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Enregistrement W2608056768 · doi:10.3168/jds.2016-12479

Distribution of non-aureus staphylococci species in udder quarters with low and high somatic cell count, and clinical mastitis

2017· article· en· W2608056768 sur OpenAlexaffabout
Larissa Anuska Zeni Condas, Jeroen De Buck, Diego B. Nóbrega, Domonique A. Carson, Jean‐Philippe Roy, Greg Keefe, T.J. DeVries, John R. Middleton, Simon Dufour, Herman W. Barkema

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandUniversity of GuelphCegep de Saint HyacintheUniversité de MontréalAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUdderMastitisSomatic cell countMedicineHerdVeterinary medicineStaphylococcus aureusSubclinical infectionBiologyImmunologyAnimal scienceInternal medicineMicrobiologyLactationBacteriaIce calving

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of non-aureus staphylococci (NAS) in bovine mammary health is controversial. Overall, NAS intramammary infections (IMI) increase somatic cell count (SCC), with an effect categorized as mild, mostly causing subclinical or mild to moderate clinical mastitis. However, based on recent studies, specific NAS may affect the udder more severely. Some of these apparent discrepancies could be attributed to the large number of species that compose the NAS group. The objectives of this study were to determine (1) the SCC of quarters infected by individual NAS species compared with NAS as a group, culture-negative, and major pathogen-infected quarters; (2) the distribution of NAS species isolated from quarters with low SCC (<200,000 cells/mL) and high SCC (≥200,000 cells/mL), and clinical mastitis; and (3) the prevalence of NAS species across quarters with low and high SCC. A total of 5,507 NAS isolates, 3,561 from low SCC quarters, 1,873 from high SCC quarters, and 73 from clinical mastitis cases, were obtained from the National Cohort of Dairy Farms of the Canadian Bovine Mastitis Research Network. Of quarters with low SCC, high SCC, or clinical mastitis, 7.6, 18.5, and 4.3% were NAS positive, respectively. The effect of NAS IMI on SCC was estimated using mixed-effect linear regression; prevalence of NAS IMI was estimated using Bayesian analyses. Mean SCC of NAS-positive quarters was 70,000 cells/mL, which was higher than culture-negative quarters (32,000 cells/mL) and lower than major pathogen-positive quarters (129,000 to 183,000 cells/mL). Compared with other NAS species, SCC was highest in quarters positive for Staphylococcus capitis, Staphylococcus gallinarum, Staphylococcus hyicus, Staphylococcus agnetis, or Staphylococcus simulans. In NAS-positive quarters, Staphylococcus xylosus (12.6%), Staphylococcus cohnii (3.1%), and Staphylococcus equorum (0.6%) were more frequently isolated from quarters with low SCC than other NAS species, whereas Staphylococcus sciuri (14%) was most frequently isolated from clinical mastitis cases. Finally, in NAS-positive quarters, Staphylococcus chromogenes, S. simulans, Staphylococcus epidermidis, and Staphylococcus haemolyticus were isolated with similar frequency from among low SCC and high SCC quarters and clinical mastitis cases. Staphylococcus chromogenes, S. simulans, S. xylosus, S. haemolyticus, S. epidermidis, S. agnetis, Staphylococcus arlettae, S. capitis, S. gallinarum, S. sciuri, and Staphylococcus warneri were more prevalent in high than in low SCC quarters. Because the NAS are a large, heterogeneous group, considering them as a single group rather than at the species, or even subspecies level, has undoubtedly contributed to apparent discrepancies among studies as to their distribution and importance in IMI and mastitis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 GPT0,262
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations90
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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