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Enregistrement W4229076313 · doi:10.3168/jds.2021-20940

Bayesian estimation of sensitivity and specificity of a rapid mastitis test kit, bacterial culture, and PCR for detection of Staphylococcus aureus, Streptococcus species, and coliforms in bovine milk samples

2022· article· en· W4229076313 sur OpenAlexaff
Tapakorn Chamchoy, Emmanuel Okello, Deniece R. Williams, Karen Tonooka, Kathy Glenn, Koji Maehana, Ian A. Gardner, Sharif S. Aly

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesAsahi Kasei Pharma Corporation
Mots-clésMastitisStreptococcusHerdStaphylococcus aureusCalifornia mastitis testMicrobiological cultureMicrobiologyBiologyPopulationStreptococcus agalactiaeVeterinary medicineStreptococcus pneumoniaeMedicineAntibioticsBacteriaIce calvingLactation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our objectives were to evaluate the diagnostic accuracy of a rapid and novel immunochromatography-based mastitis kit that includes 3 independent tests to detect coliforms (Escherichia coli or Klebsiella pneumoniae), Streptococcus spp., and Staphylococcus aureus. The kit was developed to facilitate diagnostic-based mastitis treatment. Validation of the kit was based on 154 aseptically collected mastitis samples from 2 clinical herds (clinical population) and 120 milk samples from 3 nonclinical herds (nonclinical population) without clinical cases at the time of enrollment. One herd sampled at different times was common to both populations. A 3-test in 2-population Bayesian latent class model with uniform priors for all test parameters except specificity of culture, which was modeled informatively, was used to estimate sensitivity (Se) and specificity (Sp) of the test kit, culture, and PCR at the cow level. The mastitis test kit's 96.9% Sp for Streptococcus spp. had a low false positive percentage (3.1%), which, together with the kit's rapid turnaround time for results, makes it a suitable initial screening test that producers can use to identify clinical cows to treat based on Streptococcus spp. mastitis in kit-positive results. Due to the 60.4% kit Se, producers should follow up on Streptococcus spp. kit-negative cows using a confirmatory test such as PCR (Sp of 98.4%) or culture (Sp of 99.6%). In contrast, aerobic culture had Se of 76.5% and Sp of 99.6% for Streptococcus spp. Similarly, the Sp of the kit (98.2%) and culture (99.8%) for Staph. aureus were particularly high, and even though the kit's Se (61.0%) was lower than culture (88.4%; posterior probability of difference 98%), the kit could be beneficial before use of a confirmatory test for kit-negative samples due to its ease and rapid turnaround time. Mostly, quantitative real-time (q)PCR outperformed the kit's Se (37.7%) and Sp (92.9%) for coliforms, as well as the kit's Se (60.4%) for Streptococcus spp. However, qPCR may require more technical skills and turnaround time for final results. Use of the on-farm mastitis test kit evaluated in the present study could enhance sustainable antimicrobial drug use by rapidly identifying Streptococcus mastitis for targeted treatment. Furthermore, the kit may be used in a Staph. aureus outbreak where cows can be rapidly screened to identify cases for segregation or culling during an outbreak and kit-negative cows further confirmed by milk culture or qPCR. However, the cost-effectiveness of such an approach has not been investigated.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,212 · 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'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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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