Systematic Review and Meta-Analysis of Diagnostic Accuracy of Serum Refractometry and Brix Refractometry for the Diagnosis of Inadequate Transfer of Passive Immunity in Calves
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transfer of passive immunity in calves can be assessed by direct measurement of immunoglobulin G (IgG) by methods such as radial immunodiffusion (RID) or turbidimetric immunoassay (TIA). IgG can also be measured indirectly by methods such as serum refractometry (REF) or Brix refractometry (BRIX). OBJECTIVES: To determine the accuracy of REF and BRIX for assessment of inadequate transfer of passive immunity (ITPI) in calves. DESIGN: Systematic review and meta-analysis of diagnostic accuracy studies. METHODS: Databases (PubMed and CAB Abstract, Searchable Proceedings of Animal Science) and Google Scholar were searched for relevant studies. Studies were eligible if the accuracy (sensitivity and specificity) of REF or BRIX was determined using direct measurement of IgG by RID or turbidimetry as the reference standard. The study population included calves <14 days old that were fed with natural colostrum (colostrum replacement products were excluded). Quality assessment was performed by the QUADAS-2 tool. Hierarchical models were used for meta-analysis. RESULTS: From 1,291 references identified, 13 studies of 3,788 calves were included. Of these, 11 studies evaluated REF and 5 studies evaluated BRIX. The median (range) prevalence of ITPI (defined as calves with IgG <10 g/L by RID or TIA) was 21% (1.3-56%). Risk of bias and applicability concerns were generally low or unclear. For REF, summary estimates were obtained for 2 different cutoffs: 5.2 g/dL (6 studies) and 5.5 g/dL (5 studies). For the 5.2 g/dL cutoff, the summary sensitivity (95% CI) and specificity (95% CI) were 76.1% (63.8-85.2%) and 89.3% (82.3-93.7%), and 88.2% (80.2-93.3%) and 77.9% (74.5-81.0%) for the 5.5 g/dL cutoff. Due to the low number of studies using the same cutoffs, summary estimates could not be obtained for BRIX. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Despite their widespread use on dairy farms, evidence about the optimal strategy for using refractometry, including the optimal cutoff, are sparse (especially for BRIX). When using REF to rule out ITPI in herds, the 5.5 g/dL cutoff may be used whereas for ruling in ITPI, the 5.2 g/dL cutoff may be used.
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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 | 0,019 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».