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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».