Cost‐effectiveness of longitudinal surveillance for <i>Piscirickettsia salmonis</i> using qPCR in Atlantic salmon farms (<i>Salmo salar</i>) in Chile
Notice bibliographique
Résumé
Costs of diagnostic testing including sample collection, sampling frequency and sample size are an important consideration in the evaluation of the economic feasibility of alternative surveillance strategies for detection of infectious diseases in aquatic animals. In Chile, Piscirickettsia salmonis is the primary reason for antibiotic treatments in farmed Atlantic salmon. In 2012, a surveillance and control programme for piscirickettsiosis was established with an overall goal of reducing antibiotic use. The present study estimated the cost-effectiveness of different sampling frequencies and sample sizes to achieve at least 95% confidence of early detection of P. salmonis at the netpen and farm levels using a validated qPCR test. We developed a stochastic model that incorporated variability in test accuracy, within-pen prevalence and sampling costs. Our findings indicated that the current piscirickettsiosis surveillance programme based on risk-based sampling of five moribund or dead fish from 2 to 3 netpens is cost-effective and gives a high probability of detection of P. salmonis in Atlantic salmon farms in Chile at both the netpen and farm levels. Results from this study should incentivize salmon farmers to establish cost-effective strategies for early detection of P. salmonis infection and the application of this approach to other highly infectious diseases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».