Evaluation of 3 refractometers to determine transfer of passive immunity in neonatal beef calves
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Refractometry is used to assess transfer of passive immunity (TPI), but studies evaluating different refractometers and appropriate thresholds for recommended target immunoglobulin G (IgG) concentrations for beef calves are limited. OBJECTIVES: To evaluate test performance of digital (DSTP) and optical (OSTP) serum total protein (STP) refractometers and a digital Brix (DBRIX) refractometer for assessment of passive immunity in beef calves. ANIMALS: A total of 398 beef calves from 6 herds, 1 to 7 days of age. METHODS: Serum IgG concentration was estimated by DSTP, OSTP, and DBRIX, and measured by radial immunodiffusion (RID). Correlation coefficients (r) among results were calculated. Optimal STP and Brix thresholds for identification of IgG <10, <16, and <24 g/L were determined using interval likelihood ratios. Refractometer performance and agreement were assessed using areas under the curve (AUC), diagnostic test characteristics, Cohen's kappa (κ), and Bland-Altman analysis. RESULTS: Refractometer results were highly correlated with RID (r = 0.82-0.91) and with each other (r = 0.91-0.95), and overall test performance was excellent (AUC = 0.93-0.99). The STP concentrations of ≤5.1, ≤5.1, and ≤5.7 g/dL and Brix percentages of ≤7.9%, ≤8.3%, and ≤8.7% indicated IgG concentrations <10, <16, and <24 g/L, respectively. Agreement of refractometers with RID was variable (κ = 0.46-0.80) and among refractometers was substantial (κ = 0.62-0.89). CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: All refractometers showed good utility as monitoring tools for assessment of TPI in beef calves.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».