Evaluation and Comparison of 2 On-Farm Tests for Estimating Somatic Cell Count in Quarter Milk Samples from Lactating Dairy Cattle
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The somatic cell count (SCC) is commonly used to monitor udder health and diagnose subclinical intramammary infection (IMI) in dairy cattle. HYPOTHESIS: The Somaticell test (ST) and California mastitis test (CMT) are clinically useful cow-side tests for diagnosing subclinical IMI. ANIMALS: One hundred and eleven dairy cows at dry-off and 92 cows within 4-7 days postcalving. METHODS: Quarter foremilk samples were obtained and analyzed with a DeLaval cell counter (DCC, reference method), ST, and CMT. The ST was run in a simulated cow-side manner using milk at 37°C instead of 0-8°C as recommended by the manufacturer. Test performance for diagnosing IMI (DCC SCC >200,000 cells/mL) was evaluated by calculating the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and the kappa coefficient (κ) at the optimal cut-point for each test. The effect of milk/reagent temperature also was evaluated. RESULTS: Compared to the reference method, the ST run in a simulated cow-side manner had an AUC = 0.68 and κ = 0.24 at dry-off, and AUC = 0.74 and κ = 0.40 in fresh cows. The CMT performed much better than the ST in diagnosing subclinical IMI with AUC = 0.88 and κ = 0.77 at dry-off, and AUC = 0.87 and κ = 0.76 in fresh cows. The measured ST value decreased with increasing temperature of the milk/reagent mixture. CONCLUSIONS/CLINICAL IMPORTANCE: The ST is optimized for use on milk at 0-8°C and is therefore designed for on-farm use on refrigerated milk samples. The ST is not suited for use as a cow-side screening test for IMI because the milk temperature exceeds the recommended range for the test.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».