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Enregistrement W3092814138 · doi:10.21423/bovine-vol53no2p150-159

Performance of a milk leukocyte differential test for decision-making in a selective dry cow therapy program

2019· article· en· W3092814138 sur OpenAlexaff
J. Denis-Robichaud, R.A. Almeida, S.J. Ivey, Rudy Rodriguez, Martha E. Payne, K.E. Leslie, M. E. Hockett

Notice bibliographique

RevueThe Bovine Practitioner · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensService de Recherche et d'EXpertise en Transformation des Produits Forestiers
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUdderMedicineHerdGold standard (test)MastitisLactationIncidence (geometry)Veterinary medicineAnimal scienceInternal medicinePregnancyBiologyMathematicsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this study were 1) to determine the operating characteristics of a commercial milk leukocyte differential (MLD) test to detect intramammary infections in quarters of late-lactation dairy cows as compared to bacteriological culture and 2) to evaluate the milk production and udder health parameters between cows treated following blanket vs selective dry cow therapy (DCT) using the MLD test results. In a first experiment, the MLD test was compared to the bacteriological culture results (gold standard) of 363 quarters from 94 cows. The sensitivity, specificity, and predictive values for the identification of infection using the MLD test were determined. Sensitivity ranged from 44% to 77%, and specificity from 54% to 92%. In the second experiment blanket DCT was compared to selective DCT based on the results of MLD test, and treating only positive quarters; a total of 328 cows were randomly assigned to 1 of the 2 treatment groups. The proportion of quarters positive to bacteriological culture, and the incidence rate of moderate and severe cases of clinical mastitis events, did not differ between treatment groups. Results of these experiments provide information to support decision-making in a selective DCT program in low-SCC herds using the MLD test.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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