Characteristics of Mycobacterium bovis infected herds tested with the interferon-gamma assay
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».