Detection of Bovine Coronavirus in Healthy and Diarrheic Dairy Calves
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: BCoV is identified in both healthy and diarrheic calves, complicating its assessment as a primary pathogen. OBJECTIVES: To investigate the detection rates of bovine coronavirus (BCoV) in feces of healthy and diarrheic calves and to describe the usefulness of a pancoronavirus reverse transcriptase (RT) PCR (PanCoV-RT-PCR) assay to identify BCoV in samples of diarrheic calves. ANIMALS: Two hundred and eighty-six calves <21 days. Calves with liquid or semiliquid feces, temperature >39.5°C, and inappetence were considered as cases, and those that had pasty or firm feces and normal physical examination were designated as controls. METHODS: Prospective case-control study. A specific BCoV-RT-PCR assay was used to detect BCoV in fecal samples. Association between BCoV and health status was evaluated by exact and random effect logistic regression. Fecal (n = 28) and nasal (n = 8) samples from diarrheic calves were tested for the presence of BCoV by both the PanCoV-RT-PCR and a specific BCoV-RT-PCR assays. A Kappa coefficient test was used to assess the level of agreement of both assays. RESULTS: BCoV was detected in 55% (157/286) of calves; 46% (66/143), and 64% (91/143) of healthy and diarrheic calves, respectively. Diarrheic calves had higher odds of BCoV presence than healthy calves (OR: 2.16, 95% CI: 1.26 to 3.83, P = 0.004). A good agreement between PanCoV-RT-PCR and BCoV-RT-PCR to detect BCoV was identified (κ = 0.68, 95% CI: 0.392 to 0.967; P < 0.001). CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: BCoV was more likely to be detected in diarrheic than healthy calves. The PanCoV-RT-PCR assay can be a useful tool to detect CoV samples from diarrheic calves.
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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 ».