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Enregistrement W3131891628 · doi:10.3168/jds.2020-19231

Accuracy of direct and indirect methods for assessing bovine colostrum quality using a latent class model fit within a Bayesian framework

2021· article· en· W3131891628 sur OpenAlexafffundabout
Ibrahim Elsohaby, Juan Carlos Arango‐Sabogal, J. Trenton McClure, Simon Dufour, Sébastien Buczinski, Greg Keefe

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal health and immunology
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAtlantic Canada Opportunities AgencyMitacsZoetis
Mots-clésColostrumBrixLatent class modelHerdMathematicsStatisticsAnimal scienceChemistryBiologyFood scienceImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feeding high-quality colostrum is essential for calf health and future productivity. Therefore, accurate assessment of colostrum quality is a key component of dairy farm management plans. Direct and indirect methods are available for assessment of colostrum quality; however, the indirect methods are rapid, inexpensive, and can be performed under field settings. A hierarchical latent class model fit within a Bayesian framework was used to estimate the sensitivity (Se) and specificity (Sp) of the radial immunodiffusion (RID) assay, transmission infrared (TIR) spectroscopy, and digital Brix refractometer for the assessment of low-quality bovine colostrum in Atlantic Canada dairy herds. The secondary objective of the study was to describe the distribution of herd prevalence of low-quality colostrum. Colostrum quality of 591 samples from 42 commercial Holstein dairy herds in 4 Atlantic Canada provinces was assessed using RID, TIR spectroscopy, and digital Brix refractometer. The accuracy of all tests at different Brix value thresholds was estimated using Bayesian latent class models to obtain posterior estimates [medians and 95% Bayesian credibility intervals (95% BCI)] for each parameter. Using a threshold of <23% for digital Brix refractometer and <50 g/L for RID and TIR spectroscopy, median (95% BCI) Se estimates were 73.2 (68.4-77.7), 86.2 (80.6-91.0), and 91.9% (89.0-94.2), respectively. Median (95% BCI) Sp estimates were 85.2% (81.0-88.9) for digital Brix refractometer, 99.4% (97.0-100) for RID, and 90.7% (87.8-93.2) for TIR spectroscopy. Median (95% BCI) within-herd low-quality colostrum prevalence was estimated at 32.5% (27.9-37.4). In conclusion, using digital Brix refractometer at a Brix threshold of <23% could reduce feeding of low-quality colostrum to calves and improve colostrum and calf management practices in Atlantic Canada dairy herds. The TIR spectroscopy showed high Se in detection of low-quality colostrum. However, the RID assay, which is used as the reference test in several studies, showed limited Se for detection of low-quality colostrum.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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