectional study. METHODS: Prospective cross-sectional study. All calves from a veal calves unit were examined (independent operators) using the Wisconsin Calf Respiratory Scoring Criteria (CRSC), AUSC, and TUS. A Bayesian latent class approach was used to estimate the incremental value of AUSC over TUS (integrated discrimination improvement [IDI]) and the diagnostic accuracy of AUSC. RESULTS: Abnormal CRSC, AUSC, and TUS were recorded in 3.3, 53.1, and 23.9% of calves, respectively. AUSC was sensitive (72.9%; 95% Bayesian credible interval [BCI]: 50.1-96.4%), but not specific (53.3%; 95% BCI: 43.3-64.0%) to diagnose BP. Compared to AUSC, TUS was more specific (92.9%; 95% BCI: 86.5-97.1%), but had similar sensitivity (76.5%; 95% BCI: 60.2-88.8%). The incremental value of TUS over AUSC was high (IDI = 43.7%; 5% BCI: 22.0-63.0%) significantly improving proportions of sick and healthy calves appropriately classified. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: The use of TUS over AUSC significantly improved accuracy of BP diagnosis in dairy calves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».