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Enregistrement W2597755746

The evaluation of the utility of bulk tank tests for the surveillance of Johne's disease and the effect of storage time and temperature on Johne's milk ELISA results

2011· dissertation· en· W2597755746 sur OpenAlexaboutno aff
Carolyn Innes

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParatuberculosisBulk tankFood scienceChemistryMedicineVeterinary medicinePathologyHerd
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first objective of this study was to evaluate the utility of bulk tank tests to detect the presence of Mycobacterium avium subspecies paratuberculosis (MAP) antibody in dairy herds for the purpose of Johne’s disease surveillance. Individual cow milk samples were collected by CanWest Dairy Herd Improvement customer service representatives in herds across Ontario, Canada. These samples, along with bronopol preserved bulk tank samples were collected from herds participating in the Ontario Johne’s Education and Management Assistance Program (OJEMAP), a producer funded Johne’s control scheme. Overall, there were 309 farms tested, with herd size from 15 to 986 milking cows. The relative sensitivity and specificity of the bulk tank ELISA test when a positive herd was defined as 1 or more positive cows was 54.7% and 90.6%, respectively. The second objective was to determine the effect of milk storage temperature and duration on the Johne’s milk ELISA test result. When herd level factors were considered in a logistic model, average monthly protein (%) and the percent of positive milk contributed to the bulk tank by milk ELISA positive cows were found to be significantly (p<0.05) associated with the probability of a herd testing positive on the bulk tank Hyper ELISA protocol. Positive and negative MAP milk samples were stored for varying times and under different temperature conditions. In a mixed linear model, time was found to be significantly (<0.001) associated with the log transformed ELISA optical density. When the results were dichotomized into positive and negative by the cut-off of 0.10 and cross classified, the amount of misclassification was considered biologically negligible.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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