Identifying Active Salmonella Infections in Swine Nurseries Using Serology and Bacterial Culture and Evaluating Associated Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were: to identify nursery cohorts with an active Salmonella infection using combined serological and bacteriological methods, and to try to identify risk factors associated with swine nurseries with active Salmonella spread. Twenty pigs from each of 50 cohorts of weaned pigs from 44 different nursery barns were sampled about the time of weaning and near the end of the nursery stage. Information regarding farm management and biosecurity practices were collected using a questionnaire. Blood samples were obtained at both visits, while rectal swabs were collected at the second visit. An enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) was used to test sera for Salmonella antibodies and rectal samples were cultured for Salmonella. A nursery cohort was identified as having an active Salmonella infection if Salmonella was cultured from one or more of the 20 pigs or if serological evidence suggested exposure to Salmonella. The association between farm-level management covariates and active Salmonella infection was assessed in 46 cohorts using a logistic regression model. Nine of 46 (20%) cohorts produced Salmonella-free pigs. The remaining 37 (80%) cohorts were classified as having an active infection. Examination of risk factors failed to identify how negative and positive nurseries differed.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».