Repeatability of a Commercially Available ELISA Test for Determining the Herd-Level Salmonella enterica subsp. enterica Serovar Dublin Status in Dairy Herds Using Bulk Milk
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the current research was to estimate the repeatability of an ELISA test when used on fresh and frozen samples. Each of 845 bulk milk collected samples was subdivided into 3 aliquots and analyzed using PrioCHECKTM Salmonella Ab Bovine Dublin. ELISA percent positivity results (PP%) were compared between aliquots submitted to the initial analysis and a second analysis conducted 24 h later. The third aliquots were either preserved for 13 to 14 d (n=413) or 25 to 28 d (n=432) at -20 °C prior to analysis and results were compared to the initial analysis. Finally, the repeatability of the test for determining sample status using cut-off 15% or 35% was evaluated. There was excellent concordance between the two initial values and with values obtained after 13-14 d- and 25-58 d-freezing. The corresponding concordance correlation coefficients were 0.96, 0.97, and 0.94, respectively. Bland-Altman plots showed differences of PP% of 0.1 percentage points on average between the initial and second fresh samples. Freezing for 13-14 d and 25- 28 d led to overestimation of the initial values by 0.1, and 0.4 percentage points (statistical significance), respectively. Regarding the classification of samples, greater disagreement was observed between 25-28 d-frozen and initial samples values when using the cut-off 15% (kappa=0.76) compared to 35% (kappa=0.90). Our study showed that PrioCHECKTM has good repeatability and that frozen bulk milk samples could generate reliable results. However, the larger variability at lower PP% should be considered when setting up a threshold.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».