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Enregistrement W3136521518 · doi:10.21423/aabppro20054823

Multiattribute Evaluation of Two Simple Tests for the Detection of Cryptosporidium parvum Oocysts in Calf Feces

2005· article· en· W3136521518 sur OpenAlexaffabout
Lise A. Trotz‐Williams, S.W. Martin, Donald R. Martin, T.F. Duffield, Kenneth E. Leslie, D.V. Nydam, E. Sockovie, Andrew S. Peregrine

Notice bibliographique

RevueAmerican Association of Bovine Practitioners Conference Proceedings · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasitic Infections and Diagnostics
Établissements canadiensMinistry of Health and Long Term CareUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryptosporidium parvumFecesBiologyCryptosporidiumMicrobiologyVeterinary medicineParasite hostingPathogenPolymerase chain reactionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cryptosporidium parvum is increasingly recognized as an important pathogen in neonatal dairy calves. As a result, there is a need for simple, inexpensive and quick methods for the detection of C. parvum infection in calf feces. Most diagnostic and screening methods for this parasite that are currently in common use, such as concentration and staining methods and immunofluorescence (Kvac et al, 2003), are expensive and time-consuming, and as such are unsuitable for the screening of large numbers offecal samples in veterinary practice or research. At the Ontario Veterinary College (OVC), a simple sucrose wet mount method without centrifugation has been in use for some time. However, to the authors' knowledge, there are no published reports that have evaluated the performance and utility of this method when used for the detection of C. parvum oocysts in calf feces. In this study, the OVC sucrose wet mount method and a lateral immunochromatography test for detection of C. parvum antigen in feces (BioX Diagnostics, Jem~lle, Belgium) were evaluated using polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism (PCR-RFLP) with gel electrophoresis as a gold standard.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
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)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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