Diagnostic accuracy of refractometry for assessing bovine colostrum quality: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Provision of good quality colostrum [i.e., immunoglobulin G (IgG) concentration ≥50g/L] is the first step toward ensuring proper passive transfer of immunity for young calves. Precise quantification of colostrum IgG levels cannot be easily performed on the farm. Assessment of the refractive index using a Brix scale with a refractometer has been described as being highly correlated with IgG concentration in colostrum. The aim of this study was to perform a systematic review of the diagnostic accuracy of Brix refractometry to diagnose good quality colostrum. From 101 references initially obtain ed, 11 were included in the systematic review meta-analysis representing 4,251 colostrum samples. The prevalence of good colostrum samples with IgG ≥50g/L varied from 67.3 to 92.3% (median 77.9%). Specific estimates of accuracy [sensitivity (Se) and specificity (Sp)] were obtained for different reported cut-points using a hierarchical summary receiver operating characteristic curve model. For the cut-point of 22% (n=8 studies), Se=80.2% (95% CI: 71.1-87.0%) and Sp=82.6% (71.4-90.0%). Decreasing the cut-point to 18% increased Se [96.1% (91.8-98.2%)] and decreased Sp [54.5% (26.9-79.6%)]. Modeling the effect of these Brix accuracy estimates using a stochastic simulation and Bayes theorem showed that a positive result with the 22% Brix cut-point can be used to diagnose good quality colostrum (posttest probability of a good colostrum: 94.3% (90.7-96.9%). The posttest probability of good colostrum with a Brix value <18% was only 22.7% (12.3-39.2%). Based on this study, the 2 cut-points could be alternatively used to select good quality colostrum (sample with Brix ≥22%) or to discard poor quality colostrum (sample with Brix <18%). When sample results are between these 2 values, colostrum supplementation should be considered.
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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 | 0,018 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».