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Enregistrement W2901856316 · doi:10.3168/jds.2018-14778

Short communication: Validation of a test-day milk test for β-hydroxybutyrate for identifying cows with hyperketonemia

2018· article· en· W2901856316 sur OpenAlexaffabout
D.L. Renaud, D.F. Kelton, T.F. Duffield

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKetosisAnimal scienceDairy cattleHerdMedicineGold standard (test)Internal medicineEndocrinologyBiologyDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subclinical ketosis is a common metabolic disorder affecting dairy cattle that results in a greater risk for the development of subsequent metabolic and infectious disease. Canwest Dairy Herd Improvement (DHI; Guelph, ON, Canada) has begun to use an infrared test (MilkoScan FT600, Foss Analytical A/S, Hillerød, Denmark) applied to metered composite milk samples to detect β-hydroxybutyrate (BHB) levels as a herd surveillance test for hyperketonemia. However, the test has not been compared with the gold standard, serum BHB as determined in a reference diagnostic laboratory. The objective of this cross-sectional diagnostic accuracy study was to validate the DHI milk BHB test to identify cows with hyperketonemia as determined by quantification of BHB in serum. A total of 316 cows from 17 dairy herds in southwestern Ontario had a milk and blood sample taken. Milk was collected at a routine DHI test, and blood from the same cow was sampled within 24 h of the milk test. The BHB concentration in milk was determined using the DHI milk BHB test, and serum was sent to the Animal Health Laboratory at the University of Guelph (Guelph, ON, Canada). A nonparametric receiver operating characteristic curve was generated to compare DHI milk BHB concentrations with serum BHB concentrations. Overall, a total of 34 cows (11%) had a level of serum BHB ≥1.2 mmol/L. The concentration of DHI milk BHB was moderately correlated with the concentration of serum BHB, yielding a coefficient of determination value of 0.61. The optimal cut point for determining hyperketonemia (≥1.2 mmol/L) on the DHI milk BHB test was ≥0.14 mmol/L, yielding a sensitivity of 81% and specificity of 92%. The performance of the DHI milk BHB test varied depending on the days in milk (DIM) of the cows tested, with a higher specificity being found in cows that were ≤25 DIM compared with cows tested >25 DIM. If the herd-level prevalence of hyperketonemia was ≥14%, the DHI milk BHB test had an improved sensitivity when compared with a herd-level prevalence of <14%. This study demonstrates that the DHI milk BHB test is a reliable measure for evaluating hyperketonemia using routine DHI milk samples and could be used as a herd-level monitoring tool for ketosis when evaluating nutritional management or preventative medicine strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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