Evaluation of transmission infrared spectroscopy and digital and optical refractometers to identify low immunoglobulin G concentrations in alpaca serum.
Notice bibliographique
Résumé
= 0.99]. However, the correlation coefficients between Brix % and STP with serum RID-IgG concentrations were only 0.56 and 0.55, respectively. Twenty-one (12.4%) of 169 alpaca serum samples had IgG concentrations of < 10 g/L. Using receiver operator characteristic curve (ROC) analysis, the optimal cutoff points for the TIR assay, digital Brix, and optical STP refractometers for assessing low IgG (RID < 10 g/L) were 13 g/L, 8.8%, and 50 g/L, respectively. The TIR assay showed higher sensitivity (Se = 95.2%) and specificity (Sp = 96.8%) than either the digital Brix (Se = 90.5% and Sp = 65.5%) or optical STP (Se = 81% and Sp = 73.7%) refractometers for assessing alpacas with low IgG. In conclusion, the Brix and STP refractometers lack accuracy in measuring alpaca IgG concentrations, but may be useful for screening animals for low serum IgG. However, the TIR assay with a cutoff point of 13 g/L was more appropriate for identifying low IgG than either refractometer. Another study that focuses on neonatal crias is recommended in order to evaluate the usefulness of these assays for field diagnosing of failure of transfer of passive immunity (FTPI).
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».