Somatic cell count and mastitis pathogen detection in composite and single or duplicate quarter milk samples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The most acceptable criteria for diagnosing bovine intramammary infections include results of bacteriological culture and measures of inflammation. Therefore, information on the diagnostic characteristics of the procedures used to identify infected quarters is required. Thus, this study was designed to evaluate a set of criteria to classify the infectious status of an udder at the quarter (single and duplicate milk samples) and cow (composite milk sample) levels, and to compare the infectious status with somatic cell counts (SCCs) of the samples. Here, the SCC thresholds determined by receiver operating characteristic curve analysis had a higher Youden index using mammary quarter duplicate milk samples as the gold standard for testing compared with single quarter and composite milk samples, especially for samples for which at least one of the duplicates was microbiologically positive, regardless of the mastitis pathogen isolated. The kappa coefficient for bacteriological results of the single quarter milk samples (single S1 and S2) was 0.85±0.019, indicating that single quarter milk sampling can be useful in mastitis control programs. Therefore, the use of composite milk samples to detect mastitis pathogens may be limited to the detection of major pathogens, given their predictive values. Thus, our findings suggest that the milk SCCs and microbiological examinations, although regarded as the most reliable indicators of ongoing mastitis, should be used in an integrated manner in mastitis control programs. Furthermore, the accuracy of single, duplicate and composite microbiological analyses to diagnosis mastitis should be considered for its implications in mastitis control strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».