Algometer Precision for Quantifying Mechanical Nociceptive Threshold When Applied to the Udder of Lactating Dairy Cows
Notice bibliographique
Résumé
Objectives of this study were to: (1) quantify the reliability of an algometer for measuring mechanical nociceptive thresholds when applied to the udder of dairy cows; and (2) evaluate whether covariates, such as cow characteristics or time of the day, would influence algometer measurements. This prospective study was performed in a university herd of 37 lactating cows during five consecutive days, involving two raters. Two types of measurement were obtained: one qualitative binary measure (i.e., reaction vs. no reaction) and one quantitative measure presented in kilograms (i.e., mechanical nociceptive threshold, MNT) for the cows that reacted. Kappa statistics were used to investigate test-retest and inter-rater reliability for the qualitative measure, while concordance correlation coefficient (CCC) and limits of agreement plot were used for the quantitative measure. Whether algometer measurements were influenced by several covariates (i.e., time of the day, level of milk production, days in milk, and parity) was then evaluated using logistic or linear regression models, depending on the outcome. The algometer was moderately reliable; there was moderate test-retest reliability (Kappa = 0.53; CCC = 0.58) and inter-rater reliability (Kappa = 0.42; CCC = 0.54). The MNT varied substantially as a function of time of the day and parity. This is the first study reporting reliability of a pressure algometer for quantifying MNT and investigating covariates possibly affecting this measurement when applied to the udder of dairy cows. It is concluded that the use of an algometer for quantifying MNT on the udder is only moderately repeatable and is influenced by extraneous covariates. Its usage in research setting to quantify changes in sensitivity at the udder level should, therefore, be considered very cautiously or it should be further developed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».