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Enregistrement W2957702896 · doi:10.3168/jds.2018-16070

Short communication: Assessing the accuracy of inline milk fat-to-protein ratio data as an indicator of hyperketonemia in dairy cows in herds with automated milking systems

2019· article· en· W2957702896 sur OpenAlexafffund
M.T.M. King, T.F. Duffield, T.J. DeVries

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaCanadian Dairy CommissionDairy Farmers of CanadaCanada First Research Excellence FundUniversity of Guelph
Mots-clésMilkingHerdAnimal scienceLogistic regressionLactationDairy cattleAutomatic milkingOdds ratioMedicineMathematicsInternal medicineBiologyIce calvingPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to evaluate the accuracy of inline milk fat-to-protein (F:P) data to detect hyperketonemia (HYK) in herds with automated milking systems (AMS). The F:P ratio has been investigated as a tool for detecting HYK with moderate accuracy in past studies, but inline F:P data in AMS may also be useful for HYK screening. To assess the accuracy of these data in commercial settings, we monitored 484 cows from 9 AMS herds for their first 3 wk of lactation, taking blood samples once per week (n = 1,427). Positive cases of HYK were defined by whole-blood β-hydroxybutyrate (BHB) concentrations ≥1.2 or ≥1.4 mmol/L. Milk data were collected from the AMS software on each farm for each cow and converted into 4 different F:P values: (1) value from the same day as the BHB test; (2) 5-d centered-moving average (CMA); (3) 5-d backward-moving average (BMA); (4) 5-d forward-moving average (FMA). In linear regression models, all 4 values were associated with BHB, but slope estimates varied and R 2 were low: same day (slope = 0.95, R 2 = 0.07), CMA (slope = 1.05, R 2 = 0.07), BMA (slope = 0.65, R 2 = 0.04), and FMA (slope = 1.23, R 2 = 0.09). In logistic regression models, the odds of having HYK (BHB ≥1.2 mmol/L) increased with every 0.1-unit increase from the mean F:P ratio (1.16) using same-day values (odds ratio=1.35, 95% confidence interval=1.25–1.47) and CMA (odds ratio=1.39, 95% confidence interval=1.27–1.51). The same increase in F:P from mean BMA (1.14) and FMA (1.17) was associated with 1.22 and 1.49 times the odds of HYK, respectively. For all 4 F:P variations, we evaluated the sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of different F:P thresholds with HYK status. As the F:P threshold increased from 1.17 to 1.50, sensitivity decreased (range: 77 to 9%) but specificity increased (range: 58 to 96%). Same-day and CMA F:P cutoffs at which a balance was reached between sensitivity and specificity ranged from 1.18 to 1.22; however, even at these values we found high rates of false positives and negatives (range: 31–39%). These results suggest that inline milk F:P data from inconsistently calibrated sensors should not be used alone to detect HYK in AMS herds.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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