Evaluation of fecal culture and fecal RT-PCR to detect Mycobacterium avium ssp. paratuberculosis fecal shedding in dairy goats and dairy sheep using latent class Bayesian modeling
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The study's objective was to evaluate the ability of fecal culture (FCUL) and fecal PCR (FPCR) to identify dairy goat and dairy sheep shedding Mycobacterium avium ssp. paratuberculosis. A cross-sectional study of the small ruminant populations was performed in Ontario, Canada between October 2010 and August 2011. Twenty-nine dairy goat herds and 21 dairy sheep flocks were visited, and 20 lactating females > two years of age were randomly selected from each farm resulting in 580 goats and 397 sheep participating in the study. Feces were collected per rectum and cultured using the BD BACTEC™ MGIT™ 960 system using a standard (49 days) and an extended (240 days) incubation time, and underwent RT-PCR based on the hsp-X gene (Tetracore®). Statistical analysis was performed using a 2-test latent class Bayesian hierarchical model for each species fitted in WinBUGS. RESULTS: Extending the fecal culture incubation time statistically improved FCUL sensitivity from 23.1 % (95 % PI: 15.9-34.1) to 42.7 % (95 % PI: 33.0-54.5) in dairy goats and from 5.8 % (95 % PI: 2.3-12.4) to 19.0 % (95 % PI: 11.9-28.9) in dairy sheep. FPCR demonstrated statistically higher sensitivity than FCUL (49 day incubation) with a sensitivity of 31.9 % (95 % PI: 22.4-43.1) in goats and 42.6 % (95 % PI: 28.8-63.3) in sheep. CONCLUSIONS: Fecal culture demonstrates such low sensitivity at the standard incubation time it cannot be recommended as a screening test to detect shedding of MAP in either goats or sheep. Extending the incubation time resulted in improved sensitivity; however, it is still disappointingly low for screening purposes. Fecal PCR should be the screening test of choice in both species; however, it is important to recognize that control programs should not be based on testing alone when they demonstrate such low sensitivity.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».