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Enregistrement W2939427284 · doi:10.1016/j.prevetmed.2019.04.004

Characteristics of Mycobacterium bovis infected herds tested with the interferon-gamma assay

2019· article· en· W2939427284 sur OpenAlexfundno aff
T.A. Clegg, Matthew Doyle, Eoin Ryan, Simon J. More, Eamonn Gormley

Notice bibliographique

RevuePreventive Veterinary Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Agriculture, Food and the Marine, IrelandMcGill University
Mots-clésHerdMycobacterium bovisTuberculinInterferon gammaBovine tuberculosisTuberculin testVeterinary medicineImmunologyMedicineTuberculosisMycobacterium tuberculosisImmune systemPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The IFN-γ (interferon gamma) assay is used in Ireland as an ancillary diagnostic test to the single intradermal comparative tuberculin test (SICTT) to maximise the detection of Mycobacterium bovis infected animals (bTB) in cattle herds. Understanding the relationships between herd and animal risk factors and IFN-γ test results is critical to enable the development and evaluation of policy measures on how best to use the test. In this study, we set out to characterise Irish herds with IFN-γ test positive animals in terms of herd size, number of SICTT reactors and number of IFN-γ positive tests, and to evaluate the IFN-γ test in terms of the test cut-off values. The results showed that larger herds with more SICTT reactors were likely to have more IFN-γ positives in the herd, and herds with an IFN-γ test positive animal that was also positive for bTB lesions at post-mortem had higher numbers of IFN-γ positive animals in the herd. Raising the cut-off values for the IFN-γ test only marginally decreased the combined sensitivity of the IFN-γ and the SICTT for diagnosis of bTB lesioned animals. The analysis has provided valuable information on the performance of the IFN-γ test as it is used under current bTB infection levels in Ireland.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations40
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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