Validation of an automated cell counter to determine leukocyte differential counts in neonatal Holstein calves
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in the understanding of risk factors and biomarkers in calves entering rearing facilities show promise for identifying high-risk calves on arrival at veal and dairy beef operations. Rapid automated leukocyte differential cell counts may be a good addition for augmenting or refining calf risk identification on-farm. The objective of this study was to validate an automated leukocyte cell counter, the QScout BLD test (Advanced Animal Diagnostics, Morrisville, NC), for its ability to determine leukocyte differential cell counts in neonatal Holstein calves. From June to July 2018, blood samples collected in EDTA anticoagulant from 235 calves upon arrival at an independent veal research facility in Ontario, Canada, were evaluated using the QScout BLD test and manually by microscopy. We compared these leukocyte differential counts using Lin's concordance correlation coefficient (ρ) and found very good agreement between tests for neutrophil counts (ρ = 0.83); fair agreement for lymphocyte counts (ρ = 0.32); fair agreement for the ratio of neutrophils to lymphocytes (ρ = 0.36); slight agreement for monocyte counts (ρ = 0.14); and slight agreement for eosinophil counts (ρ = 0.20). We further examined test results to determine if they differed in their classification of samples as being above, within, or below reported 95% reference intervals for neonatal Holstein calves. Classification between tests resulted in very good agreement for neutrophils and lymphocytes, with only 4.2% and 5.8% disagreement in classification, respectively. We observed moderate agreement for monocytes, with 23.3% classified differently, and poor agreement for eosinophils, with 70.3% classified differently. Further study is required to determine the role of leukocyte profiling in the risk assessment of calves arriving at calf-rearing facilities.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».