Sensitivity and specificity of real‐time <scp>PCR</scp> and bacteriological culture for francisellosis in farm‐raised Nile tilapia (<i>Oreochromis niloticus</i> L.)
Notice bibliographique
Résumé
Despite the worldwide occurrence of Francisella noatunensis subsp. orientalis (Fno) infection in farmed tilapia, sensitivity and specificity estimates of commonly used diagnostic tests have not been reported. This study aimed to estimate the sensitivity and specificity of bacteriological culture and qPCR to detect Fno infection. We tested 559 fish, sampled from four farms with different epidemiological scenarios: (i) healthy fish in a hatchery free of Fno; (ii) targeted sampling of diseased fish with suggestive external clinical signs of francisellosis during an outbreak; (iii) convenience sampling of diseased and clinically healthy fish during an outbreak; and (iv) sampling of healthy fish in a cage farm without a history of outbreaks, but with francisellosis reported in other farms in the same reservoir. The qPCR had higher median sensitivity (range, 48.8-99.5%) than culture (range, 1.6-74.4%). Culture had a substantially lower median sensitivity (1.6%) than qPCR (48.8%) to detect Fno in carrier tilapia (farm 4). Median specificity estimates for both tests were >99.2%. The qPCR is the superior test for use in surveillance and monitoring programmes for francisellosis in farmed Nile tilapia, but both tests have high sensitivity and specificity which make them fit for use in the diagnosis of Fno outbreaks.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».