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Enregistrement W3201204929 · doi:10.3390/ani11092695

Validation of On-Farm Bacteriological Systems for Endometritis Diagnosis in Postpartum Dairy Cows

2021· article· en· W3201204929 sur OpenAlexafffundabout
Nicolas Barbeau-Grégoire, Alexandre Boyer, Marjolaine Rousseau, Marie-Lou Gauthier, J. Dubuc

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'AlimentationUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésEndometritisHerdStatistical analysisMicrobiological cultureAnimal scienceVeterinary medicineMedicineObstetricsGynecologyBiologyMathematicsPregnancyStatisticsBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to validate the accuracy of the results of on-farm bacteriological culture media (Tri-plate and Petrifilm) from endometrial samples compared with the ones from the diagnostic laboratory. A cross-sectional observational study was set up within two dairy herd clients of the Université de Montréal. A total of 189 cows in the postpartum period were systematically enrolled to collect two uterine samples from cytobrushes during the same examination. The first cytobrush was used to inoculate the Tri-plate medium directly and then was sent to the reference laboratory for aerobic bacterial culture. The second cytobrush was used to make a microscopic smear for cytological analysis (proportion of polymorphonuclear cells) and subsequently diluted in 1 mL of saline to inoculate the Petrifilm medium. From these data, statistical analyses were computed to optimize the summation of sensitivity and specificity of the two systems compared with the results of the reference laboratory. For the Tri-plate and Petrifilm media, the cutoffs of ˃90 and ˃100 colonies gave the maximum sum of sensitivity and specificity, respectively. In conclusion, Tri-plate media was best at reproducing the results obtained by laboratory analysis using a threshold of >90 colonies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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