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Enregistrement W3046982448 · doi:10.3168/jds.2020-18532

Assessing the utility of leukocyte differential cell counts for predicting morbidity, mortality, and growth in a grain-fed veal facility: A prospective single cohort study

2020· article· en· W3046982448 sur OpenAlexafffund
T.E. von Konigslow, D.L. Renaud, T.F. Duffield, Charlotte B. Winder, D.F. Kelton

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal health and immunology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésMedicineProportional hazards modelHazard ratioAnimal scienceProspective cohort studyLymphocyteVeterinary medicineEnvironmental healthImmunologyBiologyInternal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selective antimicrobial treatment strategies present a means to reduce antimicrobial use at the time of arrival at a veal or dairy beef operation. On-farm machine leukocyte differential cell counts (DCC) that can be acquired quickly may be useful to augment calf risk identification protocols. The objective of this study was to assess the utility of DCC taken at the time of arrival at a grain-fed veal facility and 72 h postarrival for determining morbidity risk, mortality risk, and growth during the production cycle. Data were collected between June and October 2018 from 240 calves upon arrival and from a subset of 160 calves 72 h postarrival at a commercial grain-fed veal facility in Ontario, Canada. Blood samples were evaluated using the QScout BLD test for leukocyte DCC (Advanced Animal Diagnostic, Morrisville, NC). All calves were screened using a standardized health examination, and a blood sample was collected to evaluate serum total protein and DCC. Cox proportional hazards models were constructed for both morbidity and mortality outcomes. Mixed linear regression models were constructed to evaluate average daily gain. Results from data collected at the time of arrival suggest that total protein values ≥5.2 g/dL reduced the hazard of mortality and that a rectal temperature >39.6°C was associated with an increased hazard of morbidity. Calves that were dehydrated gained less, whereas calves with an increased lymphocyte count had a higher rate of growth. Results from DCC collected 72 h postarrival suggest that lymphocyte counts between 4.8 and 5.8 × 10 9 cells/L decreased the hazard of mortality and counts >7.0 × 10 9 cells/L decreased the hazard of morbidity, whereas neutrophil counts >6.0 × 10 9 cells/L increased the hazard of mortality. This study demonstrates that machine DCC at the time of arrival and 72 h after arrival has potential for use in identifying high-risk calves that might require treatment, as part of selective antimicrobial therapy protocols, with the purpose of reducing antimicrobial use without sacrificing animal health in veal facilities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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