Choosing the right cutoff level of milk progesterone to determine pregnancy status of dairy cows on day 21 post-breeding
Notice bibliographique
Résumé
A field study was conducted between February and November 1995 in 3 Holstein dairy herds (193 inseminations) to determine the overall accuracy and usefulness of the skim milk progesterone pregnancy test on day 21 post-breeding, and to examine the effects of using different cutoff values and conception rates on predictive values of this pregnancy test. Results of the milk progesterone test were compared with pregnancy diagnosis after 25 days post-breeding using transrectal ultrasonography and palpation as a standard. The conception rate of the study population based on transrectal palpation was 42%. The relative sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values of the milk progesterone test at a cutoff level of 1 ng/ml were 90, 67, 66 and 90%, respectively. It is suggested that in a herd population with a conception rate of 42%, the milk progesterone test is not a good predictor of pregnancy because the proportion of false positive results was high at 19% (37 of 193). The capacity of the test to detect open cows is acceptable with an overall proportion of false negative tests of 4% (8 of 193). Because 8 of 83 cows tested negative were subsequently diagnosed pregnant by transrectal examinations, this milk progesterone test would be expected to result in a 10% probability of misdiagnosing pregnant cows as non-pregnant. If this test was applied in the field, the 1 ng/ml cutoff value would be expected to result in optimum probabilities (>90%) in predicting non-pregnancy in dairy herds with a conception rate of <50%. Herds with a conception rate >50% would not be expected to benefit as much from the test since the predictive value of a negative test is <90%. Finally, considering that a false negative diagnosis is more costly than a false positive, the optimum cutoff value was also calculated at a 3:1 ratio in favour of finding fewer false negatives. In this case, the optimum cutoff value for the herd with a 42% conception rate was 1.2 ng/ml. This study shows that the usefulness of the progesterone test relies on assessing the right cutoff level for the milk progesterone pregnancy test which relies not only on the measurement itself, but also on the expected conception rate and the ratio between false negative and false positive test results.
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 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) | 0,001 | 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 ».