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Enregistrement W3134531174 · doi:10.3168/jds.2020-19377

Short communication: Diagnostic accuracy of focused lung ultrasonography as a rapid method for the diagnosis of respiratory disease in dairy calves

2021· article· en· W3134531174 sur OpenAlexaff
D. Pravettoni, Sébastien Buczinski, Giulia Sala, Vincenzo Ferrulli, F. Bianchi, Antonio Boccardo

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di Milano
Mots-clésMedicineLungMcNemar's testGold standard (test)RadiologyPneumoniaNuclear medicineInternal medicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study estimates the accuracy of the focused lung ultrasound (FLUS) compared with systematic thoracic ultrasonography (TUS) as the reference test for diagnosing pneumonia in pre- and postweaned dairy calves. One hundred thirty-five Holstein Friesian calves, aged between 1 to 6 mo were enrolled and were kept in the same pen with one or more animals showing signs of bovine respiratory disease complex (BRDC). One operator performed FLUS on each calf, and then a second, blinded operator performed TUS on the same calf. For the FLUS, we only scanned the lung lobes that are most frequently affected during BRDC and are thus easier to detect, such as the caudal aspect of the cranial lobe of the left lung (fifth and fourth left intercostal spaces; ICS), the middle lobe of the right lung (fifth right ICS), and the caudal aspect of the cranial lobe of the right lung (fourth right ICS). Pneumonia was diagnosed when a calf had a minimum of one small lobular lung lesion that was at least 1 cm deep within a normally aerated lobe (TUS score of ≥2). Diagnostic accuracy indexes of the FLUS were calculated using TUS as the gold standard. The McNemar test was performed to evaluate the differences between the 2 techniques. In addition, an intertest agreement was assessed using the weighted kappa test. A total of 76 out of 135 calves had a TUS score of ≥2 and were therefore considered to be affected by BRDC. The FLUS had a sensitivity of 81.6% (95% CI = 71.0-89.5%), specificity = 100% (95% CI = 93.9-100%), positive predictive value was 100%, negative predictive value was 96.6% (95% CI = 94.7---97.9%), and accuracy was 97% (95% CI = 92.6-99.2%). The McNemar test highlighted a difference of 10.3% between the FLUS and TUS. The agreement between the TUS and FLUS was substantial (weighted kappa test 0.78). Although FLUS shows some limitations in diagnosing lung lesions associated with BRDC compared with the systematic approach, this study shows that the focused method could be used as an additional tool for evaluating consolidation, especially when examining a large number of postweaned dairy calves.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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