The effect of staphylococcal mastitis including resistant strains on serum procalcitonin, neopterin, acute phase response and stress biomarkers in Holstein dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
Staphylococcal mastitis (SM) is a frequent disease in the dairy cattle that is costly to treat. This study aimed to investigate the alterations in the levels of procalcitonin (PCT), neopterin (NPT), haptoglobin (HP), serum amyloid A (SAA), proinflammatory cytokines (IL-1 β , IL-8, TNF- α , IF- γ ) and oxidative stress (OS) biomarkers in Holstein dairy cows with SM under field conditions. In addition, we also evaluated the role of examined biomarkers in disease pathogenesis and their use as diagnostic biomarkers for the disease in dairy cows. Fifty-three dairy cows with SM, including those with infections caused by Staphylococcus aureus ( n = 42) and methicillin resistant S. aureus (MRSA) ( n = 11) were selected for this study. In addition, 20 healthy dairy cows were enrolled as a control group. Higher serum levels of PCT, NP, IL-1 β , IL-8, TNF- α , IF- γ , HP and SAA and a state of OS was detected in SM group in comparison with the controls. Moreover, the levels of all examined biomarkers in mastitic cows with S. aureus when compared with those infected with MRSA was not significantly different. All examined biomarkers demonstrated a significant degree of discrimination between SM cows and healthy controls (the area under the curve (AUC) ranged from 83.6 for S AA to 100 for PCT). Our study showed that SM in dairy cows was associated with substantial changes in serum PCT, NPT, Acute phase proteins (APPs), proinflammatory cytokines, and OS levels. This study demonstrates that clinical examination in tandem with quantification of PCT, NPT, APPs and cytokines, OS biomarkers could be a useful assessment tool for SM in dairy cows.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».